全球大宗商品价格异常波动对中国金融市场的影响及系统性风险防范机制研究

全球大宗商品价格异常波动会影响中国金融市场的稳定,加大系统性风险。在此背景下,建立有效的金融市场系统性风险防范机制尤为重要。首先,分析了全球大宗商品价格现状,从供需关系、国际政治经济因素、货币政策方面探讨了引发其波动的主要原因,并深入研究了全球大宗商品价格异常波动对中国金融市场系统性风险带来的影响。其次,围绕政策调控、金融机构风险管理和监管,分析了中国金融市场系统性风险的防范机制。最后,从完善政策调控体系、加强金融机构风险管理和监管等方面提出了优化措施,以有效应对全球大宗商品价格异常波动,提高中国金融市场系统性风险防范能力。

全球大宗商品价格异常波动对中国金融市场系统性风险的影响与防范机制研究

全球范围内,国际大宗商品价格一直受到不同国家和地区高度关注。近些年来,受复杂多变的国际环境影响,全球大宗商品价格出现异常波动。这一情况对中国金融市场产生了重大影响。围绕大宗商品的内涵和特点、大宗商品价格波动等问题进行解读,分析大宗商品价格波动对金融市场所产生的影响。以中国金融市场为研究对象,分析中国经济与金融市场的特点及全球大宗商品价格异常波动的影响机制、系统性风险影响。结合现实情况,从优化价格管理体制及方式、严密监控管理大宗商品价格波动等方面出发,有效防范全球大宗商品价格异常波动产生的中国金融市场系统性风险。

电力市场下系统边际价格混合预测模型的新研究

电力市场中,价格作为各市场主体运营工作的重要参考信息,一直得到广泛的重视和研究。但是,电价影响因素之间复杂的相互作用增加了电价预测建模的难度。针对该问题,该文提出了一种基于独立分量分析-支持向量机的系统边际价格预测混合模型。首先,该模型基于影响因素的高阶统计信息,通过构造混合优化变换函数,建立自适应的独立分量分析迭代算法,并提出基于峭度的去冗余新方法,实现了电价影响因素的特征提取,挖掘出更具表征能力的电价有效影响因素集。然后,将该样本集用于回归支持向量机的训练,建立了独立分量分析与支持向量机相结合的电价预测模型。该模型充分发挥独立分量分析的特征提取优势,增强了支持向量机模型输入样本的表征能力,使电价预测模型更加准确。美国加州现货电能量市场的实例数据验证了该文所建模型的有效性。

建立健全电力辅助服务市场价格机制

本刊讯为贯彻落实党中央、国务院关于加快构建新型电力系统的决策部署,国家发展改革委、国家能源局近日发布《关于建立健全电力辅助服务市场价格机制的通知》,相关政策自2024年3月1日起执行。《通知》明确总体思路:适应新型电力系统发展需要,持续推进电力辅助服务市场建设;加强电力辅助服务市场与中长期市场、现货市场等统筹衔接,科学确定辅助服务市场需求,合理设置有偿辅助服务品种,规范辅助服务计价等市场规则;按照“谁服务、谁获利,谁受益、谁承担”的总体原则,不断完善辅助服务价格形成机制,推动辅助服务费用规范有序传导分担.

关于电力市场下系统边际价格概率模型的新研究

为解决多影响事件下电价条件概率的求解难题,本文首次提出了适用于独立发电商的系统边际价格条件概率求解新模型。该模型根据独立分量分析技术,挖掘电价独立影响事件集,将电价条件概率问题分解为多个独立影响事件的无条件概率及其与系统边际价格之间的单条件概率问题,从而实现了电价概率模型的有效求解。实例数据验证了本文模型的有效性和实用性。

天津电力行业CO_(2)影子价格影响因素

根据线性规划对偶理论建立了电力行业发电成本最小化模型,并以天津市为例,对其2014~2020年的电力行业二氧化碳影子价格进行了测算与分析,并对其影响因素进行了相关研究。研究表明:天津电力行业光伏发电成本的降低将带动其CO_(2)影子价格的降低:光伏发电成本每降低0.1元/kWh,CO_(2)影子价格平均降低13.66元/t,且平均发电成本也有所降低。在碳排放约束不断收紧的条件下,天津市电力行业CO_(2)影子价格未表现出明显变化,但其发电结构不断优化,说明天津可以通过调整发电结构来满足碳配额要求并使得边际减排成本保持不变。高碳排放强度的火力发电方式可以通过实施CCS技术来降低电力行业CO_(2)影子价格,但平均发电成本会有所上升。

