基于风险元传递的火电行业市场风险评价与分析-研究

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1、华北}U／J人学顺I‘学f÷，论文摘要风险管理的概念最初建立于金融市场，fH．随着市场化发展，许多行业对于符合自身特点的Ix【险管理的需求不断升温，本文着眼于发电行业中的火力发电领域市场风险和JxL险元传递的研究，旨在为火电企业更加科学有效地评估和预测市场风险提供一定的理论依据，主要内容包括三个方面：第一，具体研究火电行、Jk的市场风险，提出以煤炭价格风险、金融环境风险以及电价风险为风险元的火电行业风险元传递体系；第二，采用层次型风险元传递方法，基于市场风险的风险元体系建立ANP(网络层次分析)模型，以Sup

2、erDecisions软件为工具，对行业JxL险进行评价；最后，在评价的基础上，选取会融环境风险这一风险元，做进一步的预测分析，基于RBF神经网络，构建多影响指标情况下的数据预测模型。并选择影响股票价格的MA5、BIAS6、PSYl2等指标，构建多组不同的输入向量，进行预测分析对比，得出最优的指标组合；并进一步验证预测模型的有效性，由于该预测模型具有一定的通用性，也可以推广应用到电价预测分析和煤价预测分析等方面，具有一定的理论研究意义和实践应用价值。关键词：火电行业；市场风险；风险元传递；ANP；神经网络{每

3、北IUJJ人学倾I。学f讧论文曼寰曼曼曼!曼曼曼!曼蔓量曼曼曼曼曼曼!皇曼曼!晕II一一一．——一—————曼一Abstract’Theconceptofriskmanagementestablishedinthefinancialmarketsatfirst．butwiththedevelopmentofthemarket，formanyindustries，needsofriskmanagementmeettheirfeaturesbecomingheatup．Thisarticlefocusesonth

4、ermalpowergenerationindustryintheareasofmarketriskandrisktransferofdollarstothethermalpowerenterprisestobemorescientificandeffectiveriskassessmentandpredictionmarketsprovideatheoreticalbasis，mainlyincludesthreeaspects：first，thespecificofthermalpowerindustry

5、,marketrisk，makethecoalpricerisk，thestockmarketriskandpriceriskiStheriskelementofthethermalpowerindustryriskelementtransmissionsystem；second，theriskelementtransmissionusinghierarchicalmethod，basedonmarketrisk，theriskcomponentsystemestablishedANP(AnalyticNet

6、workProcess)modeltoSuperDecisionssoftwareasatooltoevaluateriskontheindustry；Finally,onthebasisoftheevaluation，selectthestockmarketrisk，theriskelement，theforecastforfurtheranalysis，basedontheRBFneuralnetworkandbuildamulti．dataincaseofimpactindicatorsforecast

7、model．AffectstockpricesandchoosetheMA5，BIAS6，PSYl2otherindicators，buildingdifferentsetsofinputvectors，analysisandcomparisonofprediction，theoptimalcombinationofindicators；andtofurtherverifythevalidityofthemodelprediction，asthepredictionmodelhascertaingeneral

8、，andalsocanbeappliedtocoalpriceforecastanalysisandpredictiveanalysis，etc．，hassometheoreticalsignificanceandpracticalapplication．Keywords：Thermalpowerindustry，marketrisk，RiskElementTransfer，ANP，neuralne