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2024 年 11 月 22 日 主题：保险（审慎标准）（复苏计划）规则 2024 年复苏计划：预期和指导方针 尊敬的（再）保险公司
2024 年 11 月 22 日 主题：保险（审慎标准）（恢复计划）规则 2024 年恢复计划：期望和指南 亲爱的（再）保险公司， 介绍 2024 年 4 月 25 日，百慕大金融管理局（管理局或 BMA）发布了《保险（审慎标准）（恢复计划）规则 2024》（规则），该规则将于 2025 年 5 月 1 日生效。 2024 年 9 月，管理局与业界举行了一次研讨会，讨论管理局对恢复计划的期望。BMA 感谢其利益相关者在研讨会上的持续参与和反馈。 以恢复计划的形式进行充分的准备不仅可以降低（再）保险公司破产的可能性，还可以通过提高（再）保险公司的准备程度来减少潜在破产的影响。因此，有效的恢复计划框架有助于实现保单持有人的保护以及维持金融稳定。除了概述研讨会期间收到的利益相关者的主要反馈外，这封信还总结了管理局对恢复计划的期望。它提供了（再）保险公司在起草和实施恢复计划时面临的挑战的实际例子。我们相信这将有助于规划 2025 年的相关活动，包括通过（再）保险公司的内部治理根据规则制定和批准第一批恢复计划。在我们未来的监管互动中，英国保险协会将热衷于讨论这封信中概述的主题，包括如何按比例满足这些期望以反映每个（再）保险公司的性质、规模和复杂性。在这种情况下，“按比例”意味着只期望了解单个（再）保险公司的关键弱点（例如，由其业务模式、关联性等产生的弱点）、其恢复能力（例如，可用的恢复选项和潜在障碍）以及其计划制定和运营的治理安排所需的信息程度。有关 BMA 对恢复规划的期望和指导方针的详细指导说明将于 2025 年公布。恢复规划和恢复计划恢复规划不仅仅代表恢复计划的制定。恢复规划涉及组织内各个职能部门高级管理层的积极参与，这对于恢复战略的实施至关重要，也包括董事会和相关委员会的参与。需要这种参与来确保：
异质期望和商业周期
许多中央银行非常规政策工具包的支柱。鉴于中央银行的基于通信工具的频率和强度的增加，一个重要且密切相关的问题是中央银行的信誉及其与ELB商业周期动态的互动。宏观经济文献经常使用理性期望（RE）方法来检查ELB对业务周期的影响。在标准模型中，这种方法假设经济中的代理人完全了解中央银行的目标功能，并相信未来的政策行动将与该目标保持一致。因此，在具有理性期望的模型中，央行信誉的相关性几乎没有空间。在本文中，我们放宽了完整的理性假设，并提出了一个具有有限信息的异质期望模型，在这种情况下，允许代理在两种类型的预测规则之间切换。作为我们的起点，我们使用规范的三方程式混合动力新凯恩斯主义模型，但要受到名义利率的限制。我们向该框架介绍了异质期望，在该框架中，允许代理在锚定的伪理性期望模型和自适应学习模型之间切换，如果满足某些条件，期望可能会降低期望。在模型中，这两种类型的指示之间的开关机制是内源性的，其中相对代理使用每种类型的预测规则共享取决于其过去的预测性能。因此，越来越多的代理放弃了理性期望规则，并转向自适应学习。我们模型的主要新颖性是，当大量的自适应学习者与ELB约束结合使用时，Econmy失去了稳定性。在这些情况下，自适应学习者的份额不断增加，对应于中央银行通过非常规货币政策措施规避ELB约束的能力的丧失。更多自适应学习者的存在从Central Bank所需的利率路径（阴影速率）到置换和输出差距削弱了反馈通道，这会促进静脉压力。与ELB结合使用，这导致了更高的实际利率，并降低了促进的需求。不良冲击会在这种情况下触发静脉螺旋，如果期望在下降
合成期望，行为准则和条款
除了联系会议组织者外，还鼓励有疑问，疑虑或投诉与骚扰有关的个人与HHS公民权利办公室（OCR）联系。有关如何向HHS OCR提出投诉的信息（请参见OCR的网页，提交民权投诉，可在此处找到：https：//www.hhs.gov/ocr/complaint/complaints/index.html）。在向HHS OCR提出歧视投诉之前，不需要向会议组织者提出投诉。寻求会议组织者的援助绝不禁止向HHS OCR提出投诉。个人还可以通知NIH有关骚扰的担忧，包括性骚扰，歧视和其他形式的不当行为，在NIH支持的会议上。（请参阅NIH的查找帮助网页，可在此处找到：https：//grants.nih.gov/policy-and-compliance/policy-topics/policy-topics/harassment/find-help）。
备忘录 - 人工智能应用预期 - 2024 年 11 月
备忘录 致：院长、VCAA、副院长、主席和主任 发件人：William B. Davis，主管学术参与和学生成就的副教务长 主题：教务长办公室对 WSU 不同环境中使用 AI 的期望 日期：2024 年 11 月 4 日 学术期望 WSU 支持教师选择最适合其学科和特定课程环境的教学法。因此，教师有权允许或禁止使用任何生成式 AI 工具。这一决定伴随着准确、清晰地向所有校区参加 WSU 课程的学生传达 AI 政策的义务。此外，由于课程嵌入在课程中，因此教师必须与提供学位和证书的课程合作，在一系列课程或整个学习课程中制定 AI 期望。教务长办公室希望每位教师都设定明确的期望和政策，以了解其课程中可接受的 AI 使用。教师必须在每门课程大纲中，甚至在每次评估中，清楚地表明其课程有关 AI 使用的政策。