On the valuation of legacy power production in liberalized markets via option-pricing
Notice bibliographique
Résumé
Legacy assets can constitute entry barriers in liberalized power markets. Regulations pertaining to such assets have many objectives, the most important of which are to transfer the benefits of an economical production technology to consumers and foster competition. To that end, countries have adopted various regulations but there is no consensus today on identifying the first best solution. Inspired by the French regulation of historical nuclear production and considering the market risk that now prevails in the sector, we propose an option-based approach to regulating legacy assets that reflects production costs and encompasses optionality at the same time. To achieve that aim, we study a competitive, but financially incomplete market where the incumbent and several competitors exchange legacy production via a regulated call option. Agents do not face the same risk exposure and their attitudes toward risk, which we model by coherent risk measures, might differ. The result is a stochastic equilibrium model of regulated option-pricing in incomplete markets that we calibrate numerically and solve for the French market. We quantify the option value and assess its impact on the system for various regimes of the spot market, including the one of very high and volatile prices of the recent energy crisis. We also analyze the impacts of risk aversion and the option’s maturity. Based on our analysis, we provide recommendations for enhancing the current French regulation of historical nuclear production. • Legacy assets constitute entry barriers in power markets, requiring proper regulation. • The French regulation of nuclear production (ARENH) fails to capture optionality. • We propose a transition to a call option-based regulation of legacy assets. • We accommodates risk aversion in incomplete markets and extrinsic option values. • We do so via stochastic equilibria, which we successfully apply to the French case.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».