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Enregistrement W4213335749 · doi:10.5547/01956574.43.5.sdeb

Reciprocal Dumping under Dichotomous Regulation

2022· article· en· W4213335749 sur OpenAlexaff
Sébastien Debia, Georges Zaccour

Notice bibliographique

RevueThe Energy Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Power System Optimization
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInefficiencyEconomicsMicroeconomicsSubgame perfect equilibriumNash equilibriumScarcityOutcome (game theory)Pareto principleSubgameIndustrial organizationBest response

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An essential ingredient to net-zero-emissions policies is to regionally integrate electricity markets. But electricity cross-border trades are often assessed as inefficient. We explain this inefficiency by the presence of a dichotomous regulation: producers are highly regulated with regard to their local activities, but weakly regulated when it comes to their exports. Such a dichotomy in regulation can be generalized to every economic sector, with varying intensity. We develop a generic 2-player 2-stage game theoretical framework where producers anticipate the impact of their exports on the clearing of regulated local markets. We characterize the subgame-perfect Nash equilibrium of the game as a function of the relative price-elasticity between markets. Overall, dichotomous regulation leads producers to over-export in order to create scarcity in their home market. Hence, despite that local markets clear efficiently, the global equilibrium is inefficient. When the two jurisdictions are relatively symmetric, the equilibrium is Pareto-dominated by the first-best outcome. These results call for better coordination between regulators across different jurisdictions.

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 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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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