基于电力零售市场的信用风险管理评估方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于电力零售市场的信用风险管理评估方法及系统，包括：获取电力零售市场的信用数据，对信用数据采用结合信用额度的多层次信用评价体系进行评价，结合主客观权重分析计算各评价指标的组合权重,采用计及风险量化模型计算市场主体的保证金额度。本发明专利技术提出的信用风险管理评估方法适用于电力零售市场的信用风险量化机制并采用量价预测法对未知风险分量进行了预测，所确定保证金额度相较于传统分区段对应方法更能体现主体违约风险大小并可一定程度上减轻市场主体经济负担。担。担。

【技术实现步骤摘要】
基于电力零售市场的信用风险管理评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力零售市场的信用风险管理领域，具体地，涉及一种基于电力零售市场的信用风险管理评估方法及系统。

技术介绍

[0002]电力零售市场的信用风险管理评估方法包含信用评价体系、结信用计算方法和市场主体保证金额度计算方法。
[0003]电力零售市场现行信用风险管理评估方法中主要存在以下不足：
[0004]1、目前我国电力零售市场信用管理体系建设工作仍在起步阶段，在信用评级机制、风险量化手段等方面与国外成熟电力市场相比存在较大差距。关于电力市场信用评价方式过于单一，需要从市场准入机制、信用评级机制、引导主体间信用互评等方面建设国内电力市场信用评级体系。
[0005]2、电力零售市场信用风险量化是从市场主体交易行为与财务情况等量化其违约风险并对其监控。传统的量价预测法对全面风险考虑不足，需要结合主客体权重分析方法，对电力零售市场现行信用风险进行计算和评估。
[0006]3、国内电力零售市场现行保证金额度制定方法均为简单的分区间对应模式，虽然容易操作且效率较高，但是无法真正反映市场主体违约风险的大小。因此需要在市场主体违约风险量化的基础上提出一种适用于电力零售市场的主体保证金额度计算方法。

