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金融包容性对经济增长影响的新见解：全球视角
金融包容性对包容性增长至关重要，它提供的政策解决方案可消除将个人排除在金融市场之外的障碍。本研究使用 2002 年至 2020 年按收入和地区分类的大量面板数据，从全球视角探讨金融包容性对经济增长的影响。分析首先开发一个全面的综合金融包容性指数，该指数由金融服务的渗透率、可用性和使用情况组成，并估计使用已知变量增强的异构面板数据模型。面板协整检验的结果支持了全面板、收入水平和区域水平经济体的经济增长、金融包容性和控制变量之间的长期关系。此外，该研究采用 GMM（广义矩方法）方法，使用系统 GMM 估计量来检验金融包容性和控制预测变量对经济增长的影响。 GMM模型结果清晰地表明，金融包容性在所有面板数据上都对经济增长具有显著的正向影响，这意味着金融包容性是促进世界经济快速增长的有效工具。最后，研究深入探讨了各预测因子之间的因果关系，提供了经济增长与金融包容性之间双向因果关系的统计证据，而仅支持从信贷到私营部门、外国直接投资、通货膨胀率、法治、入学率和贸易开放度的单向因果关系，没有反馈因果关系。此外，研究未能提供从年龄抚养比和人口到经济增长的因果关系证据。
允许成本指导咨询 2022 年 5 月 - GOV.UK
4.17 我们在指南中未提及因果关系，以避免过分强调证明成本与合同之间存在强烈或直接的因果关系。一些一般业务成本可能是由于履行合同而产生的明显和直接后果，反之亦然，在这种情况下，归因问题应该很容易解决。对于与合同交付关系不太明确的成本，只要提供相应证据证明这些成本是履行合同所必需的，就可以建立所需的联系。我们在第 3、4 和 5 节中包含的新示例说明了尽管在履行合同过程中存在间接的因果关系，但成本仍可能被允许的情况。
行业4.0和可再生能源生产Nexus
摘要：与第四革命相一致，大多数国家都为节能，可持续发展和工业过渡的目标实施了各种规定或政策。可再生能源生产及其生产过程（在可持续能源的背景下，经过广泛讨论）在行业4.0方面变得越来越重要。本文测试了经济增长，可再生电力世代（GDP的百分比），工业4.0，工业结构，开放性，财务发展以及2000 - 2021年G20国家的研究和发展支出，通过采用小组量化回归方法和各种面板共集合测试以及各种研究的变体，以及研究量表的变异。选择了工业结构，贸易开放性和财务发展的变量作为控制变量。由于这项研究是关于该主题的第一项研究，因此它将通过为I4.0，可再生能源生产和经济增长的未来研究提供资源来促进文献的发展。此外，这项研究不仅将通过揭示这些变量之间的理论和经验关系来为文献做出贡献，而且还将阐明G20国家在这方面制定的政策。根据结果，所有检查的变量都具有重要的因果影响：从经济增长到工业4.0，再到研究和发展，以及可再生能源产量，以及从研发到可再生能源产量。结果表明行业4.0的可再生能力增强效应。双向因果关系和可再生能源与工业4.0之间的反馈效应。此外，从工业结构，从开放到贸易以及从财务发展到可再生能源产量的单向因果关系。
Curriculum Vitae - Siyuan Guo
2024年7月，剑桥埃利斯·夏季学校的讲师概率机器学习，英国邀请了关于因果关系的谈论和do finetti：桥接因果关系和概率模型，用于为研究生，研究人员和专业人士提供杰出课程。[幻灯片] 2024年5月，俄勒冈州立大学的来宾讲师，因果推理和AI课程，邀请了有关因果关系的谈话，又是finetti＆do finetti：可交换数据中的因果关系，以提供为研究生提供的课程。2023年4月，德国马克斯·普朗克智能系统学院的因果代表性演讲者贡献了发言人，他为超越I.I.D.的转变做出了贡献。：因果关系finetti和OOV概括
医疗保健领域信任人工智能 (AI)
