考虑价格上限的寡头发电投资阈值与容量选择

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1、第15卷第9期管理科学学报Vol．15No．92012年9月JOURNALOFMANAGEMENTSCIENCESINCHINASep．2012①考虑价格上限的寡头发电投资阈值与容量选择1，2121张新华，叶泽，赖明勇，谭圆圆(1．长沙理工大学经济与管理学院，长沙410114;2．湖南大学经济与贸易学院，长沙410079)摘要:发电容量投资不足或过剩都将带来巨大经济与社会损失．论文针对需求不确定且存在价格上限的情况，分析寡头发电商均衡的报价策略，在此基础上，运用实物期权和博弈论思想，构建寡头发电商投资阈值与容量选择模型，并

2、通过数值仿真方法，分析对称寡头发电商的投资阈值与容量选择、最优价格上限与发电商数量，结果表明:1)价格上限较低时，寡头发电商会延迟投资，但总的投资容量会随发电商数量的增多而递增，而在价格上限较高时，则相反;2)最优的价格上限是无穷大，但发电投资商的数量对电力市场的可持续发展非常关键．关键词:容量投资;价格上限;博弈论;实物期权;电力市场中图分类号:F830．59文献标识码:A文章编号:1007－9807(2012)09－0001－090引言原理得到的投资决策不是最优的;第二类是运用实物期权方法，将投资看作美国式期权，在投资

3、“等待”与立即“投资”之间做选择，如文献［3－在电力产业进行市场化改革以前，我国发电容量投资多由政府统一规划，且先后实行还本付6］，但这类研究文献大多没有考虑投资者之间竞息与经营期电价等几种规避电力企业投资风险的争，文献［7］的研究表明不考虑投资竞争得到的电价政策，因此几乎不存在发电投资策略问题;但投资策略，也不是最优的．第三类文献运用期权博在电力市场环境下，发电容量投资是政府规制下弈方法来研究投资策略，相对于实物期权文献而的市场行为，需要面临很多不确定性因素，同时发言，其最大的特点是运用博弈论方法刻画投资者电容量投资具有

4、沉淀成本大、投资不可逆、建设期之间的竞争对投资策略的影响．如文献［8］假定较长等特点，投资过多或不足都将给电力企业带电力投资的不确定性来源于电力负荷，并假定其来很大的经济损失;另一方面，电力产业作为基础服从几何布朗运动，从实物期权角度对两家发电产业，稳定的电力供给是国民经济发展的前提，否商的投资机会进行了分析，该文是为数不多的从则将带来不可估量的经济与社会损失，因此，探讨期权博弈角度对发电投资进行探讨的文献，但该电力市场环境下寡头发电企业的投资阈值(最优文构建的模型很难拓展到3家或3家以上企业投投资时点)和容量选择(相应的

5、投资量)具有很强资的情况，这与电力投资实践仍有一定差异．的现实意义．从查阅的文献来看，在经典的期权博弈模型目前有关发电容量投资的文献大体可以分为中，当投资竞争者数量n≥3时，模型的求解存在以下3类:一类是基于数学规划方法，将投资问题一定的困难，很少有通用的求解方法，也很难得到［9］看成优化问题求解，如文献［1］，该类方法的核心解析解;同时，市场需求或投资利润流的表示思想是NPV＞0，但文献［2］认为基于NPV＞0实际上是隐性的，如文献［9］中假定投资的利润①收稿日期:2010－06－28;修订日期:2010－12－17．基

6、金项目:国家自然科学基金资助项目(70971012);国家杰出青年基金资助项目(70925006);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET－11－0978);湖南省高校创新平台开放基金资助项目(10K002)．作者简介:张新华(1973—)，男，湖南双峰人，博士后，教授．Email:xyu7302@163．com—2—管理科学学报2012年9月流为Y(t)Dk，其中Y(t)假定服从几何布朗运动，k电商，其发电商i的成本函数为2为投资商数量，并有D1＞D2＞…＞D∞，而D的具体C(qi)=αi+βiqi+0.5γiq

7、i(3)表达式并没有给出，这与一般的经济学研究中，在其中:C(·)为成本函数;αi，βi，γi为成本参数(＞市场需求函数基础上，推导出企业利润，再做决策0);qi为发电商i的发电量，i=1，2，…，n．假定发的研究范式是不同的，也在一定程度内制约了期权电商的报价函数为博弈模型的进一步推广与应用(如实证性分析)．bi=i+γiqi(4)此外，现有的期权博弈文献，大多仅考虑投资其中，i为报价策略变量(i＞0)，即发电商通过阈值问题，很少探讨投资阈值点的最优投资额，这调整i来调节自己的报价策略．如记市场清除价与投资决策实

8、践是不符的．发电容量投资问题，不为p，则发电商i的利润函数可表示为但需要考虑市场环境的不确定性(如市场需求、π()=(p－i)(p+i－2βi)－α(5)iii2γi竞争对手等)，还需要充分考虑政策性约束(如价由经济学原理，在均衡点有p=bi，对式(4)格上限);不但需要确定投资时点，同时要选择最