摘要。技术发展对支付系统产生了影响,即电子货币在2018年和2019年发展非常迅速,2018年它占流通货币的50.3%,经济增长率增长了5.4%,尽管当年的利率为6%。这意味着一些印度尼西亚人已经开始对支付系统进行改变。金融领域的数字化变化,特别是随着社会和经济领域人们生活行为的新根本变化。金融技术的概念在基于可持续技术创新的数字金融基础设施的形成中非常有用,这些创新被认为对金融市场有效,包括对于中小型企业,本文重点关注影响经济增长的三个因素,即资本、劳动力和技术发展。本研究使用2004-2019季度的二次时间序列数据,使用多元回归(OLS/最小二乘法)并使用eviews 10应用程序进行处理。本研究旨在确定技术对经济增长的影响。研究结果表明:货币对经济增长具有显著的负向影响,利率和汇率对经济增长具有负向影响,技术对经济增长具有正向影响。
我们感谢Evi Pappa,Refet Gourkaynak以及2022年EEA-ESEM大会的参与者提供了有益的评论。此外,我们感谢Sveriges Riksbank的研讨会参与者对本文的早期草案的有益评论和支持。最后,我们感谢Monroe Gamble IV,Gus Kmetz和Dori Wilson的出色研究帮助。本文中的观点仅是作者的责任,不应被解释为反映旧金山联邦储备银行,美联储系统或Sveriges Riksbank的观点。†通讯作者:美国加利福尼亚州94105的旧金山联邦储备银行,旧金山101 MS MS 1130;电话:1-415-974-3115;电子邮件:jens.christensen@sf.frb.org。‡sveriges riksbank;电子邮件:xin.zhang@riksbank.se。
LarsFruergaardJørgensen,总裁兼首席执行官:“我们对2023年上半年的销售增长感到非常满意。增长是由对基于GLP-1的糖尿病和肥胖症治疗的需求增加所驱动的,我们为患者提供的服务比以往任何时候都多。最初六个月的表现使我们能够提高全年的前景。在研发中,我们对选定试验的结果感到非常兴奋。肥胖症是一种与许多合并症相关的严重慢性疾病,而Select的结果表明,通过治疗半卢比德患者可以大大降低与该疾病相关的合并症。
更多信息:本文是从伊斯兰阿萨德大学(Isfahan)(Khorasgan)分支的伊斯兰阿萨德大学(Islamic Azad University)的Saeed Daei-Karimzadeh的主管与Karim Azarbiejani的主管和Saeed Daei-Karimzadeh的顾问中获取的。致谢:可能会对做出重要贡献的个人或机构做出感谢。利益冲突:作者没有宣布利益冲突。资金:作者没有为本文的研究,作者身份和出版而获得财务支持。如何引用:Albaji,Yousef。,Azarbiejani,Karim&Daei-Karimzadeh,Saeed。(2024)。伊朗经济对货币和汇率政策的反应基于外国部门的基础:动态随机的一般平衡分析。定量经济学季刊(JQE),20(4),1-37。
免责声明本文档包含某些关于该集团的计划,目标和期望与其未来绩效,结果,策略和目标有关的计划,目标和期望。诸如“可能”,“可以”,“意志”,“期望”,“打算”,“估计”,“预期”,“目标”,“ Outlook”,“ Outlook”,“ Outlook”,“ Outlook”,“ Sekle”,“ Seek”,“ Seek”,“预测”或类似表达式通常都识别出前瞻性陈述。这些前瞻性陈述不是事实的陈述或未来绩效,结果,策略和目标的保证,并且其性质涉及风险和不确定性,因为它们与未来的事件和环境相关,这些事件和环境与集团的控制和环境相关,并且超出了该集团的控制,包括但不限于家庭和全球经济业务,诸如竞争的竞争和竞争,以及范围内的竞争和行动,以及范围内的竞争,汇率和行动,汇率和行动,汇率和行动,汇率,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,利率,行动,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,汇率,行动,利率和行为相关行业中未来收购或组合的通货紧缩,时机影响和其他不确定性以及本集团及其分支机构运营的司法管辖区的国内和全球立法和法规变化的影响。
本文中表达的任何观点都是作者的意见,而不是Iza的意见。本系列发表的研究可能包括对政策的看法,但IZA没有任何机构政策立场。IZA研究网络致力于研究完整性的IZA指导原则。IZA劳动经济学研究所是一家独立的经济研究所,在劳动经济学领域进行研究,并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德意志邮政基金会的支持下,伊扎(Iza)拥有世界上最大的经济学家网络,其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究,决策者和社会之间建造桥梁。IZA讨论论文通常代表初步工作,并被散发以鼓励讨论。引用这种论文应解释其临时特征。可以直接从作者那里获得修订版。
1 增长贡献数字基于按市场汇率计算的美元名义 GDP。按 PPP 汇率计算,中国和美国在此期间分别占全球 GDP 增长的 26% 和 13%。虽然按 PPP 计算,中国的 GDP 更大,但在 2007-2022 年期间,按市场汇率计算,人民币兑美元升值了 12%,但按 PPP 汇率(年末汇率)计算,人民币贬值了 34%。按市场汇率计算,2022 年中国以美元计算的名义 GDP 是 2007 年的 5.1 倍。按 PPP 汇率计算,中国 2022 年的 GDP 是 2007 年的 3.4 倍。按不变价格 GDP 和 PPP 汇率衡量,2007 年至 2022 年,中国占全球增长的 36%。
外汇储量外汇储备是由以外币计价的国家中央银行持有的资产。汇率将一种货币换成另一种货币的利率。汇率政策汇率政策是该国的货币管理局实施的框架,以建立其自身货币对其他货币的汇率。
在我的论文中,我使用不同的机器学习技术来预测汇率的方向性变化。我首先分析了无抛补利率平价 (UIP) 及其无法预测汇率变化的情况。使用线性回归,我表明 UIP 方程中的 β 系数在短期和长期内都不等于零。这表明货币风险溢价对于理解汇率变化的重要性。然而,风险溢价和市场预期极难衡量。因此,随机游走是预测短期外汇汇率变化的最佳模型。这让我想问:我们能否使用最新的机器学习技术比随机游走模型更准确地预测外汇汇率?我探索了各种机器学习技术,包括主成分分析 (PCA)、支持向量机 (SVM)、人工神经网络 (ANN) 和情绪分析,以预测一系列发达国家和发展中国家的汇率方向性变化。
* 斯坦福大学、CEPR 和 NBER。电子邮件:aauclert@stanford.edu。 † 西北大学和 NBER。电子邮件:matthew.rognlie@northwestern.edu。 ‡ 斯坦福大学。电子邮件:souchier@stanford.edu。 § 哈佛大学和 NBER。电子邮件:ludwigstraub@fas.harvard.edu。我们感谢 George Alessandria、Manuel Amador、Luigi Bocola、Ariel Burstein、Julian di Giovanni、Sebastian Fanelli、Mark Gertler、Pierre-Olivier Gourinchas、Guido Lorenzoni、Oleg Itskhoki、Sebnem Kalemli-Özcan、Matteo Maggiori、Kurt Mitman、Tommaso Monacelli、Brent Neiman、Pablo Ottonello、 Diego Perez、Fabrizio Perri、Jesse Schreger、Vincent Sterk 和 Iván Werning 提供了有用的评论。 Jan Ertl 提供了出色的研究协助。本研究由美国国家科学基金会拨款 SES-1851717 和 SES-2042691 资助。