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详细观察气候过渡风险数据
我们观察到ISS TVAR属性与相应的MSCI TVAR之间存在负相关。这两个属性是从15个MSCI TVAR中选择的，原因有两个。首先，NGFS是最广泛接受的IAM之一。其次，所选的MSCI属性具有与ISS属性相同的目标温度。由于两个供应商的异质方向，预计会产生负相关。虽然ISS TVAR为过渡风险较低的公司提供了较小的价值，但MSCI提供了更大的价值。因此，对立方向在分析中导致负相关。根据图3，更深入地看一下幅度，保持目标温度的恒定，两个数据供应商之间存在中等相关性，这表明两个供应商中的TVAR属性显示出中等的共同体趋势。由于两个供应商应用了不同的IAM，相互作用的中等但不强的模式并不奇怪。
气候对自然资本的影响：碳社会成本的后果
1请注意，计算SCC - 基金和页面的其他主要IAM不包括增长模型。的人口和人均GDP生长是外源指定的。2 Cobb-Douglas的生产功能施加了替代的恒定弹性等于一个。然而，替换弹性的接近零，生产因素之间的替代性就越少。选择此参数以及由于其数学障碍性而在经济学中被广泛使用的假设，但这是一种特定的建模选择，可以进行更广泛的研究。
冲突 - 带有碳存储和收获的气候响应性土地分配模型
摘要。带有碳存储和收获（冲突）的气候响应性土地分配模型是一种全球生物物理土地使用模型，可以嵌入到整体评估模型（IAMS）中。冲突代表着蔬菜的生长，陆地碳库存以及农业和林业的生产，用于改变气候下的不同土地用途。将冲突与IAM联系起来将允许在全球气候政策分析中考虑陆地碳库存，农业和林业。所有陆地生态系统及其碳动态均以粗分辨率进行全面描述。特别强调代表世界森林。植被生长，土壤碳储备，农业产量和自然干扰频率对气候状况的变化反应，从而模仿动态的全球植被模型LPJ-Guess。土地分为10个生物群体，其中有六个土地使用类别（包括森林和农业类别）。次生森林是年龄结构化的。森林收获的时机会影响森林的库存，因此，可以通过森林管理来增加每个森林区域的碳存储。除了森林森林外，冲突还包括主要的生态系统，农田和牧场。全面包含所有土地使用类别及其主要功能，允许代表全球土地利用竞争。在本文中，我们介绍，校准和验证模型；证明其使用；并讨论如何将其集成到IAMS中。
生成人工智能（Gen AI）用法策略
•信息资产经理（IAMS）：负责对Genai系统的正确购买和管理，包括确保监视，审计和准确性措施。•Digital＆ICT：负责评估任何Genai软件或系统，以确保它们在使用前符合理事会的技术和信息安全标准。•信息管理服务（IMS）：负责提供有关Genai系统和软件中个人和特殊类别数据的建议。9。治理9.1在访问新版本的Genai技术之前，用户（例如项目负责人，专员，dict）必须首先通知理事会的信息治理团队，其意图，使用的理由以及预期的信息是输入的，以及生成的输出和内容的分配。用户还应注意：•个人和/或特殊类别数据只能与genai一起使用
增强气候应力测试的场景
1。引言全世界的几位中央银行和财务主管都在评估其监督下的银行和金融机构的气候风险。根据其监管目的，这些练习可能以不同的名称进行，例如“气候压力测试”或“气候场景分析”，但它们具有类似的挑战和解决方案。中央银行和财务主管通常会根据中央银行网络和金融系统的金融系统（NGFS）与一群气候科学家和经济学家的绿色金融体系（NGFS）共同开发的气候场景进行这些评估。这些方案是使用称为“基于过程的集成评估模型”的一类模型生成的（Weyant，2017年），在这里称为“ IAMS”。1 NGFS方案已被公共金融机构和中央银行使用（例如欧洲中央银行[ECB]；参见Alogoskoufis等，2021）以及私人金融机构（例如银行和保险公司）在其内部气候压力测试练习中。
扩大运营储备和能源的参与
