XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System回报
货币经济中的资产回报异常*
在一篇富有洞察力和启发性的文章中，希克斯 [37] 呼吁将价值理论与货币理论结合起来。希克斯所说的价值理论指的是两种商品的相对价值取决于它们的相对边际效用这一格言。但对希克斯来说，边际效用分析只不过是一种一般的选择理论。因此，希克斯发现，选择理论可以解释的核心货币观察结果是，人们倾向于持有无用货币，而不是持有有利息的证券或资本货物。因此，本文的目的是为这种收益率主导地位提供一种解释，更一般地说，将价值理论与货币理论结合起来。或者说，本文的动机是提出以下显而易见的问题：我们如何将货币纳入一般均衡模型，以解释这种资产回报异常现象，以及这对资产定价公式有何更普遍的影响。在这一努力中，我们面临着许多作者的抱怨，如布伦纳和梅尔策[10]、卡斯和谢尔[131]、克劳尔[16]、哈恩[27]和华莱士[71]，他们认为，标准的、一般的
公共养老金计划投资回报假设
与其他精算假设一样，预测公共养老基金的投资回报需要着眼于长期。本简报讨论了如何建立和评估投资回报假设，以及在充满挑战的投资环境中对公共养老金资产的投资。由于投资收益占典型公共养老基金收入的大部分，因此回报假设的准确性对计划的财务状况和精算资金水平有重大影响。投资回报假设设置得太低会夸大负债和成本，导致当前纳税人被多收费，而未来纳税人被少收费。税率设置得太高会低估负债，向当前纳税人少收费，以牺牲未来纳税人的利益为代价。任何一个方向的假设如果严重错误，都会导致资源分配不当，并在几代纳税人之间不公平地分配成本。如图 1 所示，在截至 2022 年的 30 年期间，公共养老基金累计收入约 10.4 万亿美元，其中 6.5 万亿美元（占 63%）来自投资收益。雇主缴款占 2.7 万亿美元，占总额的 26%，雇员缴款占 1.1 万亿美元，占 11%。2 投资收益收入占很大一部分，反映了它们在公共养老金福利资金中发挥的重要作用。公共退休系统通常根据州或地方法规或系统政策定期审查其精算假设。负责设定回报假设的实体（或实体）（如附录 B 所示）通常与一名或多名专业精算师合作，他们遵循精算标准委员会在《精算实践标准第 27 号：衡量养老金义务的经济假设选择》（ASOP 27）中规定的指导方针。ASOP 27 规定了精算师在设定经济精算假设时应考虑的因素，并建议精算师考虑他们所进行的测量的背景，如测量的目的等因素所定义
MSCI 美国人工智能 100 超额回报指数
本文件仅供参考之用，旨在供具有解释任何绩效信息所需分析资源和工具的机构专业人士使用。本文中的任何内容均无意推广或推荐任何产品、工具或服务。本文件及其所含的所有信息，包括但不限于所有文本、数据、图形、图表（统称为“信息”）均为 MSCI Inc. 或其子公司（统称为“MSCI”）或 MSCI 许可人、直接或间接供应商或参与制作或汇编任何信息的第三方（与 MSCI 统称为“信息提供商”）的财产，仅供参考。未经 MSCI 事先书面许可，不得修改、反向工程、复制或重新传播全部或部分信息。MSCI 和/或其信息提供商保留信息的所有权利。
确保生成式 AI 的回报 - Everest Group
企业必须全面实施风险管理，解决人员、流程和技术层面的问题。虽然一些组织已经成立了风险管理团队并进行了某些技术投资，但更成熟的企业已经制定了有针对性的计划来准备用户并重新设计风险管理流程。随着企业从规划发展到运行由生成式人工智能驱动的运营，不同团队的角色和职责也在不断发展。跨人员、流程和技术的全面方法可确保企业安全并做好充分准备来应对与生成式人工智能相关的风险。
航空价值链中的机场：融资、回报、风险...
机场也面临挑战。虽然它们能够实现稍好的财务回报，但总体而言，它们几乎无法收回资本成本，或者略有下降。机场面临的一个特殊挑战是，虽然它们约占航空公司成本的 7-10%，但它们必须为航空价值链的 36% 提供资金，而航空公司的这一比例为 46%。与航空公司不同，机场资本不可移动。机场还代表着改善航空价值链绩效的机会。许多机场的财务风险相对较低，不同的定价政策和监管变化可能会承担更大的商业周期风险。目前，机场定价可以反周期，当航空客流量下降时提高收费。通过监管变化，机场可以在经济衰退期间压低费率，但这需要在商业周期较好年份通过高于平均水平的回报来抵消。
2021 年公共空间投资回报与收益
• 新市场/能力：进入新市场（例如空间科学）的无风险能力开发。 • 连锁反应：利用投资开发的能力、产品或服务，通过后续销售获得额外收入。 • 创造/支持的就业机会：在资金接受方组织及其供应链中创造或保护的就业人数（全职当量）和价值（劳动报酬和税收）。 • 生产力/效率：为资金接受方和分包商带来成本降低和/或产量增加（例如农作物产量）的好处。 • 增加值总额（GVA）和国内生产总值（GDP）：投资资助（和相关）活动的劳动报酬、税收收入和/或留存收益增加，直接（和间接）促进了该国的 GDP。 • 进一步投资：由于公司声誉或知名度的提高，在初始公共投资之后进行进一步投资（公共、私人或内部）。 • 新的合作伙伴：公共投资建立网络后产生的新合作。
实体经济 - 实际回报：基于价值观的银行业务案例
（http://www.bankofengland.co.uk/publications/Pages/speeches/2012/596.aspx）。回归基础：巴塞尔资本规则的更好替代方案；美国联邦存款保险公司董事 Thomas M. Hoenig 在美国银行家监管研讨会上发表演讲；华盛顿特区，14
NVIDIA 对人工智能芯片的巨额押注能否获得回报？
时刻保持警惕对 Nvidia 大有裨益。2016 年至 2021 年间，收入增长了 233%。过去五年，营业利润增长了一倍多，达到 45 亿美元（见图 1）。截至 5 月的三个月内，销售额同比增长 84%；毛利率达到 64%。尽管英特尔的收入是 Nvidia 的四倍，而且它既设计芯片又制造芯片，但投资者更看重 Nvidia 的设计业务（市值是其两倍）。构成亚马逊、谷歌、微软和中国阿里巴巴计算云的数据中心都使用其产品。所有大型信息技术 (IT) 公司以及从药物发现到气候建模等领域的无数科研团队也是如此。它已经建立了一条宽而深的“护城河”，以保护其竞争优势。
人工智能伦理投资回报：一个整体框架
功能日益强大的人工智能 (AI) 技术的快速创新正在为组织带来生产力、效率和机遇方面的好处。寻求采用 AI 来获得这些好处的组织需要意识到可能存在的道德问题，例如与偏见、公平、隐私、错误信息、欺诈和劳动力相关的问题 (Fjeld 等人，2020 年；Floridi 等人，2018 年；Kieslich 等人，2022 年)。为了解决这些问题，组织必须投资 AI 道德计划来应对 AI 技术的意外后果，但可能不清楚他们能得到什么回报。一项研究发现，来自各个行业的组织的参与者都在努力证明“与‘亲道德设计’相关的额外时间和资源成本是合理的，尤其是在没有明确的投资回报的情况下 (Morley 等人，2021 年，第 413 页)。”尽管学术界、科技界和企业界有大量关于人工智能伦理的研究，无论是一般领域还是特定领域（例如偏见、可解释性等）。，但目前还没有方法或工具来证明此类人工智能伦理投资的合理性。
疫苗投资回报政策简报最终稿
然后，经济学家计算疫苗接种计划的收益。使用疾病成本 (COI) 模型，经济学家计算治疗成本、交通成本和护理人员工资，以及儿童死亡和残疾造成的生产力损失。生产力损失占成本的 98.9% 以上。未来十年，73 个国家通过免疫接种计划节省的成本预计将达到 7816 亿美元。使用 COI 方法，疫苗接种计划的估计净收益约为 2021-30 年预测成本的 21 倍。