电力中的投资组合风险管理与碳排放估

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1、电力中的投资组合风险管理与碳排放估价保罗 克莱恩道夫* 李立德* 2010年2月1号本文可免费从社会科学研究网络电子图书馆下载，网址为：http:/ 年 5 月 13 号到 15 号参加罗格斯 28 届罗格斯东部年会与会者对早期草案的有益意见。* 保罗 杜布吕领导的可持续发展教授，社会创新中心（ 法国枫丹白露 77305 大道德康斯坦斯 ）特聘教授。安海斯管理科学与公共政策名誉教授 , 美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院博士. Email: paul.kleindorferinsead.edu* 艾斯能公司（肯尼特广场）技术研究员PA。Email:Lide.L欧洲工商管理学院工作论文系列的工作文件旨

2、在作为一种媒介将研究思想和发现传达给感兴趣的读者。这只是初步研究， 可能需要修正。此文由法国枫丹白露欧洲工商管理学院印制，请勿擅自复制或分发。1 引言能源产业正在从基于燃料和资本的成本结构向说明能源生产、输送、以及终端使用的碳足迹的产业转变。在欧盟就是如此，欧盟具有一个买卖易于成交和碳排放运行的市场，并且一致通过了京都议定书，包括使用根据清洁能源发展机制（CDM）和联合履行（ JI ）过程认证的项目额外补偿。 根据在欧盟实施的总量管制和交易体系，并根据美国国会讨论的各项法案中设想的任意类似计划，能源投资将通过其现金流的合资产品 （正常方式评估） 和碳排放量或相关投资减少的隐含价值或成本来评估。

3、 因此，能源项目的评估和风险管理将包括对冲能源，投入和产出， 还包括碳产出。本文旨在建立一个关于在电力供给中扩展正常投资组合问题的实用性概述，以涵盖新的碳市场和就此定义的对冲合约。在欧盟的总量管制和交易系统中，煤炭价格对于发电资产估值、电力购买协议定价， 需求方的项目和新一代投资技术有重要意义。除了这些长期决定之外， 关于碳价格对有效调度和运营决策的影响，还存在一些短期运行问题。 本文依据多期投资组合中能源优化问题来处理这个短期问题，如科莱恩道福尔和李在2005年所述。在应用中，我们想象一个经销公司或一个极具竞争力的供应组织,这个组织有合同和监管负荷的义务。 通过在短期和长期合同中的各种手段，

4、以市场为基础与其他市场的代理商直接执行的衍生工具或者一项交易，该公司能够履行和对冲下一个季度或一年内可能的义务。该公司也可以建立和压缩物理容量， 以符合和对冲合同义务。 受多期价值风险的约束，此问题带来对实际和合同资产组合优化的利益。将碳排放量 （和相关的风险对冲工具） 加入标准投资组合是相对简单的，但如下所述的事实会产生一个有趣的难题，根据实际排放，在某一时刻必须具备碳排放的许可证（例如在欧盟，事实上，排放引起的赔偿责任在日历时间4月到期） ，而能源价格和相关金融工具是在持续全年现货市场进行评估。使用相关市场界定的工具， 有政治风险和监管风险以及对冲碳风险的可能性，比如，对于原油和价格与碳信

5、用价格密切相关在其他市场交易的商品来说。这个问题所产生的后果与对冲点火差价结构无异，但是不同在于影响优化调度和对冲策略。该文件的主要目的是扩充我们的优化组合分析的早期工作，以偿付总体限制和交易环境中的碳排放成本。本文研究进程如下。 在下一节中， 我们根据具体的欧盟模型简要地描述有关总体限制和贸易体系的体制背景。在第三节中， 我们将说明如何将碳排放涵盖在投资组合优化中，此问题的解决增加了核心公司在未来12个月内的预计碳负债。然后在得到由优化组织结构和煤炭价格随机演变过程产生的碳排放负债的情况下，我们制定了优化碳交易框架（即碳证书所需要的收购，以支付公司的碳排放负债）。在最后一节， 我们提出与监管

