Combining Top-Down and Bottom-up in Energy Policy Analysis: A Decomposition Approach


Böhringer, Christoph ; Rutherford, Thomas F.


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URL: http://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/1222
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-12227
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2006
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: None
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Fachklassifikation: JEL: C61 C68 D58 Q43 ,
Normierte Schlagwörter (SWD): Mathematik , General Equilibrium Environmental Model , Top-down-Verfahren , Bottom-up-Prinzip
Abstract: The formulation of market equilibrium problems as mixed complementarity problems (MCP) permits integration of bottom-up programming models of the energy system into top-down general equilibrium models of the overall economy. Despite the coherence and logical appeal of the integrated MCP approach, implementation cost and dimensionality both impose limitations on its practical application. A complementarity representation involves both primal and dual relationships, often doubling the number of equations and the scope for error. When an underlying optimization model of the energy system includes upper and lower bounds on many decision variables the MCP formulation may suffer in robustness and efficiency. While bounds can be included in the MCP framework, the treatment of associated income effects is awkward. We present a decomposition of the integrated MCP formulation that permits a convenient combination of top-down general equilibrium models and bottom-up energy system models for energy policy analysis. We advocate the use of complementarity methods to solve the top-down economic equilibrium model and quadratic programming to solve the underlying bottom-up energy supply model. A simple iterative procedure reconciles the equilibrium prices and quantities between both models. We illustrate this approach using a simple stylized model.
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