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储备需求，利率控制和定量收紧
◦不同的方法：使用储量数量的每日时间序列变化提供局部估计（另请参见汉密尔顿（1997，AER），Carpenter＆Demiralp（2006，JMCB），请参见流动性效应文献（AER））
储备需求，利率控制和定量收紧
6 Goodfriend（1982）模型保留需求是存款的函数（需求或时间）和市场利率水平。凭借储备金的利息，储备金的机会成本是市场利率与储备金利率之间的差异。7 Lucas（2000）对M1的需求（货币加上可抵押存款和旅行者的支票）进行了建模。 模型m = m1/gdp作为名义利率的函数r。与金钱需求文献一致，他认为既有半人物的关系，m = be -ξr，又是对数g的关系，m = ar-η。 我们专注于半模式功能形式，因为用IOR的流动性成本的度量衡量了（市场利率ir），这可能会产生负面影响，这意味着对数字的关系不是明确定义的（因为HLN（M）= Ln（a） - ηln（r）对负R的定义不是很好。7 Lucas（2000）对M1的需求（货币加上可抵押存款和旅行者的支票）进行了建模。模型m = m1/gdp作为名义利率的函数r。与金钱需求文献一致，他认为既有半人物的关系，m = be -ξr，又是对数g的关系，m = ar-η。我们专注于半模式功能形式，因为用IOR的流动性成本的度量衡量了（市场利率ir），这可能会产生负面影响，这意味着对数字的关系不是明确定义的（因为HLN（M）= Ln（a） - ηln（r）对负R的定义不是很好。
风险预测基于机器学习方案的利率期货
摘要。童年创伤已成为理解精神障碍进展的重要研究领域，许多研究探讨了早期创伤经历与随后的心理成果之间的复杂关系。本综述提供了童年创伤与成人心理疾病之间关系的全面概述，该综述研究了童年创伤如何影响心理问题的发展以及相关的精神疾病类型的发展，研究了潜在的干预措施和治疗方法以促进心理健康，以促进心理健康，总结当前的研究限制，并为未来的研究努力提供指导。通过对Google Scholar数据库进行系统的搜索，对相关文献进行了彻底检查，以全面评估儿童创伤对个人的影响，同时还探索潜在的干预措施和治疗方法。这些发现强调了创伤经历与心理问题之间的因果关系和相互作用。了解这种关联对于制定预防和解决儿童创伤引起的成人精神障碍的有效策略至关重要。也提醒人们密切监测表现出心理症状的儿童，强调实施适当措施的重要性，以保护他们免受因其行为和心理异常而造成的虐待或忽视造成的进一步伤害。
实际利率和增长率：理论和经验证据
许多金融机构和机构投资者按照规则证明其投资组合的国际多样化是合理的，从每个经济中，从长远来看，其资产的回报大致等于增长率。这是黄金积累法则的直接应用（Phelps，1961）。但是，这种规则的基础和可靠性是什么？在经济理论中，经常研究实际利率和增长率之间的关系。然而，尽管有很好的确定，尽管短期和中等程度的实际利率决定因素（储蓄利率，资本货物盈利能力，货币政策取向，风险规避等）是相当确定的，但当代理论工作的基本对象是利率规则使用利率规则的货币控制。这项研究的主要问题是短期利率政策与通货膨胀目标实现之间的联系（Woodford，2003年）。但如今，实际利率和增长率之间的联系的性质似乎是次要的，至少仍然是怀疑的。确定这些利率层次结构的问题仍然至关重要：如果从长远来看利率超过增长率，公共债务负担将变得不可持续（Domar，1944年）。这就是为什么本文建议指出当代经济理论中该等级制度的理论决定因素的原因。最近对该理论的经验检查是本研究第二部分的对象。
主权安全资产的供应和全球利率
