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Enregistrement W2370766608

A model for robust emission trading under uncertainties

2010· article· en· W2370766608 sur OpenAlex
T. Ermolieva, Y. Ermoliev, M. Jonas, Gad Fischer, M. Makowski

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIIASA PURE (International Institute of Applied Systems Analysis) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmissions tradingGreenhouse gasContext (archaeology)Clean Development MechanismMarginal abatement costCommodityEconomicsSpot contractMarginal costBusinessNatural resource economicsInternational economicsEnvironmental economicsIndustrial organizationMicroeconomicsFinancial economicsMarket economyFutures contract
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The international emission trading (IET) scheme was devised to lower the cost of achieving sets of greenhouse gas emission reductions for different countries: emissions are reduced where it is cheapest and emission certificates are then traded to meet the nominal targets in each country. However, carbon markets, like other commodity markets, are volatile. They react to stochastic disequilibrium spot prices, which may be affected by speculations and bubbles. The underlying, actual cost of GHG mitigation, i.e. the marginal costs of abatement technologies is only of secondary importance. The market-based emission trading, therefore, does not necessarily minimize abatement costs and achieve emission reduction goals. Although in Copenhagen little of progress has been made towards increasing emission reduction goals and reaching binding agreements, it is likely that emission trading schemes will continue to be one of the essential economic mechanisms for emissions regulations also in post-Kyoto period, both at the national as well at the international level. While the EU has already implemented a carbon trading scheme several years ago, other developed countries such as US and Australia are ready to adopt the cap-and-trade emission trading system. The paper discusses the following key questions: Under which conditions is carbon trading environmentally safe and cost-effective in the long-term, if considered in the context of a stochastic market? How the knowledge about uncertainties may affect portfolios of technological and trade policies or structure of the market, e.g., if knowledge of uncertainty may turn buyer into seller? How uncertainties characteristics may affect market prices and change the market structure? We introduce a basic stochastic trading model allowing us to analyze the robustness of economic mechanisms for emission reduction under multiple natural and human related uncertainties. We illustrate functioning of the robust market with numerical results involving such countries as US, Australia, Canada, Japan, EU27, Russia, Ukraine, etc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle