天然氣 儲存量的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

天然氣 儲存量的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦PaulHawken寫的 Drawdown 反轉地球暖化100招 和DambisaMoyo的 當中國買下全世界:全球資源布局戰的最大贏家,如何掌控世界商品的供需網絡都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自聯經出版公司 和野人所出版 。

國立高雄科技大學 國際企業系 邱魏頌正所指導 林家安的 鑽井活動對天然氣價格的不對稱影響分析 (2019),提出天然氣 儲存量關鍵因素是什麼,來自於鑽井活動、天然氣、不對稱、非線性ARDL。

而第二篇論文輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士在職專班 邵曰仁所指導 洪淑貞的 化石燃料價格建模與預測-應用ARIMA與機器學習方法 (2019),提出因為有 預測、化石燃料價格、自我迴歸整合移動平均、類神經網路、支援向量迴歸的重點而找出了 天然氣 儲存量的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了天然氣 儲存量,大家也想知道這些:

Drawdown 反轉地球暖化100招

為了解決天然氣 儲存量的問題,作者PaulHawken 這樣論述:

黃育徵(台糖公司董事長)推廣,從生活中開始實踐,你我都能成為改變全球氣候危機的助力!   美國Amazon暢銷排行榜第一名   全球主要科學家與政策制定者精心研究   反轉地球暖化的100個實質解決方案   根據聯合國最新氣候調查報告,地球恐將於2030年突破攝氏1‧5度的升溫大限,若想解決這項危機,必須仰賴全球每一個人都盡最大的努力。面對這個迫切的問題,我們可以做些什麼?   在《Drawdown 反轉地球暖化100招》裡,有100個實際有效的方法等著我們去實踐。其中有些方法我們早已有所耳聞,有些則是聞所未聞。從清潔能源到飲食習慣,從都市規劃到土地利用方式,從運輸的選擇到材料的運

用,這些方法被證實不僅對減少碳排放有幫助,並在經濟上完全可行,並非紙上談兵。只要願意從生活中開始實踐,你我都能成為改變全球氣候危機的助力。   良好的環境可以讓人類更健康,也能使社會更安穩,並能促進經濟發展,只要我們一同為扭轉地球危機貢獻心力,必定能共同創造一個更適合人類居住的美好世界。地球未來的希望,掌握在你我手中。   【為響應環保,本書使用再生紙印刷。】 各界推薦   聯華神通集團董事長 苗豐強   台灣昕諾飛股份有限公司總經理暨全球副總裁 余泳濤   宏遠興業股份有限公司總經理 葉清來   九典聯合建築師事務所創辦人 張清華、郭英釗   台糖總經理、高鐵董事 管道一   經濟部

部長 沈榮津   農業委員會代理主委 陳吉仲   臺北市都市發展局前局長 林洲民   中央研究院前院長 李遠哲   工業技術研究院院長 劉文雄   資源循環台灣基金會執行長 陳惠琳   藉由本書的出版,我們樂觀地確信,將會有更多的人們能真正理解自然資源確實是有限的。而作為消費者或生產者的我們每個人,也將知道必須以更負責任的態度,減少對我們所居住的環境留下足跡。──台糖公司董事長黃育徵   這是一本美麗、鼓舞人心的書,敘述著地球公民都在做著非凡的事情,逆轉全球暖化更是我們共同的故事。──環境保護署前署長李應元   奠基於世界各地主要科學家與政策制定者的精心研究,是扭轉全球暖化現象的100

個最實質的解決方案。──《紐約時報》暢銷書榜   這是一本理想的環境科學教科書──不過它太有趣、太激勵人心了,實在不能被稱為教科書。──加州大學洛杉磯分校環境與可持續發展研究所所長卡芮瓦(Peter Kareiva)  

鑽井活動對天然氣價格的不對稱影響分析

為了解決天然氣 儲存量的問題,作者林家安 這樣論述:

本研究主要探討鑽井活動對天然氣價格的影響為何會呈現不對稱的關係,並加入天然氣儲存量作為控制變數。美國是個能源豐富的國家,特別是天然氣、頁岩油、原油近年來產量大增,雖然天然氣產量連續12個月增長,但美國NYMEX天然氣期貨價格卻暴漲,從 2018年11月2日的3.32美元/百萬英熱上漲至14日最高4.96美元/百萬英熱,漲幅最高達到50%,創2014年以來新高。本研究依據經濟學古典學派學者李嘉圖提出的邊際報酬遞減法則假設鑽井活動與天然氣價格之間呈現非線性關係。此外,也根據Hunt & Ninomiya(2003)的研究提到這種關係可能不是線性的,因為油井產能、鑽機效率、鑽井成本、通貨膨脹、對沖

、庫存變化等等可能會產生滯後影響,取決於鑽機數量。因此,要進行量化和分析這種關係需要使用非線性模型。Mohn & Osmundsen(2011)提供了有關石油價格和鑽井平台活動關係的進一步證據,表明隨著價格下降,鑽井和勘探活動相對於油價上漲的影響(不對稱效應)下降更多。因此,評估鑽井活動對天然氣價格的傳遞效應是非常有意義的。本研究的研究期間為2001年1月至2018年12月,共216筆的月資料,數據取自美國能源信息管理局(EIA),在研究方法上,首先應用單根檢定檢視資料的單根性質,在共整合的檢定過程中,我們採用Pesaran et al.(2001)的邊界共整合檢定並運用誤差修正模型進行分析,

