在过去十年中，天然气市场的自由化以及天然气作为低碳经济过渡燃料的重要性，导致了几个大规模均衡模型的发展。这些模型结合了长期市场均衡和基础设施投资，同时考虑了某些供应商的市场力量。它们被广泛用于模拟需求和供应发展、环境法规和投资选择的不同场景下的市场结果。为了捕捉天然气生产的具体特征，这些模型大多采用对数生产成本函数。然而，到目前为止，还没有一个模型将这种成本函数类型与产能的内生投资决策相结合。考虑到容量限制在确定天然气供应中的重要性，这是当前文献的一个严重缺陷。本文证明了内生投资决策和对数成本函数相结合确实产生了一个凸最小化问题，为当前最先进的均衡模型的重要扩展铺平了道路。

输电已成为电力结构调整的关键行业。然而，人们对输电成本函数的形状知之甚少。造成这种情况的原因可能是对输电输出的定义以及最优电网扩展和输出扩展之间关系的复杂性缺乏共识。输电成本函数的知识可以帮助公司（Transcos）和监管机构规划输电扩张，并有助于设计监管激励机制。当传输输出被定义为点对点交易或金融传输权（FTR）义务时，我们探索了传输成本函数，特别是探索了循环流下的扩展。我们测试了不同网络拓扑的基于FTR的成本函数的行为，发现了定义为FTR输出的成本函数是分段可微的，并且它们包含具有负边际成本的部分的证据。然而，模拟表明，这种不寻常的特性并不妨碍将价格上限激励机制应用于现实世界的输电扩张。

本文提出了在竞争性电力市场中从最优投标行为模型中恢复发电成本函数估计的几种技术。基于竞争性电力市场中价格制定过程的不同模型，开发了两种技术。第一种假设是，在竞争对手出价和市场需求实现的情况下，企业能够选择实现利润最大化的价格。这一程序适用起来很简单，但并没有将所有市场规则都强加给假定的价格制定过程。第二个程序使用了一个假设，即企业投标是为了使其预期利润最大化。这一过程要复杂得多，但可以对公司可变成本的性质产生更多的见解，因为它允许研究人员恢复发电单位级的可变成本函数。这些技术适用于从澳大利亚国家电力市场（NEM1）运营的前三个月获得的投标、市场结果和金融对冲合同数据。实证分析说明了这些技术在衡量实际市场力量和发电机组所有者在竞争性电力市场中行使市场力量的能力方面的有用性。

本文关注的是经济和监管环境的变化如何影响汽车行业的生产成本和产品特性。我们估计成本函数的特征。然后，我们研究了这种成本表面是如何随着时间的推移而变化的，以及这些变化与天然气价格和排放标准法规的变化之间的关系。我们还简要考虑了汽车特性和专利率的变化如何与法规和天然气价格相关的相关问题。