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基于先验信息的社会碳成本贝叶斯不确定性分析

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针对气候变化及经济影响存在的巨大不确定性,研究了气候变化不确定性以及先验信息对社会碳成本的影响.在贝叶斯理论框架下,采用指数分布刻画气候变化的分布特征,假设尾部变化率是一个随机变量,给出其伽玛先验分布,推导了气候变化分布的贝叶斯先验预测分布.并分别基于指数分布以及帕累托先验预测分布计算了社会碳排放成本.模拟分析发现,在未融合先验信息的情况下,由于尾部概率很小,不管是否修正消费与气候变化之间的关系,截尾社会碳成本和未截尾社会碳成本几乎重合.然而,在利用贝叶斯方法融合先验信息的情况下,社会碳成本容易受到先验信息的影响.但是,通过修正消费与气候变化之间的关系后,发现社会碳成本受先验信息的影响比较少.
Bayesian-Uncertainty Analysis for the Social Cost of Carbon Based on Prior Information

曾惠芳、熊培银

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湖南科技大学商学院 ,湖南湘潭 411201

湖南科技大学信息与电气工程学院 ,湖南湘潭 411201

气候变化 社会碳成本 贝叶斯分析 不确定性

国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省教育厅科学研究项目

413014212020JJ432119C0767

2020

经济数学
湖南大学 湖南省经济数学研究会

经济数学

影响因子：0.614
ISSN：1007-1660
年,卷(期)：2020.37(3)
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