In this study, the effect on the economy-energy-environment gap among regions of reducing GHGs is analyzed under various scenarios, using a multiregional dynamic CGE model. Regions in Korea are classified as six metropolitan areas. Scenarios are set in three cases such as self-regulatory measures, carbon tax and emissions trading scheme. The reduction target under each scenario is again classified according to volume basis and intensity basis. In results, self-regulation is shown to deepen the economic divide mostly, followed by a carbon tax, emissions trading scheme in order. This result could be interpreted such that a system based on market incentives gives less effect on the gap among regions. However, market incentives based system is expected to take time to build. Thus in implementing policies to increase short-term effects of the reduction targets, complementary policies are needed to reduce the regional devide.
This study evaluates a novel scheme to trade sulfur dioxide emission permits subject to non-uniform rates. These rates are based on generators' marginal costs of compliance with environmental policy in a hypothesized least social-cost solution. This scheme is compared against the existing trading program used by the U.S. Environmental Protection Agency, featuring permits tradable one for one. Both policies are modeled to yield identical aggregate emissions. A numerical partial-equilibrium model of the U.S. energy industry is used to infer sulfur dioxide concentrations and health damages, as well as producer and consumer surplus, under the two policies. Regional pollution levels are found to vary across the two policies significantly. The system of exchange rates is estimated to outperform the uniform-trading scheme by $2.2 billion in industry profits and $2.1 billion in health damages, but to reduce consumer surplus by $6.7 billion. Paradoxically, exchange rates are thus estimated to lower total welfare by $2.5 billion. This is due to conceptual mechanism-design problems, as well as empirical issues.
Participants can use the allowances and offsets for implementing the compliance in the Emissions Trading Scheme(ETS). There are alternative commodities which are different prices it gives the opportunities to reduce the compliance costs and get the arbitrage. This study analyzes the price driver of spread which is the difference between EUA and sCER using AR-GARCH model, EUA and CER during the Phase 2 in EU ETS. The results show that there are common elements which impacts the EUA and sCER and also different elements between them. EUA and sCER get the effects from energy price and economic criteria such as coal price and financial crisis as common elements. However them get the effects from electric price, policy criteria such as restricted CERs and difference price between EUA and ERU price as different elements. The results shows that spread will be widen if energy price increase, especially oil and electric price give more impacts the spreads. This study has the means that it explains the reason why the spreads will broaden sharply in 2012. And it also suggests the price driver of spread during the whole period of Phase 2. In addition, this study shows that political aspects maybe become the main criteria of price change with structural elements shch as energy price in Korea ETS which starts in 2015.
As observed and experienced in EU ETS, allowance price volatility is one of major concerns in decision making process for $CO_2$ abatement investment. The problem of linearly non-separable profits functions could emerge when one power company holds several power plants with different technology specifications. Under this circumstance, conventional analytical solution for investment option is no longer available, thereby calling for the development of numerical analysis. This paper attempts to develop a Monte-Carlo least squares model to analyze investment options for power companies under emission trading scheme regulations. Stochastic allowance price is considered, and simulation is performed to verify model performance.
With the e-business paradigm emerging, the website became a critical resource for most corporations. However, the amount of value creation through internet is still in question. This paper shows the result of an exploratory study on website assessment, following the tradition of Technology Acceptance Model (TAM). We viewed the intended usage as the value of the website and added such factors as playfulness, commitment, system quality, and information security as external variables of the model. Website types, visiting purposes, and the user system quality were included as moderators. The website value could differ depending on website types, purposes of the use and system quality. In the case of internet shopping malls, playfulness, compatibility, website quality were identified as key influencers, while for stock trading users, however, commitment and security factors are more important. In terms of user purposes, information search requires both the compatibility and the website quality. Also the website quality was strongly affected by the user system quality. In other words, any investment of upgrading the website system quality can be meaningless unless the user system quality is improved as well. For each variable considered, empirical results are discussed and practical implications are provided.