∗ 本文之前以“安全资产的稀缺性和全球中性利率”为标题发表。此版本：2021 年 3 月。第一版：2019 年 6 月。本文中表达的观点仅由我们负责，不应被解释为反映美联储理事会或与美联储系统有关的任何其他人员的观点。我们要感谢 Shaghil Ahmed、Richard Clarida、Christopher Erceg、Etienne Gagnon、Marc Giannoni、Simon Gilchrist、Nils Gornemann、Joseph Gruber、Andrea Pescatori、Andrea Raffi、Ricardo Reyes-Heroles、Marcelo Rezende、John Rogers、Frank Warnock 以及美联储委员会、国际货币基金组织、达拉斯联储和亚特兰大联储的研讨会参与者提出的非常有用的评论和建议。我们非常感谢匿名审阅者的评论。我们还要感谢 Caitlin Dutta、Kaede Johnson、Isabel Juniewicz、Ben Smith、Lizzy Stanton 和 Nicolas Savignon 的出色研究协助。† 联邦储备委员会国际金融部，第 20 街和 C 街西北，华盛顿特区 20551。电子邮件：thiago.r.teixeiraferreira@frb.gov。‡ 联邦储备委员会国际金融部，第 20 街和 C 街西北，华盛顿特区 20551。电子邮件：samer.f.shousha@frb.gov。
美国实体经济利率敏感性下降及其影响
2）除了上面解释过的IS曲线，该模型还包括表示通胀与GDP缺口关系的菲利普斯曲线、描述就业状况与GDP缺口关系的奥肯定律、作为央行货币政策反应函数的泰勒规则，以及关于名义利率与实际利率关系的费雪方程。估算使用的数据是美国季度GDP、PCE物价指数、联邦基金利率和失业率。
框 c-欧元区美国利率的影响 - ...
2023 年底至 2024 年初发布的一系列数据证实，即使利率处于历史高位，美国近期的经济表现依然稳健。这导致金融市场预期首次降息的时间将晚于此前预期。市场还发出信号，预计美国货币政策总体宽松程度将比 12 个月前的预期更为有限。相比之下，在欧元区，对欧洲央行利率路径的预期变化幅度较小。因此，金融市场已开始消化欧元区和美国预期货币政策路径之间的一些差异。这反映在不断扩大的利率差异上（图 1）。截至 2024 年 6 月初的市场对政策利率的预期（实线）表明，与一年前的市场预期（虚线）相比，到 2026 年，预期的欧洲央行和美联储政策利率之间的差距明显扩大。本框的目的是评估这种差异对爱尔兰经济的可能影响。
变革性人工智能、生存风险和实际利率*
背景。生成式人工智能的近期快速发展凸显了人类可能很快开发出“变革性人工智能”的可能性：人工智能技术将促成堪比农业或工业革命的转变。OpenAI 和 Google DeepMind 等领先的研究实验室直言不讳地宣布，他们的使命是构建能够在所有任务上达到或超过人类水平的“通用人工智能”（OpenAI 2023；DeepMind 2023）。领先的机器学习研究人员认真考虑了 AGI 相对较短的时间表的可能性，他们在 2023 年的一项调查中给出了 10% 的可能性，到 2027 年，人工智能将在所有任务上超越人类，并预测到 2047 年这种能力的中位数（Grace、Stewart 等人。2024 年）。用 Jones (2023) 的话来说，这种变革性人工智能的前景是一把“双刃剑”。一方面，像蛋白质折叠或文本生成中发生的那些持续的人工智能创新可以加速经济增长并改善福祉。就像工业革命使经济增长增加了大约一个数量级一样，一些人预测，变革性人工智能将所有任务自动化将使增长再增加一个数量级，GDP 增长率将上升到每年 30% 或更多 (Davidson 2021 )。事实上，扩展到包括人类水平的人工智能的标准经济增长模型甚至可以预测经济奇点：有限时间内的无限产出 (Aghion、Jones 和 Jones 2018；Trammell 和 Korinek 2020)。2024）。与协调的人工智能促进增长的情景相反，这种情况被称为不协调的人工智能。另一方面，人工智能研究界和广大公众中的许多人担心，如此强大的人工智能技术可能会给人类带来严重风险，甚至是“生存风险”。这种担忧源于一项挑战，即确保比人类更聪明的人工智能技术追求与人类价值观相匹配的目标，而不是追求意想不到的和不受欢迎的目标：“人工智能协调问题”（Ngo 2022；Yudkowsky 2016）。2023 年对机器学习研究人员的调查发现，在那些选择回应的人中，中位数认为人类水平的人工智能导致“人类灭绝或类似永久性和严重的人类物种丧失权力”的可能性为 5%（Grace、Stewart 等人。与此同时，大多数经济学家普遍不太可能同意变革性人工智能会很快得到开发，对一致的人工智能将大幅加速经济增长不太乐观，对不一致的人工智能可能对人类生存构成生存风险不太悲观（Korinek 等人即将出版）。