6、及能源公司战略相关的问题，包括风险管理能力的发展和长期的技术组合选择的影响，这将有可能对碳交易产生日益重要的影响。2 背景受工业活动对气候变化影响关注的推动，在过去十年中出现了大量活动，测量和限制的主要温室气体（GHG）的人为排放，包括二氧化碳，甲烷和氧化亚氮。 温室气体的总排放量用一个二氧化碳的当量指数来反映， 以电力产业自身二氧化碳排放量为首要重点，并且将会是我们研究的焦点。2005年4月份全面生效的1997京都议定书要求， 在京都议定书的第一阶段，即2008-2012年期间，主要工业发达国家的温室气体排放量要在1990 年的基础上减少5.2%.并且在2012年召开了哥本哈根会议，以确定此

7、目标中哪些可能会进一步减少。京都议定书在个别国家实施， 并且在已经通过该议定书的国家实施一项由规章， 标准和市场机制组成的混合体制。在电力方面， 继美国二氧化碳和氧化硫市场的成功之后，各国将注意力主要集中在总量限制和交易系统中，在这项系统中，对所覆盖的领域（能源最密集的的经济领域）以年为基础实施排放量的目标上限。对于电力企业和在协议国家运行设备的水泥生产商来说，这个总量限制和交易体系是指公司必须衡量一整年的二氧化碳排放量，接受审计， 然后在每一日历年，该公司必须在日历年结束后的某个规定日期给京都监控部门（经国家认证收集和核实排放数据的机构）提供排放额度。举个例子，在欧盟（欧盟通常被当做是一个“

8、国家”以便于执行议定书）各成员国谈判商定将要负责的排放目标。 （由于能源技术，和其他政治和经济因素，不是每一个国家都接受有关1990年的目标。）对于每一个欧盟成员国，各相关公司必须给国家监管部门提交前历年排放负债的排放许可证（国家监管部门提交给欧盟监管部门），并且不迟于下年4月15号。仅仅着眼于电力企业议定书所涉及领域之一议定书意味着在欧盟运营的电力企业必须衡量他们在每个欧盟成员国运营设备的排放许可，向京都监管部门汇报，并且在日历年的4月15号提供足够的碳排放额度以支付其排放负债。总量限制和交易体系所涉及的特定公司中碳排放信用来源是什么呢？首先， 将在年初给每个国家进行自由分配。或是对于公司以

9、前年份的需求和重要年份的技术组合以以前年份排放水平的80%为基准。第二，在年初会拍卖一些总量限额目标。第三，公司或许会购买（或者如果有余额的话会出售， ）当年的信用额度。在欧盟，碳交易由欧洲交易系统来调度。由于负债是基于日历年，主要交易工具为12月末信用交易的期货合同。此外还有一个活跃的期权市场和与该企业全球智能网络营销系统有关的掉期市场。最后，公司可以从经纪公司购买排放信用，或者直接给京都议定书中联合履行和清洁能源机制认证的项目投资。 联合履行和清洁能源机制项目可能会依靠在碳交易市场上通过经纪公司出售部分项目的碳抵消额度来融资。我们不会细述这些市场， 因为我们的研究重点是总量限制和交系统中电

10、力公司的交易以及收购战略。本文所要阐明的是， 在日历年下一年度的某个固定日期， 每个相关公司有责任承担其二氧化碳排放负债，而且存在一个活跃的流通市场，在这个市场中， 二氧化碳认证交易在例行基础上发生。 在此背景下， 电力公司在总量限制和交易系统中有如上所述的种种义务，我们考虑最优的采购组合和发电技术的选择。3.投资组合规划背景下的碳排放建模本节扩展了科莱恩道福尔（2005）建立的模式，以包括碳合同。我们设想一个集成团体，被称为“公司”，可能拥有或租赁产出，并且有一个贸易部门可以签署电力购买协议（购电协议）合同，以及可以在底层的批发点市场转发的看跌期权，看涨期权，前锋等。这里我们从传输约束和市场

