2001년에 개설된 우리나라 전력도매시장은 변동비 반영(CBP) 시장으로 발전기들의 비용절감 유인을 통해 전력생산 비용 최소화를 추구하고 있다. 국내 발전사들은 발전비용 절감을 위한 다양한 노력을 기울여 왔고, 발전연료 구매비용의 인하, 고효율 발전기 도입, 수요지에 인접한 발전소 건설 등이 그 결과로 나타나고 있다. 최근 전력시장 제도개선의 일환으로 계통한계가격(SMP)에서 무부하비용 등을 제외하는 방식에 대한 논의가 제기되고 있다. 본 연구에서는 SMP에서 무부하비용 등을 제외한 후 손실발전기를 별도로 보상하는 방안이 발전사의 비용절감 유인에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 가격결정 구간에 위치한 LNG복합 발전기들의 비용절감 유인이 위축될 가능성이 높은 것으로 나타났다.
This study presents an operational technique to maximize the profit of a cogeneration power plant under cost-based pool power market. In benefit side energy sale profit, heat sale profit, and supplementary fund profit for electric power industry are included and the changeable cost was considered in cost side. The profit of a cogeneration power plant is varied enormously by the operation conditions, and constraint conditions. The result of this case study can be used as a reference to a cogeneration power plant under the same power trading system.
Since Cost Based Pool markets has been continued to power markets, Genco. needs economic analysis about investment in power plants. Particularly most Private Genco.s have presently a construction plan about LNG combined cycle thermal power plants. In this paper, we propose a economic analysis method of LNG combined cycle thermal power plants using Economic Dispatch and Optimal Power Flow in CBP markets. Also we develope computation model using it for decision making to build a plant. This method can consider a variation of power facility like power plants and transmission lines in CBP markets. Finally, this dissertation provides a relevant case study to confirm the effect of cost factor to economical efficiency.
현행 CBP(변동비 반영 전력시장)시장에서는 송전비용은 부과하고 않고 있으며, 제약비용은 제약(CON)/비제약(COFF) 발전비용을 Uplift로 일괄하여 정산하면서 이것을 송전계통제약으로 발생하는 비용으로 규정하고 있다. 그러나 송전망을 소유하고 있는 송전회사로서는 전체 제약비용 중에서 순수한 송전제약비용을 파악한 필요가 있다. 본 논문은 2005년 계통을 기준으로 이미 건설되어 운영되고 있는 송전선로를 대상으로 송전선로의 유/무에 따른 송전제약 비용을 비교함으로서 송전선로 건설에 따른 제약비용의 감소효과 즉, 송전선로 건설의 경제적 가치를 판단할 수 있는 기반을 제시할 수 있다고 본다.
현행 CBP(변동비 반영 전력시장)시장에서는 송전비용은 부과하고 않고 있으며, 제약비용은 제약(CON)/비제약(COFF) 발전비용을 Uplift로 일괄하여 정산하면서 이것을 송전계통제약으로 발생하는 비용으로 규정하고 있다. 그러나 송전망을 소유하고 있는 송전회사로서는 전체 제약비용 중에서 순수한 송전제약비용을 파악할 필요가 있다. 본 논문은 2005년 계통을 기준으로 이미 건설되어 운영되고 있는 송전선로를 대상으로 송전선로의 유/무에 따른 송전제약 비용을 비교함으로서 송전선로 건설에 따른 제약비용의 감소효과 즉, 송전선로 건설의 경제적 가치를 판단할 수 있는 기반을 제시할 수 있다고 본다. 송전선로 건설과 제약비용의 검토(1)의 논문에서는 송전제약비용과 이를 검토한 방법을 검토하였다. 본 논문에서는 이 방법을 적용한 틀을 사용하여 2005년 계통을 직접 검토하였다.