最後以非線性ARDL檢定鑽井活動與天然氣價格之間的關係,檢定結果發現四項分類實驗模型皆為非對稱,即所謂的非線性模型。

當中國買下全世界:全球資源布局戰的最大贏家,如何掌控世界商品的供需網絡

為了解決天然氣 儲存量的問題,作者DambisaMoyo 這樣論述:

《紐約時報》、《華爾街日報》排行榜暢銷書   看中國如何在全球佈局,  掌控石油、可耕地、礦產、水、糧食等大宗物資,  改寫「新殖民主義」世界史!   .2005年,中國企業聯想集團,以12.5億美元,買下IBM的PC部門。  .2007年,中國鋁業公司,以30億美元買下祕魯托洛莫丘山,以開採銅礦。  .2008年,中國遠洋運輸公司,以43億歐元買下世界第三大客運港--希臘比雷埃夫斯港兩座貨櫃碼頭的35年經營權。  .2009年,中國借俄羅斯石油公司250億美元,換取供給石油20年。  .2010年,中國對巴西投資達200億美元,用以興建煉鋼廠、電訊設施,以及近海油源的探勘和開採。  .2

011年,中國成為美國國債最大的持有者!   中國在2005~2011年間已執行超過350項、總值高過4千億美元的對外直接投資,尤其是天然資源。過去我們以為,中國的搜購行動只限於非洲、南美等落後地區,本書明確指出:這個資源布局行動早已遍布全球!   在這「現金為王」的時代裡,中國挾著龐大的外匯儲備、黨國合一的管控、環環相扣的複雜策略,以及堅定的決心,在資源競奪戰中勝出,形成「買方壟斷」的獨大態勢!   尤有甚者,中國更藉此建立國際人脈、對外輸出中國製廉價商品、移植人民與勞工,寫下另一部中國專屬的《新國富論》,既維持其經濟成長、降低失業率,又搖身成為援助落後地區的救世主;而如歐洲、美國、日本等

先進國家,明明身為資源戰中的競爭者,卻也和它產生微妙難解的依存關係,再也無法擺脫。   事實上,整個中國就是一家公司,而我們每個人都被抵押給了這家China, Inc.!   作者為我們攤開世界地圖,繪製出地球上各種大宗物資的分布板塊,無論硬性(如礦產、金屬、土地、水、能源)或軟性(如木材、糧食穀物等)物資,均從需求、供給到消耗與流動,全盤解析中國如何操控全球期貨交易市場,一步步寫下「新殖民主義」的史頁,以及世界各國如何進行制衡;而現在和未來,又對全球政治、經濟、社會造成怎樣的深遠影響。 作者簡介 丹碧莎.莫尤(Dambisa Moyo)   1969年出生於非洲尚比亞。美國哈佛大學甘迺迪政府

學院碩士,英國牛津大學經濟學博士。   2009年獲選《時代》雜誌「世上百位最有影響力人物」,被指名參加「世界經濟論壇」,並名列歐普拉「二十位傑出遠見人士權力名單」。   她在過去十年間走訪五十多個國家,發展出以新興經濟體(特別是金磚四國與非洲)的政經、全球金融運作為基礎的獨到見解,並突顯重要的投資機會。   她的前兩本著作《Dead Aid》及《How the West Was Los》均登上《紐約時報》暢銷書榜。文章常見於《金融時報》、《經濟學人》、《華爾街日報》,目前是商業、金融新聞網CNBC特約撰稿,也是國際兒童慈善機構Absolute Return for Kids贊助人。 譯者簡介

黃中憲   1964年生,政治大學外交系畢業。專職翻譯。譯作包括《蒙娜麗莎五百年》、《貿易打造的世界》、《破解古埃及》等,其中《項塔蘭》、《歷史上的大暖化》、《帖木兒之後:1405~2000年全球帝國史》由野人文化出版。

化石燃料價格建模與預測-應用ARIMA與機器學習方法

為了解決天然氣 儲存量的問題,作者洪淑貞 這樣論述:

隨著全球經濟快速發展,化石燃料成為用途最多的能源之一。但因大量需求導致的環境問題與能源政策,加上化石燃料的能源儲存量銳減,造成它們的價格起伏不定。更因為化石燃料價格的漲跌攸關國家能源政策與經濟穩定,因此能夠準確預測國際化石燃料的價格,對所有的國家而言是很重要的議題。因此本文主要目的是為建構化石燃料之價格預測機制,進而提供更準確的市場價格。本文蒐集自2005年至2019年期間化石燃料的歷史價格,分別為俄羅斯天然氣、布蘭特原油及澳大利亞煤炭。本文應用自我迴歸整合移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA)、類神經網路(

Artificial Neural Network, ANN)及支援向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)技術來進行建構價格預測模型。本文使用了平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)來比較各預測模型準確性。研究結果發現俄羅斯天然氣、布蘭特原油使用SVR-1其預測效能最佳,澳大利亞煤炭價格以ANN-2預測效能最佳,同時4種機器學習方法皆優於ARIMA。