量化宽松，回购市场和利率的期限结构
*莱布尼兹金融研究所安全，歌德大学法兰克福大学，西奥多 - - 阿多尔·普拉茨3，60323，法兰克福，德国法兰克福，德国，jappelli@safe-frankfurt.de。† Leibniz Institute for Financial Research SAFE, Goethe University Frankfurt, Theodor-W.-Adorno-Platz 3, 60323, Frankfurt am Main, Germany, Ca' Foscari University of Venice, Dorsoduro, 3246, 30123 Venezia, Italy, and CEPR, pelizzon@safe.uni-frankfurt.de .‡纽约大学，伦纳德·N·斯特恩商学院和纽约大学上海，考夫曼管理中心，西四街4444号，9-68，10012，纽约，纽约，msubrahm@stern.nyu.edu。我们感谢Giovanni Dell'ariccia，Wenxin du，Darrell Duffie，Ester Faia，Matthias Fleckenstein，Robin Greenwood，Zhiguo He（讨论者），Florian Heider，Yesol Huher，Yesol Huh，Sebastian Inte，Sebastian Inte，sebastian jermann，Urban Jermann，Francis Lucistaff，Errikano（Erikano），Erikano（Erikano），Erikano（Erika） Melissinos, Andrea Modena, Cecilia Parlatore, Pietro Reg- giani, Stephen Schaefer, Fabian Smetak (discussant), Claudio Tebaldi, Davide Tomio, Bruce Tuckman, Dimitri Vayanos, Ernst-Ludwig von Thadden, Olivier Wang, Geoffery Zheng, and seminar and conference participants at l'Association Franc¸aise de金融，意大利银行，美联储委员会，歌德大学，莱布尼兹金融研究所安全，第21届国际会议信贷，第9届国际主权债券市场会议，国际风险管理会议（IRMC），LSE，纽约市，纽约大学，纽约大学，乌马斯·阿姆斯特·阿姆斯特·阿姆斯特，威尼斯·阿姆斯特，威尼斯·菲利斯·菲利斯·沃尔·沃尔特·沃尔特·沃尔特·沃尔特 -任何剩余的错误都是我们的。该项目得到了莱布尼兹金融研究所安全的支持。该论文的先前版本的标题为“回购专业的首选范围模型”。 Subrahmanyam非常感谢亚历山大·冯·洪堡基金会（Alexander von Humboldt Foundation）和纽约大学斯特恩（Nyu Stern）的全球经济和商业中心，分别通过Anneliese Maier Award和Anneliese Maier Award和The Acculty Grant Award，以及CA'Foscari Wente University of Wenite University of Wenite University of the研究的早期阶段进行了研究。
对增加dcc利率的影响进行财务分析。...
本文件可能包含对未来增长和城市发展前景的估计和预测、对未来可能的城市发展项目财务表现的估计、对开发项目获批可能性的意见以及对发展战略或市政政策的建议。所有此类估计、预测、意见和建议部分基于对人口变化、经济增长、政策、市场条件、开发成本和其他变量的预测和假设。这些假设、估计、预测、意见和建议基于对过去趋势的解读、对当前条件的评估以及对未来的判断。然而，与所有有关未来趋势和事件的判断一样，存在不确定性和风险，即条件发生变化或发生意外情况，导致实际事件与本文件中的预期不同，本文件旨在用作潜在结果的合理指标，而不是对未来事件的准确预测。