我们希望学生在课堂评估中准确透明地说明 AI 的使用情况。提醒我们的教师和课程教师，您无需孤立地努力使您的课程适应新的 AI 格局。WSU 写作计划提供了使用 AI 写作的指导（可在此处获取），转型变革计划领导与 AI 相关的 PIT Stop，全球创新集团也提供培训和研讨会。Percipio 中也提供一般 AI 培训。教务长的 AI 委员会将继续建立合作伙伴关系，为教师和学生提供更多机会在课堂上学习和使用 AI。非学术行政服务和工作流程教务长办公室支持将生成性 AI 应用于工作流程，这可以帮助教师和员工提高行政流程和沟通效率。但是，个人必须负责任地使用生成式人工智能，并始终关注私人和受保护数据的安全。负责任的使用包括确保人工智能用户了解生成式人工智能的应用和局限性，同时确保任何生成式人工智能的使用都是合乎道德的，并符合大学的政策和法规。提醒一下，WSU 的个人员工和单位无权签订服务协议或以其他方式使用开源人工智能技术进行使用 WSU 非公开机构数据的活动，
医疗保健中的人工智能：优点、缺点和未来期望
在考虑人工智能的巨大优势时，识别和解决与其使用相关的一系列问题也很重要。其中最主要的担忧是算法偏见的可能性，即并非所有相关的患者特征都能够得到适当识别或考虑，从而导致护理服务方面的差异。研究表明，人工智能系统可能会根据患者的人口统计特征表现出偏差，这可能会影响诊断的准确性和公平性。3 最近，卫生与公众服务部民权办公室发布了关于《平价医疗法案》第 1557 条的最终规则，其中规定患者支持工具，特别是人工智能算法，“不得通过使用临床算法在决策过程中基于种族、肤色、国籍、性别、年龄或残疾歧视任何个人。” 4 随着人工智能不断融入医疗环境，确保人工智能模型在多样化和有代表性的数据集上进行训练以减轻这些偏见并为所有患者提供公平的护理至关重要。
完善毛利与净利预期，改善战略规划
关于 LEK Consulting 我们是 LEK Consulting，一家全球战略咨询公司，与企业领导者合作，以抓住竞争优势并扩大增长。我们的洞察力是重塑客户业务轨迹的催化剂，发掘机遇并帮助他们掌握关键时刻。自 1983 年以来，我们的全球业务遍及美洲、亚太地区和欧洲，为各行各业的领导者提供指导，从全球企业到新兴创业企业和私募股权投资者。想要了解更多信息？请访问 www.lek.com。
供应商的人权期望
我们希望我们的供应商能够公平地向工人支付最高适用标准，无论是当地的最低工资法，集体谈判协议还是国际认可的人权。至少，工人应获得公平的工资，加班费和带薪休假，以使他们能够保持体面的生活水平。在四个阶段，我们关心员工的健康和福祉，确保工作与个人生活之间的健康平衡。我们希望我们的供应商避免施加过多的工作时间或加班，从而干扰工人的私人和家庭生活权。工作时间绝不应损害工人的健康或安全。设置工作时间时，供应商应遵守最严格的适用法律或国际劳工组织（ILO）公约。工人应该能够拒绝过度的加班，而不必担心歧视或惩罚。此外，与分娩有关的妇女应有权获得合理数量的带薪休假，或者有足够的社会保障福利。
2024 年 9 月商业和消费者调查结果显示欧盟和欧元区经济情绪和就业预期大致稳定
9月份工业信心恶化（-0.8），原因是管理者对当前整体订单水平的评估大幅恶化，而对成品库存的评估恶化程度没有那么明显。管理者的生产预期几乎没有变化。关于未进入信心指标的问题，管理者对过去生产的评估和对出口订单的看法均恶化。服务业信心基本保持不变（+0.2），因为管理者需求预期的小幅改善大部分被对过去需求的更为负面的评估所抵消。管理者对过去商业状况的评估基本保持不变。9月份消费者信心有所改善（+0.5）。消费者对家庭预期财务状况明显更为乐观，对家庭过去财务状况的乐观程度较低。消费者对各自国家总体经济形势的预期和大宗采购的意图几乎没有变化。零售贸易信心基本保持稳定（-0.1）。零售商对未来 3 个月的业务预期大幅改善，但被对库存量和过去业务状况的评估恶化所抵消。9 月份建筑信心略有改善（+0.4），这得益于建筑商对订单和就业预期的评估改善。建筑经理表示需求不足（-0.2 点至 30.9%）和材料/设备短缺（-0.1 点至 6.4%）是建筑限制因素的比例仅发生了变化
气候 - 污水架期望和商业周期
∗ Dietrich：Danmarks NationalBank，电子邮件：amdi@nationalbanken.dk;米勒：t ubingen大学，CEPR和Cesifo，gernot.mueller@uni-tuebingen.de； Schoenle：Brandeis University，CEPR和Cesifo，电子邮件：schoenle@brandeis.edu。本文的早期草案被散发为“气候变化的期望渠道：对货币政策的影响”。我们感谢Fran≥Gourio和Gregor von Schweinitz进行了慷慨的讨论，Harald Uhlig进行了深刻的对话，这帮助我们开始了这个项目。我们还要感谢副编辑和两名匿名裁判，莉迪亚·考克斯（Lydia Cox），爱德华·诺特克（Edward S.我们特别感谢Morning Consult的John Leer和Caroline Smith对我们的研究的慷慨支持。Dietrich非常感谢Deutscher Akademischer Austauschdienst（德国学术交流服务）的支持。本文所述的观点是作者的观点，不一定是丹麦国家银行，欧洲中央银行制度，克利夫兰联邦储备银行或联邦储备系统委员会的观点。随机对照试验在AER RCT注册中注册（＃AEARCTR-0006848）。