ऊर्जा बाज़ारों में स्टोकेस्टिक जोखिम प्रीमियम के लिए मूल्य निर्धारण माप
सारांश
यह शोधपत्र औसत की ओर लौटने वाली स्पॉट कीमतों और तीखे मूल्य उछाल वाले बिजली बाज़ारों के लिए मूल्य निर्धारण माप विकसित करता है। इसका दो-कारक मॉडल छोटी गतिविधियों को Brownian-प्रेरित Ornstein–Uhlenbeck प्रक्रिया से और मूल्य उछाल को शुद्ध-जंप Lévy प्रक्रिया से संचालित दूसरी औसत-प्रत्यावर्ती प्रक्रिया से दर्शाता है। लेखक अपने दृष्टिकोण की तुलना Esscher रूपांतरण से करते हैं। Esscher रूपांतरण चालक प्रक्रियाओं की प्रायिक संरचना बनाए रखता है, लेकिन इससे ऐसे स्टोकेस्टिक जोखिम प्रीमियम बन सकते हैं जिनका चिह्न नियतात्मक ढंग से बदलता है।
Esscher रूपांतरण का उनका विस्तार औसत-प्रत्यावर्तन धीमा कर सकता है और ऐसे स्टोकेस्टिक जोखिम प्रीमियम उत्पन्न कर सकता है जिनका चिह्न यादृच्छिक रूप से बदलता है, जिसमें अंकगणितीय स्पॉट मॉडल भी शामिल हैं। इससे अल्प परिपक्वता पर सकारात्मक और दीर्घ परिपक्वता पर नकारात्मक फ़ॉरवर्ड प्रीमियम वाले जोखिम प्रोफ़ाइल संभव होते हैं। यह माप स्थिर स्पॉट गतिशीलता बनाए रखते हुए दूर की फ़ॉरवर्ड कीमतों को यादृच्छिक रूप से उतार-चढ़ाव की अनुमति भी दे सकता है। दस्तावेज़ मॉडलिंग और मूल्य निर्धारण के गुण बताता है, लेकिन अनुभवजन्य कैलिब्रेशन, प्रदर्शन तुलना या इस बात का साक्ष्य नहीं देता कि कोई विशेष माप देखी गई बाज़ार कीमतों के लिए सबसे उपयुक्त है।
मुख्य विचार
- बिजली की स्पॉट कीमतों में सामान्य उतार-चढ़ाव और मूल्य उछाल को दो औसत-प्रत्यावर्ती कारकों से मॉडल किया गया है।
- मूल्य उछाल घटक शुद्ध-जंप Lévy प्रक्रिया से संचालित होता है।
- Esscher रूपांतरण का विस्तार औसत-प्रत्यावर्तन व्यवहार बदलता है और स्टोकेस्टिक जोखिम प्रीमियम के चिह्नों में बदलाव की अनुमति देता है।
- मॉडल फ़ॉरवर्ड वक्र के निकट हिस्से में सकारात्मक और दूर के हिस्से में नकारात्मक प्रीमियम दर्शा सकता है।
- दूर के फ़ॉरवर्ड अनुबंधों की बदलती कीमतों के साथ स्थिर स्पॉट गतिशीलता भी संभव है।
टैग
पूरा पाठ
# A pricing measure to explain the risk premium in power markets # A pricing measure to explain the risk premium in power markets In electricity markets, it is sensible to use a two-factor model with mean reversion for spot prices. One of the factors is an Ornstein-Uhlenbeck (OU) process driven by a Brownian motion and accounts for the small variations. The other factor is an OU process driven by a pure jump Lévy process and models the characteristic spikes observed in such markets. When it comes to pricing, a popular choice of pricing measure is given by the Esscher transform that preserves the probabilistic structure of the driving Lévy processes, while changing the levels of mean reversion. Using this choice one can generate stochastic risk premiums (in geometric spot models) but with (deterministically) changing sign. In this paper we introduce a pricing change of measure, which is an extension of the Esscher transform. With this new change of measure we also can slow down the speed of mean reversion and generate stochastic risk premiums with stochastic non constant sign, even in arithmetic spot models. In particular, we can generate risk profiles with positive values in the short end of the forward curve and negative values in the long end. Finally, our pricing measure allows us to have a stationary spot dynamics while still having randomly fluctuating forward prices for contracts far from maturity.
स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0
यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।