Simulação Robusta de Políticas de Aquecimento Global Usando o Modelo DICE

Modelos de avaliação integrada que combinam características de geofísica e economia são frequentemente utilizados para avaliar e comparar políticas de aquecimento global. Como normalmente existem profundas incertezas nesses modelos, uma abordagem de simulação é frequentemente utilizada. Essa abordagem requer a distribuição dos parâmetros incertos claramente especificada. No entanto, isso é tipicamente impossível porque geralmente existe uma quantidade significativa de ambiguidade (por exemplo, erro de estimação) na especificação da distribuição. Neste artigo, adotamos a amplamente utilizada distribuição normal multivariada para modelar os parâmetros incertos. No entanto, supomos que o vetor médio e a matriz de covariância da distribuição estão dentro de alguns conjuntos de ambiguidade. Em seguida, mostramos como encontrar o desempenho de pior caso de uma dada política para todas as distribuições restritas pelos conjuntos de ambiguidade. Esse desempenho de pior caso fornece uma avaliação robusta da política. Testamos nosso algoritmo em um famoso modelo integrado de mudança climática, conhecido como Modelo Integrado Dinâmico do Clima e Economia (modelo DICE). Descobrimos que o modelo DICE é sensível às médias e covariâncias dos parâmetros. Além disso, descobrimos que, com base no modelo DICE, políticas ambientais moderadamente rigorosas superam robustamente a política sem controles e as famosas políticas agressivas propostas por Stern e Gore. Este artigo foi aceito por Dimitris Bertsimas, otimização.