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AI货币化的必需4 ps
解决方案：基于用法/消费的定价该模型根据客户对AI服务的使用（例如API呼叫，数据处理的数据或计算资源的消耗数量）向客户收费。警告是“出租车仪的效果”，它导致客户使用过多的费用，使客户保持保守。操作基于用法的软件许可可以帮助缓解此问题。用户可以预先购买一定量的软件许可证代币，并使用这些代币来“付款”以获得不同的AI功能。用法计量许可证然后跟踪每个客户消耗的令牌数量。随着客户耗尽的代币，他们提供了购买更多产品的选择，允许供应商产生经常出现的收入来源，而不会对客户施加不当压力。
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
2025 年 2 月货币政策报告
(a) 括号中的数字显示了 2024 年 11 月货币政策报告中的相应预测。 (b) 本表中显示的数字以第 1.1 节中描述的假设为条件。 (c) 实际 GDP 的四个季度增长。 (d) 四个季度的通货膨胀率。 (e) 国际劳工组织 (ILO) 对失业的定义。尽管 ONS 已恢复 LFS 失业数据，但它们仍被标记为正在制定的官方统计数据，并且 LFS 仍然受到非常低的响应率的影响，这可能导致波动性和潜在的无响应偏差（见 2024 年 5 月货币政策报告中的框 D）。 (f) 潜在 GDP 的百分比。负数表示产出低于潜力，正数表示产出高于潜力。 (g) 百分比。远期市场利率隐含的银行利率路径。曲线基于隔夜指数掉期利率。
2025 年 2 月货币政策报告
(a) 括号中的数字显示了 2024 年 11 月货币政策报告中的相应预测。 (b) 本表中显示的数字以第 1.1 节中描述的假设为条件。 (c) 实际 GDP 的四个季度增长。 (d) 四个季度的通货膨胀率。 (e) 国际劳工组织 (ILO) 对失业的定义。尽管 ONS 已恢复 LFS 失业数据，但它们仍被标记为正在制定的官方统计数据，并且 LFS 仍然受到非常低的响应率的影响，这可能导致波动性和潜在的无响应偏差（见 2024 年 5 月货币政策报告中的框 D）。 (f) 潜在 GDP 的百分比。负数表示产出低于潜力，正数表示产出高于潜力。 (g) 百分比。远期市场利率隐含的银行利率路径。曲线基于隔夜指数掉期利率。
日本的经济和货币政策
注：1. 中间图表中的数据是基于《企业财务报表统计（按行业）季度报告》得出的当期利润，不包括“金融和保险”。2009 年第 2 季度及以后的数据不包括纯控股公司。2. 右侧图表中的数据基于短观调查，包括软件和研发投资，不包括土地购买费用。2017 年 3 月调查之前不包括研发投资。数据涵盖所有行业，包括金融机构。资料来源：日本银行；财务省。1
2024 年 9 月经济和货币状况
在经济稳定性方面，9 月份，所有主要类别的总体通胀率均较上月上升。能源通胀率上升，原因是去年受益于政府补贴的低基数效应，而新鲜食品价格则因蔬菜价格上涨而上涨。核心通胀率也因熟食价格上涨而上升。经常账户盈余收窄，而服务、收入和转移赤字扩大，这主要是由于淡季旅游收入下降以及外国企业利润汇回增加，而贸易盈余保持不变。劳动力市场状况与上月相比保持稳定。旅游相关服务业的就业有所改善，而建筑和贸易部门则有所减弱，这与失业救济申请与总投保人数之比略有上升相一致。
绿色转型的货币政策
2 在此过程中，我们以最近的文献为基础，将供应约束和相对价格变化与通货膨胀联系起来（Guerrieri 等人，2021 年；Boehm 和 Pandalai-Nayar，2022 年；Fornaro 和 Romei，2022 年；Guerrieri 等人，2023 年；Comin 等人，2023 年；Lorenzoni 和 Werning，2023 年；Fornaro，2024 年）。 3 因此，我们借鉴了有关气候变化和内生技术进步的文献（Popp，2002 年；Acemoglu 等人，2012 年；Hassler 等人，2021 年；Acemoglu 等人，2023 年；Fried，2018 年）以及有关内生增长和货币政策的文献（Anzoategui 等人，2019 年；Benigno 和 Fornaro，2018 年；Garga 和 Singh，2021 年；Schmöller 和 Spitzer，2021 年；Fornaro 和 Wolf，2023 年）中的元素。 4 有关旨在推导最佳绿色监管的研究示例，请参阅 Acemoglu 等人（2012 年）、Golosov 等人（2014 年）和 Campiglio 等人（2022 年）。
货币政策与短期利率脱节......
另一方面，新兴市场的利率全面上升，表明这一时期新兴市场普遍存在短期利率脱节现象。我们的结果表明，对于一般的新兴市场而言，短期利率脱节及其反周期性都非常明显。然而，我们的样本存在异质性。我们证明，这种异质性至少可以部分地通过一个国家的金融部门对美元融资外部资本流动的依赖程度来解释。这种依赖使该国面临外部融资成本波动的风险，这种波动要么是由于全球融资条件的外生变化，要么是由于国内条件变化导致的外部融资溢价的内生变化，例如国内条件的改变，如资本充足率上升
量化公司在公司中采用的货币效应
该项目使用2023个横断面的公司级别数据，这些数据在标准普尔500年使用的技术中使用，以估算将AI用于企业的可量化好处，这是当今世界上的一个必不可少的问题，但由于其最近的出现而被忽略了。通过使用AI技术作为生产率的Cobb-Douglas OLS模型来对公司价值进行建模，从而估计了企业价值，从而估算了的综合效应，密集的边缘效应和特定部门的效应。 控制包括其他生产因素和特定于公司的特征，以减轻同时性的影响并省略可变偏差。 调查结果表明，公司的AI采用率增加了1％，可以与平均0.17％的业务价值联系起来。 这上升到0.2％，并且在已经使用AI的公司中更强烈地观察到。 医疗保健，能源，公用事业，财务和房地产部门对AI采用的敏感性。 提供了对结果的解释和讨论。 本文是对AI如何影响价值指标的公司级别测量的第一步，希望随着时间的流逝和更多数据，将获得更精确的估算和全面的看法。的综合效应，密集的边缘效应和特定部门的效应。控制包括其他生产因素和特定于公司的特征，以减轻同时性的影响并省略可变偏差。调查结果表明，公司的AI采用率增加了1％，可以与平均0.17％的业务价值联系起来。这上升到0.2％，并且在已经使用AI的公司中更强烈地观察到。医疗保健，能源，公用事业，财务和房地产部门对AI采用的敏感性。提供了对结果的解释和讨论。本文是对AI如何影响价值指标的公司级别测量的第一步，希望随着时间的流逝和更多数据，将获得更精确的估算和全面的看法。