引爆点事件可能对经济产生非常大的影响（见IPCC 2014；Smith et al.2009），但其规模存在很大的不确定性。很少有研究试图估计高潮损害，因为我们依赖于文献中呈现的各种观点。Stern（2007）回顾了现有的模型，其中包括临界点事件的风险，并估计了约占世界总产值5%-10%的影响。诺德豪斯（2008年）假设灾难性损害的金额高达世界总产值的30%，霍普（2011年）校准了倾翻造成的损害范围，将其包括在5%到25%之间，中心水平为世界总产值的15%。偏好参数数据不确定替代ψ的跨时间弹性和风险厌恶参数γ的正确值。Bansal和Yaron（2004）将消费数据和资产收益结合起来，得出ψ在0.5到1.5之间，γ在7.5到10之间。Bansal和Ochoa（2011）使用ψ=1.5和γ=10。Vissing-Jorgensen和Attanasio（2003）发现γ介于5和10之间，ψ>1。Vissing-Jorgensen（2002）和Campbell及Cochrane（1999）发现了ψ<1的证据。Barro（2009）使用sψ=2和γ=4，Pindyckand Wang（2013）使用ψ=1.5和γ=3.066。Nordhaus（2008）的骰子模型是确定性的，其效用函数相当于我们的Epstein-Zin效用函数中的ψ=0.5。不确定性指标的缺失意味着爱泼斯坦-辛偏好不依赖于γ，效用是时间可分离的。由于缺乏关于偏好的精确知识，我们为γ0.5的大范围值求解DSICE≤ γ ≤ 对于ψ，为0.5≤ ψ ≤ 2.0，重新审视碳的社会成本如何取决于风险偏好。在我们的基准参数规范中，我们遵循Bansal和Yaro n（2004），并假设ψ=1.5，γ=10。

然而，由于缺乏对前置词的精确了解，我们将在0.5的范围内求解我们的模型≤ γ ≤ 风险规避参数为20，风险规避参数为0.5≤ ψ ≤ 2.0的跨时期替代弹性。我们将研究碳的社会成本如何取决于风险偏好。5.3数值解方法我们使用值函数迭代法解决（16）中规定的九维问题。将三个状态变量（ζ、χ、J）离散化，并将随机冲击建模为有限状态马尔可夫链的转移。生产率过程状态（ζ，χ）使用具有足够状态的马尔可夫链，以确保产生的消费过程与消费数据中观察到的条件方差和自相关相匹配，并对J进行校准，以代表气候文献中讨论的过程。在（ζ，χ，J）空间的每个离散点上，六个连续状态（K，M，T）上的值函数用多元正交多项式ls近似。选择每个连续状态变量的范围，以便所有模拟路径都在该范围内。这是一个很大的问题，但使用并行编程方法和硬件使其易于处理。有关数学和计算细节的更广泛讨论，请参见本文附录B和E以及Cai et a l.（2015）。5.4 VVUQ文献（如Oberkampf和Roy 2010）中的一个主题的验证测试是检查计算机代码正确性的测试值。一个常见的测试是将代码应用于我们知道解决方案的特殊情况。如果消除了所有的不确定性，那么我们的模型就简化为一个确定性的最优控制问题，这个问题可以用非线性规划方法来解决。