XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System波动性
使用AI和机器学习对实现的波动性和隐含波动指数的预测：A评论
在这篇系统的文献综述中，我们研究了现有的研究，这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献，以发现与传统计量经济学模型相比，所提出的方法是否提供了较高的预测，可解释的AI的应用如何广泛，并概述了潜在的进一步研究领域。通常，我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的，通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络，例如长期术语内存和门控复发单元，始终排名最高的模型。但是，传统的计量经济学模型仍然高度相关，通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功，研究的一个有希望的领域是使用混合模型，结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的，但我们发现，很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此，我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样，我们看到了概率机器学习应用的潜力，可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。
支持高波动性可再生能源电网的长时储能和灵活发电技术的技术经济分析
摘要 随着可变可再生能源渗透率超过 80%，清洁能源系统将需要长时间储能或灵活的低碳发电。本文，我们对适用技术进行了详细的技术经济评估和不确定性分析，并确定了支持电网规划的挑战和机遇。我们表明，对于 120 小时的储能持续时间，具有地质储存的氢气系统和具有碳捕获的天然气是当前和未来资本成本最低的低碳技术。这些结果对于未来资本成本情景的不确定性具有稳健性，但绝热压缩空气和抽水蓄热可能是当前资本成本情景下不确定情况下成本最低的技术。最后，我们提出了一种使用重型车辆燃料电池的新型储能系统，与之前考虑的最佳储能技术相比，它可以将能源平准化成本降低 13%-20%，从而有助于实现非常高（>80%）的可再生能源电网。
超越界限的地方 - 在空间不平衡且可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储
超越界限的地方——在空间不平衡、可再生能源占比较高的电力系统中实现高效的存储分配
描述 t 1 t 2 分配原理 案例 1 无波动性 res 高，d 低 res 高，d 低 无存储 案例 2 无波动性 res 高，d 高 res 高，d 高 无存储 案例 3 发电波动性 res 高，d 高 res 低，d 高 R 中的存储 案例 4 两者的波动性 res 高，d 低 res 低，d 高 R 和 D 之间无差异 案例 5 发电波动性 res 高，d 低 res 低，d 低 无存储 案例 6 需求波动性 res 高，d 低 res 高，d 高 D 中的存储 案例 7 需求波动性 res 高，d 高 res 高，d 低 无存储 案例 8 两者的波动性 res 高，d 高 res 低，d 低 无存储
“股价的波动” -IJRPR
1。1.跨性波动模式：分析显示，价格和数量之间股票市场的波动性增长时期，在整个研究期间表现出适度的波动性，偶尔出现尖峰。2。2.市场情绪：社交媒体情绪的分析表明，增加的负面情绪与更高的波动相关。VIX索引与标准普尔500的挥发性有很强的正相关。”3。3.挥发性聚类：GARCH（1,1）模型证实了挥发性聚类的存在，表明高波动率的周期往往会随后发生更高的波动性。自相关测试显示出挥发性的持久性。4。波动性和风险：β值较高的库存表现出较高的波动性。在波动性和风险溢价之间观察到正相关关系。
全国燃油豁免允许E15汽油
