| dc.contributor.advisor | 張士傑 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Chang, Shih-Chieh | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 柯廷漢 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Ko, Ting-Han | en_US |
| dc.creator (作者) | 柯廷漢 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Ko, Ting-Han | en_US |
| dc.date (日期) | 2019 | en_US |
| dc.date.accessioned | 7-Aug-2019 16:17:06 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 7-Aug-2019 16:17:06 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 7-Aug-2019 16:17:06 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G1063580251 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/124763 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 風險管理與保險學系 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 106358025 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 本研究介紹國內外太陽能發展與太陽能發電之相關風險管理，其中保險扮演風險管理重要角色。本文著重於指數型保險的研究，運用指數型保險之設計，為太陽能電廠受日照影響而導致發電量不足時，訂定賠付門檻(Trigger)，當觸及該門檻與保單其他條件時，指數型保險將會填補該發電量不足所導致之損失。本研究預測台灣彰濱太陽能電廠之發電量，並利用預測的太陽能發電量進行保費試算。本文以NASA的1984年至2018年位於彰濱地區之每日太陽輻射資料進行分析，模擬出彰濱太陽能發電廠之歷史發電量數據，並以時間序列模型進行發電量預測，使用前述2018年預測的太陽能每月發電量的機率分布和1984年至2017年發電量之百分位數，計算2018年每月太陽能指數型保險之純保費，利用1984年至2017年歷史發電量之百分位數設定每月賠付門檻和理賠限額，計算結果顯示年純保險費率以P50和P75為賠付門檻分別為21.82%、8.60%。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | This study updates the development of solar energy in Taiwan and other countries and risk management of solar power generation, in which, insurance plays a major role in risk management. This paper applied index insurance concept to design the insurance to compensate the shortfall of power generation due to lack of sunshine once the agreed index is triggeredThis study used the forecast of solar power generation of Changbin Power Plant in Taiwan as reference to do pricing for this index insurance , we analyzed the daily solar radiation data of NASA from 1984 to 2018 in Changbin area to simulate the historical power generation of Changbin Solar Power Plant, and used time series model to forecast power generation. We set P50 and P75 as trigger for the index insurance, the pure premium rate is 21.82% and 8.60% respectively. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 第一章 緒論 1第一節 研究動機與目的 1第二節 研究方法 3第二章 文獻回顧 5第一節 太陽能發電相關研究 5第二節 太陽輻射與發電量預測研究 10第三章 國內外太陽能電力發展 11第一節 國際太陽能光電廠發展現況與趨勢 11第二節 臺灣太陽能發電發展與現況 15第四章 太陽能相關風險管理 19第一節 太陽能發電風險 19第二節 太陽能發電風險管理 22第五章 指數型保險之介紹與設計 24第一節 指數型保險介紹 24第二節 指數型指數設計 26第三節 太陽能指數保險 33第六章 太陽能輻射及功率預測模型及分析：以彰濱太陽能發電廠為例 36第一節 彰濱光電廠與選定模組介紹 36第二節 歷年太陽輻射資料分析 41第三節 預測彰濱光電廠發電量 43第四節 發電量預測應用於太陽能指數型保險 52第七章 結論與建議 56第一節 結論 56第二節 研究限制與建議 57參考文獻 58 | zh_TW |
| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G1063580251 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 太陽能發電 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 太陽能風險管理 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 指數型保險 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 電量預測 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 保費計算 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Solar power generation | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Risk management of solar power generation | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Index insurance | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Forecasting power generation | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Premium calculation | en_US |
| dc.title (題名) | 指數型保險對再生能源風險管理之應用：以太陽能輻射發電為例 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Application of Index Insurance to renewable energy risk management：A case study of Solar Power Generation | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en_US |
| dc.relation.reference (參考文獻) | 李鴻洲，2018。台電月刊666期。臺北：台灣電力股份有限公司。戴寶通、鄭晃忠，1998。太陽能電池技術手冊。新竹：台灣電子材料與元件協會饒瑞琦(2011)。太陽光電發電系統效能與可用度之研究，清雲科技大學電機工程系所學位論文 。Alsharif, M. H., Younes, M. K., & Kim, J. (2019). Time Series ARIMA Model for Prediction of Daily and Monthly Average Global Solar Radiation: The Case Study of Seoul, South Korea. Symmetry, 11(2), 240.Europe, S. (2018). Global Market Outlook for Solar Power 2018–2022. Solar Power Europe: Brussels, Belgium.Ghofrani, M., & Alolayan, M. (2017). Time Series and Renewable Energy Forecasting. In Time Series Analysis and Applications: IntechOpen.Jahanshahi, A., Jahanianfard, D., Mostafaie, A., & Kamali, M. (2019). An Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model for prediction of energy consumption by household sector in Euro area.Lowder, T., Mendelsohn, M., Speer, B., & Hill, R. (2013). Continuing developments in PV risk management: strategies, solutions, and implications. Retrieved fromMapfumo, S., Groenendaal, H., & Dugger, C. (2017). Risk Modeling for Appraising Named Peril Index Insurance Products: A Guide for Practitioners: The World Bank.Sawin, J. L., Rutovitz, J., Sverrisson, F., Aberg, E., Adib, R., Appavou, F., . . . Wuester, H. (2018). Renewables 2018. Global status report 2018 | zh_TW |
| dc.identifier.doi (DOI) | 10.6814/NCCU201900360 | en_US |
