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不确定性下学习对气候政策的影响

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  • 黄，In Chang
  • 弗雷德里克·雷恩斯
  • 理查德·托尔

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我们构造了一个平衡气候敏感性具有最终不确定性的内生（贝叶斯）学习模型，并用随机动态规划求解该模型。在我们的模型中，决策者通过每个时间段的温度观测更新其对气候敏感性的信念，并根据其信念采取行动（碳减排）。我们发现，随着时间的推移，不确定性得到了部分解决，尽管学习的速度相对较慢，并且有学习可能性的决策者降低了相对于无学习情况下减少碳排放的努力。尾部效应越大，抵消学习效应越大。学习至少部分抵消了深度不确定性的尾效应。这是直观的，因为决策者充分利用所揭示的信息来减少不确定性，因此她可以根据更新的信息做出决策。此外，在各种情况下，我们发现，在不确定变量的真实值与最初的最佳猜测不同之后，学习可以使经济主体对自己过去的行为少后悔。此外，与不确定情况下的决策相比，学习情况下的最优决策对不确定变量的真实值不太敏感。原因是，学习让不确定性收敛到状态的真实值，即随着信息的积累，方差接近0。

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  • Hwang，In Chang&Reynes，Frederic&Tol，Richard，2014年。"不确定性下学习对气候政策的影响,"MPRA纸53681，德国慕尼黑大学图书馆。
    • 手柄：RePEc:pra:mprapa:53681
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    引文

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    引用人：

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    1. 黄，In Chang&Reynès，Frédéric&Tol，Richard s.J.，2017年。"失败风险下学习对气候政策的影响,"资源与能源经济学爱思唯尔，第48卷（C），第1-18页。
    2. Chang Hwang，2016年。"积极学习和最佳气候政策,"2016年生态模式9611，环保型。
    3. 在Chang Hwang&Richard S.J.Tol&Marjan W.Hofkes，2019年。"主动学习与最优气候政策,"环境与资源经济学，施普林格；欧洲环境和资源经济学家协会，第73卷（4），第1237-1264页，8月。
    4. 在Chang Hwang和Richard S.J.Tol和Marjan W.Hofkes，2013年。"积极学习气候变化,"工作文件系列6513，苏塞克斯大学商学院经济系。
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