本文提供了有关能源创新,环境政策和石油价格之间关系的证据。在1990 - 2013年期间,由19个经合组织国家组成的面板,我们测试了环境政策的严格性如何影响能源专利的强度,同时控制着石油价格和其他国家 /地区级变量的影响。我们发现,与单个国家的措施相比,政策严格的总体严格程度更大。此外,讨论了最近的能源专利降低,尤其是鉴于油价急剧下跌。在这方面,引入了一些政策注意事项。
在2020年,EBITDA的能源下降最多(42.7%)(最有可能是由于去年石油价格急剧下降)和工业公司(33.8%)。这反过来确保了净债务比率急剧恶化,鉴于该净债务飙升。工业比率的上升逆转了2009年以来的改善。由于当年石油价格下跌,该石油行业在2020年的收入下降,可能导致整体能源部门的净净至欧比塔减少。石油还面临着由于气候变化和全世界范围从化石燃料过渡的努力而面临的长期增长挑战。大流行还遏制了公司支付其债务利息的能力。利息覆盖率,利息和税收之前的收益比(EBIT)与利息费用的比率下降了
气候政策不确定性(CPU)被定义为即将到来的关于气候变化的法律和政策的非命令性,可能会通过多种机制影响原油价格。首先,CPU会影响原油供应和DE MADE,从而影响了其在全球市场的价格(Guo等,2022)。第二,关于未来气候含义的不确定性会影响与能源相关的投资决策。如果公司担心由于潜在的气候法规而对未来对石油的需求,则可能会适当地改变其服装计划。因此,石油价格可能会波动。的确,更严格的气候法规可能会增加资本成本,从而减少对受影响公司的投资(Bogmans等人,2023年)。应用基于VAR的结构场景,Boer等。(2022)证明,供应端气候政策可能会提高油价。第三,市场参与者对未来气候政策的看法可能会达到统计的石油价格。如果投资者和交易者期望更严格的统计数据,那么在正式采用这些措施之前,石油价格甚至可能上涨。第四,气候政策经常寻求最大程度地减少对化石燃料(例如原油)的依赖,而倾向于绿色的能源。对将要采用的确切政策的怀疑可能会导致对未来石油消费的歧义。这种不确定性会影响Mar
随着时间的流逝而变得越来越少。虽然自2014年以来石油价格的降低降低了能源领域的名义GDP贡献,但其他部门的活动增加也导致了较少集中且多元化的省级经济。在艾伯塔省的名义GDP中采矿,采石,石油和天然气提取的份额从2008年的32%下降到2019年的19%,而GDP在同一时期增长了19%。结果,HHI从2008年的0.138降低到2019年的0.085,支持非能扇区活动的增加。在2020年,由于199日大流行对石油价格和需求的重大影响,艾伯塔省的HHI进一步失败了。
表 5:2023-24 年度能源费用计算 详情 单位 2023-24 财年 辅助消耗 % 9.50% 总站热率 kCal/kWh 2500 煤炭 GCV kCal/kg 2865.76 石油 GCV(LDO) kCal/ltr 10000.00 石油 GCV(HFO) kCal/ltr 10000.00 特定煤炭消耗 kg/kWh 0.86 特定石油消耗-LDO ml/kWh 0.35 特定石油消耗-HFO ml/kWh 3.15 煤炭价格 Rs./MT 1622.39 二次石油价格-LDO Rs./kL 80561.66 二次石油价格-HFO Rs./kL 61885.46 每千瓦时变动费用(基准值)派萨/千瓦时 178.86
摘要:本文重点介绍了撒哈拉以南非洲六个低收入油价国家的石油价格和经济增长的动态。这些国家是埃塞俄比亚,冈比亚,利比里亚,莫桑比克,塞内加尔和坦桑尼亚。该研究探讨了各个国家的能源以及石油价格对经济增长的影响。研究发现,撒哈拉以南非洲的低收入国家主要依靠生物燃料来源用于能源,而石油主要用于运输和服务部门。因此,尽管由于其能源组合的结构,油价对低收入国家经济的影响可能并不大,但生物燃料对气候变化产生不利影响。然而,这项研究中检查的国家的石油需求增加了,利比里亚等国家的收入约为石油进口和埃塞俄比亚的总进口石油产品进口量,从2017年到2018年增加了约10%。因此,低收入国家的决策者应关注能源效率政策,这有可能提高经济增长和可持续发展。
本文研究了Covid-19-19对全球经济的影响。这项研究采用了一种分析方法,回顾了最新文献Covid-19的全球统计,石油价格,政策回应和股票市场。发现Covid-19已蔓延到200多个国家,经济成本可能比健康效应更长。爆发导致石油价格造成了前所未有的崩溃,摧毁了依赖石油的国家的经济。COVID-19的冲击的影响可能小于采取的极端措施对散布的影响,例如隔离,锁定,旅行和运动限制。该研究建议所有国家采取协调行动,以削减医疗方案,以减少对生产力领域的财政响应,以实现生产力领域,以实施经济体的快速踢球开始。这将需要对消费者进行更多的姑息措施,并向企业纾困
我们的主要模型是世界石油市场的最先进的5变量结构VAR模型,它通过拆卸供应决定因素而不是集体建模供应冲击,从而允许世界石油市场的供应方面分解。该模型的唯一识别方案取决于两国构造的石油供应指数的可用性,该指数允许将石油价格确定的供应决定因素沿其组成部分驱动和投机需求驱动的供应冲击,从而由地缘政治发作明确驱动(即外源驱动的)以及由石油生产商的输出决策明确产生的(即内源驱动)。最近已经表明,这种区别至关重要,因为石油供应冲击与石油价格的相对重要性大大不同,具体取决于供应冲击的基本性质。此外,世界石油市场的这种结构性VAR框架具有卓越的预测性能,促进了对预测基础动态的强大经济解释,并可以对场景和影响分析进行严格的评估。
图表目录 图 1 石油产量 – 百万桶/天.................... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 图 5 政府债务存量 – 占 GDP 的百分比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... . . . . 9 图 B2.2 …与平均水平相比各地区存在差异 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... .13 图 16 财政盈亏平衡石油价格 – 每桶美元..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................20 图 17 石油的外部盈亏平衡价格——美元/桶..........................................................................................................................................................................................20