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外国直接投资 (FDI) 对印度经济的作用...
本研究的重点是外商直接投资对印度经济的影响，研究了外商直接投资对印度贸易行业的影响。本研究旨在了解外商直接投资与印度经济的关系、影响和未来走势。本研究使用了 E-views 软件，使用的统计方法包括 VECM、OLS 和 VAR。本研究考察了 2011 年至 2021 年的二手数据，并将这些数据考虑在内。研究结果显示，外商直接投资与贸易之间存在正相关性。由于 GDP 和外商直接投资之间存在正相关关系，因此 FDP 的增加将促进 GDP。本研究对外商直接投资对贸易部门的长期影响以及对 GDP 的短期影响进行了积极评价。根据研究结果，外商直接投资对 GDP 的影响在未来应该是有益的。
建模大气碳的功能
数学教育者如何帮助减缓全球变暖？专业人员对气候变化的轨迹进行建模时，他们会使用大量复杂的数学（Neelin，2010；教师的气候指南，2021），但即使是次级数学也足以建立对气候变化现象的培训理解。在本文中，我们提供了一系列三个任务，这些任务使用线性，指数和三角学函数来模拟地球在大气中变化的碳的变化量。我们的目标是让学生积极参与数学建模的各个方面（数学实践的标准4 [SMP4]在公共核心州标准[CCSS]，2010年和俄亥俄州学习标准[OLS]），也就是说，使用数学概念和工具来分析和理解日常生活中出现的经验情况。这些特定的建模功能将使他们能够利用（并增强）线性与指数增长的知识。
股票市场在经济增长中的作用
摘要：本研究探讨了全球范围内股票市场发展与经济增长之间的联系。通过分析 36 个国家 20 年（2003-2022 年）的面板数据，我们通过完全改进的普通最小二乘法 (OLS) 和面板向量误差修正模型来研究这种关系，以捕捉短期和长期动态。实证结果表明，短期内经济产出与股票市值之间存在双向影响，但仅限于高收入国家。相比之下，中低收入国家会经历短期效应，即股票市值有利于经济增长，但反之则不然。长期分析表明，股票市值对经济增长具有单向的积极影响，尽管这种影响在中低收入国家似乎较弱。因此，政策制定者，特别是中低收入国家的政策制定者，应着重加强其股票市场，以利用这些增长优势并支持可持续的经济发展。
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![arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c590d07fd0bfcba1c5fe56f09e038549ea47965a.webp)
arxiv：2404.09011v1 [cs.cv] 2024年4月13日
本研究涉及有关加密货币的环境影响的持续辩论。，它研究了比特币交易量对水和卫生设施（可持续发展目标（SDG）6）和气候行动（SDG 13）的影响。 该研究采用普通最小二乘（OLS）面板数据分析，使用32个国家/地区的样本从2013年到2020年。。，它研究了比特币交易量对水和卫生设施（可持续发展目标（SDG）6）和气候行动（SDG 13）的影响。该研究采用普通最小二乘（OLS）面板数据分析，使用32个国家/地区的样本从2013年到2020年。调查结果表明，比特币交易显着并积极影响SDG 6的进步，这表明水和卫生计划的潜在收益。然而，该研究揭示了较高的比特币交易量对增加碳排放的重大负面影响，从而强调了与加密货币活动相关的环境成本。对于黄金储备的采矿需要大量能源消耗，观察到了类似的影响。这些结果强调了规范加密货币交易并促进自愿可持续实践的必要性，尤其是考虑到发展基于其治理框架的发达和新兴市场之间的差异。此外，该研究还将基于技术出口和经济政策不确定性的国家之间的差异视为影响力。该研究的结果强调了积极措施的重要性，以确保对加密货币的负责任和可持续使用。尽管加密货币提供了可观的经济回报，但他们的早期采用阶段需要进一步调查环保方法。潜在的策略包括将加密货币的财务回报转向替代能源项目并支持其他环境可持续发展目标，从而促进了对整个生态系统的积极影响。该研究的含义扩展到了政策制定者，监管机构和利益相关者，倡导全面和协作的努力，以将可持续性融入迅速发展的加密货币市场。这种整合对于确保加密货币的经济利益并不符合我们环境的代价至关重要。
