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World File Search System工作文件
工作文件第 20-17 号 跨境中介服务
1 文献提出了几种中介定义。在本文中，我们遵循 Hugonnier 等人（2014 年、2018 年）的观点，认为如果代理人在没有资产时积极尝试购买资产，而在拥有资产时积极尝试出售资产，则该代理人充当中介。场外市场中介的经验证据比比皆是；请参阅 Duffie（2011 年）的概述、Bessembinder 和 Maxwell（2008 年）的公司债券市场、Afonso 和 Lagos（2014 年、2015 年）的联邦基金市场以及 Li 和 Sch¨urhoffer（2019 年）的市政债券市场。 2 这些举措要求及时向公众传播交易后价格和数量信息，包括针对市政债券市场的市政证券规则制定委员会 (MSRB)、针对公司债券和证券化资产市场的交易报告和合规引擎 (TRACE)，以及最近针对欧洲公司债券市场模仿 TRACE 的 MiFID II 法规。有关电子平台的证据，请参阅 Staffird (2016)、Liu 等人 (2018) 和 Vogel (2019)。3 最近的一些论文强调了在解释许多场外交易市场实证观察到的“核心-外围”结构时纳入投资者特征的额外异质性的重要性。在所有这些论文中，中介都是随机会议和事后讨价还价的结果。有关与我们方法的详细比较，请参阅文献综述部分。
更广泛的工作文件2020/136天然资源...
摘要：鉴于莫桑比克的自然资源繁荣，尤其是其在采矿，石油和天然气方面的大规模投资 - 这篇论文分析了采掘业的前景，从机构的角度来看，为经济转变做出了贡献。为此，我们解决了资源部门的制度动态，并考虑确定结果的根本原因。讨论了作为呈现经济转型和多元化愿景的工具的国家发展战略。本文是基于书桌审查（杂物和书目），以及作者收集的主要数据，作为他们对自然资源领域和发展政治经济学领域的研究的一部分。我们得出的结论是，鉴于莫桑比克的政治赞助和客户主义，精英范围内的精英竞争，有限的生产力，国家能力弱，高水平的贫困和经常出现的财政缺陷，尽管具有相当大的潜力，但仍导致经济转型的当前资源繁荣的前景是最充分的不确定的。
中国工作文件编号90/1建模改革后...
，虽然存在配额交付金额％•或相应的合同以提供固定的收入，但对该市场中的资源分配，产出或免费市场价格没有影响，但它确实会产生收入转移。在图1中描述的情况下，该区域显示了从供应企业的转移（PE-PJ.Q 0。原则上，此类转移是完全不及时的税收，其对资源分配的唯一影响是由于它们对收入分配的影响以及因此对需求的影响而产生的。实际上，追求这些经济租金可能会导致巨大的寻租成本。此外，能够将产品从官方到自由市场重新分配产品的人可获得的潜在巨额利润为非法重新分类商品带来了强大的激励措施。这些效率低下可能会降低产出水平，尽管它应该在边缘对相对Prige信号的响应。
外国和国内中央的影响 - 工作文件NR
5'sosterholm（2022）的研究已将债券出售给Riksbank，并发现外国部门已在2015年至2017年政府债券购买计划和大流行期间占了Riksbank的债券销售额所占的债券份额。与我们对瑞典，Kolasa＆Wesolowski（2020）的观察到的相似，表明，在全球金融危机之后，大量新兴经济体的主权债券市场中的外国所有权份额急剧增长。与瑞典不同，它没有再次减少。6，与Fabo等人调查的大量研究相比，可以说，大经济量化宽松对大经济体产出和通货膨胀的影响以及小国量化宽松对经济的影响很小。（2021）。但是，我们的结果与应用类似
工作文件 38 亚洲及其他地区的加密货币
近年来，加密行业蓬勃发展，不同国家的当局对此的反应也大不相同。有些国家已经禁止使用加密货币，而其他国家则在不同程度上接受加密货币。有些国家正在努力使其反洗钱法规与 FATF 标准保持一致，而其他国家则对此视而不见。一些国家没收了与犯罪和洗钱有关的大量加密资产。其他国家在执法方面处于起点，有可能成为加密犯罪和洗钱的中心，并对世界金融体系造成严重漏洞。
phoafs 9工作文件2.3农业食品系统和...
在2023年3月的太平洋农业和林业负责人的第8次会议上，成员认可开发一种工具，以支持太平洋国家的农业和粮食安全的气候适应性决策。该工具被设想为将与上下文相关的气候建模/预测/趋势与农业系统信息汇集在一起，以帮助强调气候变化对太平洋粮食系统政策和计划的影响，包括在国家和地区层面上对农业社区的风险。成员要求太平洋社区（SPC）支持该工具的概念开发的证明，现在称为Agri-Food Systems＆Climate Explorer（ASCE），该工具最初已在Samoa实施了该工具。本文概述了ASCE原型与萨摩亚农业和渔业部（MAF）合作的结果，在澳大利亚政府外交部（DFAT）的支持下，由英联邦科学和工业研究组织（CSIRO）和澳大利亚国立大学（ANU）（ANU）（ANU）的支持，并在SPC和Food and Food and Magrompation（ANU）（ANU）（ANU）（FAO）（FAO）。
PMC-7工作文件10.4太平洋地区气候...
