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央行数字货币的经济学
讨论文件是基于政策相关主题的研究文件。它们与标准工作文件的不同之处在于，它们提供了更广泛、更平衡的视角。虽然部分基于原创研究，但它们将分析置于该主题文献的更广泛背景中。它们还明确考虑了政策视角，以期制定一些关键的政策信息。它们的格式具有优势，可以结合其他分析和观点，包括理论和实证研究。与标准工作文件相比，讨论文件的写作风格更易于理解。它们至少在正文中没有公式和回归表。讨论文件的选择和分发须经研究总司司长的批准。
货币在混合经济中的重要性
即作为交换的媒介，作为价值的措施，作为递延付款的标准，作为价值，货币的存储，通过货币经济的扩展和货币市场的发展，在发展中和混合经济中发挥了积极和发展的作用。金钱通过增加资源，创造新的资源并将资源引导到生产用途中，以多种方式充当这些经济体中的伟大动员。2）动员储蓄 - 在发展中的经济体中，储蓄和投资习惯
2014-01-加密货币指南
1本指南文件最初是根据《堪萨斯州货币发射机法》（K.S.A.）发布的。9-508 et Seq。，被废除并由《堪萨斯州货币传输法》（K.S.A.）取代并取代9-555和seq。2025年1月1日。该指南已被审查，并确定仍适用于新法律。2本文档的大部分是根据德克萨斯州银行部在监督备忘录1037发表的指导下建模的，并适用于堪萨斯州。3本文档中使用的主权货币是指在发行国家的政府发行的货币，例如美国美元或欧元。这包括政府发行的法定货币和商品支持的货币，这些货币被指定为法定货币。商品支持的货币的一个例子是1971年以前的美元美元以固定的固定价格。4 2020年，巴哈马中央银行推出了沙美元，使中央政府发行的第一款数字货币。 同年，中国成为第一个发行与人民币或人民币挂钩的中央银行数字货币的主要政府。 自从（https://cbdctracker.org）以来，许多人都效仿。 5在2021年，埃尔·萨尔瓦多（El Salvador）成为第一个采用虚拟货币作为法定货币作为法定货币作为法定货币的政府。4 2020年，巴哈马中央银行推出了沙美元，使中央政府发行的第一款数字货币。同年，中国成为第一个发行与人民币或人民币挂钩的中央银行数字货币的主要政府。自从（https://cbdctracker.org）以来，许多人都效仿。5在2021年，埃尔·萨尔瓦多（El Salvador）成为第一个采用虚拟货币作为法定货币作为法定货币作为法定货币的政府。
货币幻觉下的经济增长
货币幻觉这一术语指的是人们混淆名义量和实际量的一种现象。普遍认为这一术语是由欧文·费雪创造的，他曾用一整本书来探讨这一主题（ Fisher, 1928 ）。凯恩斯主义经济学家和费雪等一些数量理论家经常提到货币幻觉的存在来解释货币的短期非中性。2然而，货币幻觉通常被认为是非理性的，并且会给决策者带来高昂的成本，因此经济学家们一直拒绝在正式分析中使用货币幻觉，阿克洛夫和耶伦（ Akerlof and Yellen）（1985a , b） 可能是一个例外。20 世纪 90 年代中期，越来越多的实证和实验证据重新引发了对货币幻觉的兴趣，并促使阿克洛夫等人开展理论研究。 (1996、2000) 关于菲利普斯曲线的研究，Piazzesi 和 Schneider (2008) 关于房地产市场的研究，以及 Basak 和 Yan (2010) 关于投资者行为的研究。
网络经济中的货币动态
我们开发了一个可处理的具有预付现金约束的一般均衡经济中价格动态模型。动态源自企业之间的局部互动，这些互动受经济基础生产网络的支配。我们分析性地描述了网络结构对货币冲击传播的影响。从长远来看，该模型收敛到一般均衡，货币数量理论成立。在短期内，货币冲击通过需求的名义变化向上游传播，通过供应的实际变化向下游传播。微观层面供需演变的滞后可能导致价格分布的任意动态。我们的模型解释了价格之谜：由于货币紧缩，价格水平暂时上涨。在我们的设定中，这个谜题出现在两个关于下游企业的假设下：它们受到货币紧缩的不成比例的影响，并且它们在工资单中占很小的份额。经验证据支持美国经济的两个假设。我们的模型根据美国经济进行了校准，采用了超过五万家公司的数据集，从而得出了货币紧缩后价格水平上涨的经验观察幅度。
计价货币和金融对冲
∗ 本文是 Julien Martin 和 Isabelle Mejean 所著《计价货币、公司规模和对冲》的大幅修订版。我们感谢编辑 Kenneth West 和两位匿名评论员提出的建设性意见，这些意见帮助我们改进了手稿。我们感谢 Edouard Challe、Lionel Fontagné、Denis Gromb、Philippe Martin、Mathieu Parenti、Cédric Tille 和 Walter Steingress 提出的有益建议，以及法国银行研讨会的参与者。我们还要感谢 Tommaso Aquilante 对数据的帮助。 Julien Martin 感谢 FRQSC 拨款 2015-NP-182781、Investissements d'Avenir（ANR-11- IDEX-0003/Labex Ecodec/ANR-11- LABX-0047）的 Victor Lyonnet 以及欧盟“地平线 2020”研究与创新计划（拨款协议编号 714597）下欧洲研究委员会 (ERC) 的 Isabelle Mejean 的资金支持。
特别报道：对加密货币的信任
2020 年爱德曼信任度晴雨表。TRU_SUB_FIN。现在考虑金融服务行业内的特定领域，请表明您对以下每个领域的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。问题显示给五分之一的样本。TRU_IND。请表明您对以下每个行业中的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。行业显示给一半的样本。SEC_TEC。现在考虑以下特定的子行业，请表明您对以下每个行业中的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。知情公众和大众人口，28 个市场平均值。
货币数量理论，1870-2020
1这种关系已经在16世纪闻名，这从尼古拉斯·哥白尼（Nicolaus Copernicus）的早期作品中可以明显看出。它是由古典经济学家（例如David Hume，John Locke，Jean Bodin和David Ricardo）重申的，并在20世纪由Irving Fisher和Milton Friedman进一步完善。参见Schnabel（2023）。2参见例如Kaldor（1989）和后来的Woodford（2008）。2参见例如Kaldor（1989）和后来的Woodford（2008）。
指令 - 元素货币运行。 ...
目的曼尼托巴省水电期望对打算从事加密货币操作的人对电力的前所未有的需求。该指令指示Manitoba Hydro暂时暂停处理电动服务请求的处理，该请求旨在用于操作专门用于加密计算的计算机设备，这些计算机尤其是为了实现“加密货币操作”的区块链用户进行的验证用户进行的连续交易。应用和范围此指令适用于：
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。