交易模型范文

交易模型范文（精选11篇）

交易模型 第1篇

股指期货作为19世纪80年代最成功的金融创新[1,2,3]在中国A股市场推出在即,市场预计4月份左右中国金融期货交易所即可接收投资者开户。这对于国内资本市场来说是一个重要的里程碑。股指期货具备套期保值、价格发现、套利和投机四种基本功能。市面上对于股指期货的交易模型已经有了丰富的研究,不过注意力更多地集中在只适用于机构投资者的股指期货的价值发现[4]、套期保值及套利[5,6,7]等基本功能上,而对其投机性缺乏研究。事实上,股指期货也是一种非常优良的投机工具,与国内同样具备T+0交易特点的权证业务、ETF套利相比较,股指期货的保证金结算、指数作为交易标的,及做空机制[8]令其在短线趋势交易中具有非常明显的优势。

本文意在研究并建立起一套以区间突破为原理,基于股指期货、适用于所有投资者、简单实用、收益稳定的即日投机性交易模型。通过对沪深300指数过去两年的高频历史交易数据做统计检验,来设定出各项交易指标,并逐步建立、完善、优化出一个可以用作沪深300股指期货日内交易的交易模型。

1交易系统的建立

接下来需要分析市场数据的特性,从统计上寻找建立交易的依据,需要去设置一些可以量化的条件,试图找出一些可能赢利的交易方法。

区间突破是技术分析中的一种非常流行的交易方法,这个理论的背后是市场在开始交易的时刻前,已经出现了很大的波动,故若是这一波动区间再被突破,则一天的趋势形成,并将保持下去,所以模型将在每天开盘等待区间被突破后入市,并在市场掉头并发生开盘区间反向突破的时候止损。

区间突破的理论长期来看是否真的能在各种不同的市场条件下,都给投资者带来正的投资收益呢,接下来用沪深300指数一分钟高频交易数据做统计实证。

1.1统计止损发生的概率

第一步试图找出2009年1月到2009年6月,118个交易日中,被迫止损的交易天数,即对开盘区间发生双向突破的天数。设参数T为自开盘起的时间区间,投资者将T时间内大盘走出的波动作为开盘区间,突破该区间则入市,反向突破则止损[9]。结果如表1所示:

首先要明确一点,如果开盘区间能够囊括全天走势的至少一个极值点,则说明这一天不会发生双边突破,即这一天的交易不会被止损。在测试中可以看到,在118个交易日中,43%的日子里,市场在开盘后15分钟的时间里,就能够占据一天中或高或低至少一个极值点;开盘后一个小时,市场能够占据全天走势的至少一个极值点的概率达到70%;开盘后2个小时,这个比率就达到了90%以上。事实上,该统计具有很大的意义。假如用90 min的极值点突破作为规则进行交易,并把止损设在反方向突破时,那么全部交易中有83%不会被止损。

1.2计算最大盈利可能

接下来的数据监测,用以判断是否绝大部分的日内波动发生在开市时[10],这样的话即使发生突破并且交易不被止损,也只给予投资者少量的空间入场获利,模型的盈利能力也将非常有限[11]。下面计算开盘后T时间内的趋势占全天趋势的百分比。

在这里用开盘后T分钟的大盘走出的这段区间来作为使用区间突破这一方法所必须付出的代价,而潜在的最大盈利则是这一交易日剩余的波动区间。举个例子,用30 min线交易,这一交易日中40%的盈利区间已经被损失掉了,还有当日波动区间60%的盈利潜力。同时第一个表格中也显示,用30 min K线来交易,也有58%的机会不触及止损。

1.3最大盈利期望的计算

首先需要设计一个公式来计算最大盈利期望[12,13],从而选择出一个可以获得最大盈利的时间区间来进行交易:

最大赢利期望 = X×(1-Y)-(1-X)×Y

X是表1中不发生止损的天数占全部交易日的比率;

Y是表2中开盘区间波动占全天波动的比率,即实现区间突破所付出的代价。

表3的数据结果,可以证明区间突破确实能够成为交易系统建立的基本组成部分。通过测试,在每个时间段进入都有获利的可能,并且可以发现区间突破和获利的最好组合发生在110 min,在此处的最大赢利期望有23.9%。从表3的第二、第三列中可以看出,当止损交易的百分比减少时,获利的空间同时也被压缩,从统计角度来看,这导致了最大获利的期望在110 min出现了一个峰值,即使用开盘110 min的开盘区间突破可以获得最大可能的盈利。因此模型就选择在开盘后110 min作为区间突破的参考区间,并在此之后若发生突破则入市交易。

要注意的是,表3第4列所示的只是最大可能的获利,因为要获得这样的盈利水平,必须每次交易都在最高点平仓,这是不可能达到的。虽然这一假设不合理,不过这种测算方法对于每个时间区间来说是公平的,所以这一结果仍然可以作为选择参数T的取值的依据[14]。

2优化入市规则

至此已经确立了这个模型最基本的交易规则:即开盘后等110 min,在北京时间11点20分之后,如果110 min的高点被突破一个点,就进入市场做多,反之低点被突破一个点则进入市场做空,入市后发生反向突破则立即止损。接下来,本文试图从两个方面进一步优化这一模型的入市规则。

2.1预防假突破

所谓假突破,即市场在触及区间突破的价位之后立即反转,趋势并未延续。假突破会造成突破的假象,诱使投资者入市并造成亏损。为了预防假突破,投资者可以在目标价位到达后,再多等几个点的突破之后入市建仓。举例来说,可以将预留价位设置在比最高价格高5点或者比最低价格低5点的位置。

接下来用交易数据检验这一方法的有效性,看预防假突破所规避的损失是否可以大过这一做法的成本。这里设定一个参数MFE, 它代表交易被触发后指数往有利的方向运行的最大距离。

从表格中可以看到,在118个交易日中,有2天市场在触及设置的突破价格后立即反转,并且这两天共产生了2.47个点的亏损。为了避免这样的情况发生,可以采用指数突破开盘高点2个点,来作为交易入市点。因为在半年中,总共发生了112次交易,因为入市点的提升会造成剩余的110比交易各亏损1个点,这样算来为了规避这两次假突破,净亏损107.53点。后面可以同理依此类推,从表三中可以发现,为了避免假突破而抬高入市门槛是一种得不偿失的行为。故在这个模型中,维持突破一个点就入市交易这一规则。

2.2回调后入市

若开盘区间被突破,可以等待指数进行一定的回调后再开始建仓,这样可以降低买入的成本。这一方法的风险是,假如价格突破后就不再发生回调了,这样做可能会让投资者错过半年中几笔最大的盈利。

接下来用数据来检验这一方法的有效性,这里也设定一个参数MAE, 它代表交易被触发后指数向对投资者不利的方向运行的最大距离。

通过以上数据,可以得出如下结论,等待市场回调再买入的方法大大降低了交易的效率,因为一些能够获得高额收益的交易都被错过了,而回调所节省的成本相比那些交易带来的收益却是微不足道的。故在此模型中,把交易规则确立为,当市场突破9∶30—11∶20这一时间区间的高点加一个点后就入市做多,突破以上时间区间低点减一个点后就入市做空。

7结论

本文建立了一个基于以沪深300指数为标的的股指期货即日交易系统,并使用2009年1月到6月的数据做测试,并以测试结果为依据来设定2009年7月到12月的交易参数。从最基本的区间突破交易法开始,使用数学手段逐步测试并完善这个交易系统的各个部分。值得注意的是,该交易系统是基于某段数据,并根据这些数据来进行优化设置,因此对系统的有效性要有所觉悟。如果进行过多的优化设置,会发现用其他时间段进行测试的效果会大打折扣。

再次回顾一下这个交易系统,看看它有没有被过度优化。交易系统中特殊参数主要是等待110 min后入场交易。对于开盘参考区间的选择,从表4来看,其实选75 min到150 min,最大期望收益率并没有很大的差异,从实证的检验来看,实际收益率的情况也是如此。

从4个半年的历史数据用该模型所作的回溯检验来看,这个模型无论在市场单边上扬、单边下跌、以及区间震荡的行情中都可以获得稳定客观的正收益。如表6所示:

从表6中也可以看到,在市场走单边趋势的时候,例如08年整年的大幅下挫,及09年上半年的大幅上扬,高频交易模型的收益不及买入并持有模型的收益,这是因为根据模型的设置,每天需要花费110 min来等待,错过了很大一部分的单边趋势的盈利。而在震荡行情中,例如09年下半年,模型的盈利就大大跑赢对指数的买入并持有模型了。总体来说,该即日交易模型由于每日收盘平仓,风险较小,收益也相对客观,不过缺陷是测试数据仍然较小,该模型的有效性仍需要进行进一步的检验。

摘要：股指期货具备套期保值、价格发现、套利及投机等基本功能。机构投资者由于持有大量风险敞口的现货头寸,具有极大的避险需求,是股指期货市场的参与主体,而市面上对适用于机构的套期保值、套利的交易策略已经有了充分的研究。事实上,股指期货也是一项很好的投机工具,其保证金结算、指数作为交易标的及做空机制令其在短线趋势交易中具有非常明显的优势。本文以区间突破为原理,用沪深300指数一分钟高频历史交易数据的统计检验来设定交易条件,逐步建立、完善并优化出一个简单实用、亦可适用于个人投资者的沪深300股指期货高频趋势交易模型。

交易模型 第2篇

银河程序化交易兵器谱

-------------银河期货程序化交易模型简介

程序化交易简介

一、程序化交易概念与特点：

程序化交易系统是指将设计人员交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。当趋势确立时，系统发出多空讯号锁定市场中的价量模式，并且有效掌握价格变化的趋势，让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中，都能轻松抓住趋势波段，进而赚取波段获利。优点如下：（1）首先执行速度快，电脑下单比手动操作快，同样的机会，电脑下单能抓住，手动下单未必能抓住。（2）有了电脑程序，一个人可以让多台电脑同时去执行自己的交易思想，个人可以操作更多的账户，更多的资金。

（3）程序执行的客观性、纪律性可以克服人的情绪化交易，做到真正的“知行合一”。

二、程序化交易是证券投资的必然趋势：

首先，从交易特点来分析，程序化交易事先验证、交易专业、反应迅速、纪律严明和交易理性的特点，符合期货交易的内在要求，是期货市场和信息技术发展的必然结果。

其次，从长期投资收益而言，程序化交易代表着期货投资的未来方向。程序化交易代表人物是西蒙斯，他管理的文艺复兴技术公司1989 至2007 年的年均收益率高达38%，傲视群雄。而同期索罗管理的量子基金年均收益率为22%左右，巴菲特的伯克希尔公司投资的年均收益率为20%左右。在2008 年全球金融危机的重挫中，西蒙斯管理的基金回报率更是高达80%，程序化交易的威力可见一斑。

最后，从发展进程来看，程序化交易是投资者的必然选择。目前程序化交易在金融交易中的占比在欧美已经达到一个比较高的比例。在我国，越来越多的投资者已经开始使用程序化交易，同时潜在需求旺盛，随着融资融券、股指期货等业务的日益发展，我们相信程序化交易一定会得到长足的发展。

三、银河期货程序化交易：

2010年年初，我公司在业内率先成立程序化交易研究团队，专注于程序化交易的研究。经过一年多发展，银河期货程序化交易逐步形成了自己的特色和优势，成为业内的翘楚。

产品说明书

银河程序化交易兵器谱

-------------现将我们研发的“银河期货程序化交易兵器谱系列”交易策略主要思路和测试结果介绍如下：

投资理念：拿起合适的武器再进入期货市场交易，能达到事半功倍！

银河程序化交易兵器谱是我们研发的一系列程式化交易的策略，旨在为我们客户提供期货交易的武器，作为程式化交易工具，它将进场出场、止赢止损、资金分配等策略系统化设计，排除情绪的干扰，客观的寻找交易机会，它不是印钞机，它的效果依赖于市场机会和使用它的人对系统化交易思维的理解和执行，帮助投资人实现期货市场长期稳定盈利。

银河期货程序化交易兵器谱之“孔雀翎”

——期货有效区间交易策略

1、产品简介：

孔雀翎是古龙小说中的一种武器。我们开发的这一款策略属于日内交易策略，精准地博取日内短期价差，不留隔夜仓，就像孔雀翎一样，属于快速操作的武器。在国外投行使用了20 多年，至今依然在使用，经久不衰，而孔雀翎称霸300 年，本策略未来也有望像孔雀翎一样，长期战胜市场，获得长期的收益。

