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碳排放预测与碳信息披露

作者：王希胜著

出版社：中国水利水电出版社出版时间：2018-09-01

开本：其他页数： 162

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内容简介
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碳排放预测与碳信息披露版权信息

ISBN：9787517071105
条形码：9787517071105 ; 978-7-5170-7110-5
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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环境质量评价与环境监测

碳排放预测与碳信息披露本书特色

本书对碳减排问题进行深入研究，通过对碳排放的因素进行分析，对碳排放的数据进行核算和预测，提出一套碳排放的评价和减排研究体系。本书主要内容涵盖中国碳排放的智能预测、河南省碳排放峰值研究、碳信息披露影响因素分析-中国制造业上市公司面板数据的实证研究等。本书结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，是一本值得学习研究的著作，可供相关研究人员参考使用。

碳排放预测与碳信息披露内容简介

本书对碳减排问题进行深入研究，通过对碳排放的因素进行分析，对碳排放的数据进行核算和预测，提出一套碳排放的评价和减排研究体系。本书主要内容涵盖中国碳排放的智能预测、河南省碳排放峰值研究、碳信息披露影响因素分析-中国制造业上市公司面板数据的实证研究等。本书结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，是一本值得学习研究的著作，可供相关研究人员参考使用。

碳排放预测与碳信息披露目录

前言第1章绪论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.2.1 理论意义 1.2.2 现实意义 1.3 文献综述 1.3.1 碳会计信息披露 1.3.2 碳排放影响因素 1.4 研究内容与方法 1.5 创新与不足 1.5.1 本书创新点 1.5.2 本书存在的不足第2章理论基础 2.1 碳排放及相关理论 2.1.1 碳排放 2.1.2 灰色关联分析理论 2.1.3 人工神经网络理论 2.1.4 系统动力学理论 2.2 碳信息披露及相关理论 2.2.1 碳信息披露 2.2.2 企业社会责任理论 2.2.3 可持续发展理论 2.2.4 信息不对称理论 2.2.5 利益相关者理论第3章中国碳排放的智能预测 3.1 智能预测 3.1.1 碳排放影响因素的灰色关联分析 3.1.2 基于BP神经网络中国碳排放预测模型 3.1.3 基于RBF神经网络中国碳排放预测模型 3.1.4 基于小波神经网络中国碳排放预测模型 3.1.5 实证检验及结果分析 3.2 “十三五”期间碳排放预测及减碳对策研究 3.2.1 自变量情景值 3.2.2 “十三五”期间碳排放情景值预测 3.2.3 “十三五”期间减碳对策与途径第4章河南省碳排放峰值研究 4.1 河南省经济社会发展和碳排放现状 4.1.1 经济社会发展现状 4.1.2 能源消费现状 4.1.3 碳排放现状 4.2 河南省碳排放峰值模型构建及分析 4.2.1 系统分析 4.2.2 模型构建 4.2.3 模型分析 4.3 河南省碳排放峰值模型情景分析 4.3.1 情景设计 4.3.2 能耗和排放对比分析 4.3.3 综合对比分析第5章碳信息披露影响因素分析——中国制造业上市公司面板数据的实证研究 5.1 我国制造业上市公司碳会计信息披露现状 5.1.1 制造业的行业特征 5.1.2 我国制造业上市公司碳会计信息披露现状 5.2 理论分析与研究假设 5.2.1 财务特征影响因素分析 5.2.2 公司特征影响因素分析 5.2.3 样本选取和数据来源 5.2.4 变量定义 5.2.5 模型设定 5.3 实证研究结果与分析 5.3.1 描述性统计分析 5.3.2 相关性检验 5.3.3 多元回归分析 5.3.4 实证研究结果分析 5.3.5 稳健性检验第6章结论与展望 6.1 结论 6.1.1 中国碳排放的智能预测 6.1.2 河南省碳排放峰值预测 6.1.3 碳信息披露影响因素 6.2 展望参考文献附录

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