技术实现思路

[0007]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于电力零售市场的信用风险管理评估方法及系统。
[0008]根据本专利技术提供的一种基于电力零售市场的信用风险管理评估方法，包括：获取电力零售市场的信用数据，对信用数据采用结合信用额度的多层次信用评价体系进行评价，结合主客观权重分析计算各评价指标的组合权重,采用计及风险量化模型计算市场主体的保证金额度。
[0009]优选地，所述结合信用额度的多层次信用评价体系将信用数据进行分级，从基本情况、财务情况、信用管理情况以及信息披露情况进行分级评价。
[0010]优选地，所述主客观权重分析采用G1法计算主观权重和熵权法计算客观权重，并通过乘法合成法计算组合权重。
[0011]优选地，所述G1法计算各指标的主观权重包括：评价指标体系中某一层级的n个指标构成的集合为X＝{x1,x2,...,x
n
},其中x
i
表示第i个评价指标，对n个评价指标的重要性做单调不增排序，关系如公式(1)所示：
[0012][0013]量化序列中各相邻指标之间重要性程度的比率，如公式(2)所述：
[0014][0015]式中，k
i
为第i个重要性比率，r
i
为第i个指标的待求主观权重值，k
i
越大，则重要程度越高；
[0016]计算各评价指标主观权重r
i
：
[0017][0018]r
i
＝k
i
r
i+1
(i＝1,2,...,n
‑
1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0019]式中，r
i
为第i个指标的主观权重值，k
j
为第j个重要性比率。
[0020]优选地，所述熵权法计算各指标客观权重包括：
[0021]m个被评价市场参与者的n个信用评价指标得分输入矩阵Y
m
×
n
表示为式(5)：
[0022][0023]y
ij
为第i名被评价市场参与者的第j个信用评价指标得分，对矩阵Y
m
×
n
进行正向化、标准化得到矩阵Z
m
×
n
：
[0024][0025][0026][0027]式中，y
jmax
为第j个指标的最大值，为第i名被评价市场参与者的第j个评价指标转化后的极大型得分，z
ij
为对应的标准化极大型得分；
[0028]将矩阵Z
m
×
n
按列归一化得到概率矩阵P
m
×
n
：
[0029][0030][0031]p
ij
为第i名被评价市场参与者的第j个评价指标在该项指标下所占比重；
[0032]计算各个指标的信息熵e
j
、信息效用值d
j
，进而得到各个指标最终熵权ω
j
作为其客观权重：
[0033][0034]d
j
＝1
‑
e
j
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0035][0036]优选地，所述的乘法合成法将各指标主、客观权重进行组合，如下所示：
[0037][0038]k
j
为第j个评价指标的组合权重。
[0039]优选地，所述计及风险量化模型计算市场主体的保证金额度包括：在交易类型维度上，选择中长期市场、现货市场、零售市场三个市场类型的债务计入风险量化；
[0040]在时间维度上，对市场主体的历史债务L
h
、已向市场主体出具账单但未完成结算的债务L
b
、未向市场主体开具账单但确认未来支付的债务L
ub
、后续债务中零售合约转移产生的债务L
cost
及已完成电力交割但尚未结算的风险L
s
进行考量；
[0041]L
h
、L
b
、L
ub
均数额已知，L
cost
由电力市场交易中心规定，直接计入风险量化，采用量价预测法对中长期合约市场与现货市场中的已完成电力交割但尚未结算的风险L
s
进行量化。
[0042]优选地，所述计及风险量化模型计算市场主体的保证金额度包括：对市场成员违约风险按交易类型、时间两个维度维度的分析。
[0043]优选地，所述量价预测法为：对每种风险的交易量A与单位交易量所对应的风险P分别进行预测，二者乘积即为风险总量，周中长期合约市场的已完成交割但尚未结算的风险通过以下公式得到：
[0044][0045][0046]其中，H为市场主体历史数据集合，为历史数据中用最大用电量周的单周用电量，P
w
‑
a
为单位风险，P
i1
为历史数据中第i周单位电量亏损额，系数k
i
按时间由近到远单调非增且∑k
i
＝1；
[0047]现货市场已完成交割但尚未结算的风险通过以下公式计算得到：
[0048][0049]其中，为历史数据中出清电量最大周的出清量，P
i2
为第i周日前市场单位电量亏损额；
[0050]电力零售市场主体违约风险量化总额如式(18)所示：
[0051][0052]市场主体需缴纳保证金额为风险量化总额与无担保信用额度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电力零售市场的信用风险管理评估方法，其特征在于，包括：获取电力零售市场的信用数据，对信用数据采用结合信用额度的多层次信用评价体系进行评价，结合主客观权重分析计算各评价指标的组合权重,采用计及风险量化模型计算市场主体的保证金额度。2.根据权利要求1所述的基于电力零售市场的信用风险管理评估方法，其特征在于：所述结合信用额度的多层次信用评价体系将信用数据进行分级，从基本情况、财务情况、信用管理情况以及信息披露情况进行分级评价。3.根据权利要求1所述的基于电力零售市场的信用风险管理评估方法，其特征在于：所述主客观权重分析采用G1法计算主观权重和熵权法计算客观权重，并通过乘法合成法计算组合权重。4.根据权利要求3所述的基于电力零售市场的信用风险管理评估方法，其特征在于：所述G1法计算各指标的主观权重包括：评价指标体系中某一层级的n个指标构成的集合为X＝{x1,x2,...,x
n
}，其中x
i
表示第i个评价指标，对n个评价指标的重要性做单调不增排序，关系如公式(1)所示：量化序列中各相邻指标之间重要性程度的比率，如公式(2)所述：式中，k
i
为第i个重要性比率，r
i
为第i个指标的待求主观权重值，k
i
越大，则重要程度越高；计算各评价指标主观权重r
i
：r
i
＝k
i
r
i+1
(i＝1,2,...,n
‑
1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)式中，r
i
为第i个指标的主观权重值，k
j
为第j个重要性比率。5.根据权利要求3所述的基于电力零售市场的信用风险管理评估方法，其特征在于：所述熵权法计算各指标客观权重包括：m个被评价市场参与者的n个信用评价指标得分输入矩阵Y
m
×
n
表示为式(5)：y
ij
为第i名被评价市场参与者的第j个信用评价指标得分，对矩阵Y
m
×
n
进行正向化、标准化得到矩阵Z
m
×
n
：
式中，y
jmax
为第j个指标的最大值，为第i名被评价市场参与者的第j个评价指标转化后的极大型得分，z
ij
为对应的标准化极大型得分；将矩阵Z
m
×
n
按列归一化得到概率矩阵P
m
×
n
：：p
ij
为第i名被评价市场参与者的第j个评价指标在该项指标下所占比重；计算各个指标的信息熵e
j
、信息效用值d
j
，进而...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵尔敏，刘博，陈建宇，戚翰德，刘睿，窦常永，胡卫东，
申请(专利权)人：甘肃电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：