Abstract:
We provide a new way to model endogenous catastrophic risk termed inertia risk, which accounts for dynamic lags between physical variables and the hazard rate - a characteristic which is often observed in real life problems. We show that the added realism in our risk model has intuitive appeal and significantly impacts optimal solutions. With inertia risk, the probability that a catastrophe will ever occur may span the entire interval [0, 1]. This as opposed to the standard approach where this probability is either zero or one. We also show how inertia risk may generate path dependency as the hazard rate depends on learning about how risk is distributed in state space. We illustrate the implications for policy in a simple model of climate change. The optimal solution with inertia depends on parameters, such as damage and discount rates in a qualitatively different way compared to the standard approach. Hence for problems with lagged effects, where inertia risk is a more realistic way to represent risk, using the standard models of catastrophic risk that discard these lagged effects could generate substantially flawed policy recommendations.
Treghet i stokastiske prosesser. Forbedrede økonomiske modeller for analyse av miljøkatastrofer.
Sammendrag:
Klimaproblematikken har de seneste årene medført betydelig oppmerksomhet rundt problematikken med tålegrenser som kan utløse katastrofale endringer om de krysses. Økonomisk modellering av slike prosesser har tatt utgangspunkt i en type dynamisk usikkerhetsprosess med en del mindre heldige egenskaper. Blant annet så forutsetter denne prosessen at dersom en ressurs belastes på noen som helst måte så vil katastrofen på ett eller annet tidspunkt utløses med sannsynlighet 1. Dette er en klar metodologisk svakhet. Det er vanskelig å analysere bærekraftighet med modeller som har som premiss at bærekraftig ressursforvaltning er umulig. Arbeidet beskriver en alternativ stokastisk prosess der bærekraftig forvaltning er et reelt alternativ og viser hvordan dette endrer prinsippene for forvaltning. Denne prosessen utnytter at risikoen for katastrofe er en treg variabel sammenliknet med de observerbare fysiske variablene som driver risikoen.