Resumen

Aunque los factores relacionados con la energía, como la intensidad energética y el consumo de energía, son reconocidos como los principales impulsores de las emisiones de dióxido de carbono en China, se sabe poco sobre los impactos variables en el tiempo de otros factores macroeconómicos no energéticos en las emisiones de carbono, especialmente aquellos provenientes de indicadores macroeconómicos, financieros, domésticos y de progreso tecnológico en China. Este documento contribuye a la literatura investigando la capacidad predictiva variable en el tiempo de 15 indicadores macroeconómicos para las emisiones de dióxido de carbono de China desde 1982 hasta 2017 con un método de promedio de modelos dinámicos (DMA, por sus siglas en inglés). Los resultados empíricos muestran que, en primer lugar, el poder explicativo de cada predictor no energético cambia significativamente con el tiempo y ningún predictor tiene un impacto positivo/negativo estable en las emisiones de carbono de China a lo largo de todo el período de muestra. En segundo lugar

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Intensidad energética; Consumo de energía; Emisión de dióxido de carbono; Indicadores macroeconómicos; Tasa de ahorro de los hogares; Promedio de modelos dinámicos
• Keywords:Energy intensity; Energy consumption; Carbon dioxide emission; Macrolevel indicators; Household savings rate; Dynamic model averaging