本报告旨在通过以下方式解决该计划的第一个目标：1) 详细说明能源和运营储备 1 (OR) 市场的参与要求；2) 确定这些参与要求与不同技术和资源类型目前如何参与 IESO 管理的市场 (IAM) 之间的不一致之处；3) 确定哪些要求属于 IESO 有权更改的范围。本报告为当前和潜在市场参与者了解参与 IESO 能源和 OR 市场的要求以及不同技术类型如何参与当前市场框架奠定了基础。参与要求与各自技术参与框架之间的不一致之处将用于了解未来市场发展的潜在领域，以实现进一步参与。增加参与的好处包括：
DICE-2023 模型的结果
1.1. 综合评估模型。自然科学和社会科学的许多领域都涉及将多个物理或社会网络连接在一起的复杂系统。对于气候变化等环境问题尤其如此，这些问题本质上是自然科学的坚实根源，需要社会科学和政策科学以有效和高效的方式加以解决。随着对不同领域的理解不断进步，越来越有必要将不同领域联系起来，以形成有效的理解和有效的政策。在这一领域，综合评估分析和模型发挥着关键作用。综合评估模型 (IAM) 可以定义为将来自多个领域的知识整合到一个内部一致的框架中的方法。它们的优势在于它们可用于估算碳排放的社会成本 (SCC)、解决经济有效的政策以及评估替代方案的成本和收益。
方案
场景是政府间气候变化（IPCC）中最明显，最广泛使用的产品之一。在气候研究中使用了许多种类的场景，但是由于IPCC策划了他们的发展，因此排放场景和社会经济假设具有独特的地位。他们已经从评估周期发展为评估周期，并用作工作组（WGS）和政策权益工具的“边界对象”。综合评估模型（Ling）（IAM）的领域已经出现以产生这些方案，从而在IPCC评估过程中占据了中心位置。由于这些场景统一了对跨学科的未来的假设，因此它们是IPCC对气候研究共享评估以及确保该评估的政策相关性的必不可少的工具。然而，对一组相对较小的复杂模型的依赖激动了人们对透明度，黑盒子假设以及IAM的力量定义“可能性空间”的关注。
时间和空间上的气候变化经济学
平均气温范围从北极的-20°C到赤道的30°C，预计到2100年全球变暖将达到1.4°C至4.5°C，显然气候变化对全球的影响将大不相同。鉴于北纬地区土地丰富，如果人口和经济活动能够在空间上自由流动，全球变暖的经济成本将大大降低。然而，空间摩擦是真实存在的：移民面临障碍，贸易和运输成本高昂，物理基础设施并非随处可见，嵌入在经济活动集群中的知识传播不完善。因此，气候变化的经济成本与这些空间摩擦密切相关。在早期在很大程度上忽略空间的综合评估模型（IAM）的基础上，过去十年在开发动态空间综合评估模型（S-IAM）方面取得了重大进展，旨在对气候变化在当地和全球的经济成本进行更现实的评估。本评论讨论了这一进展并为该领域未来的工作提供了指导。
溢出和创新方向：申请...
5 Fried（2018）还认为，跨技术知识溢出会调解碳税的影响。6有关空间经济中路径依赖性主题的研究，请参见Krugman（1991），Bleakley和Lin（2012），以及艾伦和唐纳森（2020）。7有关其他环境中创新方向的经验工作，请参见Acemoglu和Linn（2004）以及Acemoglu和Finkelstein（2008）有关Healthcare和Hanlon（2015）的背景，以了解纺织工业的历史检查。8关于创新方向的决定因素的其他研究示例更广泛地包括Budish等人。（2015）关于选择用于预防医学的医疗保健公司，以及在农作物研究中受到关注的作物特异性害虫和病原体的投资。9我对政策在转向创新方向的作用的关注也与Acemoglu（2023）最近的AEA杰出演讲有关。10的IAMS具有内源创新，请参见Nordhaus（2002）和Popp（2004）。11总的来说，知识溢出长期以来一直是创新政策的核心考虑因素（Arrow，1962; Romer，1990; Bloom等人。，2019年； Akcigit等。，2020年；布莱恩和威廉姆斯，2021年）。紧密相关的是一项经验工作，重点是估计创新的溢出益处（Jones and Williams，1998; Bloom等人。，2013年；琼斯和萨默斯，2021年；迈尔斯和拉纳汉，2022年）。12在Blanchard和Kahn（1980），Uhlig（1999）和Galor（2007）中讨论了使用基质的光谱特性表征宏观经济动力学的技术。