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<div class="csl-entry">Löw, M. F. (2018). <i>Econometric modelling of carbon dioxide emissions</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2018.46088</div>
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dc.identifier.uri
https://doi.org/10.34726/hss.2018.46088
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/8336
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dc.description
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
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dc.description.abstract
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Beziehung zwischen Pro-Kopf-CO2-Emissionen und Pro-Kopf-Bruttoinlandsprodukt zu modellieren und die Environmental Kuznets Curve (EKC)-Hypothese, welche eine spezielle Form dieser Abhängigkeit beschreibt, zu überprüfen. Dazu wird ein sogenanntes ARDL (autoregressive distributed lag) Modell verwendet und mit Hilfe des Bounds-Tests von Pesaran et al. [2001] getestet, ob zwischen den CO2-Emissionen und dem Bruttoinlandsprodukt sowie anderen ökonomischen Indikatoren eine Kointegrationsbeziehung besteht. Mit dieser Kointegrationsbeziehung können aussagekräftig langfristige Entwicklungen geschätzt und Szenarienprognosen und Impulsantworten berechnet werden. Die Auswahl der zusätzlichen erklärenden Variablen, die das jeweilige Modell eines Landes erweitern, erfolgt mittels eines Tests auf Granger-Kausalität. Zur Auswahl stehen ökonomische, demografische, sowie Energie- und Umweltvariablen. Die untersuchten Länder stellen einen möglichst diversen Querschnitt dar, welcher unter Berücksichtigung von ökonomischen, demografischen und geografischen Gesichtspunkten erstellt wurde. Ein weiterer wichtiger Punkt ist die ausführliche Vorabprüfung des verwendeten Datensatzes, einerseits mit Unit-Root-Tests, andererseits mit Kointegrationstests. Weiters werden nur jene Länder genauer untersucht, bei denen eine korrekte "cointegrating polynomial regression" (CPR)-Beziehung festgestellt werden kann. Die oben angesprochene EKC-Hypothese kann für etwa die Hälfte der untersuchten Länder bestätigt werden.
de
dc.description.abstract
The goal of this thesis is to model the relation between CO2 emissions per capita and GDP per capita and to test the Environmental Kuznets Curve (EKC)-Hypothesis, which describes a particular shape of that dependence. The model used for this purpose is an autoregressive distributed lag (ARDL) models and the Bounds test, proposed by Pesaran et al. [2001] is used to test whether there exists a cointegration relationship between the CO2 emissions and GDP and eventually additional explanatory variables. With this cointegrating relationship meaningful long-run developments can be estimated and scenario forecasts and impulse response functions can be estimated. The selection of the additional variables entering the model is based on tests for Granger Causality. The countries involved are a heterogeneous set, as diverse as possible, constructed using economic, demographic, and geographical points of view. One further important point is a precise pretesting of the used data, using unit root and cointegration tests. Moreover only countries, which do have a correct specified cointegrating polynomial regression (CPR)-relationship enter the model. The EKC-Hypothesis can be verified by about half of the analyzed countries.
en
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.rights.uri
http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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dc.subject
Cuznet Kurven
de
dc.subject
Kointegration
de
dc.subject
Granger Kausalität
de
dc.subject
environmental Cuznets curves
en
dc.subject
cointegration
en
dc.subject
Granger causality
en
dc.title
Econometric modelling of carbon dioxide emissions
en
dc.title.alternative
Ökonometrische Modellierung der Kohlendioxid Emissionen
de
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.rights.license
In Copyright
en
dc.rights.license
Urheberrechtsschutz
de
dc.identifier.doi
10.34726/hss.2018.46088
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dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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dc.rights.holder
Moritz Florian Löw
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dc.publisher.place
Wien
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tuw.version
vor
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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dc.identifier.libraryid
AC14547717
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dc.description.numberOfPages
82
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dc.identifier.urn
urn:nbn:at:at-ubtuw:1-107878
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dc.thesistype
Diplomarbeit
de
dc.thesistype
Diploma Thesis
en
dc.rights.identifier
In Copyright
en
dc.rights.identifier
Urheberrechtsschutz
de
tuw.advisor.staffStatus
staff
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item.fulltext
with Fulltext
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item.cerifentitytype
Publications
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item.mimetype
application/pdf
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http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
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item.languageiso639-1
en
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item.openaccessfulltext
Open Access
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item.openairetype
master thesis
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open
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crisitem.author.dept
E105 - Institut für Stochastik und Wirtschaftsmathematik