DICE模型R语言代码详解

   随着温室气体排放量的增大和温室效应的增强,全球气候变化问题受到日益的关注。我国政府庄严承诺在2030和2060年分别达到“碳达峰”和“碳中和”,因此气候变化和碳排放已经成为科研人员重点关心的问题之一。气候变化问题不仅仅是科学的问题,同时也是经济问题。为了综合评估气候变化及其带来的经济影响,很多经济-气候的综合模型被开发出来;其中2018年诺贝尔经济学奖得主W.D.Nordhaus开发的DICE型是运用最广泛的综合模型之一。DICE和RICE模型虽然代码量不多,但涉及经济学与气候变化,原理较为复杂。

随着温室气体排放量的增大和温室效应的增强,全球气候变化问题受到日益的关注。我国政府庄严承诺在2030和2060年分别达到“碳达峰”和“碳中和”,因此气候变化和碳排放已经成为科研人员重点关心的问题之一。气候变化问题不仅仅是科学的问题,同时也是经济问题。为了综合评估气候变化及其带来的经济影响,很多经济-气候的综合模型被开发出来;其中2018年诺贝尔经济学奖得主W.D.Nordhaus开发的DICE型是运用最广泛的综合模型之一。DICE和RICE模型虽然代码量不多,但涉及经济学与气候变化,原理较为复杂。帮助气候、环境及生态领域的学者使用DICE模型。

特色:
1、原理深入浅出的讲解;
2、技巧方法讲解,提供所有案例数据及代码;
3、与项目案例相结合讲解实现方法,对接实际工作应用 ;
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑。

专题一:DICE模型的原理与推导
1.经济学相关概念的回顾
2.气候变化问题
3.DICE模型的经济学部分
4.DICE模型的气候相关部分
5.DICE模型的目标函数与经济约束
6.DICE模型使用的地球物理方程

专题二:碳循环与气候变化
1.能源市场上的均衡
2.生产函数及其校准
3.碳供给的影响
4.碳循环与其它辐射强迫
5.气候变化影响评估

专题三:政策评估
1.Baseline策略
2.最优政策
3.稳定全球排放情况下的影响
4.保持气候稳定允许的政策

专题四:不确定性分析与代码分析
1.模型方程总结与回顾
2.全局敏感性方法与敏感参数选择
3.参数不确定性的影响
4.DICE模型的求解方法
5.DICE模型R语言代码详解

内容: 这个合成医疗保健数据集的创建是为了作为数据科学、机器学习和数据分析爱好者的宝贵资源。 灵感: 医疗保健数据通常很敏感,并受隐私法规的约束,因此难以访问以进行学习和实验。为了解决这一差距,我利用 Python 的 Faker 库生成了一个数据集,该数据集反映了医疗保健记录中常见的结构和属性。通过提供这些合成数据,我希望促进医疗保健分析领域的创新、学习和知识共享。 表格信息: 每列都提供有关患者、其入院情况和提供的医疗保健服务的特定信息,使此数据集适用于医疗保健领域的各种数据分析和建模任务。以下是数据集中每一列的简要说明 - 名字:此列表示与医疗保健记录关联的患者的姓名。 年龄:患者入院时的年龄,以年表示。 性:指示患者的性别,“男性”或“女性”。 血型:患者的血型,可以是常见的血型之一(例如,“A+”、“O-”等)。 医疗状况:此列指定了与患者相关的主要医疗状况或诊断,例如“糖尿病”、“高血压”、“哮喘”等。 入学日期:患者入住医疗机构的日期。 医生:在患者入院期间负责护理的医生的姓名。 医院:标识患者收治的医疗机构或医院。 保险提供商:此列指示患者的保险提供商,可以是多个选项之一,包括“Aetna”、“Blue Cross”、“Cigna”、“UnitedHealthcare”和“Medicare”。 账单金额:患者在入院期间为他们的医疗保健服务开具的账单金额。这表示为浮点数。 房间号:患者入院期间入住的房间号。 入场类型:指定入院类型,可以是“紧急”、“选择性”或“紧急”,以反映入院的情况。 出院日期:患者从医疗机构出院的日期,基于入院日期和实际范围内的随机天数。 药物:确定患者在入院期间开具或服用的药物。例子包括“阿司匹林”、“布洛芬”、“青霉素”、“扑热息痛”和“立普妥”。
Dice模型是一种常用的经济学模型,可以用来解释不同变量之间的相互作用和影响。R语言是一种非常流行的开源编程语言,适合进行数据分析和可视化。在使用Dice模型时,可以使用R语言来编写相关的代码,实现数学模型的计算和绘图。 以下是基于R语言Dice模型代码示例: 首先需要导入相关的包和数据,例如: ``` library(ggplot2) library(readr) df <- read_csv("data.csv") ``` 其中,数据可以采用csv格式,通过read_csv函数将数据导入到R语言中。 然后可以定义Dice模型的参数和函数,例如: ``` savings_rate <- 0.2 labor_growth <- 0.02 capital_share <- 0.3 elasticity <- 0.5 production_function <- function(labor, capital) { labor^elasticity * capital^(1-elasticity) } climate_damage_function <- function(temperature) { if (temperature < 2) { 0 } else { (temperature - 2)^2 } } utility_function <- function(consumption, population) { consumption * (1 - 1 / (1 + population_growth_rate))^(time_discount_rate) } ``` 在这里,定义了一些常量和函数,例如储蓄率、劳动力增长率、资本份额、弹性系数、生产函数、气候损害函数和效用函数等。 接着可以编写Dice模型的主函数,例如: ``` dice_model <- function(carbon_emissions, temperature_increase) { global_output <- production_function(global_labor, global_capital) global_population <- global_population * (1 + population_growth_rate) per_capita_output <- global_output / global_population total_production <- per_capita_output * global_population_scale consumption <- total_production - carbon_emissions total_utility <- utility_function(consumption, global_population_scale) climate_damage <- climate_damage_function(temperature_increase) net_benefit <- total_utility - social_cost_of_carbon * carbon_emissions - climate_damage return(net_benefit) } ``` 其中,输入量是碳排放量和温度增长量,输出量是净收益。主函数中还会用到前面定义的各种参数和函数。 最后,可以通过绘图展示Dice模型的计算结果,例如: ``` carbon_emissions <- seq(0, 100, 0.5) temperature_increase <- seq(0, 10, 0.1) net_benefit_matrix <- outer(carbon_emissions, temperature_increase, dice_model) ggplot(melt(net_benefit_matrix), aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) + geom_raster() + scale_fill_gradientn(colors = c("white", "yellow", "orange", "red"), limits = c(-1000, 4000), breaks = seq(-1000, 4000, 1000), name = "Net benefit") + labs(x = "Carbon emissions", y = "Temperature increase") + theme_classic() ``` 这段代码可以绘制一个热力图,展示碳排放量和温度增长量对净收益的影响。通过这个图可以更直观地理解Dice模型的计算结果。 总之,基于R语言Dice模型代码可以非常方便地实现数学模型的计算和可视化,使得经济学研究更加方便和高效。
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