抑制电价飞升的系统边际价格与报价价格混合拍卖机制

目前电力市场中的系统边际价格拍卖与报价价格拍卖都不能有效解决不正当市场竞争引起的电价飞升问题。文中给出了设计抑制电价飞升拍卖机制的原则 ,提出了一种能有效抑制物理持留和经济持留的系统边际价格与报价价格混合拍卖机制。在电价超过高价市场启动价格后 ,根据卖电商是否拥有系统价格权以及报价是否不利于缓解电力供需矛盾 ,执行系统边际价格或报价价格两种电价之一 ,从而加强对卖电商报低电价、减少持留的经济激励 ,可以有效地限制市场势力 ,抑制电价飞升。提出多价格限机制限制强市场势力 ,对不同类卖电商采用不同的价格限 ,使各类卖电商都能获取正当范围内的稀缺租金 ,改善市场结构 。

系统边际价格概率分布的实证分析

该文针对系统边际价格的概率分布模型问题,展开实证分析,验证了系统边际价格概率分布的超高斯性,并提出了适合的电价超高斯型概率分布模型。首先,该文对多个典型电力市场中的日前现货电能量市场的系统边际价格的概率分布特性进行了市场行为分析、频率分布直方图和高阶统计量等多角度的实证剖析,揭示出系统边际价格实际上并不满足传统的高斯分布假设,而是服从超高斯型概率分布的规律。在此基础上,针对各典型市场的系统边际价格的实际概率分布规律,该文提出了适用于系统边际价格的超高斯型概率密度新模型。典型电力市场的实例数据验证了该文所建模型的有效性。

基于粒子群广义神经网络的系统边际价格预测方法

提出了一种利用改进粒子群算法优化广义神经网络的平滑因子,并采用优化后的网络预测系统边际价格的方法,该方法克服了利用梯度下降法优化平滑因子时易陷入局部极值点以及利用遗传算法优化平滑因子时收敛速度慢等缺点。采用该方法利用美国加州电力市场公布的历史数据进行系统边际价格预测,结果表明本文提出的方法比传统的BP网络预测方法更有效。

中国电力中长期市场分时段交易价格形成机制及模型

电力中长期市场分时段交易是中国电力市场改革的重要举措之一。针对当前电力中长期市场分时段交易价格形成机制不合理、不完善的问题,提出了中国电力中长期市场分时段交易价格形成机制及其模型。首先,分析影响中国电力中长期分时段交易价格形成的因素,提出电力中长期交易的4种典型场景;然后,综合考虑生产成本和用户效用,探索性地提出适用于中长期分时段交易的系统平均成本定价、用户失负荷价值定价、系统边际成本定价和发电企业失负荷价值定价4种成本定价机制,构建了基于成本定价的分时段交易定价模型;最后,以某省实际数据为例进行测算,验证了模型的有效性。

城市住宅市场价格系统动力学模型实证研究

城市住宅市场价格影响因素复杂 ,必须用系统思想才能准确预测模拟其发展趋势。文章结合对兰州市住房市场的实证研究 ,从理论和实践两方面构建了城市住宅市场价格系统动力学仿真模型 ,并借助计算机利用系统动力学软件对模型进行了调试和分析 ,得到了比较令人满意的结果。认为 ,城市住宅价格系统动力学模型在以下三方面有较大的推广应用价值 :①房地产市场趋势仿真模拟 ;②房地产政策研究和决策分析 ;

市场结构和产品价格对新兴技术“峡谷”形成的影响研究——基于创新生态系统视角及行为实验方法

既有研究认为技术"峡谷"是由于左端有远见者和右端实用主义者之间的心理特征存在差异而形成,本文从"创新生态系统"外部环境因素角度,采用行为实验的方法,对"峡谷"形成机理进行实证研究.实验一检验有远见者和实用主义者对新兴技术产品的购买决策受市场结构(组织市场/消费市场)因素影响,发现前者更偏好组织市场结构,后者更偏好消费市场结构,但前者在组织市场结构下的购买意愿并不显著高于后者;实验二检验有远见者和实用主义者在进行购买决策时受产品价格因素影响,发现后者更偏好购买符合心理价格预期的产品,前者对超出心理价格预期产品的购买意愿显著高于实用主义者.

电信运营市场网间价格歧视的系统动力学模型及仿真

网间价格歧视是电信运营企业的一个重要竞争手段,运用系统动力学分析电信运营市场的这种价格竞争,结果表明,对于市场中的主导者来说实行网间价格歧视有利可图,对于追随者出于理性只能选择不实行网间价格歧视。这种主导者实行-追随者不实行的均衡,对增加社会福利是有利的。企业的市场地位是相对的概念,因此对于某些企业来说可能会表现为一个相对强势和相对弱势同时并存的局面,这使实行或不实行网间价格歧视成为一个两难选择。

重新发现经济学中的地心引力──浅谈市场经济中的价格系统

重新发现经济学中的地心引力──浅谈市场经济中的价格系统ＰｒｉｃｅＳｙｓｔｅｍｉｎＭａｒｋｅｔＥｃｏｎｏｍｙ￥／／茅于轼（中国社会科学院美国研究所，研究员北京１００７３２）我们每个人都生活在地球的引力场之中，见到的一切物体的运动莫不受地心引力的作用；我...

