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径向基函数配置法与多重网络粒子群算法在煤层甲烷投资项目定价问题中的应用

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 21:02:09
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径向基函数配置法与多重网络粒子群算法在煤层甲烷投资项目定价问题中的应用【摘要】:随着世界经济的迅猛发展,能源需求量逐渐增加。传统能源的使用造成的环境危害也日益显著。目前,发达国家已

【摘要】:随着世界经济的迅猛发展,能源需求量逐渐增加。传统能源的使用造成的环境危害也日益显著。目前,发达国家已率先研发并大量使用新型能源,形成了成熟的市场。发展中国家由于技术相对落后,新型能源的研发和使用尚在起步阶段,市场不完善。这导致了投资者面对新能源项目时望而却步,并且在很大程度上阻碍了新能源技术在发展中国家的普及。因此,对于新能源投资项目的公允定价,是解决发展中国家经济与环境协调可持续发展的重点问题,也是难点问题。煤层甲烷是赋存在煤层里的甲烷,是一种清洁能源。因其燃烧后产生的温室气体仅为天然气的5%,受到了广泛的关注。目前,美国已大量使用煤层甲烷,并形成稳健的市场。中国煤层甲烷的储备量丰厚,居世界第三位。但煤层甲烷在中国并未得到推广,其原因之一就是其投资项目具有不确定性,难以定价。传统的投资项目定价方式模型虽然简单,但模型误差较大。本文基于中国目前的市场条件和政策背景,以实物期权的视角构建了煤层甲烷投资项目的定价模型和政策优化模型。并使用径向基函数配置法离散多维度偏微分方程;利用移动边界法求解自由边界问题;提出了多重网格粒子群算法优化复杂极值问题。本文共分六章,第一章主要对本文的研究背景和研究意义做了简要介绍,分析了研究内容并确定了技术路线。第二章介绍了实物期权的相关概念及理论,简述了实物期权的传统定价方法。第三章分析了煤层甲烷投资项目市场因素,以随机过程理论和实物期权定价模型为基础构建了煤层甲烷投资项目的定价方程,并阐述了其项目最优执行边界的相关性质。同时也介绍了径向基函数配置法和移动边界法以求解该问题。第四章以定价模型为基础,分析了政府在投资项目中的预期实现的目标,构建了政策优化模型,并以本文提出的多重网格粒子群算法求解了该模型。第五章列示了相关的计算结果验证本文的模型。第六章对本文的研究进行总结,分析了研究中的创新部分,并讨论了研究中存在的不足。通过本文的研究,可以为其他投资项目定价及政策优化提供新的思路,并促进实物期权理论在RD及投资项目定价中的应用。 【关键词】:煤层甲烷 实物期权 最优执行边界 径向基函数配置法 多重网格粒子群算法
【学位授予单位】:天津财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:F830.9;TP18
【目录】:
  • 内容摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-16
  • 1.1 研究背景9
  • 1.2 研究意义9-10
  • 1.3 研究内容10-11
  • 1.3.1 CBM投资项目价值的刻画10
  • 1.3.2 CBM投资项目最优执行边界的刻画10
  • 1.3.3 多维度偏微分方程的离散10-11
  • 1.3.4 求解最优执行边界问题的算法11
  • 1.3.5 政策优化模型及解法11
  • 1.4 研究方法11
  • 1.5 文献综述11-14
  • 1.5.1 实物期权的定价方法11-12
  • 1.5.2 实物期权在R&D项目价值评估中的应用12-13
  • 1.5.3 CBM的净现流分析法13
  • 1.5.4 径向基函数配置法13-14
  • 1.5.5 粒子群算法14
  • 1.6 预备知识14-16
  • 1.6.1 布朗运动、几何布朗运动14-15
  • 1.6.2 伊藤引理15-16
  • 第二章 实物期权定价的理论基础16-19
  • 2.1 实物期权的概念16
  • 2.2 实物期权的基本类型16-17
  • 2.2.1 延迟期权16
  • 2.2.2 扩张期权16
  • 2.2.3 收缩期权16-17
  • 2.2.4 放弃期权17
  • 2.2.5 转换期权17
  • 2.2.6 增长期权17
  • 2.3 实物期权的传统定价方法17-19
  • 第三章 CBM投资项目定价模型19-32
  • 3.1 CBM项目不确定性因素19-21
  • 3.2 CBM项目确定性因素21-22
  • 3.3 项目最优执行边界22-23
  • 3.4 CBM项目定价的二叉树模型23-24
  • 3.5 CBM定价的偏微分方程模型24-27
  • 3.5.1 CBM定价的动态规划方程24-25
  • 3.5.2 CBM定价的偏微分方程25-27
  • 3.6 数值解法27-32
  • 3.6.1 径向基函数配置法27-30
  • 3.6.2 移动边界法30-32
  • 第四章 政策最优控制模型32-36
  • 4.1 政策预期效益分析32-33
  • 4.2 政策优化模型33-34
  • 4.3 多重网格粒子群算法34-36
  • 4.3.1 粒子群算法34-35
  • 4.3.2 多重网格粒子群算法35-36
  • 第五章 数值模拟及分析36-43
  • 5.1 数据及参数设置36-37
  • 5.2 最优执行边界模型37-39
  • 5.3 政策优化模型39-42
  • 5.4 结果的分析42-43
  • 第六章 结论与展望43-44
  • 参考文献44-46
  • 攻读硕士期间的主要研究成果46-47
  • 后记47


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