孔雀翎在书中象征的是自信，参悟了这一条，才能所向无敌；而本策略正需要投资者长期坚持，因为它有稳定的概率作为基础，在连续小幅亏损导致失败后，很可能很快就会迎来大的胜利。如果不自信，难以使用好该策略，因为该策略收益属于小赔大赚型，很可能在你失去信心，没有坚持的那一天，该策略出现了大赚。所以，用好这个策略，信心非常重要。

本产品所使用的交易策略是借鉴了由著名趋势交易大师Mark.Fisher创立，在国外大投行使用了近20年，至今依然在使用的交易策略。策略的核心在于有效交易区间，通过设定合适的有效交易区间，制定出开仓与平仓、止损法则，实现长期高收益。我们通过借鉴该策略的基本原理，结合国内股指期货市场的特点进行了一些改进，特别是针对国内股票指数在日内具有跳空幅度小、单边趋势明显的特点，制定出独特的交易模式。

产品特点：在日内把握趋势性机会，如果日内走势趋势明显通胀能大赚，而如果日内震荡调整则导致止损小赔，总体上是小赔大赚型。

2、策略的测试：

（1）测试收益曲线：

（二）测试报告: 产品说明书

银河程序化交易兵器谱

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3、策略的评价:（1）本策略成功概率具有一定的稳定性

累积成功率逐渐趋于50%附近，成功率有一定的稳定性；说明该策略从长期来看具有稳定性。

（2）历史每日收益点数显示策略达到预期效果 产品说明书

银河程序化交易兵器谱

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从上图每日收益点数可以看出，多次盈利多达100 点以上，而几乎没有亏损在50 点以上时候；符合我们对策略小赔大赚的预期。本策略属于日内趋势型，建议资金规模5000 万以内。

银河程序化交易产品使用说明

《期货公司期货投资咨询业务管理试行办法》（下称“试行办法”）征求意见稿已经在一定的范围内开始征求意见。这是监管层推动“积极稳妥发展期货市场”政策的一步。证券公司及证券投资者咨询公司从事股指期货投资咨询业务，以及期货公司从事与期货相关的投资咨询业务将在接下来跟进研究后推出。公司为应对行业变革，特向客户推出“银河程序化交易兵器谱”。使用条件：在银河期货开户的交易者 使用时间：1年 使用费用：待定

优惠政策：资金量达到500万以上的客户可以免费使用1年，后续将按咨询业务收费标准进行收费。

产品免责声明：内部使用，不作外部销售。程序化交易所发出的买卖信号，是依据特定数学公式计算所的结果，仅供交易参考。客户据此入市，由此造成的损失由您自行承担。请您谨慎选择，本公司不对您的程序化交易的结果负责。附件：

产品说明书

银河程序化交易兵器谱

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银河期货简介

银河期货有限公司是经中国证券监督管理委员会批准，在国家工商行政管理总局注册，隶属中国银河金融控股有限责任公司旗下，由中国银河证券股份有限公司控股的专业型金融企业，现注册资本金为3 亿元人民币，2010 年获得业内最高评级。银河期货是国内第一家中外合资的期货公司，也是国内唯一一家同时具有著名国内投资银行和国际商业银行股东背景的期货公司。银河期货拥有全国四家期货交易所的会员资格，可代理国内所有品种的期货交易。作为国内最具成长性的期货公司，银河期货拥有国际化的服务理念、精英化的团队、高端的技术平台和良好的风险控制能力，依靠强大的股东背景，可以提供期货、股票、基金、债券理财、企业融资等综合性服务，其未来的发展目标是致力于打造国内一流的国际化金融投资服务平台。

中方国有股东——中国银河证券股份有限公司：

中国银河证券股份有限公司是经国务院批准，由中国银河金融控股有限责任公司作为主发起人，对原中国银河证券有限责任公司进行重组设立的全国性综合类证券公司。公司注册资本金为60亿元人民币,总部设在北京。

外方股东——苏格兰皇家银行：

苏格兰皇家银行(RBS)于1727 年根据皇家宪章创建, 是欧洲历史最悠久的银行之一。目前，苏格兰皇家银行的业务网络已扩展到全球50 多个国家和地区，在全球拥有的客户超过4000 万个。苏格兰皇家银行在中国的业务包括环球银行及市场、全球现金管理及贸易融资服务、财富管理、零售及商业金融，在中国共有20 个分支机构。

研发服务体系简介：

银河期货研究中心秉承“投资、保值、稳健发展”的研发理念，着重打造四大特色：

【客观】构建众多的产业链一手信息点，采用行业协会的专业数据，使用国际领先的专业资讯系统，同时聘请行业专家，充分利用股东的国内外金融专业人才资源，为客户提供客观、全面、专业、迅捷的研发支持和资讯服务。

【全面】研究中心目前已拥有40 余名成员，设有宏观、策略研究、金融（股指）期货、有色金属、钢铁、能源化工、农产品和软商品等子部门，研究覆盖四大交易所的所有上市品种。专职研究人员中有博士2 名，硕士16 名，海归6 名及从产业链企业招聘的专业人士3名。并有多位分析师被交易所和知名媒体评为优秀分析师，2009 年更荣获交易所“十大研发团队”称号。

【专业】除传统研发产品外，我们还提供宏观经济形势分析、行业研究专题（调研）报告、交易策略、账户分析、程序化交易产品以及期货业务培训、高端行业论坛、企业套保风控组织架构的搭建等多种形式的专业化增值服务。

如何建立量化交易模型（三） 第3篇

以上三组数据，与后面买入操作策略的制定有着直接的联系。选股时个股满足买入条件，什么时间买？在什么价格幅度范围内买？都要参考以上这三点统计特性去分析制定。

下面我们需要做的是统计第二第三波继续上攻股价涨跌幅度，个股出现下午开盘第一波攻击完后，股价盘中表现有的上升，有的横盘，有的一路下滑。继续上升了多少？一路下滑跌了多少？这些都要有具体的数据才能明晰。目的是为后面制定什么时间什么价位入市提供参考依据用。

以下午开盘第一波攻击结束时作为开始，以14：40分作为结束时间。这是统计股价盘中表现的具体时间起始和终止点。以下午开盘第一波攻击结束最高升幅为基准价，计算第二第三波继续往上攻击期间的上升幅度。注意这期间的升幅不包含下午开盘第一波上升的升幅。而对于升幅则需要统计：升幅1%-3%占比多少；升幅3%-5%占比多少；升幅超过5%占比多少。

而低于下午开盘第一波攻击完后，股价一路下滑跌幅统计同样如此，以下午开盘第一波攻击结束的最高涨幅为开始，以14：40分作为结束时间。这一统计是以下午开盘第一波攻击结束的最高涨幅，作为下跌回调基准的，不代表价格一定是跌到绿盘之下的下跌幅度。具体跌幅可按以下分类：回调跌幅2%-3%占比多少；回调跌幅3%-5%占比多少；回调跌幅5%-7%占比多少；回调跌幅超过7%占比多少。

交易模型 第4篇

在网络交易环境中建立信任评估机制, 是网络交易得以安全实现的重要保障。目前, 网络交易中信任关系的研究已经有了一定的成果, 一种在线信誉系统, 通过正面的评价和负面的评价相减从而得到交易方的信任程度;一种动态分布式信任模型, 以证书链的形式对交易主体进行授权;基于统计学理论由近期信任度, 评分用户信任度, 评分, 时间这四个参量对交易主体进行信任度量;从信息的角度通过对信任和信誉系统的比较来判断交易方的信用状况;从信任具有模糊性出发, 提出了基于模糊逻辑的信任模型, 该模型使用模糊逻辑来合并信任矩阵, 并使用了加权信任矩阵 (Weighted Trust Surface) 和模糊信任矩阵 (Fuzzy Trust Surface) 两种信任矩阵来表示信任关系。

模糊逻辑信任模型考虑比较简单, 只从需要验证的事件概率来核实事务, 判断两个实体在事务中的信任关系, 而忽略了其他影响信任的主观因素﹑时间等, 对信任关系的模糊性研究不够全面, 为了更加全面的研究信任的模糊性, 本文提出了一种基于模糊理论的网络交易信任模型, 把模糊理论同时运用到网络交易主体信任值的计算, 信任值更新时权值的确定以及交易决策中去从而使得信任关系的模糊性研究更加全面可靠。

1 模糊petri网

随着Petri网理论的不断完善, Petri网模型已经在各个领域得到了广泛的运用, Petri网能够较好地描述系统的结构, 表示系统中的并行, 同步以及因果依赖等关系, 并能够以网图的形式简洁直观地模拟事件系统并进行分析。模糊Petri网是Petri网的一种扩展, 它除了具有Petri网本身的优点外, 还能应用到模糊规则的表示和推理, 它是对一般性模糊推理规则进行网图形式的映射。

一般性模糊推理规则可表示为:

其中U1, U2, …, Un为条件命题, α1, α2, …, αn为条件命题的权系数, τ为规则的阀值;D1, D2, …, Dn为结论命题, β1, β2, …, βn为规则满足时所推出每个结论的可信度且满足0≤βj≤1, j=1, 2, …, m;此表达式含义为:如果条件U1, U2, …, Un, 成立, 则可以推出结论1, D2, …, Dm。

若转化为模糊Petri网模型, 如图1所示。

在这个模型中, 所有命题 (包括条件和结论) 用模糊Petri网的库所节点表示, 推理规则用变迁节点表示, 条件的权系数和结论的可信度则用输入输出弧的连接强度来表示。下面给出基于推理规则的模糊Petri网的一般形式:

定义七元组 (P, T, I, R, W, τ (t) , S0 (p) ) 为模糊Petri网, 其中:

P={p1, p2, …, pn}是模糊库所节点的有限集合, 表示模糊命题;

T={t1, t2, …, tn}是模糊变迁节点的有限集合, 表示规则的实现;

I是定义在P×T上的一个带标识的模糊关系, 表示库所节点到变迁节点的连接情况和每一个连接的权系数, 满足0

R是定义在T×P上的一个带标识的模糊关系, 表示变迁节点到库所节点的连接情况和每个输出连接的可信度, 0

τ (t) 是定义在变迁集合T上的一个取值于[0, 1]中实数的函数, 表示变迁节点的触发阀值;

S0 (p) 是定义在库所集合P上的一个取值于[0, 1]中实数的函数, 表示库所节点在推理开始时的初始标记状态, 即已知命题的可信度, 未知命题的可信度定义为0。

2 模糊综合评判

模糊综合评判是对受多种因素影响的事物作出的一种综合评判方法。其具体的评判模型为:设U={x1, x2, …, xn}为n种因素, V={v1, v2, …, vm}为m种评判, 由于各种因素所处的地位不同, 作用也不一样, 当然权重也不一样, 评判也就不同, 人们对m种评判并不是绝对的肯定或者否定, 因此综合评判应该是V上的一个模糊子集B={b1, b2, …, bj}, 其中bj (j=1, 2, …, m) 反映了第j种评判vj在综合评判中所占的地位 (即vj对模糊集的隶属度:B (vj=bj}) , 综合评判B依赖于各个因素的权重, 设为A={a1, a2, …, an}, 且∑ai=1, 其中ai是第i种因素的权重。

模糊综合评判过程为:

(1) 设定评判因素集U={x1, x2, …, xn}, 评判等级V={v1, v2, …, vm}。

(2) 对U种的每个因素根据评判等级中的等级指标进行模糊评判, 得到评判矩阵R= (rij) n×m, 其中rij表示从因素ui对评判等级中vj的隶属程度。{U, V, R}则构成一个模糊综合评判模型。

(3) 确定各个因素的权重A={a1, a2, …, an}, 合成得B=A o T= (b, b, …, bm) 。

3 网络交易信任模型的结构

在网络交易中, 交易体双方 (本文称为买家和卖家) 的信任关系是随着时间动态变化的, 包括信任关系的建立阶段即为信任关系的初始化过程, 信任关系的动态积累阶段以及贯穿始终的信任决策的制定。

3.1 信任关系的建立阶段

在信任关系的建立阶段, 买卖双方之间没有交易经验, 缺乏对对方全面评估的能力, 在这个时候, 信任的推荐就起到了很大的作用, 通过第三方的推荐使得买卖双方建立的初始信任关系。

