Expected utility and catastrophic risk in a stochastic economy–climate model
随机经济—气候模型中的期望效用与灾难性风险AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：研究对象是随机经济—气候模型的动态数值求解，摘要未提供所列时间序列、结构估计或金融尾部风险方向的直接依据。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
随机经济—气候模型中的期望效用与灾难性风险
- 研究问题
- 当未来气候变化及其经济损害存在轻尾或重尾不确定性时，社会规划者的偏好如何影响有限期经济—气候模型的结果？
- 方法与思路
- 作者在确定性 DICE 中引入可能重尾的随机性，并开发基于回归的数值方法，求解允许一般效用函数的有限期动态模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出适用于一类经济—气候模型的数值求解方法；SDICE* 应用显示不确定性的影响可能较大，并依赖其性质与规划者偏好。
- 阅读关注点
- 应核对随机气候与损害机制、重尾下期望效用的存在性、回归近似与数值误差，以及结果对尾部设定和偏好的敏感性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 RePEc 出版社摘要。摘要未说明具体分布、参数、求解误差或影响数值；灾难性气候风险不能直接等同金融系统性风险。
原文摘要
We analyze a stochastic dynamic finite-horizon economic model with climate change, in which the social planner faces uncertainty about future climate change and its economic damages. Our model (SDICE*) incorporates, possibly heavy-tailed, stochasticity in Nordhaus’ deterministic DICE model. We develop a regression-based numerical method for solving a general class of dynamic finite-horizon economy–climate models with potentially heavy-tailed uncertainty and general utility functions. We then apply this method to SDICE* and examine the effects of light- and heavy-tailed uncertainty. The results indicate that the effects can be substantial, depending on the nature and extent of the uncertainty and the social planner’s preferences.