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系統識別號 U0002-2606201914110100
DOI 10.6846/TKU.2019.00882
論文名稱(中文) 離岸風力發電開發之實質選擇權評價
論文名稱(英文) Evaluation of The Real Options of Off-Shore Wind Power Investment Project
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 土木工程學系碩士班
系所名稱(英文) Department of Civil Engineering
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 107
學期 2
出版年 108
研究生(中文) 鄭建廷
研究生(英文) Kin-Teng Cheang
學號 606386018
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2019-05-17
論文頁數 81頁
口試委員 指導教授 - 葉怡成
委員 - 葉怡成
委員 - 蔡明修
委員 - 曾惠斌
關鍵字(中) 離岸風力發電開發
實質選擇權
二項式選擇權定價模型
蒙特卡羅模擬
關鍵字(英) Off-Shore Wind Power Investment
real option approach
Binomial Options Pricing Model (BOPM)
Mote Carlo Simulation
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
隨著環境變化和能源短缺的現象,加速了再生能源之開發與利用。目前台灣陸域風電發展已漸趨緩,近年亦開始朝離岸風力發展。傳統評估方法對於投入成本大、不確定性高、生命週期長之離岸風電並不適用,因此有必要引入實質選擇權評價法進行評估。由於過去方法的缺失,本研究採用以下假設作為評估台灣離岸風電開發專案之基礎:(1)投資與營運支出為一個隨機變數;(2)投資與營運支出採用依照學習曲線降低之成本,為一期望值具趨勢之隨機變數;(3)風電效益為一期望值具趨勢之隨機變數;(4)前述兩個隨機變數間具有相關性。為求解此一模型,本研究採用二項式選擇權定價模型與蒙特卡羅模擬混合法求解,並建立四個劇本,對擴張淨現值之各參數作敏感性分析,最後估計選擇權價值的分佈。研究結果顯示:(1) 敏感性分析發現,當投資機會總效益之現值、波動率、趨勢係數及資金成本率、存續期間越大時,擴張NPV越大;反之,當投資機會總支出之現值、波動率、趨勢係數、相關係數越大時,擴張NPV越小。(2) 選擇權價值的分佈分析發現,當總效益、總支出具有利趨勢或負相關時,擴張淨現值的分佈範圍皆相對集中,顯示投資風險較小;當總效益、總支出無趨勢或低波動時,擴張淨現值的分佈範圍相當寬,且中位數皆低於平均值,低機率的高擴張淨現值對擴張淨現值的貢獻大,顯示投資風險大。
英文摘要
The development and utilization of renewable energy have accelerated due to environmental changes and energy shortages. In Taiwan, the development of wind power in land area has gradually declined, but the development of offshore wind power has also begun in recent years. Traditional evaluation methods do not apply to offshore wind power, which is characterized by large investment, high uncertainty, and long life cycle. Therefore, the real options valuation method needs to be introduced. Given the limitations of traditional methods, this study used the following assumptions as bases for the evaluation of Taiwan’s offshore wind power development projects: (1) the investment and operating expenditure is a random variable; (2) the investment and operating expenditure is the cost reduced according to the learning curve, which is a random variable with the expected value showing a trend; (3) the benefit of wind power is a random variable with the expected value showing a trend; (4) a correlation exists between the two random variables mentioned previously. To solve this model, this study used the binomial options pricing model and the hybrid Monte Carlo simulation method. Four scenarios were then created to conduct the sensitivity analysis on the parameters related to the expanded net present value (NPV). Finally, the distribution of the options values was estimated. The study results are given as follows: (1) the sensitivity analysis shows that the greater the present value, volatility, and trend coefficient of the total investment opportunity benefit as well as the cost ratio and duration of the capital, the larger the expanded NPV; vice versa, the greater the present value, volatility, trend coefficient, and correlation coefficient of the total investment opportunity expenditure, the smaller the expanded NPV. (2) The distribution analysis of the options values shows that if the total benefit and total expenditure have a favorable trend or a negative correlation, then the distribution of the expanded NPV was relatively concentrated, indicating a small investment risk. However, if the total benefit and total expenditure showed no trend or have low volatility, then the distribution of the expanded NPV was quite wide, the medians were all lower than the average, and the highly expanded NPV with a low probability had a large contribution to the expanded NPV, indicating a large investment risk.