对网络中陌生买卖双方之间信任关系进行评估时, 首先收集对卖家的多个推荐信任, 如果买家对这些推荐信任都接受的话, 那么买家和卖家就建立了初始的信任关系。

得到信任评估的模糊Petri网如图2所示。

图2中各命题代表的含义为:U1表示对卖家的第一个推荐信任, U2表示对卖家的第二个推荐信任, ……, Un表示对卖家的第n个推荐信任;D1表示接受对卖家的第一个推荐信任, D2表示接受对卖家的第二个推荐信任, ……, Dn表示接受对卖家的第n个推荐信任;S表示买家信任卖家。根据矩阵运算的推理算法可最终得到买家对卖家的初始信任值T1。

3.2 信任关系的动态积累阶段

当买卖双方通过第三方的推荐建立了信任关系后, 接下来就会随着时间以及交易经验的积累使得双方进入了信任关系的演化阶段, 在这个阶段里, 双方更多的是依靠直接交互经验对信任关系进行评估。每次直接交易后本文选取的信任值评估方法是第2节的模糊综合评判, 步骤如下:

(1) 评判因素集, 评判等级

涉及到网上交易中买家对卖家的评判因素有很多, 本文选取了三个比较重要的因素, 分别为“交易过程”, “货物质量”和“服务态度”。而对这些因素的评判等级分为“好评”, “中评”“差评”, 当然可以根据实际情况增加评判的因素和评判的等级。则用数学式子表示为:评判因素集U={x1, x2, x3}, 其中x1为“交易过程”, x2为“货物质量”, x3为“服务质量”;评判等级V={v1, v2, v3}, 其中v1为“好评”, v2为“中评”, v3为“差评”。

对U种的每个因素根据评判等级中的等级指标进行模糊评判, 得到评判矩阵R= (rij) n×m。

(2) 确定各个因素的权重A={a1, a2, ……, a3}

例如可以根据买家的主观偏向确定各个因素的权重为A={a1, a2, ……, a3}={0.3, 0.5, 0.2}, 说明买家对货物质量的要求最高, 其次为交易过程和服务质量。当评判因素很多时, 对因素权重的选择可以利用层次分析法 (AHP) 。

(3) 评判结果B=A o T= (b1, b2, …, bm)

因为得到的评价结果是一个向量不能直接用来表示卖家的信任值, 因此先应对它进行单值化得到信任向量的单值, 即为当前交易完后买家对卖家的信任值。

由于信任关系是一个动态演变的过程, 这就需要把当前交易后评估的信任值与历史信任值进行叠加, 得到更新后卖家的信任值, 如式 (1) 所示:

式中Ti-1表示卖家的历史信任值, DTi表示第i次交易后, 买家对卖家的信任评估值在更新后的信任值中所占的权重, 权重的确定带有很大的主观性, 建立模糊规则如下:

(1) IF上次交易距离当前交易的时间t长THENα小;

(2) IF上次交易距离当前交易的时间t短THENα大;

选取语言变量t, α的隶属度函数:

模糊语言变量的隶属度函数有很多种, 比如三角隶属函数, 梯形隶属度函数, 高斯隶属度函数等等, 这不属于本文研究的范围, 如对此感兴趣的可以查看相关文献。在本文中给t, α选取的是高斯隶属度函数, matlab为我们提供了隶属度函数建立的工具, 在matlab模糊工具箱里输入语言变量t, α的相关参数就可以直接得到。变量t隶属度函数确定的具体方法为:打开matlab隶属度函数编辑器, 为t选择高斯隶属度函数, 输入的范围[0, 10], 命名隶属度函数分别为“长”, “短”, 并设置其相应的函数参数分别为[4.247 0], [4.247 10], 这样就得到了变量t的隶属度函数曲线。同理变量α的隶属度函数也可通过相同的方法设置, 为α选择高斯隶属度函数, 输入的范围[0, 1], 命名隶属度函数分别为“小”, “大”, 并设置其相应的函数参数分别为[0.4247 0], [0.4247 1], 这样就得到了变量α的隶属度函数曲线。

确定t, α的隶属度函数后, 在m atlab模糊工具箱中输入关于t, α的模糊规则, 经过模糊推理得到t, α关系如图3所示。

从图3可以看出上次交易距离当前交易的时间越长则α就越小, 在式 (1) 中历史信任值在更新后的信任值中所占的比重之所以在α前乘以一个系数1/2, 这说明不管上次交易距离当前交易的时间t是长还是短, 它在更新后的信任值中所占的比重都不会超过当前交易后的信任评估值所占的比重, 这符合实际中的要求, 与人们的主观思想是一致的。

3.3 信任决策

信任决策贯穿信任关系演变的各个阶段, 是指买方根据已知的信任信息实现合理决策的过程。在本文中同样在模糊决策时也选用模糊的方法, 利用两个模糊语言变量信任值T和交易金额M对当前交易风险R进行评估, 建立如下的模糊推理规则:

确定T、M、R的隶属度函数:为T选择梯形隶属度函数, 输入的范围[0, 1], 命名隶属度函数分别为“低”, “中等”, “高”, 并设置其相应的函数参数分别为[-0.4, 0, 0.2, 0.4], [0.2, 0.4, 0.6, 0.8], [0.6, 0.8, 1, 1.2], 这样就得到了变量T的隶属度函数曲线;为M选择梯形隶属度函数, 输入的范围[0, 1000], 命名隶属度函数分别为“低”, “中等”, “高”, 并设置其相应的函数参数分别为[-400, 0, 200, 400], [200, 400, 600, 800], [600, 800, 1000, 1200], 这样就得到了变量M的隶属度函数曲线;为R选择三角隶属度函数, 输入的范围[0, 1], 命名隶属度函数分别为“低”, “中等”, “高”, 并设置其相应的函数参数分别为[-0.5, 0, 0.5], [0, 0.5, 1], [0.5, 1, 1.5], 这样就得到了变量R的隶属度函数曲线。

确定T、M、R的隶属度函数之后, 在matlab模糊工具箱中输入T、M、R的模糊规则, 经过模糊推理得到T, M, R关系如图4所示。

通过图4买家就可以根据卖家信任值和当前交易金额得到本次交易的风险, 并结合自己所设定的风险阀值来决定是否进行交易。

4 结束语

本文从信任模糊性的角度出发, 提出一种基于模糊理论的网络交易信任模型, 该模型有以下的优势: (1) 把卖家的信任值评估过程看作是一个动态的更新过程, 并把模糊推理规则应用到信任值更新时权值的确定; (2) 在得知卖家的信任值后与当前交易金额再进行一次模糊决策得到本次交易的风险程度从而决定是否交易。

摘要：本文从信任关系的模糊性出发, 建立了基于模糊推理的信任值评估和决策的动态信任模型, 该模型不仅把模糊推理应用到信任值的评估, 还应用到信任值更新时权值的确定和可信决策的制定。

关键词：模糊理论,信任模型,动态信任,可信决策

参考文献

[1]P Resnick, R.Zeckhauser, E.Friedman, and K.Kuwabara.Reputa-tion systems.Communications of the ACM33.2000.

交易模型 第5篇

第一，形态分为逆转与持续两种。理论上形态没有预测功能，当然实战经验丰富的老人凭借直觉来预判形态另当别论，所以形态要等它走出来才算数。如何才算走出来？等上下边界线被有效突破，无外乎根据成交量并结合时间和价格过滤器两种方法。在沙巴克的书中，他也根据经验列举了哪种形态更常出现在头部或底部逆转当中，哪些形态更容易在趋势延续的过程中作为中继形态出现。我的经验是，那些波动剧烈的扩散形态大多是逆转形态，而收敛形态大多是持续整理形态。这也是笔者总结的有关形态的理想模型之一，当然以后还会讲到一些具体的现实模式。

第二，形态大部分不是收敛就是扩散，要么就是二者的结合。那些水平的旗形和道氏轨形态少之又少。笔者曾经听一个纵横期货市场十多年的老手说，资本市场是各路资金博弈的场所，各大机构、现货商、期货商混迹其中，一开始的意见分歧带来市场的大幅波动，只有当做市商的预期达成一致之后，市场波动才会慢慢缩小，呈现收敛形态。这个过程是由市场合力客观形成的，不因为某一个人的主观意志为转移。相反，当你看到一个扩散形态，说明市场主力产生分歧，当多头消灭了空头之后，市场重新达成预期，形态由扩散转而收敛，则一个标准的头肩形态或者钻石形态就产生了。

第三，形态的时间和幅度以及成交量是三大重要因素。成交量决定了该形态是否造成了筹码归边或者筹码密集，同时也可以根据脉冲放量来及早判断形态的性质。时间则是另一个重要因素，“横有多长，竖有多高”这条股市谚语将长期发生作用，特别是在需要长时间收集筹码的股票市场。幅度则有两个作用，一是可以据此预判涨跌幅度，另外一个则可以用来估计市场主力收集筹码或者派发筹码的可能性。

回到大盘，一如前期所说“外盘的凌弱或许对此造成压力将加大Ａ股走势的复杂性。从战略的角度来说，还是那句话，收敛形态不要大规模建仓，观望为宜。”目前日线级别一个完美的头肩底形态被破坏，一个右侧收敛形态亦被破坏，除非快速回到形态内，形成一个漏点，否则继续看淡市场。这里最乐观的走势就是一个扩散形态转而成为一个逆转形态然后小转大。一旦有效跌破2276则继续休息。

最近我痴醉于学习TED演讲，正如大卫·布莱恩所言“I think magic is pretty simple,It's practice,it's training and experimenting!While pushing through the pain to be the best that I can be。”同样，交易非常简单，无外乎练习、实践和学习，经历痛苦之后找到最好的自己！

基于节能降耗的发电权交易模型 第6篇

基于节能降耗的发电权交易是指在具有成本、能耗和效率等差异的发电企业之间进行的以许可发电份额为标的的交易行为,通过相互自发的发电补偿效益,可以实现发电资源的优化配置。在国外较为成熟的电力市场中,虽然没有明确提出发电权交易这一品种,但发电企业之间可以通过期货交易、期权交易、合约交易等手段实现发电权交易的功能[1]。

在国家节能减排的大局下,江苏、河南、四川等多个省(网)开展了“水火置换”“以大代小”等形式的发电权交易,国家和部分省份也纷纷出台发电权交易办法[2],发电权交易得到了进一步的实践和发展。国内学者对发电权交易基本理论的研究较早[3,4]。随着目前节能减排政策的实施,发电权交易在节能降耗中的应用得到越来越多的关注和探索[5,6,7,8]。

论文结合国家现行的电力行业节能减排政策[9]和发电权交易基本原理,提出在传统发电权交易模型中将政策规定的能耗指标转化为能耗约束,并针对集中撮合发电权交易方式分别建立了节能量最优模型和基于节能控制的效益最优模型。通过算例表明,基于节能控制的效益最优模型在满足一定的节能要求的基础上实现了效益最优,能够较好地兼顾交易的经济效率和节能降耗要求,适用于市场初期以节能降耗为目的的中长期发电权交易。

1 能耗约束

发电权交易方式主要有双边与集中撮合交易两种:双边交易是指发电企业交易双方自主协商确定发电权转让电量和转让价格;集中撮合交易则是指电力交易中心根据买卖双方申报信息按照“价格优先”“高低匹配”原则撮合交易成交。

我国发电环节节能降耗主要以降低平均发电煤耗为工作目标,相关政策还规定了各大发电集团、各地区平均发电能耗的达标标准。论文将这些达标标准转化为能耗约束条件引入发电权交易模型,确保在达到节能降耗既定目标的基础上,通过市场机制实现经济效益的最大化。这种方式既可以清晰地给出市场节能减排的尺度,又可通过发电企业自发的竞争,提高市场的经济效率。

下面分别讨论在这两种方式中根据既定能耗达标标准设置能耗约束的方法。

1.1 双边发电权交易的能耗约束

发电权双边交易方式的节能效益取决于交易双方的能耗差和交易量。为了使有限的交易份额产生更大节能效益,需要对双边交易的对象进行适当的约束,保证交易更多地发生在能耗差较大的机组之间。

双边交易方式能耗约束:

