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使用机器学习预测利率预测的预测模型：比较分析和实际应用Abdorwf A Mohamed Salem 1
摘要预测利率是财务计划，投资策略和决策的基本任务。传统统计模型虽然广泛使用，但通常无法充分捕获复杂的非线性关系和财务数据固有的时间依赖性。本研究通过探索机器学习模型的潜力来提高利率预测的准确性和可靠性来解决这些局限性。这项研究的主要目标是评估和比较多个机器学习模型的性能，包括线性回归，支持向量机和深度学习技术，以预测利率趋势。历史数据跨越了二十年，并进行了预处理，以确保数据质量和一致性。使用明确定义的评估指标（例如平均绝对误差和均方根误差）在该数据集上训练和测试模型，以确保稳健的性能评估。结果表明，机器学习方法，尤其是深度学习模型，优于捕获复杂模式并提供更准确的预测方面的传统方法。这些发现进一步讨论了在现实世界财务环境中实施机器学习技术的实际含义，从而强调了机遇和挑战。总而言之，本研究提供了可行的见解和强大的框架，可以将机器学习整合到利率预测中，从而有助于财务预测建模的发展。
COVID-19 疫情引发人们对细胞因子风暴病的关注，并推动机器学习诊断、远程医疗和原始预防取得进展
在 2019 年冠状病毒病大流行期间获得的见解强调了先天性和适应性免疫反应在确定疾病严重程度方面发挥的关键作用。这一新发现具有巨大的潜力，有望在自身免疫性疾病的诊断、治疗和管理方面带来范式转变。该领域新兴的先进技术有望在这一转变中发挥关键作用。这些包括利用多组学分析对疾病状态进行分层、通过整合数字技术应用精准医疗以及实施远程医疗以弥合医疗保健领域现有的区域差异。本描述性综述的目的是详细概述对细胞因子风暴疾病的重新分类，探索机器学习方法在自身免疫性疾病中的应用，并强调将远程医疗和创新预防策略纳入类风湿性关节炎管理的重要性。通过本综述，我们旨在介绍最新的研究成果和专家见解，并讨论这些研究领域的未来前景和方向。关键词：细胞因子风暴疾病、机器学习、远程医疗、原始预防
关于实施单一政策利率机制的概念说明
1 单一政策利率机制于 2024 年 11 月 27 日实施，此前，斯里兰卡中央银行为实施单一政策利率机制而设立的跨部门研究小组已考虑了研究结果和建议。研究小组由经济研究部以下官员组成：额外主任 Lasitha Pathberiya 博士、副主任 Janaka Edirisinghe 先生、高级经济学家 Navin Perera 先生；高级经济学家 Vishuddhi Jayawickrema 博士，以及国内运营部以下官员：额外主任 Udayanthi Tennakoon 女士；高级助理主任 Nishanthi Jayasuriya 女士和已故高级助理主任 Iresha Maduwanthi 女士。单一政策利率机制的实施由行长 P Nandalal Weerasinghe 博士、高级副行长 Nelumani Daulagala 女士、助理行长 Chandranath Amarasekara 博士、经济研究主任 Sujeetha Jegajeevan 博士、国内运营部主任 Anil Perera 博士和中央银行货币政策委员会指导。拟议机制已获得中央银行货币政策委员会的批准。
提交意向书 (EOI) 的规定格式
{如果顾问是合资企业，请插入以下内容：我们以合资企业的身份提交意向书：{插入一份包含每个成员的全名和法定地址的列表，并注明牵头成员}。我们已附上由每位参与成员签署的{插入：“我们成立合资企业的意向书”或“如果已经成立合资企业，则插入“合资协议”}副本，其中详细说明了该合资企业成员可能的法律结构以及对共同和可分割责任的确认。} {或
部长利益清单 - 2024 年 11 月
