904 resultados para emissions trading
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Gaseous and particulate emissions from a residential pellet boiler and a stove are measured at a realistic 6-day operation sequence and during steady state operation. The aim is to characterize the emissions during each phase in order to identify when the major part of the emissions occur to enable actions for emission reduction where the savings can be highest. The characterized emissions comprised carbon monoxide (CO), nitrogen oxide (NO), total organic carbon (TOC) and particulate matter (PM 2.5). In this study, emissions were characterised by mass concentration and emissions during start-up and stop phases were also presented in accumulated mass. The influence of start-up and stop phases on the emissions, average emission factors for the boiler and stove were analysed using the measured data from a six-days test. The share of start-up and stop emissions are significant for CO and TOC contributing 95% and 89% respectively at the 20kW boiler and 82% and 89% respectively at the 12 kW stove. NO and particles emissions are shown to dominate during stationary operation.
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Emissions from residential combustion appliances vary significantly depending on the firing behaviours and combustion conditions, in addition to combustion technologies and fuel quality. Although wood pellet combustion in residential heating boilers is efficient, the combustion conditions during start-up and stop phases are not optimal and produce significantly high emissions such as carbon monoxide and hydrocarbon from incomplete combustion. The emissions from the start-up and stop phases of the pellet boilers are not fully taken into account in test methods for ecolabels which primarily focus on emissions during operation on full load and part load. The objective of the thesis is to investigate the emission characteristics during realistic operation of residential wood pellet boilers in order to identify when the major part of the annual emissions occur. Emissions from four residential wood pellet boilers were measured and characterized for three operating phases (start-up, steady and stop). Emissions from realistic operation of combined solar and wood pellet heating systems was continuously measured to investigate the influence of start-up and stop phases on total annual emissions. Measured emission data from the pellet devices were used to build an emission model to predict the annual emission factors from the dynamic operation of the heating system using the simulation software TRNSYS. Start-up emissions are found to vary with ignition type, supply of air and fuel, and time to complete the phase. Stop emissions are influenced by fan operation characteristics and the cleaning routine. Start-up and stop phases under realistic operation conditions contribute 80 – 95% of annual carbon monoxide (CO) emission, 60 – 90% total hydrocarbon (TOC), 10 – 20% of nitrogen oxides (NO), and 30 – 40% particles emissions. Annual emission factors from realistic operation of tested residential heating system with a top fed wood pelt boiler can be between 190 and 400 mg/MJ for the CO emissions, between 60 and 95 mg/MJ for the NO, between 6 and 25 mg/MJ for the TOC, between 30 and 116 mg/MJ for the particulate matter and between 2x10-13 /MJ and 4x10-13 /MJ for the number of particles. If the boiler has the cleaning sequence with compressed air such as in boiler B2, annual CO emission factor can be up to 550 mg/MJ. Average CO, TOC and particles emissions under realistic annual condition were greater than the limits values of two eco labels. These results highlight the importance of start-up and stop phases in annual emission factors (especially CO and TOC). Since a large or dominating part of the annual emissions in real operation arise from the start-up and stop sequences, test methods required by the ecolabels should take these emissions into account. In this way it will encourage the boiler manufacturers to minimize annual emissions. The annual emissions of residential pellet heating system can be reduced by optimizing the number of start-ups of the pellet boiler. It is possible to reduce up to 85% of the number of start-ups by optimizing the system design and its controller such as switching of the boiler pump after it stops, using two temperature sensors for boiler ON/OFF control, optimizing of the positions of the connections to the storage tank, increasing the mixing valve temperature in the boiler circuit and decreasing the pump flow rate. For 85 % reduction of start-ups, 75 % of CO and TOC emission factors were reduced while 13% increase in NO and 15 % increase in particle emissions was observed.
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Transportation is seen as one of the major sources of CO2 pollutants nowadays. The impact of increased transport in retailing should not be underestimated. Most previous studies have focused on transportation and underlying trips, in general, while very few studies have addressed the specific affects that, for instance, intra-city shopping trips generate. Furthermore, most of the existing methods used to estimate emission are based on macro-data designed to generate national or regional inventory projections. There is a lack of studies using micro-data based methods that are able to distinguish between driver behaviour and the locational effects induced by shopping trips, which is an important precondition for energy efficient urban planning. The aim of this study is to implement a micro-data method to estimate and compare CO2 emission induced by intra-urban car travelling to a retail destination of durable goods (DG), and non-durable goods (NDG). We estimate the emissions from aspects of travel behaviour and store location. The study is conducted by means of a case study in the city of Borlänge, where GPS tracking data on intra-urban car travel is collected from 250 households. We find that a behavioural change during a trip towards a CO2 optimal travelling by car has the potential to decrease emission to 36% (DG), and to 25% (NDG) of the emissions induced by car-travelling shopping trips today. There is also a potential of reducing CO2 emissions induced by intra-urban shopping trips due to poor location by 54%, and if the consumer selected the closest of 8 existing stores, the CO2 emissions would be reduced by 37% of the current emission induced by NDG shopping trips.
