論文の概要: A Deep Learning Analysis of Climate Change, Innovation, and Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13200v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 23:58:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 01:07:04.882315
- Title: A Deep Learning Analysis of Climate Change, Innovation, and Uncertainty
- Title(参考訳): 気候変動・イノベーション・不確実性の深層学習分析
- Authors: Michael Barnett, William Brock, Lars Peter Hansen, Ruimeng Hu, Joseph
Huang
- Abstract要約: 3種類の資本を持つ気候・経済の枠組みにおけるモデル不確実性の影響について検討した。
製造時に二酸化炭素を排出する「汚い」資本、「クリーン」資本は排ガスを発生しないが、当初は生産性が低い。
モデルの不確実性が最適決定や社会的評価に一級の影響があることが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8780554521958965
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the implications of model uncertainty in a climate-economics
framework with three types of capital: "dirty" capital that produces carbon
emissions when used for production, "clean" capital that generates no emissions
but is initially less productive than dirty capital, and knowledge capital that
increases with R\&D investment and leads to technological innovation in green
sector productivity. To solve our high-dimensional, non-linear model framework
we implement a neural-network-based global solution method. We show there are
first-order impacts of model uncertainty on optimal decisions and social
valuations in our integrated climate-economic-innovation framework. Accounting
for interconnected uncertainty over climate dynamics, economic damages from
climate change, and the arrival of a green technological change leads to
substantial adjustments to investment in the different capital types in
anticipation of technological change and the revelation of climate damage
severity.
- Abstract(参考訳): 本研究では, 生産時に炭素排出量を発生させる「汚れ」資本, 排ガスを発生しないが汚い資本よりも生産性が低い「クリーン」資本, 研究開発投資によって増大し, 温室効果ガス生産における技術革新につながる知識資本の3種類の資本を持つ気候経済枠組みにおけるモデル不確実性の影響について検討する。
高次元非線形モデルフレームワークを解決するために,ニューラルネットワークに基づくグローバルソリューション手法を実装した。
総合的な気候経済革新の枠組みにおいて,モデル不確実性が最適決定と社会的評価に与える影響を1次的に示す。
気候力学、気候変動による経済被害、グリーン・テクノロジー・チェンジの到来に関する相互関係の不確実性は、技術変化の予測と気候変動の深刻さの顕在化において、異なる資本タイプへの投資に対する実質的な調整に繋がる。
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