简介 3 兴趣类别指南 6 总理办公室 9 内阁办公室 10 英国财政部 13 外交、联邦和发展办公室 17 内政部 22 国防部 26 司法部 28 住房、社区和地方政府部 31 卫生和社会保障部 34 教育部 36 能源安全与净零排放部 39 就业和养老金部 42 商务和贸易部 46 科学、创新和技术部 49 交通部 53 环境、食品和农村事务部 56文化、媒体和体育部 59 北爱尔兰办公室 61 苏格兰办公室 62 威尔士办公室 SWYDDFA CYMRU 63 下议院领袖办公室 64 上议院领袖办公室 65 总检察长办公室 66 苏格兰检察长办公室 67 政府党鞭 - 下议院 68 政府党鞭 - 上议院 74
与美国经济供给侧结构和货币政策规则相一致的自然利率估计
我们使用美国经济的半结构模型来估算自然利率（r∗），该模型共同表征产出、失业率、通货膨胀以及短期和长期利率等关键宏观经济变量的趋势和周期性因素。我们指定了货币政策规则和10年期国债收益率方程，以利用两个利率提供的信息来推断r∗。然而，由于有效下限，使用涵盖大衰退及其后果的样本的货币政策规则提出了挑战。我们设计了一种贝叶斯估计技术，该技术结合了类似Tobit的规范来处理删失问题。我们使用伪样本外预测练习来比较和验证我们的模型规范。我们的结果表明，r∗的平滑值在大衰退期间急剧下降，最终跌破零，并在2020年初一直为负。我们的结果还表明，消除审查
意向书 (EOI)
1 1 至少拥有 IT 和相关领域的学士学位 至少 5 年经验 推荐方法： 选择负责开发 CM 仪表板的供应商将遵循如下所述的方法： • 业务架构开发 这将需要根据顾问团队在获得客户批准后准备的广泛需求规范来确定系统的业务需求。以下列出了该组件下要涵盖的关键活动： - 确定基于仪表板的进度跟踪系统及其支持模块基于季度的报告系统的业务需求 - 定义系统中每个参与者的流程、角色和职责 - 就可视化工件而言，为基于仪表板的进度跟踪系统开发输出场景 • 信息架构设计 - 根据提供的广泛需求规范，为拟议系统设计业务数据模型、逻辑数据模型、数据实体 / 业务功能矩阵 - 开发适当的可视化效果，满足关键利益相关者的需求 - 定义基于仪表板的进度跟踪系统的数据库系统 / 架构、大小和功能要求 - 根据广泛需求规范，定义用于实施基于仪表板的进度跟踪系统的应用程序架构 - 定义基于仪表板的进度跟踪系统的数据和应用程序级安全要求 - 开发基于仪表板的进度跟踪系统的用例图和过程流程图 • 技术架构 这将需要明确规定： - 技术组件以及与拟议的基于仪表板的进度跟踪系统和支持系统的关系 - 用于实施的技术平台。 - 预期的处理负载和跨技术组件的负载分配。 - 系统的物理（网络）通信要求。 - 实施系统所需的硬件和网络设计。 - 基于仪表板的进度跟踪系统的系统和网络安全要求 - 基于仪表板的进度跟踪系统的网络通信图 • 系统开发和测试
GODREJ FINANCE LIMITED 利率及收费政策
根据印度储备银行《公平实践守则》第 VII 章第 45.11 段，即《总指令 – 非银行金融公司 – 系统重要性非存款公司和存款公司（储备银行）指令》（2016 年 9 月 1 日发布，不时更新），所有 NBFC 均需采用利率模型，考虑相关因素，如资金成本、保证金和风险溢价等，并确定贷款和预付款的利率。此外，该指令还规定，应在发给借款人/客户的批准函中向借款人/客户告知利率和风险分级方法以及对不同类别借款人收取不同利率的理由
邀请表达兴趣 (EoI)
发布日期：2081/07/28 城市发展和建筑建设部邀请所有符合条件的咨询公司表达意向 (EOI)，以提供以下咨询服务。EOI 应于 2081/08/13 12:00 或之前通过 e-GP 系统在线提交。不接受硬拷贝提交。更多信息可从 www.bolpatra.gov.np/egp 获取。