国外电力现货市场价格上限设置方法综述

近年来,终端电气化水平的提升使用电需求飞速增长,进一步放大了用电曲线的峰谷和季节特性,加重了季节性用电高峰时段供电资源的稀缺程度。为了体现高峰时段供电资源的价值,同时防止价格在供需紧张、阻塞严重时不合理的飙升进而损害用户利益,便产生了价格上限。目前我国现货试点市场使用的价格上限大多数是参考尖峰时段电价设置的,缺乏完整的设计原理和流程。因此,通过总结对比国外电力现货市场中报价上限、出清上限的设置经验,提出了在我国不同发展场景下的报价上限和出清上限设置方法,达到挖掘电力真实价值、保护用户利益的目的。

基于变动碳排放强度的电碳联合市场滚动出清模型

针对电力市场与碳市场交易物的物理约束不同,交易时间尺度差异较大,2个市场难以有效融合的问题,提出了一种基于变动碳排放强度以及集中碳交易模式的电碳联合市场滚动出清模型。模型内通过考虑机组的碳排放强度-负荷率区间增强了电力市场和碳市场之间的互动性,同时基于集中碳交易模式的联合市场滚动出清缩小碳市场的交易时间尺度直至与电力市场同步,更好地发现不同时段下碳排放权的价值。通过算例模拟分析随着中国碳排放基准值的进一步减小以及新能源渗透率的提高对于各机组的影响。结果表明:在所提模型中随着碳排放基准值的减小,高碳排放机组的平均碳成本提高了46%,低碳机组的平均碳收益增加了27%,新能源机组渗透率的提高使得高容量火电机组的平均碳成本降低了5.53%,因此所提模型可有效促进系统向清洁方向转化。相较于传统阶梯碳定价机制,所提模型中高碳排放机组的平均碳成本降低了6.13%,可间接提高高碳排放机组参与碳市场的积极性。

电力现货价格预测及其应用——以西班牙市场为例

电力现货市场的重要特征是价格随时间波动,且可再生能源占比大的市场,现货价格波动幅度更为剧烈。对于开拓海外市场的中国新能源投资企业来说,电力现货价格的波动性和不确定性是要面对的一项重要挑战。以具有代表性的西班牙电力市场为例,剖析现货电价预测的影响因素、方法论和应用方式。电力现货市场价格是电力需求和供给共同作用的结果,影响电价预测的关键因素包括电力需求、不同发电类型的发电成本、装机和发电比例以及燃料和碳价格等。现货电价预测的本质是将这些影响因素汇总到一起作为底层数据,依靠模型推演出未来特定时间的电力供需关系,进而模拟形成市场边际价格。由于全发电类型的现货预测电价并不能直接用于计算具体项目的销售收入,因此将电价预测应用到具体项目收入预测时,还应研究、预测具体发电类型捕获率的未来走势。投资商在决策过程中要理性看待电价预测的准确性和局限性,因为不同咨询机构的电价预测结果会存在差异,而且也无法预测黑天鹅事件的发生。电力投资商应充分尊重现货市场价格预测的专业性,并做好咨询机构的选聘和指导工作。

要素价格扭曲对劳动力市场一体化的影响研究

基于要素市场化配置改革和区域协调发展的背景,利用2010—2019年长三角城市群27个中心城市的面板数据,借助系统GMM模型和中介效应模型,实证考察要素价格扭曲对劳动力市场一体化的影响及传导机制。研究发现:要素价格扭曲对劳动力市场一体化具有明显的抑制效应;中介效应检验结果表明,要素价格扭曲主要通过降低人才集聚水平、减缓城市化进程和阻碍产业结构升级,对劳动力市场一体化产生负向影响;分区域看,劳动力市场一体化高水平地区和低水平地区的要素价格扭曲都对劳动力市场一体化产生抑制效应,且高水平地区受影响的程度要小于低水平地区,人才集聚、城市化和产业结构升级的中介效应存在明显的区域异质性。

中小企业应对市场需求和价格的经营战略系统基模分析

利用系统基模法对中小企业在经营过程中面临市场需求和价格两个主要问题,通过正负反馈环、成长极限基模和富者愈富基模的分析,得出中小企业要想在竞争中获胜,必须实施聚焦战略和差异化战略,根据市场需求,开发出相应的产品。

加强监测预警 防范市场风险 四川省生猪生产及价格监测预警系统的研发与实践

四川省自2008年5月开展生猪生产及价格监测预警工作4年多来，为政府宏观调控和农民养猪规避市场风险，起到了参谋和引导作用。