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货币需求真的不稳定吗？来自 Divisia 货币总量的证据
货币服务需求。3 通货膨胀目标制已在发达经济体实行，例如澳大利亚自 1993 年以来、加拿大自 1990-91 年以来、日本自 2013 年以来、新西兰自 1989-90 年以来、挪威自 2001 年以来。一些新兴市场经济体国家正在转向通货膨胀目标制，例如智利自 1999 年以来、巴西自 1999 年以来、匈牙利自 2001 年以来、印度尼西亚自 2005 年以来、南非自 2000 年以来。参见印度储备银行 (2014)。
替代经济指标 - Upjohn Research
在第2章中，威廉·巴内特（William Barnett）和库恩（Kun）认为，金融工具的日益复杂性使传统的简单和货币汇总（例如M1-M4过时）。作者概述了证据，显示了美联储简单的货币汇总如何提供有关经济和货币政策的误导性信息。相比，它们表明了他们的分区货币骨料如何与经济中真正的流动性条件更加一致。与简单的-AM聚集体不同，这些汇总假设所有货币组成部分都同样贡献了骨料，而Divisia货币汇总的重量则使用公式根据其用户成本来反映其进行交易的流动性。Barnett和他描述了通过合并信用卡服务并区分需求方和供应方货币服务来构建Divisia Monetary汇总的最新努力。
瑞士的能源效率趋势和政策（2000 年...
BAU：一切照旧 CC：气候修正 Dw：住宅 EE：能源效率 EED：能源效率指令 ES2050：2050能源战略 ETS：排放交易体系 FSO：联邦统计局 FSOM：第一套措施 GDP：国内生产总值 GHG：温室气体 Gtkm：总吨公里 L：能源强度水平（或 UC） LMDI：对数均值迪维西亚指数 NACE：欧洲经济活动分类
南加州领先的经济指标
南加州的领先指标从2022年第四季度的116.97下降到2023年第一季度的116.04。在2023年第一季度的-0.79％下降表明，在接下来的3到6个月中，南加州地区的经济活动减少。在南加州的平民就业，众所周知，众所周知，会出现测量错误并不断修订，显示2023年第一季度的增加0.21％。对于季度数据，七个组件中有三个对南加州的领先指标产生了积极影响。积极的影响来自标准普尔500股票指数的增加，太平洋地区消费者信心指数的上升以及区域建筑许可证的增加。对南加州领先的指标的负面影响是由于区域失业率的增加，区域非农业就业的下降，根据通货膨胀调整的Divisia货币供应量的下降以及利率差异的变化。
LMDI方法在建筑碳排放分析中的应用和评估：全面审查
摘要：对数平均分区指数（LMDI）方法广泛应用于碳排放，城市能源消耗和建筑部门的研究，对理论研究和评估很有用。该方法对于打击气候变化和鼓励能源转变特别有益。在该方法的开发过程中，有机会开发先进的公式来提高研究的准确性，如过去的研究所表明的那样，这些尚未通过实验进行充分探索。本研究回顾了在碳排放量的背景下对LMDI方法的先前研究，从而对其应用进行了全面的概述。它总结了LMDI方法的技术基础，应用和评估，并分析了过去25年中与LMDI相关领域中使用的主要研究趋势和常见计算方法。此外，它回顾了LMDI在建筑部门，城市能源和碳排放中的使用，并讨论了其他方法，例如广义Divisia指数方法（GDIM），决策试验和评估实验室（DEMATEL）以及解释性结构建模（ISM）技术。这项研究探索并比较了这些方法的优点和缺点及其在建筑部门中的使用与LMDI。最后，本文通过强调LMDI的未来可能性，这表明如何将LMDI与其他模型集成以进行更全面的分析。但是，在当前的研究中，仍然缺乏对低碳城市发展中的驱动因素的广泛研究。先前的相关研究通常集中在单个因素或特定领域，而没有对因素之间相互作用的跨学科理解。此外，传统的分解方法，例如LMDI，在处理大规模数据方面面临挑战，并且高度依赖于数据质量。加上内核密度和空间相关性分析的估计，增强的LMDI方法通过对能量使用和碳排放的驱动因素进行更全面的综述来克服这些缺点。整合机器学习和大数据技术可以增强数据处理能力和分析准确性，为低碳城市开发提供科学政策建议和实用工具。通过特定的案例研究，本文指出了这些方法的有效性，并提出了措施，包括优化建筑物设计，提高能源效率和提炼能量管理程序。这些努力旨在促进智慧城市并实现可持续发展目标。
