The deregulation problem has recently attracted attentions in a competitive electric power market, where the cost must be earmarked fairly and precisely for the customers and the Independent Power Producers (IPPs) as well. Transmission loss is an one of several important factors that determines power transmission cost. Because the cost caused by transmission losses is about $3{\sim}5%$, it is important to allocate transmission losses into each bus in a power system. This paper presents the new algorithm to allocate transmission losses based on an integration method using the loss sensitivity. It provides the buswise incremental transmission losses through the calculation of load ratios considering the transaction strategy of an overall system. The performance of the proposed algorithm is evaluated by the case studies carried out on the WSCC 9-bus and IEEE 14-bus systems.
This study sought to confirm the impact of analytical methods and behavioral economic theory factors on decision-making when making chartering decisions in the dry bulk shipping market. This study on chartering decision-making model was began to verify why shipping companies do not make rational decision-making and behavior based on analytical methods such as freight prediction and process of alternative selection in the same market situation. To understand the chartering decision-making model, it is necessary to study the impact of behavioral economic theory such as heuristics, loss aversion, and herding behavior on chartering decision-making. Through AHP analysis, the importance of the method factors relied upon in chartering decision-making. The dependence of the top factors in chartering decision-making was in the following order: market factors, heuristics, internal factors, herding behavior, and loss aversion. Market factors, heuristics, and internal factors. As for detailed factors, spot freight index and empirical intuition were confirmed as the most important factors relied on when making decisions. It was confirmed that empirical intuition is more important than internal analysis, which is an analytical method. This study can be said to be meaningful in that it academically researched and proved the bounded rationality of humans, which cannot be fully rational, and sometimes relies on experience or psychological tendencies, by applying it to the chartering decision-making model in the dry bulk shipping market. It also suggests that in the dry bulk shipping market, which is uncertain and has a high risk of loss due to decision-making, the experience and insight of decision makers have a very important impact on the performance and business profits of the operation part of shipping companies. Even though chartering are a decision-making field that requires judgment and intuition based on heuristics, decision-makers need to be aware of this decision-making model in order to reduce repeated mistakes of deciding contrary to market situation. It also suggests that there is a need to internally research analytical methods and procedures that can complement heuristics such as empirical intuition.
The objective of this study is to analyze the market efficiency in the futures markets. Although many previous studies have investigated market efficiency between spot and futures prices, that with different maturities has not been studied in the futures markets extensively. For our objective, this paper examines KOSPI200 stock index future market with different maturities. We analyze the dynamic serial relationship of the difference of basis between nearest-month contract and next nearest-month contract using dynamic regression analysis suggested by Kawamoto and Hamori(2011) Using the data from 2000. 1 to 2013. 12, the major empirical findings are as follows: First. the mean and standard deviation of basis of next nearest-month contract is bigger than those of nearest-month contract. Second, the t-period basis of nearest-month contract can be explained by (t-1)period basis of that. Third, the basis spread of t-period and (t-1)period have negative affect on the return of underlying assets. This result is very reasonable because two basis spreads are derived from same underlying assets. Finally, basis information of next nearest-month contract can be used for the prediction of nearest-month contract and spot market return.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.54
no.3
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pp.144-151
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2005
This paper presents a forecasting technique of the short-term marginal price (SMP) using an Artificial Neural Network (ANN). The SW forecasting is a very important element in an electricity market for the optimal biddings of market participants as well as for market stabilization of regulatory bodies. Input data are organized in two different approaches, time-axis and day-axis approaches, and the resulting patterns are used to train the ANN. Performances of the two approaches are compared and the better estimate is selected by a composition rule to forecast the SMP. By combining the two approaches, the proposed composition technique reflects the characteristics of hourly, daily and seasonal variations, as well as the condition of sudden changes in the spot market, and thus improves the accuracy of forecasting. The proposed method is applied to the historical real-world data from the Korea Power Exchange (KPX) to verify the effectiveness of the technique.
Deregulation and restructuring of electric industry change the fundamental nature of electric business which will be coordinated by the evolved market structures such as spot market with pool and bilateral transaction structure, forward market and future market. Introduction of competition can significantly change the system operation in near-terms as well as long-run generation expansion planning Previous centralized planning by monopoly utilities which was guided for the public service purpose will be replaced by decentralized investments plan by individual generation companies in response to commercial incentives. This paper reviews WASP model as a centralized planning tool and presents a methodological analysis of generation expansion planning in deregulated power systems. It stresses how affects the process of planning new generation investments by the introduction of competition and how maintains proper fuel mix and continuously sustains system reliability under deregulated environments.
