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乌克兰及其他中东欧国家腐败与影子经济的关系
本文研究了乌克兰腐败和影子经济的成因、本质和特点，以及它们之间的关系，并与中欧和东欧其他国家进行比较。通过对统计数据的相关回归分析，我们发现，在所有中欧和东欧国家中，腐败程度和影子经济之间存在直接的相关性，但相关性的强度和统计显著性各不相同。然而，腐败对影子经济水平变化的影响程度在该地区各国之间存在显著差异。主要结论是，在腐败和影子经济水平相对较高的国家，腐败造成的影子经济份额小于这些现象水平相对较低的国家。本文找出了乌克兰腐败程度和影子经济之间相关性较弱的原因。本文确定了乌克兰经济影子经济的主要腐败和非腐败因素。本文得出结论，乌克兰打击腐败和影子经济的政策和措施应旨在消除其根源，而不是表面现象。
使用数据驱动的方法对政府支出与影子经济之间的非线性依赖性进行建模
摘要：本文旨在使用非线性方法对影子经济规模与最重要的政府支出分别建模社会保护，健康和教育之间的关系。我们在1995年至2020年之间的横截面数据集上应用了四种不同的机器学习模型，即支持向量回归，神经网络，随机森林和XGBoost。我们的目标是校准一种算法，该算法可以比线性模型更好地解释影子经济规模的差异。此外，最大的模型已被用来预测30,000多个模拟支出组合的影子经济规模，以概述一些可能的拐点，之后政府支出变得适得其反。我们的发现表明，ML算法在R平方和根平方误差方面优于线性回归，而社会保护支出是阴影经济规模的最重要决定因素。进一步进行了我们对28个欧盟州的分析，在1995年至2020年之间，结果表明，当社会保护费用大于GDP的20％，健康费用大于GDP的6％，而教育费用占GDP的6％和8％的范围。据作者所知，这是第一篇用ML模拟影子经济及其决定因素（即政府支出）的论文。我们提出了一种易于复制的方法，可以在未来的研究中开发。
树下：自然资本对具有不确定性的宏观经济模型中阴影价格动态的影响
我们调查了将自然资本动态纳入不确定性的经济中最佳分配的影响。我们提出了关于自然资本的气候损害以及自然资本和其他生产投入之间替代弹性的新估计。使用这些估计值，我们检查了阴影价格在模型规格和参数c校准之间的变化。我们的发现表明，与标准骰子类型模型相比，在包含天然资本的模型中，碳的社会成本高12％。此外，碳的社会成本对替代的弹性高度敏感。生产力的随机性质进一步将碳的社会成本提高了0.13％至39％，具体取决于习惯形成。
树下：自然资本对不确定宏观经济模型中影子价格动态的影响
我们研究了在受不确定性影响的经济中，纳入自然资本动态对最优配置的影响。我们对气候对自然资本的损害以及自然资本与其他生产投入之间的替代弹性给出了新的估计。利用这些估计，我们研究了影子价格如何随模型规范和参数校准而变化。我们的研究结果表明，与标准 DICE 型模型相比，纳入自然资本的模型中碳的社会成本高出 12%。此外，碳的社会成本对最终产出生产函数中的替代弹性高度敏感。考虑到生产力的随机性，碳的社会成本进一步增加了 0.13% 至 39%，具体取决于习惯养成的纳入。
使用因果模拟模型对乌克兰经济（包括影子部门）进行短期预测
摘要：创建了一个新的经济发展因果模拟模型，该模型全面详细地反映了各种类型的合法和影子经济活动及其相互关系。该模型用于预测到 2022 年整个国家（合法和影子）的经济。影子和合法指标的动态不同。最大和最重要的区别在于出口和进口。官方统计数据显示，2019-22 年乌克兰对外贸易为负数。然而，根据模型确定的总出口大大超过进口，因此我们实际上预计会出现盈余。这对于国家银行来说非常重要：其政策应基于乌克兰对外贸易的官方（法定）负差额（向市场投放外汇储备或贬值格里夫纳），但实际差额应包含影子流动且为正，反之亦然（在市场上购买货币或重新估价本国货币）。我们的模型计算了所有类型的商品和服务的生产量应如何变化以确保供需平衡。这些数字可以作为制造商的参考。我们建议乌克兰有关当局积极实施为乌克兰经济发展制定的预测：通过衡量这些类型商品生产在一年内的实际变化率，向生产者提供增加或减少生产的建议。关键词：法定和影子经济活动模型、预测、积极实施预测。