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http://digitalcommons.colby.edu/atlasofmaine2008/1016/thumbnail.jpg
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The Boston Red Sox emit a great deal of carbon throughout the regular baseball season because of flights to the home fields of their opponents. Knowing that air travel is one of the biggest transportation-based contributors to global climate change, the Boston Red Sox (and all major league teams) should be encouraged to offset their carbon emissions from regular season travel. Using ArcGIS to map the flight paths along great circle routes, the distance of flights to opponents’ cities was calculated to total the number of miles traveled in the 2008 season. The price of offsetting this carbon was estimated using the calculators of carbon offset retailers, such as Native Energy, a Vermont-based retailer. This project provides the potential costs of offsetting the carbon emitted from Red Sox air travel. To take the lead in the future of the Northeast, the Red Sox should begin to consider their contribution to climate change.
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Most of water distribution systems (WDS) need rehabilitation due to aging infrastructure leading to decreasing capacity, increasing leakage and consequently low performance of the WDS. However an appropriate strategy including location and time of pipeline rehabilitation in a WDS with respect to a limited budget is the main challenge which has been addressed frequently by researchers and practitioners. On the other hand, selection of appropriate rehabilitation technique and material types is another main issue which has yet to address properly. The latter can affect the environmental impacts of a rehabilitation strategy meeting the challenges of global warming mitigation and consequent climate change. This paper presents a multi-objective optimization model for rehabilitation strategy in WDS addressing the abovementioned criteria mainly focused on greenhouse gas (GHG) emissions either directly from fossil fuel and electricity or indirectly from embodied energy of materials. Thus, the objective functions are to minimise: (1) the total cost of rehabilitation including capital and operational costs; (2) the leakage amount; (3) GHG emissions. The Pareto optimal front containing optimal solutions is determined using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm NSGA-II. Decision variables in this optimisation problem are classified into a number of groups as: (1) percentage proportion of each rehabilitation technique each year; (2) material types of new pipeline for rehabilitation each year. Rehabilitation techniques used here includes replacement, rehabilitation and lining, cleaning, pipe duplication. The developed model is demonstrated through its application to a Mahalat WDS located in central part of Iran. The rehabilitation strategy is analysed for a 40 year planning horizon. A number of conventional techniques for selecting pipes for rehabilitation are analysed in this study. The results show that the optimal rehabilitation strategy considering GHG emissions is able to successfully save the total expenses, efficiently decrease the leakage amount from the WDS whilst meeting environmental criteria.
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Dissertação apresentada ao Programa de Pós – Graduação em Administração da Universidade Municipal de São Caetano do Sul como requisito parcial para obtenção do titulo de Mestre em Administração.
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Esta dissertação estuda a aplicação da estratégia Pairs Trading no mercado acionário brasileiro. Envolve basicamente a identificação de pares de ações que tenham movimentos de preço semelhantes e posteriormente a operação do diferencial entre seus preços. É possível observar no mercado a existência de um valor de equilíbrio de longo prazo para alguns pares de ações e quando o diferencial divergir de certa quantidade pré-definida opera-se o diferencial no intuito de que o mesmo retorne ao seu valor de equilíbrio de longo prazo, ou seja, espera-se que ocorra uma reversão à média do diferencial. A metodologia para a identificação desses pares de ações que descrevem movimentos semelhantes vem do conceito de cointegração. Essa metodologia é aplicada sobre as ações do índice Bovespa de 04-Jan-1993 a 30-Jun-2005. Inicialmente é feita uma pré-seleção dos pares de ações via correlação, ou medida de distância. Para a seleção final é feito o teste de cointegração, onde é utilizado o método de Dickey-Fuller aumentado (Augmented Dickey-Fuller test – ADF) para verificar a existência de raiz unitária da série de resíduo da combinação linear do logaritmo dos preços. Após a seleção, os pares são simulados historicamente (backtesting) para se analisar a performance dos retornos dos pares de ações, incluindo também os custos operacionais.
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Diante do inédito momento vivido pela economia brasileira e, especialmente, pela bolsa de valores nacional, principalmente após a obtenção do grau de investimento pelo Brasil, este trabalho aborda um tema que ganhou um enorme espaço na mídia atual que é a análise técnica. A partir de uma amostra de 37 ações listadas na Bolsa de Valores de São Paulo no período compreendido entre janeiro de 1999 e agosto de 2009, este trabalho examina se a análise técnica agrega valor 'as decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria nenhuma razão para se encontrar estratégias com retornos positivos, baseando-se apenas nos valores históricos dos ativos. Ou seja, não haveria razão para os resultados das séries originais serem maiores que os das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos e só foram superados pelas séries simuladas em aproximadamente 25% da amostra, indicando que a análise técnica tem sim seu valor.