于2024年4月12日在斐济纳迪举行的RCC-N管理会议上向TOR进行。修订后的TOR被呈现为附件1。重大修正案包括： - 创建副主席的角色，目的是副主席在主席任期结束时取代了椅子。更改的目的是确保管理连续性。会议结束后，举行了新职位的选举。本·诺尔（Niwa）先生被任命为新的副主席； - 气候变化预测的节点已成为气候变化的节点。长期气候变化监控现在是节点对气候变化的责任（以前在气候监测中节点）。- 节点成员的变化包括NOAA成为气候变化节点的成员和共同领导。SPC现在是训练功能共同的节点； - 会员和领导要求已澄清。任何SPREP成员或观察者是NMHS或另一个机构，该机构是公认的实体，可生产具有相关专业知识，技术和能力的气候和/或海洋服务，以随时加入Pacific RCC-N作为新成员，前提是他们符合修订后的TOR中概述的要求。2。对太平洋RCC-N的评论。 WMO和Climsa顾问Rupa Kumar博士
工作文件第 653 号 2020 年 3 月
摘要：本文分析了在高可再生能源政策下，人们对陆上风电和架空输电线路的态度如何影响发电组合的成本最优发展。为此，我们使用了电力系统发电和输电扩展规划模型，并结合了爱尔兰岛公众对能源基础设施的态度信息。总体而言，家庭对陆上风电持积极态度，但他们接受家附近风电场的意愿往往较低。对架空输电线路的反对甚至更大。这可能导致扩大电力系统的成本大幅增加。在爱尔兰的案例中，当公众反对被纳入全岛发电和电网扩张规划的受限优化中时，成本上升了 4.3% 以上。这主要是由于对更昂贵的技术（如海上风电和太阳能光伏）进行更高容量投资的复合效应，以弥补陆上风电发电和电网加固的较低水平。结果还揭示了公众反对通过影子价格对陆上风电价值的影响。公众反对程度越高，陆上风电的影子价格就越高。而且，不同地区的情况截然不同：风力资源较多或距离主要需求中心最近的地区影子价格最高。影子成本可以为政策制定者在设计激励机制以争取公众对陆上风电设施的支持时提供指导。
工作文件24-8：气候变化的宏观经济学
摘要本文为气候经济建模提供了科学的起点。气候变化对温室气体排放的敏感性尚不确定。气候变化的长期经济后果也是如此。因此，我们认为传统的成本效益分析，包括计算最佳碳税的计算，并且将仍然令人信服。气候经济模型对于寻找有效的气候政策对这些不确定性的不同假设具有牢固性。本文概述了这样的模型。一个关键结果是可以以低成本的低成本实施向气候中立的过渡。我们讨论了这种过渡所需的政策，比较欧盟和美国的气候政策，并为未来的研究提供建议。
员工工作文件937-比较思维和...
对比，ML Tictactoe播放器学会了不要从游戏数据库或反复玩游戏中丢失游戏。在更复杂的问题中，对基于规则的AI进行编程，该规则可以预期系统中所有可能的状态很快变得不可行。mL方法通常分为三类：监督学习，不受欢迎的学习和强化学习。在监督学习中，ML算法从数据中学习输入和输出对之间的关联。输出是监督信号，模型学会从输入中推断出来。例如，一个计算机从包含借款人（输入）特征的数据集中学习（输入）（输出）。然后使用该模型来预测未来的借款人是否可能默认。在无监督的学习中，ML模型在输入数据中发现模式。没有输出（监督信号）。例如，一个无监督的ML模型群集借款人会根据其相似性或识别相对于整个数据集的异常数据点。在增强学习中，计算机代理试图在导致最大奖励的环境中识别动作顺序。代理需要探索环境以学习最佳策略。例如，强化学习者通过多次对抗来掌握棋盘游戏来掌握棋盘游戏。该系统的设计使得代理在赢得游戏时会获得奖励，并且在输掉比赛时会受到惩罚。，2018年），监督模型，从图像中检测皮肤癌（Esteva等人，2018年）。代理人仅编程以寻求奖励，但是在开始学习之前，没有任何策略配备任何策略。近年来，AI的许多里程碑成功，例如强化学习代理人玩耍（Silver等人，2017年），或者可以编写连贯文本的无监督语言模型（Brown等人，2020）基于深度人工神经网络，也称为深度学习。通过将输入数据从网络中的图层传递到图层，以越来越抽象的方式表示。提供了足够的数据点，可以从其中学习有意义的表示，深度学习模型可以从非结构化高维数据（例如图像，文本和声音）中提取信号。这是一项更传统的ML方法的任务。在许多AI应用中，人类和机器共同运行既稳定又有效的系统。财务系统也不例外。对于财务系统，稳定性是指吸收冲击的能力，同时防止对真实经济的破坏（Schinasi，2004年）。许多出色的论文已全面审查了AI在财务部门的应用，几项研究集中在其财务稳定性的暗示上（金融稳定委员会，2017年； Danielsson等人。，2019年； Gensler和Bailey，2020年）。我们的论文重点关注这些应用程序（从交易和贷款到监管和政策制定）最好地说明了人类和机器的一些优势和劣势。，2006年； Bacoyannis等。，2015年）。例如，在算法交易中使用AI具有明显的执行速度和同时考虑大量信息的能力（Nevmy-Vaka等人。此外，算法交易者不太可能犯错或有偏见的非理性决定（Jain等人，但大多数AI代理都是