Transmission pricing is one of important issues related to competitive electricity markets since rational pricing scheme ensures a fair competition between the market participants. Any application of marginal pricing method to transmission pricing may accompany revenue reconciliation to recover Transco's revenue requirements. This paper presents an alternative methodology on revenue reconciliation with customer benefit function and power flow.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.21
no.3
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pp.235-243
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2014
Constrained Bayesian estimates overcome the over shrinkness toward the mean which usual Bayes and empirical Bayes estimates produce by matching first and second empirical moments; subsequently, a constrained Bayes estimate is recommended to use in case the research objective is to produce a histogram of the estimates considering the location and dispersion. The well-known squared error loss function exclusively emphasizes the precision of estimation and may lead to biased estimators. Thus, the balanced loss function is suggested to reflect both goodness of fit and precision of estimation. In insurance pricing, the accurate location estimates of risk and also dispersion estimates of each risk group should be considered under proper loss function. In this paper, by applying these two ideas, the benefit of the constrained Bayes estimates and balanced loss function will be discussed; in addition, application effectiveness will be proved through an analysis of real insurance accident data.
It is difficult to determine an appropriate discount price for daily perishable products to increase profit from a long-term standpoint. Even if the discount pricing is efficient to increase profit of the day, consumers memorize the sales price and they might hesitate to purchase the product at a regular price the following day. The authors discussed the inventory clearance pricing for a single period in our previous study by constructing a mathematical model to derive an optimal sales price to maximize the expected profit by considering the reference price effect of demand. This paper extends the discussion to handle the discount pricing for multiple periods. A mathematical analysis is first conducted to reveal the properties on an objective function, which is the present value of total expected profits for multiple periods. An algorithm is then proposed to derive an optimal price for asymmetric consumers. Numerical experiments investigate the characteristics of the objective function and optimal pricings.
Block-rate structures are widely used in utility-pricing, including the Korean residential electricity sector. In the case of the current pricing structure, Korean citizens are highly concerned about incurring excessive electricity costs. For these reasons, there have been many discussions concerning mitigation of the strict pricing structure. Existing studies on the residential electricity demand function under block-rate structure have the following three issues - the consumer's budget constraint is non-linear, perceived price under block-rate structure is uncertain, block-rate structure has endogeneity in the price variable. In this context, this paper estimates the residential electricity demand function using micro-level household expenditure data and simulates the impact of alternative block-pricing schedules.
In this paper, we derive the Partial Differential Bond Price Equation (PDBPE) by using Ito's Lemma to determine the pricing of bond on term-structure of interest rate (TSIR) model with jump. From PDBPE, the Maclaurin series (MS) and the moment-generating function (MGF) for the exponential function are used to obtain a numerical solution (NS) of the bond prices. And an algorithm for determining bond prices using Monte Carlo Simulation (MCS) techniques is proposed, and the pricing of bond is determined through the simulation process. Comparing the results of the implementation of the above two pricing methods, the relative error (RE) is obtained, which means the ratio of NS and MCS. From the results, we can confirm that the RE is less than around 2.2%, which means that the pricing of bond can be predicted very accurately using the proposed algorithms as well as numerical analysis. Moreover, it was confirmed that the bond price obtained using the MS has a relatively smaller error than the pricing of bond obtained by using the MGF.
We consider the state price densities that are implicit in financial asset prices. In the pricing of an option, the state price density is proportional to the second derivative of the option pricing function and this relationship together with no arbitrage principle imposes restrictions on the pricing function such as monotonicity and convexity. Since the state price density is a proper density function and most of the shape constraints are caused by this, we propose to estimate the state price density directly by specifying candidate densities in a flexible nonparametric way and applying methods of regularization under extra constraints. The problem is easy to solve and the resulting state price density estimates satisfy all the restrictions required by economic theory.
Yoo, Chong-Il;Jung, G.H.;Shin, Y.G.;Han, S.M.;Kim, Bal-Ho H.
Proceedings of the KIEE Conference
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2002.11b
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pp.378-380
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2002
It is required to develop a rational transmission pricing methodology to ensure the fair participation of the player in the market. Because of economic efficiency, marginal pricing method has been studied to be applied to transmission pricing methodology. In application of marginal pricing method to transmission pricing, revenue reconciliation must be needed to recover Transco's revenue requirements. This paper presents a reconciliation method based on line's value to transmission service user.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.8
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pp.33-40
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2020
The main aim of the study is to test a house pricing model by combining hedonic and asset-based pricing models. An understanding of the relationship between house pricing and its return (the rental income) helps to establish houses as a significant asset class. The model tested the relationship between house pricing (dependent variable) and the house attributes (independent variables) derived from Freeman's framework of housing attributes. This study uses a large data-set of 1,899 sample of new, high-end houses purchased between 2016 and 2019 collected from the national capital region of India (Delhi-NCR). The algorithm was built in R-Script, and stepwise multiple linear regression was used to analyze the model. The analysis of the model proves that the three significant variables, namely, carpet area, pay-off, and annual maintenance charges explain the price function. Further, the model is statistically fit. The major contribution of the study is to understand the key factors and their influence on the house pricing. The model will be helpful in risk assessment in the housing investment and enhance the chances of investment. Policy-makers can use information about the underlying valuation drivers of the house prices to stabilize the market and also in framing the tax policies.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.11B
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pp.1007-1015
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2003
In this Paper, we propose a method of determining the price for the elastic traffic in the current or future Internet services. First, we investigate the behavior in the consumption of bandwidth of elastic traffic in IP network. Next, we propose a new method to relate the bandwidth usage with the pricing for the elastic traffic, which is based partially or fully on the usage rate of the network bandwidth. Next, we propose an optimal charging function for elastic traffic, which is applicable to any Internet services. Finally, we will illustrate the implication of the work via simple numerical experiments.
We study a probabilistic approach for valuing an exchange option with default risk. The structural model of Klein [6] is used for modeling default risk. Under the structural model, we derive the closed-form pricing formula of the exchange option with default risk. Specifically, we provide the pricing formula of the option with the bivariate normal cumulative function via a change of measure technique and a multidimensional Girsanov's theorem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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