Interactions Between Water Level, Crude Oil, and Hydroelectric Power Generation in Ghana; A Structured Vector Auto Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
Countries that suffer disturbances in their power generation are less likely to meet many of the sustainable development goals and general economic growth. This study used a three-variable SVAR model to examine the interactions of water level, crude oil and power generated from the Akosombo hydroelectric generation Dam in Ghana. Data used for this span from January 2010 to December 2019. From the results, none of the three important variables studied was found to be completely independent; dam level and crude oil are adjusted to absorb power generation shocks. All three variables drift away from their normal levels to contain shock before returning to their desired levels at varying time points. It has also been established that Dam water level shocks leads to a negative response in both power generation and crude oil in the short run. Overall, shocks to crude oil explains much of the variability in power generation than shocks to dam water level. These findings convey that there is exist very useful interactions among the three-variables studied in this paper. Policy makers should institute effective measures for early detection and intervention of the short-term power disturbance that characterizes the hydroelectric power generation to ensure a sustainable power and growth of the Ghanaian economy.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».