r2dii.analysis
r2dii.analysis 0.4.0
تساعدك هذه الأدوات على تقييم ما إذا كانت المحفظة المالية تتوافق مع الأهداف المناخية. وهي تلخص المقاييس الرئيسية المنسوبة إلى المحفظة (مثل الإنتاج وعوامل الانبعاثات)، وتحسب الأهداف على أساس سيناريوهات المناخ. إنهم ينفذون في R الخطوة الأخيرة من البرنامج المجاني "PACTA" (تقييم انتقال رأس المال لاتفاقية باريس؛ https://www.transitionmonitor.com/). تستخدم المؤسسات المالية "PACTA" لدراسة كيفية تأثير تخصيص رأس المال على المناخ.
قم بتثبيت الإصدار الذي تم إصداره من r2dii.ana Analysis من CRAN باستخدام:
install.packages( " r2dii.analysis " )أو قم بتثبيت الإصدار التطويري من r2dii.analogy من GitHub باستخدام:
# install.packages("pak")
pak :: pak( " RMI-PACTA/r2dii.analysis " )library() لإرفاق الحزم التي تحتاجها. تحليل r2dii لا يعتمد على الحزمتين r2dii.data وr2dii.match؛ ولكننا نقترح عليك تثبيتها – باستخدام install.packages(c("r2dii.data", "r2dii.match")) - حتى تتمكن من إعادة إنتاج الأمثلة التي لدينا. library( r2dii.data )
library( r2dii.match )
library( r2dii.analysis )r2dii.match::match_name() لتحديد التطابقات بين دفتر القروض الخاص بك وبيانات مستوى الأصول. matched <- match_name( loanbook_demo , abcd_demo ) % > %
prioritize()target_sda() لحساب أهداف SDA لانبعاثات ثاني أكسيد الكربون. matched % > %
target_sda(
abcd = abcd_demo ,
co2_intensity_scenario = co2_intensity_scenario_demo ,
region_isos = region_isos_demo
)
# > Warning: Removing rows in abcd where `emission_factor` is NA
# > # A tibble: 220 × 6
# > sector year region scenario_source emission_factor_metric
# >
# > 1 cement 2020 advanced economies demo_2020 projected
# > 2 cement 2020 developing asia demo_2020 projected
# > 3 cement 2020 global demo_2020 projected
# > 4 cement 2021 advanced economies demo_2020 projected
# > 5 cement 2021 developing asia demo_2020 projected
# > 6 cement 2021 global demo_2020 projected
# > 7 cement 2022 advanced economies demo_2020 projected
# > 8 cement 2022 developing asia demo_2020 projected
# > 9 cement 2022 global demo_2020 projected
# > 10 cement 2023 advanced economies demo_2020 projected
# > # ℹ 210 more rows
# > # ℹ 1 more variable: emission_factor_value target_market_share لحساب أهداف سيناريو حصة السوق على مستوى المحفظة: matched % > %
target_market_share(
abcd = abcd_demo ,
scenario = scenario_demo_2020 ,
region_isos = region_isos_demo
)
# > # A tibble: 1,076 × 10
# > sector technology year region scenario_source metric production
# >
# > 1 automotive electric 2020 global demo_2020 projected 145649.
# > 2 automotive electric 2020 global demo_2020 target_cps 145649.
# > 3 automotive electric 2020 global demo_2020 target_sds 145649.
# > 4 automotive electric 2020 global demo_2020 target_sps 145649.
# > 5 automotive electric 2021 global demo_2020 projected 147480.
# > 6 automotive electric 2021 global demo_2020 target_cps 146915.
# > 7 automotive electric 2021 global demo_2020 target_sds 153332.
# > 8 automotive electric 2021 global demo_2020 target_sps 147258.
# > 9 automotive electric 2022 global demo_2020 projected 149310.
# > 10 automotive electric 2022 global demo_2020 target_cps 148155.
# > # ℹ 1,066 more rows
# > # ℹ 3 more variables: technology_share , scope ,
# > # percentage_of_initial_production_by_scope matched % > %
target_market_share(
abcd = abcd_demo ,
scenario = scenario_demo_2020 ,
region_isos = region_isos_demo ,
by_company = TRUE
)
