【摘 要】
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考虑到气候变化及其经济影响的巨大不确定性,贝叶斯方法把参数看作随机变量,可以提高预测的精度.本文假设气候变化分别服从瘦尾指数分布和厚尾帕累托分布,选择伽玛分布为先验
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目“空间极值模型的贝叶斯推断及其在气候变化政策中的应用研究”(41301421)的阶段性成果;国家社会科学基金青年项目(10CJL032);教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(11JZD018)资助
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考虑到气候变化及其经济影响的巨大不确定性,贝叶斯方法把参数看作随机变量,可以提高预测的精度.本文假设气候变化分别服从瘦尾指数分布和厚尾帕累托分布,选择伽玛分布为先验分布,并给出了气候变化的贝叶斯预测预报分布.此外,选择有界的CRRA效用函数,推导了气候变化的后验期望边际效用函数,研究发现,不论气候变化服从厚尾分布还是瘦尾分布,后验期望边际效用都是有界的,因此本文建议采取渐进式减排行动的“气候政策斜坡”.最后,通过模拟分析发现,当样本容量比较大时,先验分布的选择对贝叶斯后验边际效用函数的影响比较小,随着样本
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