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Perú
Este artículo muestra la importancia de la dinámica de sistemas como complemento de la econometría y su uso en la formulación de políticas económicas a través de cuadros dinámicos de mando. Explora la validez de la hipótesis de la Curva medio ambiental de Kuznets en Perú. Posteriormente modela un diagrama de influencias para describir las complejas relaciones entre la economía y el medio ambiente. Finalmente, se muestra una simulación dinámica según Forrester para el dióxido de carbono (CO2) que combina la identidad de Kaya con el proceso de formación del PIB de Perú, incluyendo la energía renovable. Este modelo de simulación corrobora los resultados de Kuznets para el CO2 y permite diseñar políticas para las variables generadoras del modelo.
Este artigo mostra a importância da dinâmica de sistemas como complemento da econometria e seu uso na formulação de políticas econômicas por meio de quadros dinâmicos de comando. Explora a validade da hipótese da Curva Ambiental de Kuznets no Peru. Posteriormente, modela um diagrama de influências para descrever as complexas relações entre a economia e o meio ambiente. Finalmente, mostra-se uma simulação dinâmica segundo Forrester para o dióxido de carbono (CO2) que combina a identidade de Kaya com o processo de formação do PIB do Peru, incluindo a energia renovável. Esse modelo de simulação corrobora os resultados de Kuznets para o CO2 e permite criar políticas para as variáveis geradoras do modelo.
This paper shows the importance of system dynamics as a complement for econometrics and its use for formulating economic policies through dynamic command tables. It explores the Environmental Kuznets curve hypothesis validity in Peru. Afterwards, the research models an influences diagram to describe the complex relationships between economy and environment. Finally, it offers a Forrester dynamic simulation for carbon dioxide (CO2), which combines Kaya’s identity with the process of Peru’s GDP formation, including renewable energy. This simulation model corroborates Kuznets’ results for CO2 and allows to design policies for the model’s generating variables.
