ВЫБРОСЫ УГЛЕКИСЛОГО ГАЗА В МИРЕ: СПЛАЙН-АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ

  • Ильясов Руслан Хизраилевич
Ключевые слова: выбросы углекислого газа, моделирование, сплайны, скорость, производная, анализ

Аннотация

В современном мире всё большую актуальность приобретают проблемы декарбонизации экономического развития. Декарбонизация экономики требует сложной перестройки глобальной энергетической системы. Известно, основным источником выбросов углерода является потребление в промышленном производстве углеводородных энергоресурсов – угля, нефти и газа. Следовательно, колебания углеродных выбросов могут коррелировать с тенденциями экономического роста. Яркий пример – снижение выбросов углерода в 2020 году более чем на 6%, вызванное распространением COVID-19. В работе для поиска системных факторов декарбонизации экономики исследуются тенденций выброса углерода в регионах мира в условиях экономических кризисов. Характерная для динамики выбросов углерода малая волатильность требует её моделирования без ошибок аппроксимации. Это позволит сравнивать и небольшие колебания в динамике выброса углерода в регионах мира. В работе предложено моделировать динамику выбросов углерода интерполированием кубическими сплайнами. Как показал анализ, дифференцируемость построенных сплайн-моделей позволила исследовать более чувствительные к малым колебаниям динамики модели мгновенной скорости роста – первые производные моделей динамики углеродных выбросов.

Литература

1. Jessica Green, Jennifer Hadden, Thomas Hale & Paasha Mahdavi. Transition, hedge, or resist? Understanding political and economic behavior toward decarbonization in the oil and gas industry. Review of International Political Economy. 2021. https://doi.org/10.1080/09692290.2021.1946708
2. Adelodun, B., Kareem, K.Y., Kumar, P., (...), Krishnan, S., Khan, N.A. Understanding the impacts of the COVID-19 pan-demic on sustainable agri-food system and agroecosystem decar-bonization nexus: A review. Journal of Cleaner Production. 2021. P. 318,128451.
https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2021.128451
3. Banker, R.D., Byzalov, D., Fang, S., Jin, B. Operating asymmetries and non-linear spline correction in discretionary ac-crual models. Review of Quantitative Finance and Accounting. 2020. N 54(3), P. 803-850. https://doi.org/10.1007/s11156-019-00808-5

4. Cui, Z., Kirkby, J.L., Nguyen, D. Nonparametric Density Estimation by B-Spline Duality. Econometric Theory. 2020. N 36(2),
P. 250-291. DOI: https://doi.org/10.1017/S0266466619000112
5. Weiwei Qi, Bin Shen, Linhong Wang. "Model of Driver’s Eye Movement and ECG Index under Tunnel Environment Based on Spatiotemporal Data". Journal of Advanced Transportation. 2020. https://doi.org/10.1155/2020/5215479
6. Huang, S.-F., Guo, M., Chen, M.-R. Stock market trend pre-diction using a functional time series approach. Quantitative Fi-nance. 2020. N 20(1), P. 69-79
7. Gülüm, M., Yesilyurt, M.K., Bilgin, A. The performance assessment of cubic spline interpolation and response surface methodology in the mathematical modeling to optimize biodiesel production from waste cooking oil. Fuel. 2019. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.115778
8. Keller, W., Borkowski, A. Thin plate spline interpolation. Journal of Geodesy. 2019. N 93(9), P. 1251-1269. https://doi.org/10.1007/s00190-019-01240-2
9. Ilyasov, R.H. "Latent" correlations of flows in economics: spline analysis. Proceedings of the St. Petersburg State University of Economics. 2021. N 1(127). P. 35-41. (in Russian).
10. Yu J., Shi X., Guo D., Yang L. Economic policy uncertainty (EPU) and firm carbon emissions: Evidence using a China pro-vincial EPU index. Energy Economics. 2021. N 94(105071). https://doi.org/10.1016/j.eneco.2020.105071
11. Edwards, J.R., Parry, M.E. On the Use of Spline Regres-sion in the Study of Congruence in Organizational Research. Or-ganizational Research Methods. 2018. N 21(1). P. 68-110. https://doi.org/10.1177/1094428117715067
12. Gao, G., Meng, S. Stochastic claims reserving via a Bayesian spline model with random loss ratio effects. ASTIN Bulletin. 2018. N 48(1), P. 55-88. DOI:
13. Hill, R.J., Scholz, M. Can Geospatial Data Improve House Price Indexes? A Hedonic Imputation Approach with Splines. Review of Income and Wealth. 2018. N 64(4), P. 737-756. https://doi.org/10.1111/roiw.12303
14. Kılıç Depren, S., Kartal, M.T. Prediction on the volume of non-performing loans in Turkey using multivariate adaptive re-gression splines approach. International Journal of Finance and Economics. 2021. N 26(4). P. 6395-6405. https://doi.org/10.1002/ijfe.2126
15. Lars Kirkby, J., Deng, S.-J. Swing option pricing by dy-namic programming with b-spline density projection. Internation-al Journal of Theoretical and Applied Finance. 2019. N 22(8). https://doi.org/10.1142/S0219024919500389
16. Rich, J. A spline function class suitable for demand models. Econometrics and Statistics. 2020. N 14. P. 24-37. https://doi.org/10.1016/j.ecosta.2018.02.002
17. Richards, S.J. A Hermite-spline model of post-retirement mortality. Scandinavian Actuarial Journal. 2020. N 2020(2). P. 110-127. https://doi.org/10.1080/03461238.2019.1642239
18. Razzaq, A., Sharif, A., Najmi, A., Tseng, M.-L., Lim, M.K. Dynamic and causality interrelationships from municipal solid waste recycling to economic growth, carbon emissions and energy efficiency using a novel bootstrapping autoregressive dis-tributed lag. Resources, Conservation and Recycling. 2021. N 166(105372).
19. Sarfraz, M., Mohsin, M., Naseem, S. et al. Modeling the relationship between carbon emissions and environmental sustain-ability during COVID-19: a new evidence from asymmetric ARDL cointegration approach. Environ Dev Sustain. 2021. N 23. P. 16208–16226. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01324-0
20. Xu, L., Fan, M., Yang, L., Shao, S. Heterogeneous green innovations and carbon emission performance: Evidence at Chi-na's city level.Energy Economics. 2021. N 99(105269). https://doi.org/10.1016/j.eneco.2021.105269
Опубликован
2022-07-06
Как цитировать
Хизраилевич, И. (2022). ВЫБРОСЫ УГЛЕКИСЛОГО ГАЗА В МИРЕ: СПЛАЙН-АНАЛИЗ ТЕНДЕНЦИЙ. Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение, 70(2), 55-61. извлечено от http://snt.isuct.ru/article/view/4575
Раздел
Инженерно-технически науки, машиностроение и технологии