# > Warning: You've supplied `by_company = TRUE` and `weight_production = TRUE`.
# > This will result in company-level results, weighted by the portfolio
# > loan size, which is rarely useful. Did you mean to set one of these
# > arguments to `FALSE`?
# > # A tibble: 14,505 × 11
# > sector technology year region scenario_source name_abcd metric production
# >
# > 1 automoti… electric 2020 global demo_2020 Bernardi… proje… 17951.
# > 2 automoti… electric 2020 global demo_2020 Bernardi… targe… 17951.
# > 3 automoti… electric 2020 global demo_2020 Bernardi… targe… 17951.
# > 4 automoti… electric 2020 global demo_2020 Bernardi… targe… 17951.
# > 5 automoti… electric 2020 global demo_2020 Christia… proje… 11471.
# > 6 automoti… electric 2020 global demo_2020 Christia… targe… 11471.
# > 7 automoti… electric 2020 global demo_2020 Christia… targe… 11471.
# > 8 automoti… electric 2020 global demo_2020 Christia… targe… 11471.
# > 9 automoti… electric 2020 global demo_2020 Donati, … proje… 5611.
# > 10 automoti… electric 2020 global demo_2020 Donati, … targe… 5611.
# > # ℹ 14,495 more rows
# > # ℹ 3 more variables: technology_share , scope ,
# > # percentage_of_initial_production_by_scope توفر وظائف target_*() اختصارات للعمليات الشائعة. إنها تغلف بعض الوظائف المساعدة التي قد تستخدمها أيضًا بشكل مباشر:
join_abcd_scenario() لضم مجموعة بيانات متطابقة إلى بيانات السيناريو ذات الصلة، واختيار الأصول في المناطق ذات الصلة. loanbook_joined_to_abcd_scenario <- matched % > %
join_abcd_scenario(
abcd = abcd_demo ,
scenario = scenario_demo_2020 ,
region_isos = region_isos_demo
)summarize_weighted_production() مع وسيطات تجميع مختلفة لحساب أهداف السيناريو: # portfolio level
loanbook_joined_to_abcd_scenario % > %
summarize_weighted_production( scenario , tmsr , smsp , region )
# > # A tibble: 756 × 9
# > sector_abcd technology year scenario tmsr smsp region
# >
# > 1 automotive electric 2020 cps 1 0 global
# > 2 automotive electric 2020 sds 1 0 global
# > 3 automotive electric 2020 sps 1 0 global
# > 4 automotive electric 2021 cps 1.12 0.00108 global
# > 5 automotive electric 2021 sds 1.16 0.00653 global
# > 6 automotive electric 2021 sps 1.14 0.00137 global
# > 7 automotive electric 2022 cps 1.24 0.00213 global
# > 8 automotive electric 2022 sds 1.32 0.0131 global
# > 9 automotive electric 2022 sps 1.29 0.00273 global
# > 10 automotive electric 2023 cps 1.35 0.00316 global
# > # ℹ 746 more rows
# > # ℹ 2 more variables: weighted_production ,
# > # weighted_technology_share
# > 1 automotive electric 2020 cps 1 0 global Bernardi, Bernardi …
# > 2 automotive electric 2020 cps 1 0 global Christiansen PLC
# > 3 automotive electric 2020 cps 1 0 global Donati, Donati e Do…
# > 4 automotive electric 2020 cps 1 0 global DuBuque-DuBuque
# > 5 automotive electric 2020 cps 1 0 global Ferrari-Ferrari SPA
# > 6 automotive electric 2020 cps 1 0 global Ferry and Sons
# > 7 automotive electric 2020 cps 1 0 global Goyette-Goyette
# > 8 automotive electric 2020 cps 1 0 global Guerra, Guerra e Gu…
# > 9 automotive electric 2020 cps 1 0 global Gutkowski, Gutkowsk…
# > 10 automotive electric 2020 cps 1 0 global Hilpert, Hilpert an…
# > # ℹ 13,013 more rows
# > # ℹ 2 more variables: weighted_production ,
# > # weighted_technology_share ابدأ.
حصل هذا المشروع على تمويل من برنامج LIFE التابع للاتحاد الأوروبي والمبادرة الدولية للمناخ (IKI). تدعم الوزارة الاتحادية للبيئة والحفاظ على الطبيعة والسلامة النووية (BMU) هذه المبادرة على أساس القرار الذي اعتمده البوندستاغ الألماني. الآراء المعبر عنها هي مسؤولية المؤلفين فقط ولا تعكس بالضرورة آراء الممولين. الممولين ليسوا مسؤولين عن أي استخدام قد يتم للمعلومات التي يحتوي عليها.
