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dc.contributor.advisorLinares, Pedro
dc.contributor.advisorLabandeira Villot, Francisco Xavier
dc.contributor.authorPintos Touriño, Pablo
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2017-09-14T07:10:24Z
dc.date.available2017-09-14T07:10:24Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/21923
dc.descriptionPrograma Oficial de Doctorado en Modelado de Sistemas de Ingenieríaes_ES
dc.description.abstractEsta tesis evalúa el impacto de las políticas climáticas establecidas por la Unión Europea en la competitividad de la industria española, centrándose en el Sistema de Comercio de Emisiones de la Unión Europea (EU ETS). Un elemento clave de esta estimación es conocer el grado en que el coste de oportunidad de las emisiones de CO2 es recogido por las diferentes industrias. De hecho, si bien la hipótesis habitual es que las industrias valoran sus emisiones de CO2 a su coste de oportunidad, independientemente de cómo hayan adquirido los permisos de emisión, puede haber un "efecto dotación", es decir, que el coste de oportunidad puede depender de que las emisiones sean asignadas por el método de asignación. También los costes de transacción pueden causar desviaciones similares. El análisis examina el efecto de la asignación de emisiones en las decisiones empresariales. Para lograr estos objetivos, se construyó y verificó un modelo integrado de la industria española para estimar el comportamiento de la industria en la política climática europea. Esta herramienta es un modelo de optimización lineal bottom-up de equilibrio parcial que integra cinco de los sectores industriales más intensivos en emisiones en el ETS de la UE: acero, cemento, refinado de petróleo, baldosas y ladrillos y generación de electricidad. Para cada sector se definen los diferentes procesos y tecnologías de producción, así como las alternativas actualmente disponibles para mejorar los procesos que contribuyen a la reducción de las emisiones de GEI y a la promoción del ahorro energético. El modelo calcula la estrategia óptima para satisfacer la demanda al menor costo dado los diferentes escenarios de reducción de emisiones en comparación con la situación de referencia (Business As Usual, BAU). Determina la combinación óptima de las posibilidades internas de reducción de emisiones de cada sector, cubriendo, de esta manera, un mayor nivel de detalle. Esta integración se llevó a cabo en el lenguaje GAMS (General Algebraic Modeling System), un sistema de modelización de alto nivel para problemas de modelización matemática. Los resultados se presentan como curvas de costes de reducción marginales de gases de efecto invernadero (curvas MAC) para los principales sectores industriales emisores. Estas curvas permiten conocer el coste marginal para alcanzar un objetivo de reducción dado o la reducción esperada para un determinado precio de CO2. La tesis también evalua los comportamientos de los agentes analizando las transacciones reales entre las instalaciones que participan en el ETS de la UE. Si los agentes se comportan racionalmente, venden permisos siempre y cuando sus costes marginales de reducción sean inferiores al precio de mercado, y compran permisos si sus costes marginales de reducción son mayores que el precio del permiso (y si tienen la capacidad de aumentar su producción). Observando las transacciones reales de las instalaciones y conociendo sus costes marginales de reducción, es posible determinar si hay algún sesgo o desviación en esta estimación del costo de oportunidad. Esta investigación y los resultados presentados permiten presentar dos conclusiones muy relevantes para la regulación actual y el diseño futuro del ETS de la Unión Europea, pero también para otros mercados de carbono en todo el mundo. En primer lugar, al evaluar políticas que afectan a los mercados de carbono, esta tesis encuentra que el mercado debe ser modelado de manera integrada, teniendo en cuenta todos los sectores relevantes y sus interacciones. Como se mencionó anteriormente, el modelo permite no imponer acciones de mitigación separadas (y de alguna manera artificiales) para cada sector, sino que representa el comportamiento real de un mercado: se identifican las opciones de menor costo en todos los sectores y se tiene en cuenta la interacción entre sectores. La segunda conclusión tiene que ver con el comportamiento de los agentes que participan en el mercado ETS. Los resultados muestran, en términos generales, conductas consistentes con la racionalidad económica en el sector eléctrico: los agentes venden derechos cuando es más barato reducir las emisiones internamente o cuando tienen asignación excesiva y las compran cuando el precio de la asignación es menor que sus costes de reducción. Los otros sectores analizados muestran un comportamiento no racional en algunos aspectos de acuerdo al modelo implantado y a las estimaciones realizadas de los datos de entrada.es_ES