其中:C1为出让方机组平均发电煤耗,其初始获取的发电量指标为E1,Q为其计划发电权出让量;a为相关政策的平均发电煤耗达标标准,C2为受让方的平均发电煤耗。只要发电权受让方的能耗水平C2满足上述约束条件,发电权出让方的平均发电煤耗就能降至政策规定的达标标准,从而促进了区域内总体发电煤耗达标。

从发电权出让方的角度根据能耗水平限制发电权受让的对象,能从机制上保证能耗低的机组在获取受让发电权时具有更强的竞争力,能耗高的机组在出让发电权时更具竞争性,从而提高了发电权交易整体的节能效益。

1.2 集中撮合发电权交易的能耗约束

在集中撮合交易方式中,交易中心可以通过集中化的方式进行区内资源优化配置和系统管理,应用能耗管理方法进行节能总量控制。

节能总量计算公式:

式中:Cr为第r台机组r=1,…,s (s为区内机组总台数)的平均发电煤耗,其交易前发电量指标为Er;CT为使交易后机组的平均发电煤耗降至ag/kW以下,通过撮合交易至少要实现的节能量。

则集中撮合交易的能耗约束为:

其中:Ci、Qi分别为发电权出让方i的平均发电煤耗和实际交易量;Cj、Qj分别为发电权受让方j的平均发电煤耗和实际交易量;m为出让方总数,n为受让方总数。

2 发电权撮合交易模型

传统的发电权撮合交易以社会福利最大化为目标函数,按照“高低匹配”交易算法撮合出让和受让方成交,并取买卖双方报价平均值为交易价格。基于节能降耗的发电权交易更具有针对性,其交易模型也需要相应的改进。

2.1 外部性在交易模型中的内化

一般交易模型忽略了企业对环境的外部性。外部性是指企业或个人向市场之外的其他人所强加的成本或利益[10]。基于节能降耗的发电权交易通过将效率低,能耗高机组的部分或全部发电权电量有偿转让给有剩余发电能力的高效率、大容量火电机组或清洁能源机组,可以促进节能减排,优化资源配置,保护环境,具有正外部性。这样的正外部性是以节能降耗为目的的发电权交易开展的前提,对资源配置水平起着至关重要的作用,如果忽略其影响,将会由于社会收益大于个人收益而造成市场最优交易量低于社会最优交易量,导致市场本身在以福利最大化为目标配置资源方面的失灵。因此本文在建立交易模型时考虑了外部性对交易的影响。

为消除正外部性对市场均衡的影响,通常采取的方法是对产生外部正影响的生产者进行补贴。然而由于社会收益难以准确衡量,社会最优产量也难以确定,补贴的额度如何制定也成为了难题。考虑到发电权交易的社会收益主要取决于交易的节能量,本文利用社会收益与节能量的这种正相关性,以节能量来代替社会收益,从而确定最优社会交易量,并根据交易结果确定补偿对象与补偿额度。

下面分别以节能量最优和节能控制下效益最优为目标,建立基于节能降耗的发电权撮合交易模型,两种模型均兼顾考虑了交易的经济效益与节能效益,但对节能目标和经济目标的实现程度有所不同。

2.2 节能量最优的发电权交易模型(模型Ⅰ)

2.2.1 数学模型

即目标函数为交易的总节能量最大。

约束条件:

1)电量约束

2)交易电量平衡约束

3)单个交易价格约束

4)输电约束

式中:Ci为出让方i的平均发电煤耗,其申报电量为,报价为bi,实际出让量为Qi;Cj为受让方j的平均发电煤耗,其申报电量为,报价为bj,实际受让量为Qj;m为出让方总数;n为受让方总数。其中,WL=[WL1,WL2,…,WLk]为流经输电断面的电量向量,k为需要校核的输电断面条数;WLmax,WLmin分别为输电断面最大、最小允许输送电量向量。

2.2.2 模型说明

交易模型的决策变量为交易者的实际总成交量,而不是撮合成交对交易双方的交易量。由撮合交易原理图(图1)几何意义可知,使图1中阴影部分面积最大即可实现福利最大化。阴影部分面积为需求曲线下方面积与供应曲线下方面积之差,取决于报价水平和实际成交量,与交易对象无关。即最大化福利问题可以通过求解交易量来解决,而不依赖于交易对象的报价差。类比于最大化福利问题,最大化节能量问题也只取决于买卖双方的能耗水平与实际成交量,与交易对象无关。基于节能降耗的发电权交易需要同时兼顾交易的节能性与经济性,不同的交易模型对两者的侧重有所不同。以交易者的实际总成交量作为决策变量,在求解模型的过程中通过撮合不同的交易对象,确定交易价格,可以在确定实现主目标函数的交易量的基础上,进一步实现次目标的优化,并保证收益的公平分配。

模型中单个交易的报价约束是在考虑政府补贴的基础上,使得撮合每笔交易的出让方价格高于或等于受让方价格,以保证交易双方的经济利益。

该模型还计及了系统安全约束,以节能降耗为目的的发电权交易主要为中长期的电量交易,其输电约束主要考虑输电断面的电量约束[11]。

2.2.3 交易步骤

1)根据模型求解出各申报机组的实际交易量,该求解结果在满足约束条件式(5)、(6)、(8)的基础上实现了节能量最大;

2)对竞价成功机组按照其报价和实际交易量进行高低排序,按“高低匹配”的方法撮合成交易对,交易价格为双方报价的平均值;

3)如交易对中出现出让方报价低于受让方报价的情况,则双方按照出让方报价成交,给予受让方一定的补贴。

2.3 基于节能控制的效益最优发电权模型(模型Ⅱ)

由于各机组的燃料来源等方面的差异,机组的发电煤耗与发电成本的关系并不确定,导致发电权交易的经济目标和节能目标不一致,要实现一定的节能目标就可能会削弱交易的经济效益。在这种情况下,为保障交易的经济效益,可以考虑循序渐进的进行节能降耗。论文设立一定的节能降耗尺度,将其转化为能耗约束条件引入交易模型,使其在一定的能耗约束和系统约束下实现福利最大化,能耗约束的设立方法如1.2所述。

2.3.1 数学模型

目标函数:max(9)

即目标函数为交易主体的总效益最大。

约束条件:

1)电量约束

2)交易电量平衡约束

3)单个交易价格约束

4)能耗约束

2.3.2 交易步骤

1)根据“高低匹配”原则求解得出经济效益最优时的撮合结果。

2)计算该交易结果的总节能量,与能耗约束相比较,如果未达能耗约束节能量要求,则继续按“高低匹配”步骤撮合交易至能耗约束满足为止。

3)对交易结果进行安全校核,如不满足,则相应调整与阻塞有关的“交易对”的成交电量,同时继续撮合后续交易,直到满足安全约束和能耗约束为止。

4)交易价格确定如模型Ⅰ。

3 算例分析

3.1 算例

以某电力调度辖区系统为例,根据该区内电源结构,月度负荷预测等信息,计算得出本月度区内节能量为410吨标准煤。选取其中9台机组为发电权交易对象进行模拟交易,表1为参与发电权的发电厂申报参数。分别应用传统的经济效益最大化模型和本文提出的节能量最优和基于节能控制的效益最优对算例进行计算。

基于节能降耗的发电权交易是在考虑环境外部性的基础上对节能目标和经济目标的双重优化,对其交易结果的评价也应综合考虑经济效益与社会效益两方面。本文将节能量按照标准煤单价(本文取350元/吨)转化为节省燃煤成本作为交易的社会效益,以综合经济效益(经济效益与社会效益之和)作为评价交易结果的综合指标,可以更直观、全面地分析比较各种交易模型的交易结果。交易结果如表2所示。

3.2 结果分析

由表2可以得出传统模型的节能效果较差;节能量最优模型的煤耗下降较大,然而经济效益不佳。基于节能控制的效益最优模型的经济效益虽然比传统模型有所下降,但是在完成了节能目标的基础上实现了经济效益最优,在三种模型中综合经济效益最大,较好地兼顾了交易的经济性与节能性,达到了真正的效益最优。

4 结语

发电权交易通过市场机制实现了发电环节的节能减排和发电侧利益格局的渐进调整,是推进当前电力市场改革和深化节能减排工作的有效方式。本文从发电环节的节能降耗与电力市场机制相结合的角度出发,将能耗约束引入发电权交易中。在此基础上建立了考虑外部性的节能量最优模型和基于节能控制的效益最优模型,并对其结算与补偿方法进行了探讨。算例分析表明节能量最优模型能够最大程度地降低发电能耗,但是削弱了交易的经济性;节能控制的效益最优模型在满足一定的节能要求的基础上实现了效益最优,使节能降耗要求与经济性得到较好的统一,实效性与可操作性强。

参考文献

[1]Green R J.The electricity contract market in England and Wales[J].Journal of Industrial Economics,1999,47(1): 107-124.

[2]电监会.发电权交易监管暂行办法.电监市场(2008) 15号[S].

[3]黎灿兵,康重庆,夏清,等.发电权交易及其机理分析[J].电力系统自动化,2003,27(6):13-18. LI Can-bing,KANG Chong-qing,XIA Qing,et al. Generation rights trade and its mechanism[J]. Automation of Electric Power Systems.2003,27(6): 13-18.

[4]陈启鑫,康重庆,程旭东,等.考虑阻塞管理的发电权交易模型及其网络流算法[J].中国工程电机学报, 2008,28(34):106-111. CHEN Qi-xin,KANG Chong-qing,CHENG Xu-dong, et al.Generation rights trade model and its network flow algorithm considering congestion management[J]. Proceedings of the CSEE,2008,28(34):106-111.

[5]陈赟,严正.考虑节能减排与网络约束的发电权交易模型[J].电力系统保护与控制,2009,37(12):52-57. CHEN Yun,YAN Zheng.Generation rights trade model based on energy-saving emission-reducing and network constraint[J].Power System Protection and Control, 2009,37(12):39-42.

[6]肖健,文福拴.发电权交易的阻塞调度[J].电力系统自动化,2008,32(18):24-29. XIAO Jian,WEN Fu-shuan.Congestion dispatch for generation rights trade[J].Automation of Electric Power Systems,2008,32(18):24-29.

[7]郑欣,蒋传文,李磊,等.基于能耗和效益最优的发电权节能降耗分析[J].电力系统自动化,2008,32 (24):39-42. ZHENG Xin,JIANG Chuan-wen,LI Lei,et al.Analysis of generation rights trade based on optimization of energy-saving and efficiency[J].Automation of Electric Power Systems,2008,32(24):39-42.

[8]张森林.区域电力市场中月度撮合交易竞价机制研究(一)考虑输电价格和输电损耗折价的MCP结算机制[J].继电器,2006,34(10):50-52. ZHANG Sen-lin.Research on matchmaking tradeoff competition mechanism in regional electricity market, part one:a MCP competition mechanism based on transmission price and loss[J].Relay,2006,34(10): 50-52.

[9]国家发展和改革委员会.关于印发节能发电调度试点工作方案和实施细则(试行)的通知(发改能源[2007]3523号文)[S].

[10]张粒子,陈之栩,舒隽,等.东北区域市场中长期交易安全校核改进方法[J].电力系统自动化,2007,31 (8):95-99. ZHANG Li-zi,CHEN Zhi-xu,SHU Juan,et al.An improved security correction method for medium and long-term transaction of northeast electricity market[J]. Automation of Electric Power Systems,2007,31(8): 95-99.

