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作者：李彦斌;王愿;刘畅;李赟;
单位：华北电力大学经济与管理学院;
摘要：针对新能源发电商（new energy power producers, NEPP）交易不确定性和动态性导致的失信违约问题，构建了一个基于混合KMV-时变灰色Riccati(grey time-varying Riccati model,TVGRM)的信用风险测度-预测模型。首先，建立NEPP信用风险指标体系，组合赋权与改进的KMV在混合KMV模型中被关联，用以刻画NEPP交易的不确定性，并测度其信用风险；然后，基于风险测度结果，在灰色Riccati模型中引入时变参数和随机误差项解决交易的动态性，进而预测信用风险。5个NEPP实施的仿真结果表明，影响NEPP信用风险的关键因素为NEPP的交易电价和交易电量，其变化在15%以内能够显著控制NEPP的信用风险。模型对比表明：混合KMVTVGRM优化了指标赋权的合理性和测度主体的范围，能够测度电力市场中所有类型的NEPP的信用风险；提升了信用风险预测的准确度，最高能将预测精度提升20%。该模型能够为参与电力市场其他主体的信用风险测度及预测提供参考。
关键词：新能源发电商;;信用风险;;混合KMV-TVGRM;;风险测度-预测
基金资助：国家社会科学基金（23BJL006）