dc.description.abstractThis thesis evaluates the impact of climate policies established by the European Union on the competitiveness of the Spanish economy, focusing on the European Union Emissions Trading System (EU ETS). A key element of this evaluation is to assess the degree to which the opportunity cost of CO2 emissions is considered by the different industries. Indeed, although the usual assumption is that industries value their CO2 emissions at market prices, regardless of how they acquired the emission permits, there may be an "endowment effect", that is, that the opportunity cost may depend on the emissions being assigned by the allocation method. Transaction costs may also cause similar deviations. The analysis takes into account the effect of the allocation of emissions on business decisions. In order to achieve these objectives, an integrated model of the Spanish industry was constructed and validated to estimate the behavior of the industry under the European climate policy. This tool is a partial-equilibrium, bottom-up linear optimization model that integrates five of the most emission-intensive industrial sectors in the EU ETS: steel, cement, oil refining, tiles and bricks, and electricity generation. For each sector, the different production processes and technologies are defined as well as the alternatives currently available to improve processes and hence contribute to reducing GHG emissions and promoting energy savings. The model calculates the optimal strategy to meet demand at the lowest cost given different emission reduction scenarios compared to the baseline situation (Business As Usual, BAU). It determines the optimal combination of internal abatement possibilities of emissions from each sector, covering, in this way, a greater level of detail. Such integration was carried out in GAMS (General Algebraic Modeling System), a high-level modeling system for mathematical modeling problems. The results are presented as greenhouse gas marginal abatement costs curves (MACC) for major emitting industrial sectors. These curves allow to know the marginal cost to reach a given reduction target or the reduction expected for a certain price of CO2. The thesis also evaluated the behaviors of the agents by analyzing the actual transactions between installations participating in the EU ETS. If agents behave rationally, they should sell permits as long as their marginal abatement costs are lower than the market price, and buy permits if their marginal abatement costs are greater than the price of the permit (and if they have the capacity to increase production). By observing the actual transactions of the facilities and knowing their marginal abatement costs, it is possible to evaluate if there is any bias or deviation in this estimation of the opportunity cost. This thesis and the results presented allow to put forward two conclusions that are very relevant for the current regulation and future design of the European Union ETS but also for other carbon markets across the world. First, when assessing policies that affect carbon markets, it was found that the market should be modeled in an integrated way, accounting for all the relevant sectors and their interactions. As mentioned before, the model allows for not imposing separate (and somehow artificial) mitigation shares for each sector, but instead represents the real behavior of a market: least cost options across all sectors are identified, and the interaction between sectors taken into account. The second conclusion has to do with the behavior of the agents participating in the ETS market. The results show, in general terms, behaviors consistent with economic rationality for the power sector: agents sell allowances when it is cheaper to abate emissions internally or when they have over-allocation, and they buy them when the allowance price is lower than their abatement cost. According to the model and the assumptions made, the other sectors analized show non-rational behaviour in analizados muestran un comportamiento no racional en algunos aspectos de acuerdo al modelo implantado y a las estimaciones realizadas de los datos de entrada.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subject33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject3308 Ingeniería y tecnología ambientales_ES
dc.subject330801 Control de la contaminación atmosféricaes_ES
dc.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5312 Economía sectoriales_ES
dc.subject531205 Energíaes_ES
dc.titleAnálisis del impacto de las políticas climáticas europeas en la competitividad de la industria españolaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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