物流货运交易网站信用评价模型研究 第7篇

随着互联网和物流行业的迅猛发展,基于C2C模式的物流货运交易网站(下文简称“网站”)逐渐被人们所接受,并在货运配送中发挥着越来越重要的作用。与传统的配货市场相比,“网站”有着低成本、高效率、信息面广、更新速度快等特点,正在成为未来发展的趋势。但由于网络本身所造成的信息不对称性,使交易欺骗频频发生。如何保证交易双方的信用问题?这不仅仅是建立完善的网上货运交易环境,也将是我国物流、电子商务发展的主要瓶颈之一[1]。

1 现有物流货运交易网站信用评价模型

C2C电子商务模式是指消费者之间通过分类广告在电子商务在线交易平台上进行的个人商品交易方式,作为电子商务的主要模式之一,近几年来在中国发展极快[2]。货运交易“网站”基于此模式进行运作,车主、货主双方可以发布自己的车源、货源信息,并在线完成配载、谈价和成交的过程。利用“网站”的信用评价模型,交易双方在一笔交易完成以后,可以根据本次交易的情况对交易对象进行相互评价,形成信用的信息反馈,并将一个用户得到的所有评价按一定方式集结为该用户的信用度和信用记录,用以反映该用户的信用状况,供其他用户作交易决策参考。

1.1 现有评价模型简介

目前,我国一些大型的“网站”,如“中国配货网”[3]大都采用三分制的信用评分模型:货主和车主进行货和车的交易后,交易双方可根据交易的满意程度对本次交易进行评价,评价分为“好评”“中评”“差评”,分别对应1分、0分和-1分。用户的初始分值为0,并在以后的交易中会进行累加,当分值到达一定的分数后,便会用相应的符号表示不同的信用等级。在“中国配货网”中,每累计50分增加一颗“星”,每250分增加一颗“钻石”,每1000分增加一个“皇冠”。

这种三分制模型也被大多数C2C电子商务网站如Taobao和EBay所广泛使用。

1.2 现有评价模型问题分析

现有的三分制模型虽然能够体现出用户在交易中的信用表现,但在有效性和实用性上仍然有很多不足。

(1)无法体现用户自身信用水平的影响

与Taobao、EBay等通常的C2C电子商务网站不同,“网站”用户既包括注册资金近百万的大型物流公司,也包括只拥有一两辆车的个体车主。它们无论在资产总额、从业年限还是正规化程度上都存在着明显的区别,规模越大的公司,其信用度也显然应当越高。但如果将它们同等对待,显然对于大的物流公司是不公平的。某些经营状况良好、信用水平原本很高的企业,可能会因为加入系统较晚而导致信用分值较低,被许多用户忽略,这样不仅会挫伤大公司参与的积极性,不利于“网站”与重要客户合作的发展,而且也将妨碍用户对彼此潜信用度的正确评估。

(2)缺乏对交易本身风险大小的区分

信用度越高,交易的机会就越多。一些用户为了获得更高的信用值,一开始会先进行大量的小额交易,由于交易不论规模大小都会获得同样的积分,所以信用等级迅速提升,待信用值达到一定程度后,才真正开展自己的经营。而这个漏洞也被一些恶意用户所利用。他们通过大量积极的小额交易获得很高的信用值,骗取其他用户的信任,然后再在以后的高额交易中进行欺诈行为。类似事件在Taobao等网站中屡见不鲜,更有甚者还在网上办起了专门帮助用户“刷”信用的业务[4]。

(3)对交易欺骗的交易惩罚度不足

正如前面所讲,一些不法分子利用大量小额交易积攒了很高的信用度,然后再在高额的交易中进行欺诈行为。虽然不良的交易行为会降低该用户的信用度,但在原模型中,每个“差评”只会减少一分,这所造成的负面影响很快便会被大量的“好评”所淹没,恶意用户仍可继续自己的业务。

2 物流货运交易网站信用评价模型

针对原有模型的三点不足,本文提出了以下改进的信用评价模型。

2.1 评价模型整体设计

评价模型包括两部分,如图1所示。

第一部分是初始信用等级评估模块。通过该模块,可以跟据企业用户的历史运营数据进行信用分级,并对不同的等级赋予不同的分值作为该企业用户的初始信用得分。企业实力越雄厚、信誉越好,其初始得分越高。对无法提供历史运营数据的个体经营者,初始得分设为0。

第二部分是交易信用评分模块。与原三分制算法相比,该模块算法不仅仅考虑到用户的评价,还针对问题(2)、(3)加入了交易额、风险因子、评价人信用等因素,能更好地表现交易所反映的信用特征。

2.2 初始信用等级评估模块

企业信用评估的方法很多,较为常见的主要有:要素分析法、多元判别分析、Logistic回归模型、模糊综合评判法和数据挖据法。其中数据挖掘法正逐渐成为研究的热点,但考虑到国内“网站”大都刚刚成立,缺乏一定的用户数据积累,这种方法的使用前提无法满足,因此采用模糊综合评判法作为评判的模型方法。

标准的模糊综合评判法包括以下步骤:(1)建立指标体系;(2)确定评价集;(3)确定权重集;(4)确定隶属度矩阵;(5)模糊综合评判。

关于用模糊综合评判法进行信用评估的论文有很多[5,6,7],但这不是本文的研究重点,本文只介绍与标准模型相区别的两个步骤,至于其他细节,请读者自行查阅相关资料。

首先要确定指标体系,“网站”用户包括两类:“车主”方和“货主”方。其中“车主”方大都是从事货运业务的物流公司,而“货主”方则以各类生产企业为主。由于这两类用户具有不同的属性特征,所以必须设计两套指标体系加以区别。

本文在选取一系列初始指标的基础上,对指标进行主成份分析和独立性分析,分别保留20个和17个解释力强的指标,构成“网站”的信用评价指标体系(见表1)。对于“车主”企业,着重体现其货运能力和履约水平;对于“货主”企业,着重体现其财务状况和企业竞争力。

然后要确定评价集,评价集是企业可能的信用等级的集合。在本模型中,评价集为:V={A,B,C,D},分别表示信用很好、良好、中等、较差。而评价集对应的初始信用分值集为:{300,150,60,20},也就是说,如果一个企业通过初始信用评级为B级,则其初始分值为150。

权重集通过层次分析法[8]确定,再按照一般的模糊综合评判法,便可确定用户的信用等级和初始信用分值。

假设用户的初始信用分值为:

2.3 交易信用评分模块

交易信用评分,是指当交易完成后,用户互相给予一定的信用评价,并以此作为对双方在此次交易中的信用程度的考察。鉴于原三分制模型的缺点,我们提出如下改进的交易信用评分算法。

(1)改进的评分等级

原模型的评分等级包括三级:{好评、中评、差评}。对应的分值集为:{1,0,-1},即一个“好评”加一分,“中评”不加分,“差评”减一分,也就是说,积极的交易和恶意的交易对信用的影响是相同的。这显然是不合理的,对于恶意的交易,应当给予更加严厉的惩罚。因此,本文将评分等级设计为五级:{十分满意,比较满意,基本满意,不满意和很不满意},对应的分值集合为:{2,1,0,-3,-8}。这样,恶意的交易会收到更严厉的惩罚,而企图通过大量的积极交易来掩盖恶意交易的行为也会被有效防止。

假设评价方对被评价方的打分为:

(2)评价方信用的影响

在现实生活中,一个平时信誉就很好的人,他说的话我们往往更容易相信。这是由于过去的信誉往往可以作为未来的参照。在改进的交易信用评分模型中同样可以利用这一点。

当评价方给出评价时,其目前的信用值可以作为他的行为的置信度,如果信用值越高,说明其的行为可靠性越高,所作出评价的影响程度也将越大。

基于此,本文用公式(3)反应评价方信用对信用值的影响:

其中,Rs表示被评价方通过评价方打分获得的分值;Cp表示评价方的信用值;α为“网站”指定的调节因子。

Cp对Rs的影响如图2所示。

(3)交易的影响

“网站”的主要业务是车辆和货物的配载交易,而交易本身,也能反映出信用的因素。首先是交易的总金额。很显然,总金额越高,交易的风险越大,如果交易结果是积极的,则说明该用户通过本次交易证明自己有着很高的信用,应该在信用值上给予鼓励。如果交易中存在欺骗,由于金额较大,对另一方造成的损失很严重,所以应当给予严厉的处罚。本文用公式(4)体现该原则:

其中,Rct表示被评价方基于交易总金额得到的分值,若Rs≥0则Rct取正,否则取负;X表示交易总金额;p和M为“网站”指定的调节因子,其中(p>1,M>0)。

由于在物流货运中,运输总重是一个非常重要的因素,它在很大程度上反映了本次交易的规模,以及车主的运载能力。因此,同样有必要在模型中包含该因素的影响。反映该原则的公式如下:

其中,Rcw表示被评价方基于运输总量得到的分值,若Rs≥0则Rcw取正,否则取负;Y表示运输总量;p和N为“网站”指定的调节因子,其中(p>1,N>0)。

物流货运的另一个重要特征是,它对所运送货物的种类有着明确的划分,例如:危险品运输、冷藏运输、快递运输、大件运输等。种类不同、运输的方式不同,运输的难度也会有所不同,其对应的风险自然也会有所区别。为此,模型货物品种影响因子μ,用以区别不同种类对信用的影响。其中:

分别对应着危险品运输、冷藏运输、快递运输、大件运输和普通运输。

综上所述,对公式(4)-(6)进行整合,得到公式(7):

其中,Rc表示被评价方基于交易运输分值,若Rs≥0则Rc取正,否则取负。

X,Y对Rc的影响如图3所示。

(4)信用评分模型

结合公式(1)-(7),得到交易信用评分算法:

其中,R=Rs+Rc,Wn表示评价方在第n次被评价后的信用分值。

3 模型验证

假设某道路货运交易网站采用改进的模型进行信用评价,设定调节因子为:α=0.01,p=2,M=1000,N=10。

首先检验模型在惩罚恶意交易方面的有效性。假设某用户,在初期积累了一定的信用额度后,开始进行交易欺骗。该用户每进行一次恶意交易,便进行数次积极的交易,从而保持其自身的信用值。不妨假设该用户进行10次积极交易后,每进行2次积极的交易,便进行1次恶意交易,其中积极交易获得的评价均为“非常满意”,恶意交易获得评价均为“非常不满意”,评价方的信用值为200;另外,每笔交易的交易类型均为普通货物,交易总金额为5000元,运输总重为30吨。

分别用原有模型和改进模型进行计算,经过30次交易后,该用户信用值变化如图4所示。

从图中可以看到,利用原有模型,虽然用户在进行恶意交易后会受到减分的惩罚,但由于惩罚的力度过小,用户可以很容易地利用多次积极的交易进行弥补。但在改进的模型中,由于每次恶意交易的惩罚力度比较大,用户需要更多的积极交易才能弥补一次恶意交易产生的影响,甚至会发生图中所示的信用不断减少的情况。所以改进模型对恶意交易的惩罚是有效的。

再讨论模型在防止用户通过小额交易积累信用方面的有效性。由于在本模型中,描述交易规模大小的因素有三个:交易总金额、运输总量和运输种类。假设两个因素不变,另一个因素取不同值时,信用值与交易次数的关系如图5所示。

从图5可以看出,较低的交易金额、运输总量和运输难度,其信用增长的比率也比较低,也就是说,对信用贡献度较低。改进的模型下用户如果希望通过大量的低额交易积累信用,则需要比在使用原模型的情况下更多的“努力”。

4 结论

本文研究了目前我国道路货运交易网站所普遍采用的信用评估模型,并针对模型所存在的缺陷,设计了支持物流货运交易的信用评价模型。评价模型包括企业初始信用等级评估模型和改进的交易信用评级模型。本文的最后通过构造数据对模型进行了验证,验证结果表明,新模型在解决原模型无法体现用户自身信用水平的影响、缺少对交易风险大小的区分、对交易欺骗惩罚不足的问题上,是有效且实用的。

但是,对于一个完善的网络货运交易环境,仅仅靠模型的改进是不够的。还需要配套的政策、法律等多方面的支持。例如,如果发生了严重的欺骗行为,不仅需要减少该用户的信誉,同时还需要司法程序的介入。另外,个人身份的验证、个人征信体系的建立以及相关保险业务的规范化等,也必须实现同步发展。这样,才能最大限度地保证网络货运交易的安全和有序的发展。

参考文献

[1]朱胜雪,周君,包旭.现代物流诚信问题探讨[J].商场现代化,2007(11).

[2]侯艳筠.电子政务信息资源整合的概念与内容[J].湖北档案,2006(06).

[3]中国配货网.http://www.peihuo.cn/.

[4]文彭,湛峰.网购防骗必备锦囊[J].今日财富,2007(06).

[5]刘利军,徐琳.模糊数学在上市公司信用评价中的应用[J].财会月刊,2004(22).

[6]周素萍.中小企业社会信用体系综合模糊评[J].统计与决策,2007(14).

[7]Chen Liang-Hsuan,Chiou Tai-Wei.A Fuzzy Credit-Rating Approach for Commercial Loans[J].A Taiwan Case,International Journal of Man-agement Science,1999(27).

[8]邓振源,曾国雄.层次分析法(AHP)的内涵特性与应用[J].中国统计学报,1989,27(6).