第三語言摘要
論文目次
誌謝	i
目錄	iv
圖目錄	vi
表目錄	viii
符號表	ix
第一章	導論	1
1.1研究動機與目的	1
1.2研究方法與步驟	2
1.3研究內容	3
第二章	文獻回顧	6
2.1 風電的成本效益分析	6
2.2 台灣的風電的成本效益分析	11
2.2.1 台灣風力發電開發相關法規與制度	11
2.2.2 台灣電力供給結構	12
2.2.3 台灣風電成本效益相關之研究	17
2.3 風電的成本效率曲線	19
2.4 選擇權在能源相關專案的應用	23
2.5 選擇權在風力發電相關專案的應用	24
2.6 實質選擇權評價法	27
2.6.1 選擇權之分類	27
2.6.2 實質選擇權之特性	29
2.6.3 實質選擇權之優點	30
2.6.4 選擇權評價方法之分類	30
2.7 選擇權評價方法之原理:權益期望值	32
2.8 實質選擇權與金融選擇權之類比	33
2.9 二項式選擇權定價模型(BOPM)	34
第三章	混合模擬法的二項式法評價法	36
3.1 模式的提出	36
3.2 混合模擬法的二項式法評價法原理	37
3.3 混合模擬法的二項式法評價法步驟	40
第四章	離岸風力發電的案例分析	43
4.1 前言	43
4.2 各參數基準值之統計與設定	44
4.3敏感性分析:劇本一	46
4.4敏感性分析:劇本二	51
4.5敏感性分析:劇本三	56
4.6敏感性分析:劇本四	60
4.6敏感性分析比較	64
第五章	離岸風電的擴張淨現值的分佈	66
5.1 前言	66
5.2 擴張淨現值的分佈之方法與步驟	66
5.3	擴張淨現值的分佈:劇本一	67
5.4	擴張淨現值的分佈:劇本二	68
5.5	擴張淨現值的分佈:劇本三	69
5.6	擴張淨現值的分佈:劇本四	70
第六章	結論與建議	72
6.1 結論	72
6.2 建議	74
參考文獻	76

圖目錄
圖 1-1研究流程圖	5
圖 2-1我國歷年發電裝置容量(按燃料別)之佔比	13
圖 2-2我國歷年發電量(按燃料別)之佔比	15
圖 2-3台灣平均購電成本	15
圖 2-4台灣歷年電價	16
圖 2-5台灣風電總效益年增長率	16
圖 2-6選擇權之分類	29
圖 2-7選擇權評價之方法	31
圖 2-8選擇權評價方法之原理可用離散隨機過程來解釋 (只繪出100條路徑)	33
圖 3-1混合模擬法的二項式法評價法原理	39
圖 4-1投資機會總效益之現值(劇本一)	48
圖 4-2投資機會總支出之現值(劇本一)	49
圖 4-3一年的投資機會總效益之現值的波動率(劇本一)	49
圖 4-4一年的投資機會總支出之現值的波動率(劇本一)	49
圖 4-5總效益趨勢係數(劇本一)	50
圖 4-6總支出趨勢係數(劇本一)	50
圖 4-7一年的投資人的資金成本率(劇本一)	50
圖 4-8相關係數(劇本一)	51
圖 4-9可供投資人延遲決策的期間(劇本一)	51
圖 4-10投資機會總效益之現值(劇本二)	53
圖 4-11投資機會總支出之現值(劇本二)	53
圖 4-12一年的投資機會總效益之現值的波動率(劇本二)	53
圖 4-13一年的投資機會總支出之現值的波動率(劇本二)	54
圖 4-14總效益趨勢係數(劇本二)	54
圖 4-15總支出趨勢係數(劇本二)	54
圖 4-16一年的投資人的資金成本率(劇本二)	55
圖 4-17相關係數(劇本二)	55
圖 4-18可供投資人延遲決策的期間(劇本二)	55
圖 4-19投資機會總效益之現值(劇本三)	57
圖 4-20投資機會總支出之現值(劇本三)	57
圖 4-21一年的投資機會總效益之現值的波動率(劇本三)	57
圖 4-22一年的投資機會總支出之現值的波動率(劇本三)	58
圖 4-23總效益趨勢係數(劇本三)	58
圖 4-24總支出趨勢係數(劇本三)	58
圖 4-25一年的投資人的資金成本率(劇本三)	59
圖 4-26相關係數(劇本三)	59
圖 4-27可供投資人延遲決策的期間(劇本三)	59
圖 4-28投資機會總效益之現值(劇本四)	61
圖 4-29投資機會總支出之現值(劇本四)	61
圖 4-30一年的投資機會總效益之現值的波動率(劇本四)	61
圖 4-31一年的投資機會總支出之現值的波動率(劇本四)	62
圖 4-32總效益趨勢係數(劇本四)	62
圖 4-33總支出趨勢係數(劇本四)	62
圖 4-34一年的投資人的資金成本率(劇本四)	63
圖 4-35相關係數(劇本四)	63
圖 4-36可供投資人延遲決策的期間(劇本四)	63
圖 5-1擴張淨現值的直方圖(劇本一)	68
圖 5-2擴張淨現值的直方圖(劇本二)	69
圖 5-3擴張淨現值的直方圖(劇本三)	70
圖 5-4擴張淨現值的直方圖(劇本四)	71

表目錄
表 2-1再生能源推動制度表	7
表 2-2台灣歷年發電裝置容量	13
表 2-3台灣歷年發電量	14
表 2-4延期選擇權與金融選擇權之類比關係	33
表 3-1需要設定的參數	40
表 4-1敏感性分析之參數(劇本一)	46
表 4-2各參數對擴張淨現值之關係(劇本一)	48
表 4-3敏感性分析之參數(劇本二)	52
表 4-4各參數對擴張淨現值之關係(劇本二)	52
表 4-5敏感性分析之參數(劇本三)	56
表 4-6各參數對擴張淨現值之關係(劇本三)	56
表 4-7敏感性分析之參數(劇本四)	60
表 4-8各參數對擴張淨現值之關係(劇本四)	60
表 4-9各參數對擴張淨現值之關係	65
表 5-1劇本一模擬參數	67
表 5-2劇本二模擬參數	68
表 5-3劇本三模擬參數	69
表 5-4劇本四模擬參數	70
參考文獻
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