11、作出概要。我们还设想， 该公司也有一些是规范零售业务。我们将采取监管部门最简单的方法，假设每千瓦时有一个固定的外生管制价格。 更复杂的监管情况很容易纳入发展框架。我们对阐明最优投资组合问题感兴趣，购电以满足公司的要求， 在碳市场采购碳排放信用额，并同时从事交易。不同层次的时间指数合约（看涨期权，看跌期权，前锋等）显示该投资组合的特点。这可能要求完成零售需求，购买或出售碳排放额度或仅仅作为利润为导向的贸易部分i公司的贸易部门对冲活动的一部分。我们把所有潜在的资产都组合，包括自有或者租赁产出， 购电协议都当做合约。 我们可以认为每个合约具有容量（用兆瓦或用二氧化碳按吨计算排放额度）度量，能够在具体

12、的期间购买或出售， （包括指定时段内某一周或一个月，通常是“高峰期”的5x16小时或“非高峰”的7x8小时） 。每个合约都需要一个保留价格，可能为每兆瓦（或吨）为0到9，如果使用的话还有一个执行价格为每兆瓦时或吨。在此框架内， 诸如产量和具体购电协议的合约已预先承诺有专人固定执行价格。（比如，自己产出的边际运行费用） ，但是认为可能在保留价格为0时可用。购买前锋，这是固定提供电力的义务， 可以被看作是具有执行价格为0的看涨期权， 因此将在当天由本公司执行。公司出售的前锋有相同的特点，被当做0执行价格的看涨期权合同（因此在当天执行），并且一个消极执行额Qi0 表示不遵守足够的信用来偿付年总排放原

13、则的罚款。（10）式最后的一项代表了一年内出售或购买所发生的现金流。现在考虑一下一些获得信用不同的交易和收购策略。A策略（成比例分配）：分配现存信用在每个阶段买进或卖出，可用的信用额度正好是问题中时段的碳排放负债量。对于这个策略，需要对每一时间段t确定Bt,这样给定的分配B=tB,出售或购买剩余信用以确保月净值为0，因此：tttBL，t=1 ,., T (11) 一个简单的原则是：假设周期为月，Bt=B/12。另外，可用信用B根据每月发生的预期碳负债按月成比例分配。策略B（假定碳负债动态规划） ：处理采购和分配排放许可的最佳方法是复杂的。因为碳排放信用或收购问题与投资组合相互作用。为了深入理解

14、获得碳排放交易和许可采购的最佳解决方案，我们解决了这样一个问题， 我们假定一个随机排放负债是外生的，并且这些必须通过年内银行许可或分配排放许可或买进来偿付。所要承担的自然负债对应于特殊组合，从效率边界选择，由第3部分的优化所确定。我们将看到下面所示的公式中，对于最佳购买时间， 需要解决对每月总排放的预期评估， 相对应于投资组合选择， 以及每月总负债与碳现场价格的相关性。这些数据在组合优化中很容易获得。除了碳排放随着时间的随机过程，我们也需要碳期货价格模型。下面的优化过程对这样的价格自回归模型都可行。具体而言， 我们将碳期货价格是平均回归过程这是许多商品价格浮动的一个合理的表示法(参见Geman

15、 (2005)。假设：dUU)(d(12) 时间T的均值和方差是：2)(U(T)(U(0)e=E(U(T)22T-eIVAReI）（(13) 注意方差随着时间T在增长，长远来看，收敛到22，收敛速度取决于平均均值回复速度。尤其注意，对于任何给定的参数，我们不难使用蒙特卡罗模拟找到问题（1）- （2） ， （6）- （7） ，与描述对碳信用价格的发展变化的（12）式的差异。我们假定 （正如欧盟的情况）， （10）式中罚款与USD有很大的相关性，因此要保证每个月末所有债务都偿付，最晚为最后一分钟购买量MT所需要的。在每个阶段(t = 1, , T),我们依据具体目标B*t的二次罚函数构造上述假设来

