MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3022952256

An Estimation of Residential Water Demand Using Co-Integration and Error Correction Techniques

2004· preprint· en· W3022952256 sur OpenAlexaff
Roberto Martı́nez-Espiñeira

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésError correction modelEconometricsShort runEstimationSeries (stratigraphy)Elasticity (physics)Unit rootPrice elasticity of demandWater utilityError detection and correctionTime seriesStatisticsEconomicsMathematicsCointegrationEnvironmental scienceWater supplyAlgorithmEnvironmental engineeringMacroeconomicsMicroeconomicsGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper short- and long-run price elasticities of residential water demand are estimated using co-integration and error-correction methods. Unit root tests reveal that water use series and series of other variables affecting use are non-stationary. However, a long-run co-integrating relationship is found in the water demand model, which makes it possible to obtain a partial correction term and to estimate an error correction model. Using monthly time-series observations from Seville, Spain, we find that the price-elasticity of demand is estimated as around -0.1 in the short run and -0.5 in the long run. These results are robust to the use of different specifications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetWater resources management and optimizationTravaux en français237 207