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Neste trabalho, verificamos viabilidade de aplicação da estratégia de pairs trading no mercado acionário brasileiro. Diferentemente de outros estudos do mesmo tema, construímos ativos sintéticos a partir de uma combinação linear de preços de ações. Conforme Burgeois e Minko (2005), utilizamos a metodologia de Johansen para a formação dos pares a serem testados. Após a identificação de pares cointegrados, para assegurar a estacionaridade do ativo sintético contruído a partir da relação linear de preços das ações, utilizamos os testes DF-GLS e KPSS e filtramos àqueles que apresentavam raiz unitária em sua série de tempo. A seguir, simulamos a estratégia (backtesting) com os pares selecionados e para encontrar os melhores parâmetros, testamos diferentes períodos de formação dos pares, de operação e de parâmetros de entrada, saída e stop-loss. A fim de realizarmos os testes de forma mais realista possível, incluímos os custos de corretagem, de emolumentos e de aluguel, além de adicionar um lag de um dia para a realização das operações
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O objetivo deste trabalho é examinar se a análise técnica agrega valor às decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria razão para os resultados das séries originais serem superiores aos das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos
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Neste trabalho analisaram-se estratégias de spread calendário de contratos futuros de taxa de juros de curto prazo (STIR – Short Term Interest Rate) em operações de intraday trade. O spread calendário consiste na compra e venda simultânea de contratos de STIR com diferentes maturidades. Cada um dos contratos individualmente se comporta de forma aleatória e dificilmente previsível. No entanto, no longo prazo, pares de contratos podem apresentar um comportamento comum, com os desvios de curto prazo sendo corrigidos nos períodos seguintes. Se este comportamento comum for empiricamente confirmado, há a possibilidade de desenvolver uma estratégia rentável de trading. Para ser bem sucedida, esta estratégia depende da confirmação da existência de um equilíbrio de longo prazo entre os contratos e a definição do limite de spread mais adequado para a mudança de posições entre os contratos. Neste trabalho, foram estudadas amostras de 1304 observações de 5 diferentes séries de spread, coletadas a cada 10 minutos, durante um período de 1 mês. O equilíbrio de longo prazo entre os pares de contratos foi testado empiricamente por meio de modelos de cointegração. Quatro pares mostraram-se cointegrados. Para cada um destes, uma simulação permitiu a estimação de um limite que dispararia a troca de posições entre os contratos, maximizando os lucros. Uma simulação mostrou que a aplicação deste limite, levando em conta custos de comissão e risco de execução, permitiria obter um fluxo de caixa positivo e estável ao longo do tempo.
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O presente estudo procurou identificar quais são os fatores que influenciam a utilização de trading companies nos processos de exportação de empresas brasileiras, tendo como uma das principais justificativas o fato da exportação ser uma das atividades econômicas que apresentam o maior crescimento e contribuição para a economia mundial. O modelo de pesquisa investigou a influência da distância psíquica, distância física, conteúdo de commodity dos produtos exportados, complexidade do ambiente de negócios e risco associado aos países de destino das exportações brasileiras. Serviram como base para a pesquisa a teoria dos custos de transação, estudos relativos aos modos de entrada em mercados internacionais e exportações indiretas. Os testes foram conduzidos a partir de um banco de dados secundários que continha informações relativas às exportações brasileiras realizadas entre os anos de 2006 e 2009, totalizando 450.475 operações. Deste total 80,1% eram exportações diretas e 19.9% exportações indiretas. Os resultados apontam o risco país e a distância psíquica como os fatores que mais influenciam a utilização de trading companies nos processos de exportação das empresas brasileiras. Em relação ao conteúdo de commodity os testes apresentaram resultados parcialmente favoráveis. Conclui-se que quanto maior o risco país e a distância psíquica entre o Brasil e os países de destino das operações de exportação maiores as chances de utilização das trading companies.
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As operações de alta frequência (High-Frequency Trading - HFT) estão crescendo cada vez mais na BOVESPA (Bolsa de Valores de São Paulo), porém seu volume ainda se encontra muito atrás do volume de operações similares realizadas em outras bolsas de relevância internacional. Este trabalho pretende criar oportunidades para futuras aplicações e pesquisas nesta área. Visando aplicações práticas, este trabalho foca na aplicação de um modelo que rege a dinâmica do livro de ordens a dados do mercado brasileiro. Tal modelo é construído com base em informações do próprio livro de ordens, apenas. Depois de construído o modelo, o mesmo é utilizado em uma simulação de uma estratégia de arbitragem estatística de alta frequência. A base de dados utilizada para a realização deste trabalho é constituída pelas ordens lançadas na BOVESPA para a ação PETR4.