This study empirically analyzes the effects of international oil prices on domestic stock market volatility. The data used for the analysis are 10-minute high-frequency data of the KOSPI index and WTI futures price from January 2, 2015, to July 30, 2021. For using the high-frequency data, a heterogeneous autoregression (HAR) model is employed. The analysis model utilizes the advantages of high frequency data to observe the impact of international oil prices through realized volatility, realized skewness, and kurtosis as well as oil price return. In the estimation, the Box-Cox transformation is applied in consideration of the distribution of realized volatility with high skewness. As a result, it finds that the daily return fluctuation of the WTI price has a statistically significant positive (+) effect on the volatility of the KOSPI return. However, the volatility, skewness, and kurtosis of the WTI return do not appear to affect the volatility of the KOSPI return. This result is believed to be because the volatility of the KOSPI return reflects the daily change in the WTI return, but does not reflect the intraday trading behavior of investors.
Germany has carried out its environment friendly energy policy to prevent $CO_2$ emission that affects directly to the global warming phenomenon. Based on this direction, it has performed a sustainable development strategy through the R & D activities in environment and energy technologies. Accordingly, the core elements of German energy and sustainable development policies are renewable energy, ecological energy tax, and emission trading system. In particular, Germany has supported to develop renewable energy resources that prevents from consuming fossil energy resources. At the same time, it has set the ecological energy tax and initiated the emission trading system in order to support the renewable energy policy continuously. This paper analyze whether or not it is possible to generate an economic growth and a sustainable development while using renewable energy resources based on the renewable energy policy that minimize the negative effects on the environment. For that, the paper adopts Germany as a model country. In fact, it is possible to achieve the economic growth and the sustainable development if a nation can substitute increasing energy consumption for the economic growth to renewable energy resources that does not affect to the environment negatively. This model is the German energy policy and sustainable development strategy, and it is the purpose of the paper to prove it logically.
Due to the widespread availability of the internet, large-scale and dynamic distributed projects in industry are becoming popular. We present a distributed, collaborative, and adaptive control approach for decentralized multiple projects, which is one of representative project environments in modern e-enterprises. In this paper we deal with short term scheduling and rescheduling of resources, which are shared by multiple projects. We in specific, address the dynamic nature of the situation. We model this as a dynamic economy, where the multiple local markets are established and cleared over time trading resource time slots(goods). Local markets are modeled using a combinatorial auction mechanism. Due to the dynamic and distributed nature of economy, through our approach we can achieve higher levels of flexibility, scalability and adaptability.
This study aims at understanding the characteristics of global economic models, which are widely used for climate change policy analysis. A literature review study was conducted in order to derive general features of top-down models such as CGE and bottom-up/hybrid models such as GTEM. Furthermore, a structural analysis was carried out by applying parameter and structural components from other models to a particular model to observe the potential differences in outcomes. Literature review shows that bottom-up or hybrid models generally have higher level of reduction potentials than top-down models in the long run. This contradicts the conclusion presented by IPCC, and raises the need for more rigorous investigation through structural analysis. Structural analysis of EPPA model indicates that the structural component of the energy sector in a particular model is the most influential factor in predicting baseline emissions and reduction potentials. This includes the structure among energy, capital, and labor inputs, and the substitution elasticities within the energy bundle. Technology bundle can establish the conclusions from literature review, and change in Armington elasticities do not significantly affect the outcome in aggregate.
This paper investigates the relationship between the oil price and the major petroleum products prices at the trading hubs such as Singapore, North West Europe and the US New York Harbor. We focus on the lead-lag relationship between the weekly petroleum prices from 2009 to 2016 based on the vector error correction model. We find that the oil price leads the prices of petroleum products in the long term, while there is bidirectional causality in the short term. On the other hand, prices of petroleum products in regions with high import dependency, such as Europe gas oil and jet fuel price, are exogenous in the long term. We also present evidence that prices of petroleum products in region with a large global-market share lead prices in other regions. However, if the region is in an over-production situation and low industry concentration, it may lose its price leadership due to intense competition. The result in this study can provide a useful information to petroleum refining companies in forecasting fluctuations of product price, and hence in planning their regional arbitrage trading activities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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