We examine the information transmission between the KT Spot and the KT Futures Index, the SK Telecom Spot and the SK Telecom Futures Index, based on the returns data offered by the Korea Exchange. The data includes daily return data from 1 January 2012 to 31 December 2014. Utilizing a dynamic analytical tool-the VAR model, Granger Causality test, Impulse Response Function and Variance Decomposition have been implemented. The results of the analysis are as follows. Firstly, results of Granger Causality test suggests the existence of mutual causality the KT Futures Index and the SK Telecom Futures Index precede and have explanatory power the KT Spot and the SK Telecom Spot However the results also identified a greater causality and explanatory power of the KT Spot and the SK Telecom Spot over the KT Futures Index and the SK Telecom Futures Index. Secondly, the results of impulse response function suggest that the KT Futures Index show immediate response to the KT Spot and are influenced by till time 4. From time 2, the impact gradually disappears. Also the SKT Futures Index show immediate response to the SKT Spot and are influenced by till time 4. From time 2, the impact gradually disappears. Lastly, the variance decomposition analysis shows that the changes of return of the KT Spot and SKT Spot are dependent on those of the KT Futures Index and the SK Telecom Futures Index. This implies that returns on the KT Spot and SKT Spot have a significant influence over returns on the KT Futures Index and the SK Telecom Futures Index. It contributes to the understanding of market price formation function through analysis of detached the KT Spot and the KT Futures Index, the SK Telecom Spot and the SK Telecom Futures Index.
In this study, price discovery between the KOSPI200 spot, and leveraged ETFs(Leveraged KODEX, Leveraged TIGER, Leveraged KStar) is investigated using the vector error correction model(VECM). The main findings are as follows. Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot are cointegrated in most cases. There is no interrelations between the movement of Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) and KOSPI200 spot markets in case of daily data. Namely, in daily data, Leveraged KODEX(Leveraged TIGER, Leveraged KStar) doesn't plays more dominant role in price discovery than the KOSPI200 spot.
일반적으로 선물거래를 포함한 파생상품의 존재는 현물시장을 불안정하게 하는 것으로 알려져 있다. 본고에서 호주의 선물거래소 및 NSW시장 가격데이터를 통해 전력선물거래가 현물시장의 가격변동성에 미치는 영향을 분석한 결과 선물거래가 증가할수록 1주 정도의 시차를 두고 변동성이 감소하는 것으로 나타났다. 이는 전력선물거래가 전력시장의 유동성을 증가시켜 가격을 안정화시킨다는 견해를 뒷받침한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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v.11A
no.4
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pp.39-44
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2001
As electric power systems have been moving from vertically integrated utilities to a deregulated environment, the charging of reactive power management is a new challenging them for market operators. This paper proposes a new methodology to compute the costs of providing reactive power management service in a competitive electrical power market. The proposed formulation, which is basically different from those shown in the literature, consists of two parts. One is to recover investment capital costs of reactive power supporting equipment based on a reactive power flow tracing algorithm. The other is to recover operational costs based on variable spot prices using the optimal power flow algorithm. The charging shapes resulted from the proposed approach exhibit a quite good meaning viewed from a practical sense. It turns out that reactive power charged are mostly due to recovery of capital costs and slightly due to recovery of operational costs. The methods can be useful in providing additional insight into power system operation and can be used to determined tariffs of a reactive power management service.
본 연구는 '01.3.19-'03.11.21 까지의 국채 현 선물 장기간 데이터를 이용하여 두 변수간의 관계를 분석해 본 결과 두 변수가 상당히 높은 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타남. 변수간에 장기안정관계 즉 공 적분관계가 존재하는 것으로 나타나 오차수정모형 (ECM)을 통해서 분석을 시도했다. 두 기간 사이에 국채 현 선물 가격간의 관계 변화가 있었는지 알아보기 위해 실증분석 기간을 반분한 후 분석을 실시한 결과국채 선물의 현물에 대한영향력이 최근들어 더 커지고 있는 것으로 나타남. 두 변수간의 원인과 결과관계를 분석하기 위해 실시한 인과관계분석에서는 두 변수간에 통계적으로 유의한 인과관계를 발견할 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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