电力价格波动动态及其对能源投资的影响：基于马尔可夫机制转换GJR-GARCH模型的分析

本综述通过马尔可夫机制转换GJR-GARCH（MS-GJR-GARCH）模型深入解析土耳其日前电力市场的价格波动机制，识别中度、高度和极端三种波动状态，并量化可再生能源（如太阳能、风能）与天然气发电对波动性的差异化影响。研究揭示了地缘政治冲突（如俄乌战争）与疫情等外部冲击下市场机制的脆弱性，为能源投资策略与风险管理（如VaR计算）提供了关键实证依据，对保障能源安全与市场稳定具有重要政策意义。

　　

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Literature

电力价格建模与预测对政策制定者和投资者至关重要，因其显著影响经济与金融市场。Abar与?zcan指出，能源价格下跌会减少能源出口国的收入。然而，由于电力价格与消费和增长密切相关，其对经济发展的直接影响超过石油价格。全球能源危机引发了对能源资源获取及可持续性的担忧。

DATA & METHODOLOGY

EXIST（土耳其能源交易所）运营土耳其日前电力市场，并利用本土资源开发日前与日内市场设计。日前市场交易以小时为单位每日进行，本研究将每小时数据按负荷加权后转换为日度数据。

Results

马尔可夫转换模型评估时间序列中的状态（机制）转换。MS-GJR-GARCH模型独立估计各状态的波动参数，识别各状态持续时间的差异，并评估时间序列在特定机制中的停留时长。转移概率对理解危机或外部影响下的序列运动及潜在机制转换至关重要。识别机制转换点有助于理解结构性断点。

Electricity Price Volatility and Energy Investments

近期预测表明，到2040年全球能源投资可能超过40万亿美元，其中约一半将分配给电力部门。土耳其不断增长的能源需求强调了电力发电投资与全球能源趋势对齐的重要性。土耳其发电量在欧洲排名第三，在区域能源市场中扮演重要角色。土耳其专注于电力投资以促进经济增长、保障能源安全及推动可持续发展。

Conclusion

本研究探讨了2018年至2024年土耳其日前市场电力价格波动的动态，重点关注价格在三种不同机制（中度、高度和极端）间的波动。研究构建了马尔可夫转换GJR-GARCH模型，以捕捉地缘政治或政策冲击驱动的机制变化，并通过线性模型评估发电技术对日前电价波动性的影响。

MS-GJR-GARCH模型表明，三机制模型在捕捉波动动态方面优于单机制模型。极端机制（机制3）虽占比最小（13%），但表现出最高的持续性与波动性，凸显了危机时期市场的不稳定性。转移概率分析表明，价格倾向于停留在高波动机制，尤其是在俄乌冲突与COVID-19大流行等重大冲击期间。线性模型结果显示，太阳能发电在极端条件下降低波动性，风能和水电可能稳定或放大波动，而天然气是所有机制中波动性的关键驱动因素。可再生能源投资因优先调度效应（Merit Order Effect）增加短期波动，但长期通过减少化石燃料依赖增强能源安全。本研究提出了从风险管理技术到能源政策的一系列策略，以加强电力市场对突然价格变化的韧性。