实际汇率水平的政治经济学
大量理论和实证研究表明，实际汇率 (RER) 低估可能有利于经济发展。那么，为什么各国往往避免推行促进低估的政策，甚至故意追求 RER 高估呢？我们使用 OLS 和 GMM 估计量，通过研究有助于解释 1989 年至 2013 年间 68 个发展中国家和 39 个发达国家基线小组中 RER 低估的国内差异的经济、制度和政策因素来解决这个问题。我们的结果表明，非贸易部门产出份额的增加、出口的进口投入强度和资本账户开放度与 RER 低估程度降低有系统性联系。我们还提供了证据表明，独立的中央银行和民主机构与 RER 高估有关。我们的主要发现对于使用替代规范、度量、估计技术、样本和其他控制变量都是可靠的。对拉丁美洲和东亚的初步比较表明，我们的主要发现得到了有趣的支持。
评估联合优化电力生产和终端使用的价值：ISO 标度研究
摘要 发电-负荷模拟估计了联合优化电力生产和灵活的终端使用以支持不断增加的可再生能源渗透对生产成本和二氧化碳排放的影响。在制定美国国家标准时，新构思、评估和奠定基础的是一种无交易但连续的需求响应系统，该系统基于日前最佳负荷形状 (OLS)，旨在鼓励联网设备自主和自愿地探索支持成本最低的发电机的选项——而无需双向通信、个人身份信息或客户选择加入。用于模型校准的边界条件包括历史天气、住宅建筑存量建筑属性、家用电器和设备经验运行时间表、原型配电馈线模型、热发电机热率、启动和爬坡约束以及燃料成本。德克萨斯州按小时计算的年度案例研究的结果表明，生产成本可以降低 1/3，二氧化碳排放量可以减少 1/5。
收入不平等和经济低迷的深度
注意：样本期：1981年至2019年的年度数据。∆ H +1 C I，T + H表示从T-1年到T + H年，国i的实际人均消耗量的对数差异。表中的条目表示指定的解释变量上系数的OLS估计值：Incshare I，T =最高10％的收入份额；经济不景气，t = 0/1的经济低迷指导者； EME i = 0/1-indrestor对于一个国家是否是新兴的市场经济。所有规格包括国家固定的效果和时间固定的效果，后者被允许在AES和EMES上差异。根据Driscoll和Kraay（1998）计算括号中报告的渐近标准误差，其“滞后长度”参数等于H +1： * P <。10; ** P <。05;和*** p <。01。佩萨兰（2015）测试回归残差的横截面依赖性的P值。
沃尔玛使用机器的销售预测...
摘要：销售预测对于当今的企业至关重要，因为它是改善它的关键因素。“销售预测”是一个人使用不同技术来预测即将到来的几周，几个月或几年的销售的过程。在本研究论文中，文献综述是关于不同研究人员应用的机器学习算法来预测沃尔玛的销售。不同的算法研究人员使用的是神经网络，OLS回归，XGBoost，SVM，Lasso回归，随机森林，额外的树回归，KNN和线性回归。从应用的所有算法中，额外的树回归表现良好，精度为98.20％。最后，我们比较了沃尔玛销售的随机森林，额外的树回归，XGBoost算法和KNN回归模型。Xgboost在其中排名最高，最高准确性为98.24％。这项研究证明了在这一销售预测领域中机器学习的潜力，并开辟了广泛的未来研究范围，以提高准确性。
政府支出和经济增长
本文通过经验分析了根据GDP增长与政府支出，GDP和人口衡量的经济增长之间的关系。它采用了2001年至2021年117个国家相关变量的年度横截面时间序列数据。随机效应模型用于分析。通过BREUSCH和PAGAN LM测试对数据的池能力进行了测试，该测试证实了合并的OLS不适用于模型。然后进行了Hausman规范测试，以在固定效应或随机效应模型之间进行选择。该模型的Hausman规范测试表明，随机效应模型适用于分析数据。因此，随机效应回归用于找到解释性的后果以及对因变量的控制变量。政府支出作为解释变量，即使在控制人口和贸易开放性的情况下，也与经济增长有着积极的关系。将两个控制变量描述为与经济增长有积极的关系。