[9]Chunhui Piao,Jing An,Meiqi Fang.Study on Credit Evaluation Model and Algorithm for C2C E-Commerce[C].2007IEEE DOI10.1109,ICEBE.

[10]Zhang Qinghua.Study on Improving the Rule of Credit IndexCalculation for C2C Online Auction[C].2007IEEE.

[11]Wei Zhang,Lu Liu,Yanchuo Zhu.A Computational Trust Model for C2C Auctions[C].2005IEEE.

碳排放权交易标准体系框架模型研究 第8篇

气候变化问题已引起全世界的广泛关注,成为当今人类社会亟待解决的重大问题。从上世纪80年代以来,国际社会为应对气候变化做出了巨大努力,先后通过了《联全国气候变化框架公约》和《京都议定书》。作为国际社会应对气候变化最具广泛性和权威性的国际法律文件,公约提出了“把大气中温室气体的浓度稳定在不产生危险的人为干扰的水平上”的目标和发达国家与发展中国家“共同但有区别的责任”原则,议定书确定了发达国家到2012年减排温室气体的具体目标,即温室气体排放量在1990年的基础上平均减少5%。

碳排放权交易是指碳减排购买合同或协议,又称温室气体排放权交易,其本质是尝试建立一种用市场机制来有效调节温室气体在全球排放总量的交易制度。《京都议定书》提出了三种灵活的履约机制,分别为排放权交易机制(ETS)、联合履约机制 (JI)和清洁发展机制(CDM)。这三种机制主要表现为两种基本的形式,即基于配额的总量控制与交易机制(如ETS)和基于项目的基准和信用机制(如JI和CDM)。为此,欧洲、英国、美国、澳大利亚、德国、 日本等发达国家以及区域性团体都积极开展了碳排放权交易工作,并在各交易平台制定有相关的标准, 以便于在标准的碳交易平台上完成交易[3、4]。我国于2011年,在北京、天津、上海、广东等7个省市开展碳排放权交易试点,并于2014年发布了《碳排放权交易管理暂行办法》,为2016年建立全国统一碳市场奠定了基础。

2 国内外碳排放权交易标准情况分析

2.1 国际标准概况

国际标准化组织环境管理技术委员会温室气体管理及相关活动分技术委员会(ISO/TC 207/SC 07) 负责有关温室气体标准化的活动。自2006年以来正式发布了5项有关在组织和项目层次上温室气体量化和报告以及认证相关的规范和要求的国际标准; 还发布了2项有关产品碳足迹和组织碳足迹的国际标准。

国际电工委员会电工电子产品与系统的环境标准化技术委员会(IEC/TC 111)专门成立了温室气体工作组(WG4),提出了两项关于电工电子产品与系统的温室气体排放量化方法和基于项目基准线的电工电子产品与系统的温室气体减排量化方法的工作提案。

世界资源研究所(WRI)与世界可持续发展工商理事会(WBCSD)联合开发了温室气体核算体系 (GHG protocol),该体系是世界上几乎所有温室气体核算标准和管理计划的基础。

英国标准协会(BSI)发布的“公用可用规范 (PAS)”,即PAS2050和PAS2060。PAS2050是全球首个具有公开具体的计算方法的产品碳足迹标准, 被广泛应用于评价其商品和服务的温室气体排放。 PAS2060提出了通过温室气体排放的量化、减量和抵消来实现和实施组织所必须符合的规定。

政府间气候变化专门委员会(IPCC)提供了一系列的评估报告、特别报告、方法报告和技术报告,简称IPCC方法学。为确保清洁发展机制(CDM)能正常有序的实施,CDM执行委员会建立了一套有效、透明、 可操作的标准和依据,简称CDM方法学。

其他机构开发的自愿减排标准,目前运用较多的如气候组织开发的自愿碳标准(VCS)、芝加哥气候交易所开发的芝加哥气候交易所抵消项目标准(CCX)、世界自然基金会开发的黄金标准 (GS)、气候行动储备标准(CAR)、美国碳登记处标准(ACR)、社会碳标准(SC)、气候社区和生物多样性标准以及少量的其他标准如温室气体友好标准、自愿核证标准、CDM/JI标准、绿色e气候标准、 Carbon Fix标准等等。

2.2 国内标准概况

目前,全国碳排放管理标准化技术委员会(SAC/ TC548)成立于2014年4月,对口国际标准化组织二氧化碳捕集、运输与地质封存技术委员会(ISO/TC265) 和环境管理技术委员会温室气体管理及相关活动分技术委员会(ISO/TC 207/SC 07)。

在行业标准方面,例如JT/T 827-2012《营运船舶CO2排放限值及验证方法》、SH/T 5000-2011《石油化工生产企业CO2排放量计算方法》等标准。2012年6月,全国节能减排标准化技术联盟发布了《项目层面温室气体减排成效评价技术规范》(STCE12012)和《钢铁工业余能利用项目的温室气体减排成效评价技术规范》(STCE2-2012)两项联盟标准。

在地方标准方面,作为我国碳排放权交易的7个省市试点,北京、上海、湖北、天津、重庆、广东和深圳等制定发布了碳核查、碳计量等相关标准和技术性规范文件,为碳排放权交易工作开展提供技术支撑。

2.3 广东省标准概况

广东作为首批国家低碳试点省,又作为首批排放权交易试点省,率先在国内编制了《低碳发展试点方案》,迅速出台了一些相关的规范性文件,制定了相关的政策措施,为碳排放权交易市场的运行提供了法律依据和制度保障,并大体建成了碳排放权交易市场制度、框架以及交易场所,已进入了启动交易阶段。具体规范性文件见表1。

在标准方面,广东省质量技术监督局批准成立了广东省低碳管理标准化技术委员会(GD/TC 73), 批准发布实施的标准包括《企业(单位)二氧化碳排放信息报告通则》、《水泥企业二氧化碳排放信息报告指南》、《钢铁企业二氧化碳排放信息报告指南》、《石化企业碳排放信息报告指南》。已立项的地方标准包括火力发电、塑料、造纸、陶瓷、公共建筑、交通运输业、有色金属等行业的二氧化碳排放信息报告指南,还有产品碳足迹方面的地方标准正在编写制定中。

随着各试点省市碳排放权交易机制的建立,除了制定部分急需的量化和报告标准外,对于碳盘查、 核证、认证机构资质等方面主要依然采用国际标准化组织及国外的标准。目前,省际之间存在着控排行业、配额管理、交易品种以及术语等方面的差异, 纳入的行业和企业的规模指标差异较大、独立第三方核证也缺乏统一的核证标准等现实关键问题,而这些问题的解决,需要通过协调统一以达到最佳秩序的标准化工作来推进。

3 碳排放权交易标准体系框架模型

3.1 建立原则

碳排放权交易标准体系规范的对象是碳排放权交易过程中的各要素,例如:组织、项目、产品、 交易等,以量化温室气体排放为核心。碳排放权交易标准体系模型建立应遵循以下基本原则:一是以满足碳排放权交易的需求为主要目标,提出的标准项目要有针对性和实用性;二是科学合理、实事求是,体系中各专业标准间、上下层次标准间应协调统一。体系突出了碳排放权交易工作内容的特征, 力求结构形式合理、层次格局恰当清晰、专业界面划分明确、标准项目全面配套,如实反映了碳排放权交易过程中标准化工作的发展状况。

3.2 框架模型

碳排放权交易标准体系总体框架模型如图1所示,突出了碳排放权交易标准体系应能够达到碳交易市场中所有信息传递需求,同时也是系统总体架构和功能层次信息化体现。

碳排放权交易标准体系总体框架模型分为两个层次。第一层次是社会化层次,包括国际公约和相关协议、国家和地方有关碳排放权交易的法律法规、国家和地方有关碳排放权交易的技术性文件;第二层次是在第一层次的基础架构上,按照我国标准体系的定位,以及我国碳排放权交易发展的工作需要,提出碳排放权交易标准体系框架。碳排放权交易标准体系的构成主要分为通用基础标准、 组织层面标准、项目层面标准、产品层面标准和交易层面标准等5个类别。碳排放权交易标准体系总体框架如图1所示。

4 广东省碳排放权交易标准体系

在图1所示的碳排放权交易标准体系框架模型的基础上,结合广东碳排放权交易试点工作的实际,建立了广东省碳排放权交易标准体系。广东省碳排放权交易标准体系的建立是一个综合性、交叉性的课题,同时也是一个由实际应用推动理论发展的课题。目前,国际和国外已经形成一系列的标准用于实际应用,国内也新增了一批急需的标准项目。但是, 国内外都缺乏一个统一、综合的碳排放权交易标准体系可以为所有相关的政府、企事业单位所使用。 本文以广东省碳排放权交易为示例,从广东碳排放权交易的建设实践经验,构建了广东省碳排放交易标准体系表(如图2所示)。

注:1.虚线表示上排方框中的内容对标准体系的指导关系 2.实线表示相关关系,虚线方框内表示完整的碳排放权交易标准体系

通用基础标准子体系中主要包括术语和标准体系框架。

组织层面标准子体系中主要包括通用标准,如ISO 14064-2;方法学通用要求;强制交易配额,如国家控排行业配额分配方法标准、广东控排行业配额方法标准;自愿性减排项目,包括CDM和CCER方法学;节能量和其他标准。

产品层面的标准子体系中主要包括通用标准, 如ISO 14067;碳足迹评价技术规范,如产品碳足迹量化和沟通的要求和指导、产品和服务生命周期温室气体排放评估规范;产品种类规则, 如产品碳足迹各类规则-巴氏杀菌鲜牛奶等。

交易层面的标准子体系中主要包括通用标准、碳排放权交易运作框 架,如碳排放权交易所碳配额拍卖流程、碳排放权交易所碳配额交易规则、 碳排放权交易所CCER交易规则、广东省控排企业履约操作指引;碳金融衍生产品,如配额抵押融资、法人帐户透支、碳收益附加超短融资券、配额远期合约交易规则、CCER远期合约交易规则等;碳排放权交易运作监督,如碳排放权交易风险控制管理细则、碳排放权交易监督及违规违约细则、碳排放权交易价格管理细则等;碳排放权交易服务,如碳排放权交易所会员管理暂行办法、碳排放权交易所碳排放权交易收费标准、碳排放权交易所碳排放权交易经纪服务机构管理细则、碳排放权交易所碳排放权交易资金结算细则等等。

5 结 语

开展碳排放权交易标准体系研究,目的是为了建立一个科学合理的碳排放权交易标准体系,为碳排放权交易标准制修订计划和规划提供技术依据, 为碳排放权交易的工作开展提供技术支撑。目前,我国7个试点省市的碳排放权交易市场已建立,运作亦趋于成熟,但相关标准还未及时制定并付诸实施验证。面对因省际标准差异等实际问题,一个可协调统一的碳排放权交易标准总体框架模型的创建,将为随之建立的全国碳排放权交易市场奠定基础。因此, 下一步工作建议如下:

(1)对标准制修订开展需求分析,提出急需的标准项目,并加快制定和实施。

(2)对重点标准,要深入研究。同时也需要对国外先进标准进行引进并转化,在这个过程中,发现我们与发达国家在标准方面的差距,也可利用现成的国外先进标准直接转化使用。

(3)协调各方力量,跟进国内外碳排放权交易的发展动态,结合我国实际情况,不断完善标准体系。

摘要：本文总结和分析国内外碳排放权交易标准的情况,提出了碳排放权交易标准体系框架模型,并以广东碳排放权交易试点为案例,建立了广东省碳排放权交易标准体系,对体系表内容作了具体划分与分析归纳,最后提出了碳排放权交易标准体系对碳排放权交易工作的作用,并对进一步完善碳排放权交易标准体系提出了建议。

关键词：碳排放权交易,标准体系,框架模型

参考文献

[1]胡炜.法哲学视角下的碳排放交易制度[M].人民出版社,2013.

[2]广州绿石碳资产管理有限公司,中国低碳网.企业低碳发展指南[M]2014.

[3]曾刚,万志宏.碳排放权交易:理论及应用研究综述[J].金融评论,2010.

