一、引言
随着电力市场改革的持续推进，用户侧交易已不再是简单的“用多少电、付多少钱”，而是演变成一场精密的风险博弈。作为电力消费者，用户侧市场主体需要根据电价波动、自身用电需求，在众多的交易窗口中灵活决策，选择购电时机与量价，以实现用电成本的最小化。而在金融市场，投资者们同样在瞬息万变的行情里，通过分析风险与收益，在股票、期货等产品间权衡买卖，力求资产的稳健增值。看似不同的两个领域，实则在交易逻辑上有着惊人的相似性——电价如同股价般起伏不定、电力用户的用电策略则像投资者的仓位调整、而突发的极端天气或政策调整则如同金融市场里的“黑天鹅事件”，故二者都需在供需关系与不确定性中寻找最优解。基于此，将金融市场中成熟的统计方法引入电力市场，或许能打开全新的策略视野，开启降本增效的新路径。本文将CAPM（资本资产定价模型）应用于甘肃电力市场用户侧的日滚动交易中，通过测算不同时段的β系数和风险溢价，识别电价波动中的超额收益机会，为电力用户提供交易决策依据。
二、CAPM简介
CAPM是现代金融学中用于确定资产预期收益率的理论模型，其核心在于揭示了资产的预期收益率与系统性风险之间的线性关系，其中，系统性风险是指无法通过分散投资消除的风险，例如宏观经济波动、政策变化等。
CAPM的经典公式为：
图1：资本资产定价模型（CAPM）示意
在实际场景中，CAPM应用广泛。基金经理可以通过分析β值，精准评估资产与市场波动的关联程度，进而优化投资组合的风险收益配比，在控制风险的同时追求更高回报；分析师则通过计算α值（实际收益与预期收益的差值），快速识别市场中的套利机会，挖掘被低估或高估的资产。值得关注的是，这套基于风险—收益量化分析的模型逻辑，同样适用于电力市场。
三、CAPM在电力市场的移植
正如上文所述，CAPM作为一套成熟的风险—收益量化分析工具，其核心逻辑在于通过系统性风险衡量来确定预期收益，这与电力市场用户侧控制用电成本、追求交易收益最大化的需求相一致。甘肃电力市场日滚动窗口的交易数据，与金融市场中的交易数据类似，具备时间序列特征，能够通过统计分析挖掘潜在规律。同时，电力市场参与者追求收益、规避风险的交易动机，也与CAPM的应用前提高度一致，这使得CAPM在电力市场中具备了从理论到实践的应用可行性。
想要让CAPM真正在电力市场落地，就需要在电力市场中为模型中的各个参数找到对应“角色”。结合电力市场与金融市场风险定价本质上的相通性，并考虑电力商品的特有属性，本文将电力市场与金融市场在CAPM中的参数映射关系以如下表格呈现：
表1：CAPM在电力市场的参数映射与合理性分析
四、CAPM在电力市场的实证检验
（一）数据来源与处理
（二）模型构建与参数估计
1、单时点β估计——时间序列回归
对于每个时点i（i=1,2,…,24），用OLS方法对时间序列数据进行回归分析，估计如下模型的回归系数
时间序列回归结果如下表所示：
表2：时间序列回归结果
2、CAPM线性关系检验——横截面回归
在CAPM实证分析中，横截面回归是通过检验同一时期不同资产的收益率与系统性风险的关系，判断风险与收益是否正相关，验证CAPM是否成立的统计方法。横截面回归构建的模型为
横截面回归结果如下表所示：
表3：横截面回归结果
（三）回归结果解读
1、时间序列回归结果解读
（1）β值解读：各时点策略收益与市场的联动性分化
根据表2，可以发现24个时点的β值全部显著，其中：3-4点、9-16点、19点的β>1，可将这些时点定义为“高弹性”时点，即策略收益对市场波动更为敏感，其特征表现为高风险高收益，若出现价格剧烈波动，进行策略申报时需更关注市场系统性风险；1-2点、5-8点、17-18点、20-24点的β<1，可将这些时点定义为“低弹性”时点，即策略收益波动低于市场波动，其特征表现为价格波动受市场整体影响幅度小，更适合风险厌恶型电力用户，进行交易时可以通过调整申报策略以规避系统性风险。
（2）α值解读：超额收益的时点分布与策略有效性
根据表2与图2，可以发现1-7点、10点、17-18点、24点具有显著约为0.10的α值，说明这些时点存在未被CAPM完全定价的收益空间，电力用户可以通过交易策略捕捉非系统性风险，获得显著的超额收益；8-9点、11-16点、19-23点的α值不显著，说明这些时点的市场有效性较高，仅通过交易策略难以获得非系统性风险收益，无法产生超额收益。
图2：24时点α-β气泡图
2、横截面回归结果解读
五、CAPM实证结论与交易策略启示
基于此结论，结合系统风险β与超额收益α的不同指标组合，本文构建了如下收益机会矩阵：
表4：基于CAPM实证分析的收益机会矩阵
对于价值挖掘时点，由于其高系统风险的特点，市场成交机会大，且存在未定价的市场收益，故可采用较为激进的交易策略，利用高弹性博取超额收益。
对于黄金成交时点，由于其低系统风险的特点，且存在有效的市场定价收益，这些时点属于“低风险、高收益”的优质标的，故可采用较为稳健的交易策略，通过高频精细化操作捕捉非市场机会，把握套利空间。
对于趋势跟随时点，由于其高系统风险的特点，市场成交机会大，但市场已存在有效定价，这些时点的收益全部来源于市场系统性收益，故在交易时，需明确市场方向，将交易策略与市场β相绑定，通过“顺势而为”实现收益最大化。
对于放弃交易时点，由于其低风险系统的特点，且市场已存在有效定价，这些时点属于“低风险、低收益”的保守型标的，故可考虑降低这些时点的交易频率或放弃这些时点的交易，将精力集中于其他高价值时点。
表5：四类交易时点的特征与策略方向
六、总结与反思
本文将CAPM引入到甘肃电力市场日滚动窗口用户侧交易，通过理论与实证分析，证实了金融风险定价逻辑在电力市场的适用性，CAPM中的β和α能有效刻画各交易时点的风险收益特征，并基于β和α的不同组合，提出了四种场景的交易策略方向，为用户侧交易提供了量化决策依据。
尽管CAPM在电力市场应用中展现出不俗的潜力，但电力市场与金融市场毕竟是两种不同的交易市场，CAPM模型假设与电力市场现实存在偏差在所难免，由于β仅刻画系统风险，而电力市场中的设备检修、极端天气等非系统性风险难以量化，可能干扰策略有效性。针对以上不足，一方面可以引入天气数据、设备检修计划等非系统性风险因子，构建多因子扩展模型，提升对电力市场特殊风险的刻画能力，另一方面也可以利用机器学习算法（如随机森林、LSTM）动态捕捉电价与风险因子的非线性关系，弥补CAPM线性假设的局限。通过上述改进，可进一步提升CAPM在电力市场用户侧交易中的适用性与策略有效性，为电力市场参与者实现精细化风险管理与收益优化提供更具实操性的交易策略。
原标题：基于CAPM模型的电力交易风险博弈
