从化石燃料汽车到电动汽车的最佳转换

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英文标题：
《Optimal switch from a fossil-fueled to an electric vehicle》
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作者：
Paolo Falbo, Giorgio Ferrari, Giorgio Rizzini, Maren Diane Schmeck
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最新提交年份：
2020
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英文摘要：
  In this paper we propose and solve a real options model for the optimal adoption of an electric vehicle. A policymaker promotes the abeyance of fossil-fueled vehicles through an incentive, and the representative fossil-fueled vehicle\'s owner decides the time at which buying an electric vehicle, while minimizing a certain expected cost. This involves a combination of various types of costs: the stochastic opportunity cost of driving one unit distance with a traditional fossil-fueled vehicle instead of an electric one, the cost associated to traffic bans, and the net purchase cost. After determining the optimal switching time and the minimal cost function for a general diffusive opportunity cost, we specialize to the case of a mean-reverting process. In such a setting, we provide a model calibration on real data from Italy, and we study the dependency of the optimal switching time with respect to the model\'s parameters. Moreover, we study the effect of traffic bans and incentive on the expected optimal switching time. We observe that incentive and traffic bans on fossil-fueled transport can be used as effective tools in the hand of the policymaker to encourage the adoption of electric vehicles, and hence to reduce air pollution.
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中文摘要：
在本文中，我们提出并解决了电动汽车最优采用的实物期权模型。政策制定者通过激励措施推动化石燃料汽车的暂停，代表化石燃料汽车的车主决定购买电动汽车的时间，同时最小化一定的预期成本。这涉及各种类型的成本组合：使用传统化石燃料汽车而非电动汽车行驶一单位距离的随机机会成本、交通禁令相关成本以及净购买成本。在确定一般扩散机会成本的最优切换时间和最小成本函数后，我们专门研究均值回复过程的情况。在这样的设置下，我们对来自意大利的真实数据进行了模型校准，并研究了最佳切换时间与模型参数的相关性。此外，我们还研究了交通禁令和激励对期望最优切换时间的影响。我们观察到，化石燃料运输的激励和交通禁令可以作为政策制定者手中的有效工具，鼓励采用电动汽车，从而减少空气污染。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Optimal_switch_from_a_fossil-fueled_to_an_electric_vehicle.pdf (541.57 KB)

2022-4-26 14:07:30 上传

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关键词：电动汽车 化石燃料 Contribution Quantitative Opportunity

从化石燃料汽车到电动汽车的最佳转换保罗·法尔博、乔治·法拉利、乔治·里兹尼、马伦·戴安·施梅卡布斯特拉特。在本文中，我们提出并解决了电动汽车最优采用的实物期权模型。决策者通过激励措施推动化石燃料汽车的暂停，代表化石燃料汽车的车主决定购买电动汽车的时间，同时最小化一定的预期成本。这涉及各种类型的成本组合：使用传统化石燃料汽车而不是电动汽车行驶一单位距离的随机机会成本、与交通禁令相关的成本以及净购买成本。在确定了一般有效机会成本的最佳切换时间和最小成本函数后，我们专门研究均值回复过程的情况。在这种情况下，我们对来自意大利的真实数据进行了模型校准，并研究了最佳切换时间对模型参数的依赖性。此外，我们还研究了禁令和激励对预期最佳切换时间的影响。我们观察到，化石燃料运输的激励和交通禁令可以作为政策制定者手中的有效工具，鼓励采用电动汽车，从而减少空气污染。关键词：电动汽车采用；实物期权；随机机会成本；污染激励措施；最佳停车。JEL分类：C61、Q51、Q52、Q58MSC 2010分类：60G40、91B76、91G50、49L201。众所周知，由于种种原因，空气污染每天都在增加。增长取决于道路上化石燃料车辆的数量、工业排放，尤其是能源部门（见[9]、[19]）、家庭供暖、交通系统和许多其他方面（参见[39]）。

几项研究表明，空气污染与人类健康损害之间存在联系，如呼吸道急性炎症、哮喘危机、心血管系统功能改变、肿瘤等。；如需参考，请参见[16]和[14]。此外，据估计，2016年全球空气污染导致约700万人过早死亡[39]。各种研究确定道路交通排放是造成城市空气污染的主要因素之一（见[13]、[5]、[24]）。例如，在[17]、[27]和[12]中也证实了这一点，因为封锁行动降低了空气污染。针对道路交通污染的众多解决方案已被采纳，其中，交通电气化被视为最实用的解决方案之一。[36]通过马德里和巴塞罗那两个城市的研究案例，展示了交通流电气化如何成为改善空气质量的良好解决方案。[41]和[26]中也证实了通过电动汽车采用的激励政策来降低污染物浓度。正如许多作者所说（例如，见[1]或[30]），道路运输电气化不能被视为污染问题的唯一解决方案。道路日期：2020年12月18日。2法尔博、法拉利、里兹尼、施梅克等地的电气化需要伴随着一项环境政策，该政策促使在发电中大量使用可再生能源。A补贴可能是实现可再生能源发电目标的一种可能策略，如[6]所示。[8]表明，就外部成本而言，采用电动汽车的国家的经济效益可能是正的，也可能是负的，这取决于该国的能源发电组合。

