XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcausality
二氧化碳排放、能源消耗、可再生能源对亚洲经济增长的因果关系亚洲6国案例研究
摘要。本研究旨在考察亚太地区 6 个国家（即印度尼西亚、泰国、马来西亚、日本、中国和韩国）的二氧化碳排放变量、能源消耗和可再生能源与经济增长之间的关系和影响。这些国家的经济增长水平不同。每个国家开展的经济活动产生不同的外部性。因此，本研究旨在考察 2014 年至 2020 年二氧化碳排放、能源消耗、可再生能源与经济增长之间的关系。本研究使用的数据来自世界银行和《世界能源统计评论》。研究采用面板数据回归方法进行，固定效应模型 (FEM) 为最佳模型。本研究结果表明，可再生能源、能源总消耗和二氧化碳排放对经济增长有显著影响。同时，人均能源消耗变量对经济增长没有显著影响。从 R 平方值来看，所有变量的相关性为 99%，其中多达 1% 由研究之外的变量解释。该研究的进一步建议是，政府和相关机构要关注由于二氧化碳排放而导致的环境可持续性问题，二氧化碳排放不断增加能源消耗，并被认为会阻碍 6 个亚洲国家的经济增长。
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
西非经济和货币联盟（WAEMU）的通货膨胀与经济增长之间的关系：寻找因果关系的新证据
1990-1993 0.45 -5 1994-1995 27.8 11.41 1996-2007 2.68 2.68 2.48 2008-2012 4 5.73 2013-2021 1.13 5.01资料来源：作者的调查：基于CBWAS数据
使用定性信息：印度尼西亚的废物管理实践方法
抽象的循环供应chainmanagement（CSCM）ISAPROMISINGWOWAYTOACHIVEECONEMICANDENVI-ENVI-RONMENTAL-EDERMENTALISION并解决废物问题。但是，开发完全循环的供应链系统是昂贵且耗时的，尤其是对于中小型企业（SME）。中小企业需要通过实施废物管理实践来实现更好的CSCM。这项研究的目的是（1）批判性地验证中小型企业CSCM的层次结构； （2）确定属性之间的因果关系； （3）确定印度尼西亚中小企业改善的实际属性。一种由模糊Delphi方法（FDM），最佳方法（BWM）和模糊决策试验和评估实验室（FDEMATEL）组成的方法旨在实现这项研究的目标。结果显示了CSCM实现中的层次结构，该结构通过绩效提高而受益。废物管理实践和循环产品设计是因果方面；特别是，废物管理实践支持中小型企业，以替代CSCM。在印度尼西亚为CSCM提供实用见解的标准是生态设计，可持续的产品设计，绿色技术，废物处理能力以及为环境设计。
通过过渡融资种植棕色部门
• To identify causality ( i.e., a reduction of cost of capital casually leads to an increase in corporate greenness, not the other way around, or due to other factors ), we use China's adoption of accelerated depreciation accounting method for specific sectors, which alleviate firms' cost of financing (because they pay less tax, have more cash, and lower default risk)
![arxiv：2502.04210v1 [cs.lg] 2025年2月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e1ea1b3f806283bce4c06a8eedadbb1b6296419a.webp)
arxiv：2502.04210v1 [cs.lg] 2025年2月6日
我们探索因果关系，对称性和压缩之间的关系。我们基于学习和压缩之间的已知连接与因果模型无法识别的设置之间的已知联系。我们提出了一个框架，在该框架中由于多种环境压缩数据而出现因果关系。我们将算法因果关系定义为因果关系的替代定义。我们证明了算法因果关系和对称结构如何从最小化Kolmogorov复杂性上的上限的情况下出现，而无需干预目标。我们假设这些见解还可以提供有关机器学习模型中因果关系（例如大语言模型）的出现的新观点，在这些模型中，因果关系可能无法明确鉴定。关键字：算法因果关系，压缩，对称性，Kolmogorov复杂性
高级流行病学方法课程 - 2025年11月18日至21日，弗莱彻健康酒店 - 荷兰莱顿
Tuesday 18 November 2025 13.00-13.30 Coffee, lunch and welcome 13.30-13.40 Introduction to the course 13.40-14.55 Causality, an introduction 14.45-15.00 Break 15.00-16.00 Data and models 16.00-17.30 Estimands & Target trial emulation – part 1 18.00-19.30 Dinner 19.30-20.30 Estimands & Target trial emulation – part 2 Wednesday 19 November 2025 8.30-9.00 Coffee and welcome 9.00-10.00 Propensity scores: theory 10.00-10.15 Break 10.15-11.30 Propensity scores: computer practical 11.30-12.30 Negative controls 12.30-13.30 Lunch 13.30-14.30 Mediation analysis 14.30-15.30 Instrumental variable & Mendelian randomisation: theory 15.30-16.00 Break 16.00-17.30 Exercise Mendelian randomization 18.00-19.30晚餐19.30-21.00定量偏置分析
欧洲国家的全球化和生态足迹：相关或因果关系？
探索生态足迹的影响因素是当前的重点。但是，由于变量之间的复杂性，全球化对生态足迹的影响尚无定论。本文的目的是研究1970 - 2020年全球化对35个欧洲国家生态足迹的影响。在进行研究时，强调了因果关系，并强调了新的小组非争取检验。结果表明，全球化通常是欧洲国家生态足迹的格兰格。此外，个人因果测试结果还表明，从经济全球化到生态足迹，社会全球化与生态足迹之间的双向因果关系以及政治全球化与生态足迹之间的任何因果关系。总而言之，本文不仅为全球化和生态足迹之间复杂的动态提供了宝贵的见解，而且还提供了针对欧洲国家量身定制的细微政策建议。这些建议旨在指导他们在全球化与生态足迹之间的复杂关系中实现长期可持续性。
国内储蓄和经济增长
摘要 本文考察了 1960 年至 2013 年期间南非国内储蓄与经济增长之间的因果关系。采用基于 VAR 的 Johansen 协整检验来检验长期关系，采用 Granger 因果关系检验来检验因果关系。Johansen 协整检验表明，有一个协整向量，其中固定资本形成总额 (GFCF) 作为外生变量包含在模型中。这意味着，在储蓄增长模型中将 GFCF 作为外生变量，三变量模型中至少应该有一个因果关系方向。Granger 因果关系检验表明，在估计的第二和第三个滞后中，存在从总储蓄和经济增长到总固定资本形成的 5% 的统计显著单向因果关系。这一发现建议该国的经济政策制定者将重点放在促进经济增长和国内储蓄上，以提高资本形成总额。还应开展进一步研究，确定经济增长和国民储蓄的主要决定因素，以便政策制定者能够研究这些因素，促进资本形成过程。
从生物神经动力学中发现因果关系的注意力机制
本文探讨了 Transformer 模型在每个节点都具有复杂非线性动力学的网络（如神经生物学和生物物理网络）中学习 Granger 因果关系的潜力。我们的研究主要侧重于基于模拟神经动力学的概念验证调查，其中的真实因果关系通过底层连接矩阵已知。对于训练用于预测神经元群体动态的 Transformer 模型，我们表明交叉注意模块可以有效捕捉神经元之间的因果关系，其准确度等于或优于最流行的 Granger 因果关系发现方法。虽然我们承认现实世界的神经生物学数据将带来进一步的挑战，包括动态连接和未观察到的变异性，但这项研究为 Transformer 模型在神经科学因果表征学习中的实用性提供了令人鼓舞的初步一瞥。