计算可再生能源的金融风险
对投资者来说，决定是否将资金投资到可再生能源项目可能是困难的。该问题是波动性：风电能源的生产，例如，每年的变化-和-甚至每周或每日-，这创造了不确定性和投资风险。有限的选择，以准确地量化，波动性，今天的投资者往往采取保守。但麻省理工学院的衍生evervest已经建立了一个数据分析平台，旨在给 ；投资者对可再生能源项目的快速、准确的现金流模型和金融风险分析。资产管理公司超资本最近收购的，evervest的平台有助于可持续的基础设施项目，促进投资，包括风能和太阳能发电。 ；超资本收购evervest平台今年早些时候和团队，以利用自身风险分析软件的目的。此次收购将使evervest平台扩展到更广泛的可持续的基础设施领域，包括水，垃圾和农业项目。“如果投资者对他们所采取的业绩和风险有信心，他们可能愿意将更多的资本投资到可持续发展的基础设施资产类别中去。更多的资金意味着更多的项目建设，“说evervest联合创始人、前首席执行官Mike雷诺兹MBA的14，超资本现在董事执行。“我们 ；想给人们更多的火力，当涉及到评估风险。”平台的核心技术是建立在麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室研究（CSAIL），通过evervest联合创始人和前首席技术官Teasha Feldman 14、超资本现在工程总监。数据evervest的 强度；平台分析了各种可能影响可再生能源项目的绩效因素数据。一个站点的布局和位置，某些合同，设备类型，网格连接，天气和操作和维护费用都可以帮助预测财务收益率。今天，财务分析人员使用电子表格来找到一个单位，在未来20至30年的年生产平均水平。“它留下了很多的想象力，”雷诺兹说。“可再生能源是动荡和不确定的。”由于其采集时间，evervest曾在美国和欧洲，客户包括银行、投资者，以及风能和太阳能项目开发商。用户将他们的未来项目的信息输入到软件，这将提供一个详细的分析未来的现金流量模型，以及项目的财务风险的详细统计分析。“这是我们想给投资者、银行和开发商提供的数据的力量，以更好地了解他们的资产，”雷诺兹说。例如，考虑一个风电场。与位置数据，该平台可以使用公共数据集来计算过去几十年的风速，并确定该项目的整体性能。位置也有助于确定该项目在市场上的盈利能力。加利福尼亚可能是一个更好的市场，比说，德克萨斯或缅因州。特定类型的设备和制造商的问题，太。如果一个投资者认为某种类型的风力涡轮机，“我们可以拉动，数据确定，在该位置上的涡轮机将需要200万美元的替代零件在五年，”雷诺兹说。“七年，你可能有一个 ；百分之50的概率是 ；会失败，可能会导致关闭网站”。最终的结果是收益率更详细的投影，雷诺兹说。在一个电子表格可能给予回报，平均增长率为百分之12，这是说，evervest平台将显示该季度绩效进行全面分析，包括收益率统计的不确定性。虽然百分之12可能是平均水平，回报可能会有所不同，在百分之18和4之间。“通过理解这种风险范围，你可以理解真正的价值，”雷诺兹说。现在在超资本，费尔德曼正在进一步发展平台。雷诺兹正在使用它来投资在一系列广泛的可持续发展的基础设施项目，包括太阳能项目，废物到能源资产，水处理设施，和回收厂。“我们已经把我们的技术在内部，并扩大了它一个伟大的交易，”雷诺兹说。“现在我要使用软件建立更好的投资。”evervest：快乐的事故evervest（原主要风向）开始作为一个著名的研究项目，提炼并通过麻省理工学院的创业生态系统的发展走向市场之前。作为一个麻省理工学院初中2012，费尔德曼想跳出她的理论物理课程关注可再生能源。她发现了一个著名的项目，由研究科学家尤娜可能O’Reilly，涉及收集和分析数据，对风电场的能量。“我出现在[ O’Reilly ]办公室和恳求她让我工作的项目，”费尔德曼说。在一年中，费尔德曼设计了一个机器学习算法，收集了30年的风从机场和其他网站的数据，预测未来的风力发电在未来的30年。在这段时间里，她在课程15.366（能源风险投资公司），在那里的学生来自各地的部门计划企业清洁技术的入学率。大学生是很少被接受的。但幸运的是，这类希望O’Reilly说她研究和O’Reilly说去问费尔德曼。“我说，”是的，我在研究这方面的研究。“你应该让我进入课堂，”费尔德曼笑着说。在2013秋季入学时，费尔德曼把她的演算法投给了班上，它吸引了一个学生的眼球。雷诺兹来到麻省理工学院斯隆管理学院，他说，“伤痕在华尔街工作 ；投资银行…我想打开我的眼界和 工作；曾在麻省理工学院的建筑工程师了不起的事情。”他作为一位投资银行家中，雷诺兹处理的基础设施，资金大的项目，能源、交通。所以费尔德曼的预测算法在马上。“我看到她的算法，并认为这将是多么大的，投资者有一个更准确的方法来衡量一个潜在的风项目投资回报率，”雷诺兹说。加入部队，费尔德曼和雷诺兹在2013发起了红衣主教之风。这是一个有点“快乐事故”的启动，费尔德曼说。“公司采取了 ；疯狂的努力 ；工作的启动和建立。 ；但出现在实验室和令人信服的 ；他们给了我一份工作，然后把研究班，我们能够确定这是一个很好的机会，更好的财务风险分析工具市场的需要。”接下来的夏天，主风进入全球创始人的技能加速器（GFSA），由MIT创业马丁信任中心，”这是一个巨大的推动，”雷诺兹说。在住宅的导师和企业家提供指导和反馈的音高，并慷慨资助启动的账单支付GFSA。“和我们一起工作的其他初创公司经历了同样的挑战，”雷诺兹说。“所有这些资源是非常有帮助的。”到2015十月，红衣主教风扩大了费尔德曼的算法到一个完整的现金流建模平台，也包括对太阳能发电项目的分析。那一个月，主要风向为evervest，今年七月，它是由超资本收购。一个关键的evervest的成功，费尔德曼说，不断开发适合客户需求的技术，如太阳能发电。“当我们发现实际需要的不仅仅是预测风的模式，我们离开了使用该特定的算法，我们已经建立了很多我们的核心平台，从那时起，”她说。