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加密货币市场的交易量和流动性
我们在加密货币市场的背景下提供了经验证据，即由短期逆转策略的回报所带来的利克斯提供的回报主要集中在具有较低市场活动水平的交易对上。从经验上讲，我们关注的是一个中等大的加密货币对横截面，从2017年3月1日至2022年3月1日在多个集中式交易所进行与美元交易。我们的发现表明，从流动性提供的预期收益在较小，挥发性且较少的液体加密货币对中得到扩增，因为人们担心不良选择可能会更高。一个面板回归分析证实了滞后回报与交易量之间的相互作用包含加密货币回报动力学的明显预测信息。这与强调库存风险和不利选择的作用的理论是一致的。
发展中经济体的流动性陷阱：中非经济与货币共同体案例
在转型国家，更具体地说是中非经货共同体 (Cemac) 地区的国家，近年来其经济似乎出现了流动性陷阱的症状，经济增长乏力、失业率高企、需求低迷。本文在理论模型假设的基础上，进行了实证估计。模型结果表明，这种现象在中非经货共同体地区确实存在，货币政策无效，因此只能通过创新的财政稳定与复苏政策来应对，一方面旨在促进私营部门发展，另一方面推动参与式公共政策，将经济权力下放给民间社会、部门和地方民选官员。这种改革旨在提高公共政策在充满不确定性和贫困的背景下的有效性。
有关流动性覆盖范围的定量影响研究报告...
INTRODUCTION ...................................................................................................................................................... 3
流动性覆盖率披露truist财务...
符合条件的HQLA是根据LCR规则在分子中纳入的未固定液体资产的数量。LCR规则将HQLA分为1级资产和2级资产。1级包括储备金要求的美联储银行余额以及最高质量的液体和易于营销的证券，例如财政部或美国政府机构发行或担保的证券。2级资产进一步分为指定A和B的类别。2A级资产受15％的发型约束，包括美国政府资助的企业或主权实体发行或担保的某些证券，不符合1级的资格，但要受到LCR规则中某些限制。2B级资产的发型为50％，包括某些公司债务证券，某些美国市政证券和公开交易的普通股票。
单一电力市场 (SEM) 市场力量和流动性...
1 SEM 委员会 (SEM-16-030) 咨询的 MMO 考虑对最大的市场参与者 (即 ESB、SSE、Energia 和 BG Energy) 实施 MMO，这些参与者将承担双边义务 (即他们将被要求购买和出售远期发电量)。在咨询文件 SEM-16-030 – “促进 I-SEM 远期市场流动性的措施”中，SEM 委员会指出，做市商的目标是指定产品的价格报价始终可供交易，而不是达到一定的最低流动性水平。2 SEM 委员会在 SEM-16-030“促进 I-SEM 远期市场流动性的措施”中咨询的 FCSO 考虑将 ESB 以定向合同形式承担的远期合同销售义务扩展到其他发电厂，基于他们在日前市场中可调度发电的可用模型预期销售量。 SEM 委员会设想，此类 FCSO 将要求以标准化差价合约 (CfD) 产品的形式在定期拍卖中出售发电量。
当流动性随着时间变化
最佳执行是任何交易者面临的重要问题。大多数解决方案基于对市场影响持续影响的假设，而流动性是动态的。具有随时间变化的流动性的模型通常假定它是可以观察到的，尽管实际上，它是潜在的，很难实时测量。在本文中，我们表明，使用Double Deep Q-Learning是一种基于神经网络的增强学习形式，可以在流动性时变化时学习最佳的交易政策。具体来说，我们考虑了一个具有临时和永久影响参数的Almgren-Chriss框架，这些框架是确定性和随机动力学后的。使用广泛的数值实验，我们表明，当分析解决方案可用时，受过训练的算法将学习最佳策略，并在没有解决方案时克服基准和近似解决方案。
回应摘要：电力市场流动性要求投入
8更新 - 流动性政策审查：NERA经济咨询期权评估报告（Ofgem.gov.uk）的出版9关于流动性政策未来（ofgem.gov.uk）10的更新10搅拌率是在交付到最终员工之前对远期产品进行交易的次数。它被计算为在产品交付期间在产品中除以总需求的总量。11较高的搅拌值表明流动性市场更高，因为在交付到最终消费者之前已经将产品交易了更多。12最高购买的价格差异与市场参与者发布给定远期合同的最低报价之间的价格差。13竞标商的差异是市场流动性的一个指标。这是购买最佳竞标和最佳销售报价之间的区别。，它可以衡量参与者想要购买的潜在保费以及如果他们想出售的折扣必须付的费用。竞标商的价值越低表明，由于市场参与者之间的价格竞争更大，因此流动市场更高。
应用机器学习算法来预测流动性风险
摘要。流动性风险是巨大的财务威胁，其管理不善会导致重大财务损失。本研究研究了机器学习技术（例如KNN，SVM，决策树，RF和XGBOOST）在印度银行的流动性风险中的应用。2013 - 2022年的财务数据分析了31个商业银行。模型将财务比率用作预测因素，流动性风险由流动资产与总资产和贷款比率相关。尽管由于样本较小而导致的普遍性限制，但结果表现出诸如KNN和XGBoost等算法的潜力，以预测准确的流动性风险。该研究的发现表明，使用液体资产将液体资产用于总资产来替代流动性风险的模型给予了KNN的最佳结果，并分别给出了MAE和MSE评分0.129和0.027。当使用存款贷款以替代流动性风险时，DT是表现最好的算法，MAE和RMSE得分分别为0.191和0.231。还发现，与其他选定模型相比，MLP表现不佳。实际含义包括使用这些技术为印度银行开发流动性预警系统。
利用 LTX 和 Charles River 寻找人工智能驱动的公司债券流动性
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