Wirtschaftswachstum und Energieverbrauch in Sichuan, China
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
54,90 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
In diesem Buch werden die lang- und kurzfristigen Beziehungen zwischen Wirtschaftswachstum und Energieverbrauch in der chinesischen Provinz Sichuan von 2013Q1 bis 2020Q4 untersucht. Sichuan ist eine wichtige Energieversorgungsbasis in China. Sie ist sehr reich an Wasserkraft-, Erdgas- und Schiefergasvorkommen. Aber es mangelt an Erdöl. Zu den wichtigsten Methoden gehören Kointegration, Granger-Kausalität, schwache Exogenität, Fehlerkorrekturmodelle, vektorautoregressive Modelle und Varianzzerlegung. Zu den Reihen gehören das BIP, der Gesamtenergieverbrauch und die Wertschöpfung in der In...
In diesem Buch werden die lang- und kurzfristigen Beziehungen zwischen Wirtschaftswachstum und Energieverbrauch in der chinesischen Provinz Sichuan von 2013Q1 bis 2020Q4 untersucht. Sichuan ist eine wichtige Energieversorgungsbasis in China. Sie ist sehr reich an Wasserkraft-, Erdgas- und Schiefergasvorkommen. Aber es mangelt an Erdöl. Zu den wichtigsten Methoden gehören Kointegration, Granger-Kausalität, schwache Exogenität, Fehlerkorrekturmodelle, vektorautoregressive Modelle und Varianzzerlegung. Zu den Reihen gehören das BIP, der Gesamtenergieverbrauch und die Wertschöpfung in der Industrie, der Landwirtschaft, dem Verkehr, dem Finanzwesen und dem Immobiliensektor. Das BIP, die Industrie und die Landwirtschaft sind nicht mit dem Energieverbrauch kointegriert. Unidirektionale Granger-Kausalität verläuft vom BIP und der Industrie zum Energieverbrauch. Zwischen Landwirtschaft und Energie besteht Neutralität. Verkehr und Immobilien sind mit Energie kointegriert. Der Verkehr ist ein langfristiger Bestimmungsfaktor des Energieverbrauchs. Daher ist eine energiesparende Politik ratsam. Die Lektüre dieses Buches könnte für Wirtschaftswissenschaftler, politische Entscheidungsträger, Energieexperten, Hochschulstudenten und Doktoranden von Interesse sein.
Andere Kunden interessierten sich für