采用综合分解法计算全经济能源效率
本研究将 1971 年至 2016 年期间印度尼西亚的能源强度表现与越南、泰国、新加坡、菲律宾和马来西亚等其他东南亚国家进行比较。为此，本研究采用了乘性对数均值 Divisia 指数 II 方法和时空指数分解分析。制造业和商业部门在该地区的经济结构中发挥着关键作用，占 1971 年至 2016 年总经济产出的 60% 至 80% 左右。制造业的贡献率显著增加，从 1971 年的 8% 上升到 2001 年的峰值 31% 左右，随后在 2016 年下降到 28%。另一方面，农业部门的贡献率从 1971 年的 49% 下降到 2016 年的约 17%。本研究表明，过去四十五年来这些国家的能源强度变化的总体趋势是下降的。对于印度尼西亚来说，从 1971 年到 1999 年，总能源强度每年平均稳步上升 3%，在此期间增长了一倍多，而从 1999 年到 2001 年，能源强度每年平均下降 1%，2016 年总体下降了 17%。总体而言，就结构和行业对总能源强度的影响而言，所有这些国家的工业增加值都转向了能源密集型行业，这也被行业内能源强度的下降所抵消。然而，分析表明，这一趋势的两个因素在印度尼西亚最为明显。
分解和脱钩
巴基斯坦正在大规模使用煤炭。煤炭在巴基斯坦的能源组合中起主要作用，到2030年估计达到30％。本研究的目的是分析与CO 2排放有关的煤炭进口和土著储量。尤其是，本研究构建了对数平均分区指数（LMDI）方法，以查看因素的影响，对经济关系的解耦指数以及1986年至2019年煤炭发电厂的污染。经验结果表明，1）煤炭消费和进口是相互关联的，而煤炭生产的生产水平最低； 2）能量强度影响在降低煤炭利用率中起了中等的作用，其次是煤炭份额效应；但是，总影响占煤炭总使用量的0.023％； 3）经济和人口活动随着年平均增长而逐渐增加0.25％和0.35％，经济和人口活动的影响分别增加了0.25％和0.35％； 4）仅观察到“三个”解耦状态：膨胀耦合，膨胀的负解耦和弱解耦。由于高能量份额和能量强度，发生了膨胀的膨胀。广泛的耦合仅在2001年发生，这是由于煤炭比例的迅速增长和能量强度降低的速度缓慢，而弱解耦显示出经济增长与煤炭利用之间的脱钩相关性。 5）目前，目前，各种煤炭成分，例如水分，挥发性物质，固定碳，灰分和硫磺，目前可以通过1.82、4.83、5.16、1.43和0.39 MT逃避。本研究还讨论了进一步的政策。最后，环境分析认识到，实施清洁煤技术显着节省了燃料，因此减少了排放。
分析印度制造业的碳排放趋势：分解和解耦方法
越来越强调促进绿色增长和降低碳排放量为13，以实现可持续的经济发展。本研究使用TAPIO解耦14个模型，并分析了利用日志平均分区指数（LMDI）技术影响印度15种制造业的碳排放变化的因素。16此外，已经使用System-GMM方法分析了碳发射强度，信息和17通信技术（ICT），总因子生产率（TFP），技能和能量强度18之间的联系。它基于印度有组织制造业的植物水平年度19个行业调查（ASI）数据集（ASI）数据集，从2001 - 02年20日至2019 - 20年，针对主要21个印度国家/地区。调查结果反映了在总体和州的制造业中存在21个弱解耦的。这22个表明，产出和排放量都在增加，但是，产出增长超过23个排放增长，这意味着要努力过渡到更环保的24个友好的生产方法并提高了能源效率。发现输出和人口25效应是碳排放中的主要因素，而能量强度则是26降低效果。此外，System-GMM估计表明，ICT和能量27强度对总因子生产率产生了积极影响，而碳28排放强度的增加，生产率下降。这项研究证实了该扇形中倒29个形状的Kuznets曲线的存在。这些努力将有助于达到碳中立性并提高该行业内部的能量32效率。本研究将有助于制定能源30和环境策略，以减少排放并促进采用清洁能源31来源。33 34关键字：制造业，能源使用，二氧化碳，生产率，分解，35能量强度，解耦36 jel分类：C33，P18，Q43 37