美国州级二氧化碳排放的高频密度即时预测
计量经济学
2025-01-08 v1
摘要
准确跟踪人为二氧化碳（CO2）排放对于制定气候政策和实现全球脱碳目标至关重要。然而，能源消耗和排放数据每年发布一次且存在显著的发布滞后，阻碍了及时决策。本文引入了一个面板即时预测框架，以对美国（U.S.）州级人均能源消耗和 CO2 排放的增长率产生更高频的预测。我们的方法采用面板混频数据采样（MIDAS）模型来预测人均能源消耗增长，将季度个人收入、月度电力消耗和每周经济状况指数作为预测变量。使用面板分位数回归方法估计了将人均 CO2 排放增长与能源消耗即时预测联系起来的桥接方程。一项模拟实时数据发布日历的伪样本外研究（2009-2018年）证实了我们的即时预测相对于历史基准具有更高的准确性。我们的结果表明，通过利用更高频指标的可用性，我们不仅提高了人均能源消耗增长的预测准确性，而且还提供了对 CO2 排放增长分布更可靠的估计。
引用
@article{arxiv.2501.03380,
title = {High-frequency Density Nowcasts of U.S. State-Level Carbon Dioxide Emissions},
author = {Ignacio Garrón and Andrey Ramos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03380},
year = {2025}
}