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广东电力现货市场主体信用额度评估实践与理论探索

发布时间:2020-10-18 00:56
   信用风险管理机制是交易中心控制广东电力现货市场信用风险的重要手段。该机制核心内容为信用额度评估和风险量化,前者的目的是评估市场主体可用于偿债的信用额度,后者的目的是预测市场主体潜在欠费风险,保证其信用额度大于潜在欠费是信用风险控制的基本思路。信用额度包括担保信用额度和无担保信用额度,前者是市场主体提交的担保品,后者是基于市场主体的信用状况,即信用等级,给予市场主体的信贷额度。本文分析了广东电力现货市场的市场背景,重点研究该背景下信用额度评估机制和信用评级模型。分析表明:信用额度评估符合广东电力现货市场特点,精准量化市场主体信用额度,可以降低市场主体参与电力市场的交易成本。
【部分图文】:

模式图,电力市场,广东,模式


信用风险敞口的量化方式由市场结算关系决定。广东电力现货市场的结算以电网公司为基础,由其统一进行发电厂、售电公司、大用户和终端电力用户的清算与资金交割。这种结算模式下,市场资金流向关系与国外电力市场的常见结算模式不同,如图1所示。在国外电力市场中,售电公司通常需要收取其用户的电费,并统一上缴至与电网公司的结算机构,其中赚取的利润自行从收取电费中提取。在广东电力市场中,售电公司实际上充当了发用电双方的中介,不承担结算义务,赚取的差价(即售电公司在广东电力批发市场和广东电力零售市场的利润净额)由电网公司返还。因此,在广东电力现货市场的信用风险量化中,大用户的风险量化仅需考虑其在批发交易中产生的资金流;而对售电公司则比较特殊,目前采用的多市场净额风险量化机制,同时考虑批发交易和零售交易进行净额风险量化。

市场信用,现货,评价指标,广东


2018年8月,广东省经信委发布《广东电力市场交易信用评价管理办法(试行)》(下称《办法》),明确了评价指标分为加分指标和扣分指标,如图2所示。加分指标分为三大类:基本情况类指标、交易情况指标和财务情况类指标;扣分指标主要是对市场主体违反规定的惩罚,若无违规行为则不扣分。在过往版本中,“人才比例”与市场主体偿债能力的关系不大,且容易存在为了得分而造假的问题,故删去该指标;“审计报告”初期是为了鼓励市场主体提交报表,而当前已经是市场主体参与信用评级的必要条件,没必要再保留。此外,在现货市场中市场主体尚未被要求进行准确的负荷预测量申报,偏差不被考核而是直接在实时市场结算。因此,删除“负荷预测准确率”指标。“交易周期”的目的是在市场初期考察市场主体对市场的熟悉程度。随着时间推移,市场主体都具备了一定的交易水平,新进入的市场主体也经过培训,该指标意义不大,不必保留。进入现货市场阶段后,市场竞争激烈,市场主体能否规避风险、实现盈利成为关键。因此,引入“电量品种结构”指标,分析市场主体是否利用不同交易品种提前锁定价格、规避风险;引入“交易营收能力”指标,考察市场主体在一段时期内是否实现盈利,包括总盈利额和单位电量盈利额两项内容。引入“交易亏损情况”指标,考察市场主体在交易中是否出现极端亏损情况,包括连续亏损月份数和最大亏损月亏损额度占总盈利比例两项内容。上述指标选取六个月作为数据窗口期,保持与信用评级频次相同。

指标值,指标


在得分规则方面:根据指标不同,分别采取综合评分法或百分位数分段评分法。综合评分法是指结合市场管理的要求与指标本身的物理意义,综合确定评分细则,以下几个指标采用该方法:“资产规模”,结合售电公司准入细则确定评分细则;“管理层信用”、“上一阶段信用情况”和“品种电量结构”,结合市场管理的风控要求确定评分细则。其余指标均采用百分位数分段评分法。“百分位数”是统计学术语,展示的是某一数据在一组数据中的相对排序情况,定义为:对所有数据从小到大排列,处位置的数据被称为第百分位数。百分位数分段评分法的思路是对市场主体在市场中的相对排序进行打分,排除了市场整体运行情况对指标值的波动影响,强调了指标得分的客观性。具体做法是,对所有市场主体在某一指标中的指标值进行统计,利用若干个百分位数进行区间分段,并给定区间端点对应的指标总分得分率,区间内部则通过线性插值评分。对于指标值越大得分越高的指标,指标值所处的百分位数与其指标得分的映射关系如图3所示。在权重方面:三大类指标的重要程度不同,在总分1000分里所占的比例也不同。以售电公司为例,“交易情况”数据来源可靠,能够直接反映售电公司在电能量市场的经营状况,因此,这部分指标共500分,所占的比例最高;“基本情况”反映的信息量不大,赋予150分的分值。在每一类指标中,基本按照均分的原则确定各指标权重。“财务情况”是对市场主体财务状况的客观反映,是判断市场主体信用状况的重要内容,赋予这部分指标350分,稍低于“交易情况”。“信用状况”是指市场主体的偿债能力,特别是短期偿债能力,故这两个方面的指标权重较高;盈利能力、经营能力和成长能力按照与偿债能力相关程度,分值从高至低排列。各指标的最终权重如表3所示。
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1 田琳;甘倍瑜;孙谦;季天瑶;盛剑胜;徐立新;谢宇霆;荆朝霞;覃捷;胡秀珍;罗锦庆;;广东电力现货市场信用风险管理[J];南方电网技术;2019年06期



本文编号:2845549

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