2007년 하반기부터 국내탄 발전소에 대한 기반기금 지원방식이 변경 적용된다. 현행 발전소 변동비에 대한 시장정산금과의 차액보전에서 국내탄 사용량당 단가지원방식으로 변경된다. 기반기금 지원방식변경과 동시에 현행 전력시장운영규칙 부칙에 의거 국내탄발전소 용량가격이 일반발전기 수준으로 조정된다. 이러한 제도 변경시 국내탄발전소의 수입은 감소 전망으로 현행 적용하고 있는 BLMP수준의 국내탄 상한가격에서 제도변화를 반영한 적정 상한가격 수준설정은 전력시장운영에 있어 매우 중요하다. 기반기금 지원식 변경과 적정 상한가격 운영은 발전회사에게 많은 비용절감 유인을 제공하여 수입창출노력을 할 것으로 보이며, 발전기 이용률 제고 효과를 발휘할 것으로 전망된다. 본 논문에서는 합리적인 상한가격 산정에 필요한 상한가격 산정절차를 수립하고 국내탄발전소 제도개선 종합효과를 분석하고자 한다.
원자력발전과 신재생에너지발전에 대하여 과학적, 객관적 검토없이 다양한 정책과 주장이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국가별 에너지정책을 조사 분석하고 총 34개의 가능한 전원구성 시나리오를 도출하였다. 이들 시나리오가 우리나라 전력정책에 도입될 경우를 가정하여 전력단가를 계산하였다. 전력단가 계산방법은 현재 우리나라 전력시장에서 사용하는 한계가격결정 방법을 사용하였고 발전원별로 표준건설비 및 운영비를 적용함으로써 계산을 단순화하였다. 계산결과 송배전 비용과 사업자의 이윤을 제외한 현행 전원 구성에 대한 전력단가는 평균 22.18원/kWh이고 전원구성비에 따라 19.74에서 164.07원/kWh까지 분포하였다. 원자력발전비율이 증가할수록 전력단가는 낮아졌고 신재생에너지 발전비율이 증가할수록 전력단가는 높아졌다. 주목할 만한 것은 신재생에너지 발전비율이 20%를 넘어서게 되면 값싼 기저발전을 활용할 수 없게 되어 전력수요가 적은 시간대에 전력단가가 오히려 상승하였다.
학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시장기능을 통하여 담보되지 않는 자원의 적성성과 최적의 전원구성을 과도기적으로 공적인 기구를 통하여 결정하고 이를 투자와 운영 2단계의 경쟁을 통하여 효율적으로 달성하는 방법을 제시하였다. 자원의 적정성을 나타내는 신뢰도지수와 이를 바탕으로 이루어지는 최적의 전원구성은 사회적인 합의를 반영할 수 있는 공적인 기구를 통하여 결정한다. 이 때 수요관리나 재생에너지와 같은 공적인 자원은 우선적으로 할당되고 최적의 자원 구성은 경제성, 환경성, 에너지 안보, 사회적인 수용성 등을 감안한 다속성 의사결정 방식을 통하여 결정한다. 공적인 기구를 통하여 결정된 최적 전원구성을 구현하기 위한 투자 단계의 효율성을 기하기 위하여 결정된 전원별 설비용량을 제시된 고정비를 기준으로 경쟁적인 입찰을 통하여 확보한다. 입찰 과정에서 투자비에 대한 비용절감을 유도하면서도 선정된 발전기에 대하여 고정비의 회수를 보장함으로써 투자에 따른 미래의 불확실성을 감소시킬 수 있다. 투자비 회수보장으로 인한 불확실성의 감소와 경쟁입찰을 통하여 민간사업자의 신규진입을 활성화시킬 수 있을 것으로 기대된다. 설비가 건설된 상태에서의 운영은 현재와 유사한 변동비에 근거한 시장을 운영함으로써 시장을 통한 경쟁에 의하여 변동비의 절감을 유도한다. 고정비 회수에 대한 보장과 변동비 절감유인을 제공하기 위하여 시장을 통한 수익성을 바탕으로 발전회사의 성과에 따라 인센티브를 지급하는 유인규제(perfomance based regulation) 방식을 제안하였다. 이 때 발전회사의 추가적인 노력이 없이 기존 전원구성의 왜곡 등으로 인하여 발생하는 초과수익을 회수하여 공정한 경쟁을 유도하도록 하였다. 본 연구는 향후 완전경쟁시장으로 이행하면서 발생할 좌초비용을 가능한 한 줄일 수 있도록 하는 전력수급정책과 시장제도를 개선하는 방안을 제안한 것으로, 현재의 과도기에만 적용 가능하며 장기적으로는 완전경쟁시장에 기초하여 전력수급정책이 마련되어야 할 것이다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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