16、结束信用平衡，在结束信用平衡为0时，最后时间段的边际罚参数等于。总体主旨并不打算参与碳信用积累相关的投机活动， 而是为了能够偿付碳债务且没有过多风险。结算碳负债余额的具体目标服务于信用积累的双重规划目标，同时控制过多的长或短仓信贷的风险。利息采取二次稳态形式：)(1121*11TiittiiiUBKiBE(14) BBMBBttt11;(15) 0=k;L+K=K0t1- tt(16) 已知0:1U;)(ttttZUUU(17) 上式中，代表周期（月）贴现率，Bt代表t阶段末总（累积）补贴，Kt代表t阶段末总排放负债。 问题开始阶段B1=B等于政府全部补贴加上公司以前的信贷补贴。等式(16)代

17、表了累积碳负债，因此周期末的累积信用净值对应于周期t表示成Bt+1=Kt-Bt+1。如上所述，我们假定对于计划者或交易商Lt是已知的以便解决问题（14）到（17） 。下面我们将看到，解决方案只需要Lt的均值以及Lt和Zt的相关性。上述问题中的主要参数是t和B*t。虽然是任意参数，计划者假定t随时间增加而B*t随之减少。 例如，稳定轨迹可能是以下假设所致：T2,12)(B0*1*1t1T32tBtTBT(18) 0B2(19) 等式（17）是年终期货合同的月末现场价格Ut的均值回复过程的离散形式。其中 Zt t=1 , 2,., T 是一组独立标准正太变量。是长期过程均值，0 是调整速度，是波幅

18、。这个问题的决策定时是这样的：Bt,Kt, Ut都是提前经过观察，在每个阶段末作出Mt的选择。应用这个问题的动态规划，下面是最优回报函数递归关系：)(,()(M)U,K,(BVMU-)B-K-(BMaxE-U,K,BV12*11t1t1t1t1ttt2*1tt1t1tttttttttttttqttttttttMZUULKMBVMUEBKMBEMax）（(20) 其中在T+1期结束值函数为VT+1=0。 由于VT+1=0在BT中显然是凹函数，且所有动态方程是线性的，通过归纳可直接表明，最佳回报函数在BT是凹函数(因此MT也是)，并且对于所有时间段都是连续的。实际上，线性二次问题的解决方案是很众所

19、周知的，概括如下。首先考虑到此问题在T阶段的解决方案，我们要说明一下交易性质。从（20）得出V)(MaxU,K,BV2*11TTTTTTTTTTTBKMBMUE）（21）（*1TTT1TTTB-L-B2U-M)(2*11*TTTTTBKBUM（22）1T2T*1TTTTTTTT4UB-K-BU,K,BV）（）（）（U（23）:)()(M1t*ttttttBKBUUUt=1,T-1 （24）)()()(V*1ttttttttttURBKBUUKBt=1,T-1 （25）)()(U4UU)(4)(UR11111*2*1t1t12TTttttttttttttttTTUURELZELEBBUUURU）

20、（）（(t = 1, 2,T-1) （26）证明（23）到（26）后有一个归纳论证（例如科莱恩道福尔和科莱恩道福尔在1968年所著） 。 在t=T-1时， 将VT从 （23） 式替代到（20）式，可以轻易证明出 （24） 到（26）式就是在T-1时的结果。假设（24）到（26）式在t=T-1,t+1,时成立， ，就可以通过VT+1（BT+1,KT+1,UT+1）假设形式替代到 （20）证明了这种归纳假设可以论证（24）式到（26）式的解决方案并且也完成了在t是的证明。为了直观理解最佳解决方案（22）式和（24）式，假设 =1（每月贴现因子，它显然接近1）。然后在（24）式中，如果Ut=最优规则