作者指出，能源结构依赖可再生能源的国家在避免外部成本方面可能会取得怎样的效果，例如，由于空气污染，医疗保健和社会成本会降低。[11]和[32]中也有相同的发现。为了实现通过电动汽车减少排放的目标，世界各地的政策制定者都面临着如何鼓励电动汽车采用的长期公共政策问题。公共政策行动可分为直接行动和间接行动。直接行动和间接行动的区别在各国各不相同，因为每个案例都有几个f因素；e、 例如，充电基础设施开发、电力负荷分配和管理，以及人们的文化和经济特征（因个人收入、支付意愿、感知风险以及道德价值观和行为等心理方面的差异而不同）。直接干预——也称为基于购买的激励政策——用于降低电动汽车购买价格。这些措施包括财政激励、降低注册费、注册税和车辆通行税。另一方面，间接行动——也被称为基于使用的激励政策——包括基础设施的实施，例如充电站和研发支持。对于欧盟地区，可在[10]中找到有关直接和间接行动的文献综述，其中比较了成员国采取的不同政策。我们的工作。在本文中，我们考虑化石燃料汽车的代表车主决定购买电动汽车的时间。做出这一决定的目的是将化石燃料汽车行驶给定距离时产生的总预期成本降至最低。

第一个成本是，只要化石燃料比电力更贵，就有机会与传统的化石燃料汽车而不是电动汽车保持一个单位的距离。两种燃料之间的成本差异被认为是随机的，并随着（一维）It^o的差异而演变。代理商面临的第二个成本来自这样一个事实，即化石燃料汽车的交通禁令可以在决策者选择的特定时间发生。我们假设，根据决策者选择的一些标准，这些转换以给定的恒定速率进行。后一种成本的引入受到现实世界污染减少政策的强烈推动，例如，在意大利北部。代理人承担的最后一项成本是电动汽车的购买成本，扣除决策者可能的激励。关于该方法，我们将代理的决策问题建模为一个最优停止问题，并依靠经典的猜测和验证方法来解决它，该方法基于候选值函数和最优停止时间的构造，然后通过验证定理验证其实际最优性。为了处理我们的一般差异设置，我们采用了[3]中关于一维规则差异的最优停止问题的方法，并且我们证明了最优采用时间是barr-ier型的。事实上，化石燃料汽车的车主只有在机会成本非常大的情况下（即化石燃料的价格远远高于电力的价格）才应该转向电动汽车。在一个案例研究中，我们将机会成本演化作为一个Ornstein-Uhlenbecky过程。利用来自意大利的真实数据，我们从统计学上验证了电动汽车最佳采用的动力学3机会成本过程，并校准了模型。

然后，我们应用决策模型研究了最优切换时间对各种模型参数的依赖性。此外，我们还研究了与交通禁令和激励频率相关的预期sw瘙痒时间。特别是，我们表明，经济措施和化石燃料运输禁令的频率可以成为政策制定者手中的有效工具，以鼓励采用电动汽车，从而减少污染。相关文献。有几篇论文考虑了使用实物期权方法为具有代表性的消费者/车主选择电动汽车的决策。在[29]中，研究了消费者通过考虑总体拥有成本来购买电动汽车的决定。后者取决于燃料价格的不确定性（通过离散二项模型建模）和技术进步。数据来自韩国市场，作者指出，即使没有激励措施，电动汽车也比化石燃料汽车更具成本效益。此外，作者还解释了当燃料价格的不确定性降低时，人们购买电动汽车的意愿如何增加。[2] 考虑到政府激励和柴油价格的不确定性，交通运营商在决定是否购买化石燃料吉普车或电动吉普车时面临投资问题。后者遵循几何布朗动力学。作者指出，考虑到目前菲律宾的市场结构，最佳决策是立即购买一套电动eeps。此外，建议各国政府提高积极性，实施公共充电站，并使用可再生能源发电。

