Impact of Price–Quantity Uncertainties and Risk Aversion on Energy Retailer’s Pricing and Hedging Behaviors
Notice bibliographique
Résumé
The joint uncertainties of wholesale price and end-user demand quantity often poses huge pricing challenges to energy retailers. However, the literature lacks analysis of such uncertainties’ impacts on retailer pricing behaviors and possible hedging behaviors. To study these impacts, this paper proposes four models: a risk-averse or a risk-neutral retailer deciding retail price with or without forward contract. We present closed-form solutions for these four models on optimal retail price, as well as optimal forward position (if allowed). We propose a novel approach of volatility decomposition to describe the relationship between behaviors and different volatility sources. Comparative statics gives detailed analysis of the pricing and hedging behaviors in both uncertainties, as well as their correlation. We obtain profit distributions using Monte Carlo simulations in the context of the California Electricity Market. Results show that the price and quantity uncertainties and their correlation create significant differences in the retailer’s behaviors, and the determinants of these differences are different. In addition, forward contract increases expected profit and decreases profit volatility for risk-averse retailers simultaneously. These results could serve as a benchmark for analyses of deregulated, imperfect energy markets coupled with contingent financial markets under both price and quantity uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».