套利交易的SD模型构建与应用 第9篇

一、套利交易中的个量假设及其分析

个量分析是对单个经济单位和单个经济变量及其相互关系所作的分析，该分析控制系统主要包括初始投资、两国的利率、即期汇率与远期汇率等因素，并假定：(1)在外汇市场上，A国为本国，B国为外国，并且A国利率低于B国利率。(2)A国的汇率采用直接标价法进行报价（1单位B国货币兑换若干单位A国货币），并且设定为三个月的远期汇率。(3)初始投资设定为100 000个单位的A国货币，每三个月为一期套利且每期套利的金额进入下一期的套利本金。(4)A、B两国2012年1月至2015年1月的利率及汇率（见右表），同时为便于分析，不妨通过移动平均法（N=3）预测2015年4月至2016年10月的利率及汇率水平。

二、套利交易的SD模型建立

1. 模型假设。

本文主要研究的对象是套利者在外汇市场上的投资行为，不妨假定给定币种为本国货币且本国汇率采用直接标价法，本国货币通过即期汇率兑换外币，在外汇市场进行高利率的投资，最后将外汇市场投资的本息利用远期汇率兑换成本国货币的本息和（方案二投资），与给定币种的本国货币在本国利率市场的本息和（方案一投资）进行相抵，从而计算出套利金额。同时，将套利金额转入到下一期套利投资，这样周而复始地进行。

模型运行的时间为4年，每隔3个月为一个投资周期，合计16个周期。由于模拟时间较短，因此在期间内外部因素变化不大，在一定程度上可以将其忽略。

2. 因果关系设计与说明。

该模型主要假定初始投资额为100 000单位进行套利交易，首先通过A国利率计算该100 000单位货币在本国投资的本息和（方案一本息和）；其次，通过即期汇率计算该100 000单位货币折算成B国货币的计价单位，再通过B国利率计算出外币的本息和，接着结合三个月远期汇率计算A国货币的本息和（方案二本息和）；再次，用两套方案的本息和相抵计算出套利金额；最后将本期套利金额转到下一期的投资本金，这样周而复始地进行下去（见图1）。

模型以季度为单位，用Vensim软件进行仿真分析。其基本方程和相关参数如下所示：

第一，假定第N期投资额初始值为100 000，根据并且每一次的套利金额转到下一期的投资本金的假设，参数为：第N期投资额=INTEG（套利金额，100 000）。

第二，设定投资期数（月）为3，并根据前表数据设定A国利率的变化情况，参数为：A国利率=0.061 2+step(0.000 6,1)+step(0.001 7,2)+step(-0.002 3,4)+step(0.000 6,6)+step(-0.00 3,7)+step(-0.002 8,8)+step(0.002 9,9)+step(-0.001,10)+step(-0.000 3,11)+step(0.000 5,12)+step(-0.000 3,13)+step(0.000 1,15）。并根据A国利率、期数（月）计算出方案一本息和，参数为：方案一本息和=第N期投资额×（1+(A国利率×期数（月）/12））。

第三，根据前表数据设定即期汇率的变化情况，参数为：即期汇率=6.123 3+step(-0.004 8,1)+step(-0.026 2,2)+step(-0.009,3)+step(0.119 7,4)+step(0.009 8,5)+step(-0.027 6,6)+step(-0.010 2,7)+step(-0.006 1,8)+step(0.007 5,9)+step(-0.002 9,10)+step(-0.000 5,11)+step(0.001 3,12)+step(0.000 7,13)+step(0.000 2,15）。结合即期汇率计算出当前投资额（B国货币计价），参数为：当期投资额（B国货币计价）=第N期投资额/即期汇率。

第四，根据前表数据设定B国利率的变化情况，参数为：B国利率=0.081 5+step(0.001 5,1)+step(-0.000 8,2)+step(-0.001 7,3)+step(-0.000 7,4)+step(-0.003 8,5)+step(0.001 5,6)+step(-0.003,7)+step(-0.001 2,8)+step(0.001 8,9)+step(-0.000 8,10)+step(-0.000 1,11)+step(0.000 3,12)+step(-0.000 1,13)+step(0,15）。结合B国利率与期数（月）计算出B国货币本息和，参数为：B国货币本息和=当期投资额（B国货币计价）×（1+(B国利率×期数（月）/12））。

第五，根据前表数据设定三个月远期汇率的变化情况，参数为：远期汇率=6.113+step(0.004 1,1)+step(-0.028,2)+step(-0.009 1,3)+step(0.118 1,4)+step(0.002 1,5)+step(-0.019 8,6)+step(-0.007,7)+step(-0.01,8)+step(0.009,9)+step(-0.002 7,10)+step(-0.001 2,11)+step(0.001 7,12)+step(-0.000 7,13)+step(-0.000 1,14)+step(0.000 3,15）。结合远期汇率计算出方案二本息和，参数为：方案二本息和=B国货币本息和×远期汇率。

第六，根据两套方案的本息和计算套利金额，参数为：套利金额=方案二本息和-方案一本息和。

此外，为了后续检验模型的可行性，不妨设定两国利率差、汇水年率及差值三组变量，参数分别设计如下：两国利率差=A国利率-B国利率；汇水年率=[（远期汇率-即期汇率）/即期汇率]×12/期数（月）；差值=两国利率差-汇水年率。

3. 模型测试。

为了符合投资套利交易的具体运行情况，不妨通过心智模型测试来检测系统模拟行为。按照系统动力学中的基本理论，最终建立模型的模拟曲线与时间序列的吻合有绝对和趋势的吻合两种情况。在这两种情况中，趋势的吻合更为重要，系统动力模型就是以系统微观结构为基础建立的模型，结构决定了系统行为的特征，而趋势是行为特征的主要标志。

该系统模型是运用Vensim软件完成的，设计参数如下：取INITIAL TIME=1,FINAL TIME=16,TIME STEP=1，时间单位为季度，即模拟运行为16季度。

有效性检验是模型运用之前必备的检验，结合现实的模拟来检验模型的实用性，因此，必须确定在现实中观察的规律和法则在模型中成立。确认的途径是运用正规的或者不正规的方法比较模型表现与检验指标是否符合。以下笔者不妨采用理论检验，进而来考察模型的有效性、一致性与适应性。系统仿真结果见图2。

为了更好地观察差值（两国之间的利差与汇水年率的差值）与套利金额的相关性，我们不妨将差值的变化和套利金额的变化合并成为图3。

由图3可见，从1～5期，随着两国之间的利差与汇水年率的差值增加，套利金额也随着降低，之后从5～7期，随着差值的减少，套利金额也随着增加；第8期之后二者都处于平稳状态。根据上述结论分析并结合利率平价理论得知：汇水年率=两国之间的利率差。

在上述分析中，由于A国为低利率国，B国为高利率国，所以利差为负值。同时，对于A国来说，理论上远期外汇汇率必将贴水，所以汇水年率也为负值。对于套利者来说，其主要目的是赚取A、B两国之间的利率差，所以利率差决定了其套利金额。而影响套利金额的主要因素就是汇水年率，所以，只有当利率差额的绝对值高于汇水年率的绝对值，即差值的绝对值越高，套利的金额才能越高。由于图3中，差值为负值，所以只有离0点越远，套利的金额才会越大。因此，系统动力学模型很好地验证了这一点。

三、套利交易SD模型的应用方法

1. 收集外汇市场的相关数据。

通过收集外汇市场的相关数据，可以把握外汇市场的发展趋势，根据特定的决策问题系统地设计、搜集、记录、分析市场中的利率、即期汇率及远期汇率等相关数据，以及影响该数据的重要因素，为市场的合理预测和决策打下基础。因此，收集外汇市场相关数据是市场预测和经营决策中不可缺少的重要组成成分。

2. 建立合理的外汇市场预测机制。

根据外汇市场收集到的相关数据并结合当前的经济环境因素，运用科学的方法，对影响利率、汇率等因素进行综合分析，通过运用数理统计的方法并结合当前的货币政策、财政政策、外贸政策等方面分析和预测其发展趋势，并邀请专家对外汇市场预测的信息进行评估、分析与修正。通过市场预测为投资决策提供最可靠的数据。

3. 制定合理的决策方案。

为投资套利交易制定合理的决策方案需要借助一定系统分析工具进行要素分析、计算和判断，针对未来的行动做出合理的决定。通过系统工具分析可以看出外汇市场套利交易金额的增减变化，根据套利金额的变化趋势提前制定相关的决策方案，对未来的变化趋势提早做出决定。

四、结论

本文通过系统动力学的基本理论描述并模拟了外汇市场套利交易的全过程，就两国利率、即期汇率、远期汇率、汇水年率、两国之间的利率差等要素进行了全方面分析，并且在此基础上构建了系统动力学模型，进而使用了Vensim软件实现了系统仿真，实现了心智模型测试。从模型的测试结果来看，模型较好地吻合外汇市场套利交易控制体系的诸多要素，这些都说明了系统动力学在投资套利交易的可行性。

由于影响外汇市场汇率、利率的变动中的因素较多，难以考虑周全。本研究模型对部分变量作出了假设，同时做出了一定的简化处理。模拟运行时间仅仅为4年，当其他宏观经济环境以及宏观经济政策发生变化时，其相关变量的预测数据会受到一定程度的影响，这些因素在今后的研究中还有待更深入的分析。

参考文献

孙玉芹,韩淑芹,张成霞.如何利用EXCEL分配辅助生产费用[J].财会月刊,2007(7).

常冶衡,曲春江.远期利率协议的EXCEL模型设计[J].会计之友,2011(10).

陈磊.代数分配法模型构建与应用[J].财会通讯,2010(2).

史燕平.国际金融[M].北京:中国人民大学出版社,2008.

交易模型 第10篇

【关键词】实时平衡；调度机制；安全校正机制；实时平衡；辅助服务

0.引言

就目前来说，我国的电力市场体系仍然是处在大力发展的建设状态，从世界当前的发展趋势和经验观察来看，无论是采用任何形式的市场体系，其中涉及到电力实时平衡调度方面的内容都必须要由国家、省级专业电力调度机构来进行全权负责，也就是说，电力的调度必须要保证与其他区域、省级之间的协调同步性。利用该系统，能够对不同层级的管理机构进行管理权赋予，这种形式的电力调度方式是目前确保电网能够稳定运行的一个有效措施。下文主要针对电力实时平衡调度交易市场运作的机制以及模型进行了全面深入的研究。

1.电力实时平衡调度机制

实时平衡交易主要是通过电网调度员来依据下一个时段的调度时刻的起始时间点中所存在的系统不平衡量多寡，来确定是否启用上调机组还是启用下调机组。同时，还要根据实时接收到的增减负荷报价，按照一定的规律对其进行排序，并且使得机组的负荷水平进行调整，直到其负荷水平在这一过程中完全满足不平衡量，即可以开始对下一个时段之内的电网供需不平衡量进行调度。

实时平衡辅助服务一般由调度员通过市场成员竞价或与市场成员进行双边洽谈签订合约，主要是平衡每个调度时段内的ACE（一般通过AGC机组实现），并使每个调度时段的电网频率及电压（一般通过调频、调压实现）维持在规定的范围内，保证电力系统运行的安全稳定性和电能质量。调度员首先启用在日前市场（或合约市场）购买的辅助服务（包括调峰、调频、调压、各种备用等），如果日前购买的辅助服务不能满足系统运行的可靠性和}？，能质量，调度员就必须在时前/实时平衡交易市场购买与备用、频率和电压控制相关的辅助服务。

2.电力实时平衡交易市场设计及运作流程

有关术语定义：该时段调度计划出力（或调度计划电量）定义为：年度合约市场交易合同分解到该时段的出力（电量）+月度合约市场交易合同分解到该时段的出力（或电量）+周合约市场交易合同分解到该时段的出力（或电量）十双边交易合同分解到该时段的出力（或电量）+日前市场交易计划在该时段的出力（或电量）十时前市场交易计划在该时段的出力（或电量）。该时段调度计划出力也称为：对应时段调度计划出力、该时段（或对应时段）的基准调度计划出力、机组在该时段（或对应时段、上调（或下调）出力的基准点。该时段调度计划奄.量也称为对应时段调度计划电量。

2.1电力实时平衡交易市场的设计

电力实时平衡交易市场进行建立的一个初衷就是能够能够让电力调度员按照接收的负荷增减要求报价来对电力出力、负荷等进行调节，从而使得整个电力系统网络中的能量能够维持在一个较好的平衡范围之内，达到安全运行的目的。

而发电商自身在进行发电的过程中，可以依据自身的发电出力状况、发电合同、报价策略等多个方面的因素来确定自身的电力发电机组是否需要加入到电力实时平衡调度交易市场中；如果说在有需要的情况下，要加入到实时平衡调度交易市场中去，就可以依据当前的市场规则不同，提前数个小时或者时间段向相应的实时平衡调度交易市场提出申报，其申报内容可以是出力范围的价格上调或者出力范围价格的下调。总之，实施调度交易中的计划制定和当前市场的单时段计划制定有着极大的相似性，而市场在运作的过程中，究竟采用怎样的报价方式和数据，这主要依据当前市场的变化和规则来进行制定；除此之外，在用户用电减少负荷报价之后，其性质就等于发电商自身必须要对出力报价进行提高，而用电方的负荷报价提高，那么就代表着发电生可以对出力报价进行降低。

2.2实时平衡交易市场运作流程

（1）发电厂必须要在规定的时间段内，利用当前的电力市场运营系统，对实施平衡交易市场上所规定出来的机组报价数据进行实施的申报。

（2）电力调度交易机构接收数据申报、校核报价数据是否有效。

（3）在实时平衡调度时，进行未来一个（或几个）调度时段的超短期负荷预测。

（4）制定实时调度交易计划并对交易计划进行安全校正。对于每个实时平衡调度时段，实时调度交易计划的调整都基于原有的调度计划，如北欧电力实时平衡交易市场是以市场成员日前的调度计划作为机组实时调整的基准出力点；英国是以实时平衡交易市场关闭前市场成员申报的出力计划作为机组实时调整的基准出力点。经过调整后的实时调度交易计划必须进行安全校正。

3.实时平衡交易市场中的结算机制

实时平衡交易中所涉及到的电量结算必须要和当前的合约市场、日前市场中所存在的电量结算是完全分开的。并且实时平衡交易市场在这一过程中的交易量与合约市场、日前市场的交易量相比较而言，其实时店家在运作过程中所产生的波动可能会远远其他市场波动。并且由于参与到下调出力的调度交易工作中，就会直接导致机组自身的收入减少，这促使绝大多数发电商都不愿意参与到下调出力的调度交易工作中。所以，为了能够让发电商积极的参与到下调出力中去，就应当在实时交易的结算规则中让下调交易对于机组来说具有更大的诱惑力。

3.1对被调度员接受的Bids和Offers的结算

在每一个实时的调度结算时间段之内，当上调机组在进行出力的过程中，应当严格按照机组自身的上调出力报价由低到高的选择顺序来对电力负荷进行调度，而在选择的过程中，要以上调机组所具有的最高报价来作为交易时段之内的一个统一价格，同时，对机组内部的电量进行实时的调整结算；当下调机组在进行出力的过程中，就应当依据机组的下调处理来按照报价由高到低的方式来选择性调度，并且选择的机组要使用最低报价来作为该机组的统一价格，同时对机组当前的实时电量进行调整结算。

总的来说，按机组在每个交易周期内被调度员接受的Bids/Offers进行结算，向提供Offers的机组付费，向提供Bids的机组收费。

3.2对不平衡，的结算

不平衡结算模块的主要功能是决定不平衡电价及不平衡电量的结算。机组在某调度时段内的不平衡电量等于其在该时段合同电量减去其实际上网电量。不平衡电量按分钟进行累加，其计算方法不平衡量结算采用2种电价：一是系统买电价格（SBP），即以成交电量为权重的加权Offer价格；二是系统卖电价格，即以成交电量为权重的加权Bid价格。

4.结语

总而言之，实时平衡调度交易主要就是通过市场化的方式来对电网内部所呈现出来的供需不平衡现象进行调节，以此来使得电网调度不仅能够充分的满足电力需求，还能够严格按照市场的发展规律来进行调度。而实时平衡调度交易市场还是当前用电市场中一个有效的补充，它不仅仅为市场的各个用电成员提供了一个良好的调度交易机会。还利用其自身对于电价实时平衡的能力，灵敏的反应出了当前市场经济的信号，这能够便于电力平衡调度进行市场价（下转第141页）（上接第98页）格平衡，良好的对整个经济市场进行把控。 [科]

【参考文献】

[1]尚金成，张兆峰，韩刚.区域电力市场竞价交易模型与交易机制的研究：（一）竞价交易模型及其机理、水电参与市场竞价的模式及电网安全校核机制.电力系统自动化，2005，29（12）：7-14.

[2]尚金成，张兆峰，韩刚.区域共同电力市场交易机理与交易模型的研究.电力系统自动化，2005，29（4）：6-23.

交易模型 第11篇

近年来, 随着互联网的发展以及网络在人们生活中作用的提升, 一种时尚的购物方式——网上购物日渐成了人们的“新宠”。越来越多的人愿意去快捷便利的“网上集贸市场”买东西, 或者淘一些稀有商品, 淘宝、易趣等网络交易平台比以往任何时候都吸引人们的眼球。网上购物市场发展前景广阔, 然而市场还存在很多问题, 其中, 诚信风险问题是人们选择网购时所担心的主要问题。网络购物中尤其C2C模式参与人数众多, 交易频率大, 准入门槛底, 更易滋生虚假交易、假冒行为、合同诈骗等各种违法违规行为。诚信风险已成为阻碍消费者在线购物的关键因素。

二、博弈情境与支付函数

博弈论 (Game Theory) , 又称对策论、游戏理论, 它是研究博弈情景下, 参与各方理性行为选择的理论。博弈论的发展不仅开辟了经济学的一个新研究领域, 而且提供了一种分析问题的新工具。它侧重于决策主体的相互作用和影响的分析, 突出了经济分析中理性人的地位, 揭开了个体理性和个体 (集体) 理性矛盾之谜。

运用博弈的方法进行分析时, 要确定博弈情境假设条件, 即关于参与人、行动、信息、战略、支付函数、结果、均衡等方面的假设, 其中确定支付函数, 这点非常重要, 本文在支付函数中引入交易机率概念, 交易机率是指交易前交易者会对交易诚信风险进行判断后, 评估本次诚信交易的概率。交易机率是通过建立网络交易诚信风险影响因素指标因子得出, 在这里不详细阐述。其取值范围界于0与1之间, 买方交易机率用a表示, 卖方交易机率用β表示, 综合交易机率为η, η=0.5a+0.5β, 以此来确定交易的支付函数。

三、完全信息静态模型

完全信息静态博弈是一种最简单的博弈。静态博弈是买卖双方做出决策之前都不知道对方的行动, 网络交易完全信息静态博弈是指买卖双方信息透明且发货与付款同时行动。

(一) 理论假设

第一, 买卖双方都是理性的经济人, 追求利益最大化。

第二, 买卖双方两种策略:诚信和不诚信。对诚信的界定:在交易者进行交易时, 不管他的内心是否诚信, 只要他所采取的行为是履行了协议, 就可以认为他具有诚信行为;对于卖家来讲, 只要是所提供的商品与描述相差不大, 买者能够接受, 就认为卖家也具有诚信行为;对于买家来讲, 他所具有的诚信行为就是能够在约定的期间内资金到达卖家的账户。反之就是不诚信, 即存在诚信风险。

第三, 买卖双方的行动同时进行的, 即买方付款与卖方发货是同时进行的。

第四, 社会信用体系及相应的法律法规不够完善, 没有有效监管及监督。

第五, P1和P2都是大于零的常数。

(二) 模型的建立与求解

在静态条件下, 买卖双方是同时行动的, 顾交易机率η, η分两种情况进行讨论:

1、当0.5<η≤1时, 双方对本次交易的诚信风险评估后, 判别双方交易的信心非常大, 交易机率越大双方获得的收益越大, 诚信风险越小, 则选择诚信的一方的收益函数为ηPi (i=1, 2) , 选择不诚信的一方诚信风险得益函数为-ηPi (i=1, 2) , 支付函数如表1所示。

从表1交易双方诚信风险策略模型可以看出, 当0.5<η≤1, 买方选择诚信的时候, 卖方也选择诚信, 当买方选择不诚信的时候, 卖方的最优选择也是诚信, 博弈的纳什均衡为 (诚信, 诚信) , 达到了帕累多最优, 实现了利益最大化。

2、当0<η≤0.5时, 双方对本次交易的诚信风险评估后, 判别本次交易的概率都不大, 交易信心也非常低, 因此选择诚信的一方会有损失, 它的得益函数是 (η-1) Pi (i=1, 2) , 选择不诚信的一方得益函数为 (1-η) Pi (i=1, 2) , 随着交易机率的变小, 选择诚信一方的损失会越来越大 (见表2) 。同理可以看出本博弈的纳什均衡为 (不诚信, 不诚信) 。

四、不完全信息动态模型

现实中C2C模式交易双方的信息是不对称的, 尤其在一些知名度不高或者根本没有知名度的网站上进行交易, 交易者在交易时思考自己对诚信风险进行评估后, 判别最优策略模型, 具体如下。

(一) 理论假设

在不完全信息条件下, 买卖双方的信息不对称, 无法准确把握各自交易信息的真伪。鉴于此, 本人引用“信息透明度”一词, 并量化为θ, 设1≥θ>0。具体假设如下:

第一, 设信息透明度为θ (1≥θ>0) , 本文将分1≥θ>0.5和0.5≥θ>0两种情况讨论。

第二, 买卖双方都是理性的经济人, 追求利益最大化。

第三, 买卖双方两种策略:诚信和不诚信。

第四, 买卖双方的行动有先后顺序, 本文讨论买家先付款, 卖家再送货这种情况。

第五, 社会信用体系及相应的法律法规不够完善, 没有有效监管及监督。

第六, W1和W2都是大于零的常数, w为由于信息不对称买方可能的利益损失, w′为由于信息不对称卖方可能的额外收益。

(二) 模型的建立与求解

在不完全信息条件下, 由于买卖双方信息不对称, 交易信心降低, 同时也增加交易不确定性, 由于信息不对称, 实际交易机率为αθ和βθ, 1≥αθ>0, 1≥βθ>0, 根据信息透明度θ取值及交易机率α、β的取值情况, 实际交易机率αθ和βθ有个分界点0.5, 讨论如下:

1、当时, 不完全信息动态交易诚信风险策略模型如图1所示, 当买方选择诚信交易时, 卖家最优策略也是诚信交易 (-βθW2<βθW2) , 双方最优策略是 (诚信, 诚信) 。

2、当时, 不完全信息动态交易诚信风险策略模型如图2所示。可以看出, 当0<αθ≤0.5, 0<βθ≤0.5时, 不论信息透明度θ取何值, 买卖方交易机率α、β取值都比较小。当买方选择诚信时, 卖家的最优策略是不诚信, 因为不诚信能带来收益最大化, (1-βθ) (W2+w′) >βθ (W2+w′) , (1-βθ) W2>βθW2, 买方判别卖方会在第二阶段选择不诚信, 故在第一阶段, 买方会选择不诚信, 交易失败。

五、结论

通过前面分析得出, 网络交易交易者诚信风险判别策略主要依据交易机率与信息透明度的大小, 因此, 提高交易机率的大小和提高信息透明度是规避网络交易诚信风险的主要策略, 其中交易机率的提高可以从商家、商品、网站、环境和个人五个方面来考虑, 信息透明度的提高牵涉到实名认证体系和国家信用体系的发展, 这些都需要进一步研究的问题。在网络交易不完全信息条件下, 本文尝试将“信息透明度”一词量化, 很好地解决信息不对称下交易机率失真这一问题, 对交易者交易不确定性提供了具体的量化参考指标。利用博弈论的方法探讨完全信息及不完全信息条件下诚信风险判别策略模型, 符合人们认识事物、分析问题的规律, 为网络交易诚信风险理论研究提供参考。

参考文献

[1]、中国互联网信息中心.第24次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].http://www.cnnic.net.cn/html/Dir/2009/07/15/5637.htm, 2009-07-15.

[2]、赵军.C2C信用风险的博弈分析[J].商业时代, 2009 (17) .

[3]、肖条军.博弈论及其应用[M].三联书店, 2004.

[4]、洪琼.C2C交易模式诚信问题的研究[D].安徽理工大学, 2009 (4) .

[5]、刘巧玲, 张金城.在线拍卖诚信行为的博弈分析[J].商业研究, 2007 (8) .

[6]、Slin Ba, Andrew B.Whinston, Han Zhang.Building trust in online auction markets through an economic incentive mechanism[J].Decision Support Systems, 2003 (35) .