[18]中讨论了一个消费者的决策问题，该消费者将其tran sport支出最小化。有代表性的消费者希望用混合动力电动汽车来最佳地取代旧的化石燃料汽车。为此，她考虑了政府对替代和化石燃料价格不确定性的激励（建模为几何布朗运动）。作者们指出，激励因素、化石燃料价格的不确定性和旅行距离会影响更换时间。此外，当cr中的燃料价格下降时，激励效应减弱，而燃料价格波动性的降低会缩短更换时间。在这些作品中，我们参考了[31]、[23]、[40]和[4]，而不是从一家生产汽车的公司或决策者的角度出发。在[31]中，作者考虑了一个汽车制造商，其现金流通过几何布朗运动建模。这家汽车制造商的目标是推广混合动力汽车，未来可以选择将推广改为电动汽车。[23]调查制造商在市场不确定性条件下决定推出新车型或重新设计现有车型的最佳时间的决定，这是通过天然气价格和监管标准建模的。这些决定涉及到最佳正时和车辆发动机类型的选择，可以是燃气、电动和混合动力。在[40]中，通过考虑燃料价格的不确定性和充电基础设施的可用性，对插电式电动汽车市场的发展进行了研究。决策者必须确定最佳激励政策，用于降低电动汽车净购买价格或建设新的充电基础设施。作者指出，燃料价格的上涨会导致激励效果的降低，并增加电动汽车的使用。

最后，[4]研究灵活租赁合同的使用，以确定最佳租赁车辆数量，同时最小化风险（递归预期条件风险价值）和成本。公司必须决定使用化石燃料、混合动力和电动发动机中的哪种类型。不确定性涉及价格、燃料价格、旅行距离、燃料消耗和技术方面。4 FALBO、FERRARI、RIZZINI、Schmeckt作者指出，在考虑电动汽车的技术变革时，电动汽车是首选的租赁技术。我们的工作有助于采用实物期权方法来应用电动汽车的文献。特别是，与现有工程不同的是，我们能够在模型中考虑机会成本可能的一般和均值回复行为，以及代表代理人因决策者以化石燃料汽车交通禁令形式采用的环境政策而产生的成本。据我们所知，这些建模功能首次出现在电动汽车最佳采用问题的文献中。论文的其余部分组织如下。第2节在一般的差异环境中阐述了p问题，并给出了其解决方案。第三部分是案例研究，其中机会成本过程遵循均值回复动力学。第4节提供了参数校准、理论和数值灵敏度结果。第5节提供了预期最佳切换时间的数值模拟。最后，第6节收集了关于政策含义的总结意见，而附录A概述了与一维正则微分有关的一些数学细节，附录B给出了主要定理的证明。2.问题的制定和解决2。1.

问题表述。我们认为，化石燃料汽车车主的目标是在有限的时间范围内降低其移动成本。她购买了一辆电动汽车，获得了一个政策制定者的固定金额，该政策制定者希望推动绿色交通运动的采用，以降低空气污染物的浓度。化石燃料汽车车主的平均行驶距离为l 她的目标是确定采用电动汽车的时间，同时最小化一定的成本。后者由不同类型的成本构成。第一个涉及单位距离{Xt}t的随机机会成本≥驾驶化石燃料汽车而不是电动汽车。第二个是与每次化石燃料汽车禁令相关的边际成本，这些禁令是在某个随机时间发生的。出于环境原因，政策制定者在某些外生（ran dom）时期实施交通禁令。第三是电动汽车I的购买成本，扣除政策制定者确保的财务激励k。我们自然地假设I>k>0。根据该规范，截至切换时间τ的预期总成本为（2.1）EZτe-ρtlXtdt+Zτe-ρtcdNt+e-ρτ（I）- （k）.这里，ρ>0是一个个人折扣系数，{Nt}t≥0是一个计算交易金额的过程。该预测是根据过程X的联合法进行的，在许多意大利城市，空气污染已经连续几天超过50ugm的安全阈值，几个城市对驾驶实行了限制，例如禁止化石燃料汽车。空气污染通常在意大利北部最严重，那里人口稠密的城市、工业和农业产生排放，山区将其困在低洼平原。

就意大利而言，我们指的是6月9日在博洛尼亚签署的文件《关于协调和共同采取措施改善波瓦利空气质量的新项目协议》中1级公路交通的临时限制，2017年由意大利部长加莱蒂和波河流域地区（埃米利亚罗马尼亚、维尼托、伦巴第和皮埃蒙特）的总统签署，并由伦巴第地区于2017年7月6日以D.G.R.编号X/6675通过。见[28]。电动汽车5N的最佳采用，定义在一些常见的完全过滤概率空间上(Ohm, F、 F:=（英尺）t，P）。此外，我们假设不允许任何预期，并且就（w.r.t.）信息流F作出任何决定；也就是说，我们假设τ是F-停止时间。假设进程{Nt}t≥0是一个恒常密度λ的齐次泊松过程，与{Xt}t无关≥注意到补偿泊松过程{Nt- λt}t≥0是一个鞅，根据可选抽样定理（参见[25]第1章中的定理3.22），我们有Zτce-ρtdNt= EZτce-ρtλdt.因此，成本函数（2.1）等价地重写（2.2）EZτe-ρtlXtdt+Zτe-ρtλcdt+ E-ρτ（I）- （k）,我们看到化石燃料汽车车主现在面临的运行成本λc与单位时间内的平均交通禁令数λ相关。