Evaluating financial risk management strategies under climate change for hydropower producers on the <scp>G</scp>reat <scp>L</scp>akes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydropower on the Great Lakes makes up a substantial fraction of regional electricity generation capacity. Hydropower producers on the Niagara River (flowing between lakes Erie and Ontario) operate as run‐of‐river, and changing lake levels alter interlake flows reducing both generation and revenues. Index‐based insurance contracts, wherein contract payouts are linked to lake levels, offer a tool for mitigating this risk. As a potentially useful tool, pricing of financial insurance is typically based on historical behavior of the index. However, uncertainty with respect to the impacts of climate change on lake level behavior and how this might translate to increased (or decreased) risk for those selling or buying the insurance remains unexplored. Portfolios of binary index‐insurance contracts are developed for hydropower producers on the Niagara River, and their performance is evaluated under a range of climate scenarios. Climate Informed Decision Analysis is used to inform the sensitivity of these portfolios to potential shifts in long‐term, climatological variations in water level behavior. Under historical conditions, hydropower producers can use portfolios costing 0.5% of mean revenues to increase their minimum revenue threshold by approximately 18%. However, a one standard deviation decrease in the 50 year mean water level potentially doubles the frequency with which these portfolios would underperform from the perspective of a potential insurer. Trade‐offs between portfolio cost and the frequency of underperformance are investigated over a range of climate futures.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».