Mohammad Abul Kashem

Emissioni di carbonio, consumo energetico e sviluppo industriale

Evidenze empiriche dall'analisi di cointegrazione ARDL e di causalità di Granger

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Produktbeschreibung

L'obiettivo principale di questo studio è esaminare le relazioni causali empiriche tra le emissioni di carbonio e la crescita industriale in Bangladesh per il periodo 1972-2015. A tal fine, abbiamo applicato l'ARDL e la causalità di Granger nell'approccio VAR. Utilizzando tre variabili: crescita delle emissioni di carbonio, consumo energetico e produzione industriale pro capite, i bounds ARDL e ulteriori test di controllo incrociato hanno confermato in modo convincente la cointegrazione tra la crescita delle emissioni di carbonio e la produzione industriale pro capite (ovvero lo sviluppo economico in senso lato). I risultati stimati a lungo e a breve termine indicano che la crescita della produzione industriale pro capite ha un impatto positivo significativo, sia a breve che a lungo termine, sulla crescita delle emissioni di carbonio. Il coefficiente del termine di correzione dell'errore è statisticamente significativo, ha il segno negativo atteso e indica una velocità di aggiustamento all'equilibrio molto elevata. Allo stesso modo, l'analisi di causalità di Granger ha indicato una causalità unidirezionale sia dalla produzione industriale che dal consumo energetico alle emissioni di carbonio, vale a dire che lo sviluppo industriale o economico del Bangladesh avviene al costo delle emissioni di carbonio.

Produktdetails

• Verlag: Edizioni Sapienza
• Seitenzahl: 52
• Erscheinungstermin: 21. September 2022
• Italienisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 4mm
• Gewicht: 96g
• ISBN-13: 9786205178348
• ISBN-10: 6205178346
• Artikelnr.: 65846009

Autorenporträt

Nome: Mohammad Abul Kashem. Profissão: Banqueiro Central do Bangladesh. Educação: Mestrado em Economia Aplicada, Universidade BRAC, Bangladesh, 2018. Mestrado em Economia, Universidade de Hiroshima, Japão. 2011. Mestrado em Economia, Universidade de Jahangirnagar, Bangladesh. 2002. Diploma em Modelação Macroeconómica e Previsão, 2016.