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The nexus between CO2 emissions from electricity generation, GDP and energy intensity using a complete maximum entropy approach: The case of Iran

Título
The nexus between CO2 emissions from electricity generation, GDP and energy intensity using a complete maximum entropy approach: The case of Iran
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2022
Autores
Zeinab Zanjani
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pedro Macedo
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Título: Energy ReportsImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 8
Páginas: 319-324
ISSN: 2352-4847
Editora: Elsevier
Outras Informações
ID Authenticus: P-00W-1JS
Abstract (EN): This study examines the nexus between energy intensity (EI), gross domestic product (GDP) and carbon emissions from electricity generation (CEEG) in Iran, where energy intensity has been increasing during the last decades. Iran holds one of the world's largest fossil fuel reserves and its electricity sector is highly dependent on natural gas. In recent years, the empirical literature focuses on intensity and efficiency of energy due to global warming and climate change resulting from burning conventional fossil fuels. Therefore, finding the role and impact of energy intensity in an economy is assumed as a very important issue. The results of the current study show a positive impact of EI on CEEG, and no impact of EI on GDP. On the other hand, a nexus between CEEG and GDP is clearly identified in all the scenarios considered in the study. The generalized maximum entropy estimator is used to estimate all the parameters of the replicated models generated by the maximum entropy bootstrap for time series, which represents a novelty and an important improvement towards stability of the entire estimation procedure. © 2022 The Author(s)
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
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