21、需要整体调整Mt以满足月末信用目标Bt+1，累计销售或累计出售和排放负债的净值。但是，如果Ut时，会发生相反的效应。因此，最优规则遵循理想稳态路径 Btt=1 , 2,., T ，同时碳信用的月销售和出售有一定的偏离，这取决于年末期货合同的实现价格。虽然上述过程显然建立在均值回复过程（12）上，在市场价格机会和为履行年末期望负债的责任而积累足够排放信用的需要之间，其他过程也会在交易条款中产生相同的条件。最后，我们也会指出， 卖出和买进碳信用的定时优化过程基于碳排放许可证书的需要， 这种需要在第三部分机组优化问题中产生。但是，依据（14）式到（17）式提出的稳态框架，用于购买碳信用时机的最佳解决

22、方案结构只取决于均值和负债Lt与碳排放价格的相关性，这可以简单得到有效边界问题（1），（6）（7）的输出结果。因此，最优风险约束投资组合选择的启发式来自于碳信用出售或购买的时机，由所提议的优化框架组成。5.所产生的影响，总结和未来的研究。上述碳交易的介绍中提出了若干问题，有关于管制， 有关于能源公司的战略，包括新的风险管理能力和较长期技术组合选择的影响，这些在碳经济中将可能越来越重要。我们在这指出其中的一些作为以后研究这个问题的前奏。首先我们指出上述组合方式（1） （2）和（6）到（7） （如科莱恩道福尔(2005)原文所述）是开环方式， 需要扩充到包含动态一致性并且需要不断更新 （见Gema

23、n和Ohana, 2008所述） 。附加的启发式内含于文中分析的两阶段方式， 是为了把关于机组选择和调度的现金流优化和风险管理从有关碳信用管理的决策定时中分离出来。当然，在最初组合问题中， 碳负债成本和互相依存的风险是计算在内的，但是上文中没有设计出一个合约选择和碳信用购买和出售的全面联合优化。然而，在初始阶段将合同（以市场值计算碳成本和风险）组合当做是持续的主要规划问题， 定时或购买碳信用的处理作为一个单独的后续的问题。以可能与两个决定领域有关的现金流的相对大小为判断依据（主要的合同选择和调度）。然而，进一步的研究可能会找到更好结合两个选择的方式，优于我们的初步提议。即使这种启发式方式指出一

24、些电力政策和技术规划的基础挑战，也作为第二个直接点。 包括将“碳能力”和政策以及风险管理相结合，还包括技术选择的长期规划（自由产出或租赁条件下以及PPA）。上文清楚显示了碳排放价格应当并且将会对适当的技术组合有一个根本性的影响。 我们已经在可用技术的一个固定设置条件下提出上述问题。但由此退一步， 着眼于这种技术的碳强度和碳信用价格的预期发展，产生了不同技术规划的有趣问题。与克鲁和科莱恩道福尔1976关于优化技术组合的原著，这个问题是为了从具体资本和运行成本的一组技术中选择一个最优运行技术。但是，在碳方面，运行成本现在包括在（3）式中所体现的附加不确定性，并与碳价格有关系（对每兆瓦时基础技术重新估算）。这一决定显然是对总量和交易系统的发展， 不仅仅包括了市场风险也包括了政治和监管风险，这些都会影响碳信用价格以及电力公司所能得到的分配额。不过，这些还没被量化。分配和累计信用许可的银行估价以及会计问题也是中心问题。购电协议和租赁合同的估价以及风险管理在也会在合同中计价碳风险，这可能会引起碳排放基于业绩的风险分担，在传统电力合同安排中是谈判价格结构的一部分。最后，与绿色证书转换相关的监管问题，总量和交易系统的辐射防护标准， 改装关税，白色证书等以及新碳经济都需要清晰的思维和研究以避免重复计算和非计划中的后果。参考文献