机器人引发的久坐行为的社会控制
数字阴影（DS），它利用机器学习驱动的数据同化技术，例如非线性贝叶斯过滤和生成AI（Spantini，Baptista和Marzouk 2022; Gahlot，Orozco等人2024），为监视CO 2存储提供了更详细，更可靠的方法（Herrmann 2023; Gahlot等人。2023; Gahlot，Li等。2024; Gahlot，Orozco等。2024）。通过将不确定性（如渗透率）纳入储层特性，该框架提高了CO 2迁移预测的准确性，包括羽状压力和饱和度，从而降低了GCS项目的风险。但是，数据同化取决于有关储层特性的假设，将储层状态与地震特性联系起来的岩石物理模型以及初始条件。如果这些假设不准确，则预测可能会变得不可靠，进而将危害GCS操作的安全性。减轻这种风险的一种方法是增加用于训练负责数据同化过程的神经网络的预测合奏 - 将先前的预测样本映射到后部。在本演讲中，我们证明，通过合并各种岩石物理模型来增加预测集合，从而减轻了使用不准确模型的负面影响（例如，均匀与斑块饱和模型）。此外，我们发现在某些情况下，集成增强可以提高预测精度。
阴影半径和光子球的一般方法在渐近平坦的空间和质量依赖性变化的影响
最近对黑洞阴影的观察已彻底改变了我们在极端环境中探测重力的能力。此手稿提出了一种新颖的分析方法，可以用前阶术语计算光子球和阴影半径的关键参数。这种方法对传统方法繁琐的复杂指标具有优势。我们进一步探讨了黑洞质量对光子球半径的影响，从而提供了与周围环境相互作用的见解。我们的发现在极端条件下对黑洞的物理和重力显着贡献。通过利用未来的观察进步，例如下一代事件地平线望远镜（NGEHT），这项工作为在黑洞附近更精确的重力测试铺平了道路。
RDP-爱沙尼亚、拉脱维亚、立陶宛、格鲁吉亚、摩尔多瓦、塞浦路斯和马耳他的影子经济：政策行动证据
外交、联邦和发展办公室 (FCDO) 研究委托中心 (RCC) 成立的目的是有效地委托和管理研究，以加强 FCDO 的发展和外交政策影响力。RCC 由国际影响评估倡议 (3ie)、伯明翰大学以及无与伦比的英国和全球研究合作伙伴联盟牵头，旨在委托 FCDO 关键优先领域的不同类型的高质量研究。RCC 委托的所有 FCDO 资助的研究和开发 (R&D) 投资都将采用严格而稳健的研究方法和质量标准来实施。这些研发标准包括满足 Frascati 定义要求和 FCDO 的研究评估和监测活动道德指导。1 为了这项研究，RCC 正在与英国驻里加大使馆合作。
投影检测量化气溶胶光学厚度，用于高空间分辨率光学图像的大气校正
摘要：光学遥感数据的大气校正需要确定气溶胶和气体的光学特性。提出了一种方法，该方法允许从无云情况下的投影像素中以低于 5 m 的空间采样间隔检测光学遥感数据的气溶胶散射效应。导出的气溶胶光学厚度分布用于改进大气补偿。第一步，一种新颖的光谱投影检测算法使用光谱指数确定阴影区域。对投影掩模的评估显示整体分类准确率在 80% 的水平上。使用这种导出的阴影图，将 ATCOR 大气补偿方法迭代应用于阴影区域，以找到最佳气溶胶量。通过分析完全阴影像素与直接照明区域的物理大气校正来找到气溶胶光学厚度。基于阴影的气溶胶光学厚度估计方法 (SHAOT) 在机载成像光谱数据以及摄影测量数据上进行了测试。对于所研究的测试案例，使用这种导出的气溶胶光学厚度进行大气校正的反射率值的精度可以从 3-4% 提高到优于 2% 的水平。
资源经济学年度评论不同的估算方法是否会导致未观测或影子经济规模出现难以置信的差异？
本评论评估了三种微观和三种宏观估计方法，以确定在估计未观测/影子经济规模时是否存在不切实际的差异。虽然一些宏观 MIMIC 估计值高于使用统计差异法的估计值，但在调整重复计算后，MIMIC 方法提供的结果相似。宏观方法通常不仅涵盖典型的影子经济活动，还包括志愿工作、DIY 活动和传统犯罪活动；从本质上讲，宏观方法的估计值会比微观方法更高、更准确。但是，如果进行某些调整，使用 MIMIC 方法估计的影子经济规模将接近微观调查方法显示的影子经济规模。因此，必须重新考虑宏观方法估计值过高和依赖不切实际的假设的说法。