CAA和实施法规在40 c.f.r。第1090部分要求在夏季使用低波动性汽油，以限制臭氧污染的形成。这些法规在40 C.F.R.§1090.215。 另请参见https://www.epa.gov/gasoline-标准/asasoline-reid-vapor-pressure。 这些汽油波动条例适用于2022年6月1日开始的零售商和批发购买者 - 消费者，以及从5月1日开始的所有其他人。 具体来说，这些法规要求零售商和批发购买者 - 消费者的派对将其储罐移交给低波动性的夏季汽油，并停止在5月1日之前出售较高波动性的冬季汽油，以便零售商和批发购买者可以满足适用的低波动性汽油标准，到6月1日至6月1日。§1090.215。另请参见https://www.epa.gov/gasoline-标准/asasoline-reid-vapor-pressure。这些汽油波动条例适用于2022年6月1日开始的零售商和批发购买者 - 消费者，以及从5月1日开始的所有其他人。具体来说，这些法规要求零售商和批发购买者 - 消费者的派对将其储罐移交给低波动性的夏季汽油，并停止在5月1日之前出售较高波动性的冬季汽油，以便零售商和批发购买者可以满足适用的低波动性汽油标准，到6月1日至6月1日。
2020 年可持续发展与负责任投资战略
• 监管可以通过影响受监管机构需求的资产类型来影响资产价格。 • 受经济增长的推动，长期来看，实物资产的表现将优于金融资产，而经济增长又受生产率提高和人口结构变化的推动。 • 风险分散至关重要。 • 鉴于短期波动性，长期投资期限是一种优势，这是实物资产投资所固有的，可以接受为获得更高回报而做出的权衡。 • 环境、社会和治理因素会影响长期投资组合的表现。 • 在其他条件相同的情况下，较低的波动性优于较高的波动性。 • 风险是多方面的，无法完全量化。
2024年战略资产配置
今年投资组合中股票的总体配置基本保持不变（除了波动性最低的投资组合，该投资组合的股票风险增加了一个百分点），这可能会让人感到惊讶。这主要是 AJ Bell 采用的流程和对波动性目标的关注，旨在实现与给定波动性特征相关的长期结果。在 SAA 流程中过于反应或短期化可能会导致不利于长期表现的改变。换句话说，我们承认我们不知道 2024 年会带来什么（其他人也不知道），并且我们避免对投资组合的股票/债券分割进行重大更改，这是决定它们在不同市场环境中表现的主要因素。
金融科技进入、企业金融包容性和新兴经济体的宏观经济动态
新兴经济体的金融包容性非常低。在短短几年内，金融技术 (fintech) 就导致非传统信贷中介机构数量急剧增加，但金融技术快速增长对宏观经济和信贷市场的影响尚不清楚。我们建立了一个包含传统银行系统和内生金融科技中介机构的模型，发现更多的金融科技进入会对总产出和消费产生积极的长期影响。然而，只有当更多的进入源于较小的、没有银行账户的公司获取金融科技信贷的门槛较低时，它才会增强总体公司的金融包容性。仅仅降低金融科技中介机构的进入成本对总体的影响很小。虽然采用金融科技信贷的公司对国内金融冲击的敏感度较低，有助于降低产出波动性，但更多的金融科技进入也会导致银行信贷波动性加剧，从而在产出波动性和信贷市场波动性之间引入权衡。
气候波动的宏观经济成本
众所周知，气温升高会对经济增长产生负面影响，尤其是在贫穷国家。政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 在其上一份报告中强调了气候变化的另一个重要方面：气候条件的波动随着时间的推移而变得更大，气温和降水的空前波动影响着越来越多的地理区域（Arias 等人，2021 年）。本文表明，从经济角度来看，这种现象与气温水平的根本变化同样重要。我们使用 1960 年代以来 133 个国家的气候数据来估计具有随机波动性的面板 VAR。该模型捕捉了气温与经济活动之间的内生相互作用，并适应了可能影响基础序列水平和变异性的冲击。这一框架使我们能够估算无法使用历史数据预测的年气温残余变化的波动性，量化特定国家/地区在特定时点面临的事前“气温风险”。结合适当的识别限制，它还使我们能够隔离气温波动的外生变化，并追踪其对各种经济活动指标的影响。我们的分析得出两个主要结果。第一个结果是，气温波动性随着时间的推移稳步增加，即使在仅受全球变暖影响较小的地区也是如此。第二个结果是，气温波动对经济活动很重要。控制气温水平，波动性每增加1 ℃，GDP增长平均会下降0.3%，GDP增长率波动性增加0.7%。换句话说，气温波动会同时导致收入增长降低和变化无常。波动性冲击也会影响富裕的非农业国家，而且这些国家并不受 GDP、气温或降水量大幅波动的影响。我们发现，波动性既影响消费也影响投资，而且其对制造业和服务业的影响更大。我们的研究结果表明，风险在气候与经济之间的关系中发挥着重要作用。经济主体会对预期环境变异的变化作出反应，与其他宏观金融环境一样，可预测性降低本身不利于增长。这表明，气候风险对福利具有重要的事前影响，气候系统未来路径的不确定性可能会提前影响经济，并且