• 因果发现 (CD) — 分析和构建描述数据中固有因果关系的模型 • 因果公平性 — 结果导致的决策中没有偏见 • 因果力 — 影响时间序列趋势的因素的累积方向性效应 • 因果图 — 可视化变量或事件之间的因果关系 • 因果 ML — 因果关系与机器学习的结合或赋予 • 因果 RL — 因果关系与强化学习的结合或赋予 • 计算语言学 — 训练机器理解问题和语言 • 混杂因素 — 因果关系中导致虚假相关的影响变量 • 反事实分析 — 对因果模型的干预，用于“假设”情景 • 相关性 — 对统计关系的依赖，无论是否有因果关系 • 深度学习 (DL) — AI 和机器学习的子集，用于复杂的决策 • 集成建模 — 将多个分析模型的结果组合成一个模型 • 实验数据 — 控制的能力或干预模型中的变量作为实验，以查看产生的结果是否涉及因果关系 • 可解释人工智能 (XAI) - 允许人类理解人工智能结果的过程 • 特征集 - 由主题专家为因果人工智能使用而生成的知识数据集 • 生成人工智能 (GAI) - 能够根据提示生成文本、图像和视频的人工智能 • 图形知识数据库 - 变量关系的图形表示 • 知识价值链 - 捕获、存储和重用知识的过程 • 机器学习 (ML) - 使用数据和算法让机器像人类一样学习 • 观察数据 - 观察某些变量以确定相关性的能力 • 强化学习 - 训练自动代理做出实时决策的人工智能 • 变量 - 因果人工智能测量的对象、事件、时间序列或数据项
光锥作为量子现象 - tarxiv.org
量子擦除实验通过让延迟事件影响先前记录的、可能广泛分布的经典信息的状态，突破了量子世界与经典世界之间的界限。对于这种令人不安的仅向前因果关系违反的唯一重要限制是，向前依赖信息的分布不能越过过去事件的光锥边界，这一特征确保不会发生因果关系违反——不会重写任何其他人记录的历史。对这一难题的擦除解释需要重写过去记录和分布的信息，这本身就是对因果关系的违反。量子宿命论解释消除了因果重写问题。然而，量子宿命论需要从向前依赖事件的光锥之外详细协调输入，从而严重违反了防止此类事件因果关系违反的同一限制。另一种方法是调用量子擦除的薛定谔猫变体，其中光锥内任意复杂的经典事件都变得依赖于未来事件的量子。与所有薛定谔猫对量子力学的解释一样，这种量子擦除的变体通过丢弃局部经典历史（例如猫身体的信息丰富状态）而违反了因果关系。擦除实验最直接的解释是遵循方程本身的引导，这些方程在纸面上的变换就好像它们的分量与普通的空间和时间限制无关，直到光速对它们施加的限制。将每个量子系统的光锥解释为非时间、非空间单位，其中经典时间和空间没有意义，这会导致多尺度、物质相关的时空定义，其中每个光锥都是一个单一的量子实体。在这样的宇宙中，时间和空间都不是预先存在的、与质量无关的连续体，而是大量不断相互作用和相互限制的量子实体光锥的共识。
使用以下方法考察尼日利亚财政赤字与经济增长之间的关系：
摘要 本研究考察了 1981 年至 2021 年财政赤字对尼日利亚经济增长的影响及其之间的因果关系。采用自回归分布滞后 (ARDL) 模型来检验短期和长期关系的性质，并进行格兰杰因果关系检验以确定尼日利亚财政赤字 (FD) 和经济增长 (RGDP) 之间存在因果关系。结果表明，财政赤字 (FD) 对短期和长期经济增长都有积极影响，与凯恩斯主义主张一致。至于模型中包含的其他变量，资本形成总额 (GCF) 和贸易开放度 (TOP) 对长期和短期经济增长 (RGDP) 都有积极而显着的影响。失业率 (UNR)、利率 (INT) 和通货膨胀率 (INF) 对长期和短期经济增长都有负面影响。汇率（EXR）对长期经济增长产生了积极影响，尽管其影响并不显著，但从短期来看，它产生了负面影响。格兰杰因果关系检验结果显示，实际国内生产总值（RGDP）与财政赤字（FD）之间存在单向因果关系；因果关系从实际GDP流向财政赤字（FD）。研究建议，应妥善管理赤字支出，并审慎使用赤字支出来提供关键的经济和社会间接资本，以扩大经济的生产能力，促进私人投资和其他生产活动。为了最大限度地减少财政赤字的不利后果，不应过度利用任何赤字融资来源。政府应采取有意识的行动，提高国家生产力，以抑制通胀压力。关键词：财政赤字、经济增长、尼日利亚简介世界上许多国家的政府支出都在稳步增长。 Hall（2010）承认政府支出稳步上升，并强调，OECD国家的政府支出增幅已达到历史最高水平，占国内生产总值（GDP）的40%，发展中国家的政府支出也呈上升趋势。政府支出的增加归因于政府在经济中的活动和职能的增加，正如瓦格纳公共支出定律所假设的那样。在许多国家，尽管政府收入有所增长，但并没有跟上政府支出的步伐。在大多数情况下，政府支出超过收入，导致财政赤字。