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气候波动的宏观经济成本
众所周知，气温升高会对经济增长产生负面影响，尤其是在贫穷国家。政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 在其上一份报告中强调了气候变化的另一个重要方面：气候条件的波动随着时间的推移而变得更大，气温和降水的空前波动影响着越来越多的地理区域（Arias 等人，2021 年）。本文表明，从经济角度来看，这种现象与气温水平的根本变化同样重要。我们使用 1960 年代以来 133 个国家的气候数据来估计具有随机波动性的面板 VAR。该模型捕捉了气温与经济活动之间的内生相互作用，并适应了可能影响基础序列水平和变异性的冲击。这一框架使我们能够估算无法使用历史数据预测的年气温残余变化的波动性，量化特定国家/地区在特定时点面临的事前“气温风险”。结合适当的识别限制，它还使我们能够隔离气温波动的外生变化，并追踪其对各种经济活动指标的影响。我们的分析得出两个主要结果。第一个结果是，气温波动性随着时间的推移稳步增加，即使在仅受全球变暖影响较小的地区也是如此。第二个结果是，气温波动对经济活动很重要。控制气温水平，波动性每增加1 ℃，GDP增长平均会下降0.3%，GDP增长率波动性增加0.7%。换句话说，气温波动会同时导致收入增长降低和变化无常。波动性冲击也会影响富裕的非农业国家，而且这些国家并不受 GDP、气温或降水量大幅波动的影响。我们发现，波动性既影响消费也影响投资，而且其对制造业和服务业的影响更大。我们的研究结果表明，风险在气候与经济之间的关系中发挥着重要作用。经济主体会对预期环境变异的变化作出反应，与其他宏观金融环境一样，可预测性降低本身不利于增长。这表明，气候风险对福利具有重要的事前影响，气候系统未来路径的不确定性可能会提前影响经济，并且
将气候问题纳入经济和金融政策的主流
通过新的经济和金融政策和工具来遏制气候变化。将气候变化考虑因素纳入决策并确定气候相关风险对经济和金融稳定的影响至关重要。为此，联盟分析了气候相关风险以提高认识，并探索了关键的风险管理方法。研究表明，气候相关风险可能体现在经济的不同部门并改变潜在的宏观经济条件。气候变化造成的持续威胁和影响意味着各种风险的相互作用可能导致反馈回路，从而逐渐或突然产生高昂的财政成本并引发财政部的或有负债。这些风险的重要性（可能造成高昂的事前未知财政成本）取决于气候相关风险传导渠道的相互作用、不利反馈回路的程度、具体国家背景和气候行动措施。来自联盟成员国的证据表明，气候变化的财政成本可能非常高。
概况和农民受伤的风险因素
农民被认为是有意和无意伤害的高风险群体。本次审查确定了农民中农业伤害的重要危险因素，并根据文献探讨了预防伤害的对策。因此，Citespace软件用于分析该领域的相关文献。此外，我们分别使用Haddon Matrix和5 E的降低风险策略概念框架确定了关键风险因素和对策。从四个类别（主机，代理，物理环境和社会环境）中鉴定出与三个阶段（事前，事件和事后）相对应的四个类别（主机，代理，物理环境和社会环境）。对5 E的降低风险策略的干预措施，包括教育，工程，执法，经济和应急响应已被证明有效地有效预防伤害或减轻严重程度。我们的发现为研究和预防农民的伤害提供了全面的基础和研究方向。
常规打开电话常见问题
•EIT CC的内部财务检查 - EIT文化与创造力将审查提交的财务报告，包括成本文件，共同资助捐款以及在处理付款之前遵守资格标准。•财务报表证书（CFS） - 如果收到的总EIT财务支持超过430,000欧元，则受益人必须提交独立审计师进行的CFS审计，以验证所要求的费用。•外部审计师的事前审计 - 欧盟委员会，EIT或外部审计机构可以在最终付款后长达五年内进行财务审计，以确保遵守Horizon Europe规则。这些审核通常集中于支出，适当的成本文件和财务可持续性要求的资格。•双重资金验证 - 申请人必须确保其他欧盟赠款（Horizon Europe，Erasmus+，Creative Europe等）也没有资助EIT CC资助的费用。），因为这将构成双重资金，这是严格禁止的。
人工智能驱动的零售转型：先购物后发货，还是先发货后购物？
本文研究了一种名为“先发货后购物”的新兴订阅模式。利用人工智能 (AI) 预测机器，公司挑选产品并将其发送给消费者，之后消费者进行购物（即评估产品匹配度并做出购买决定）。消费者在观察产品匹配度之前首先支付预付的“先发货后购物”订阅费，然后在意识到产品匹配度后决定购买时支付产品价格。我们分析了公司如何平衡订阅费和产品价格以实现利润最大化，以及人工智能预测能力如何影响其策略和利润。我们发现，随着人工智能能力的提高，公司的策略从高费用低价格转变为低费用高价格；即其策略从事前通过订阅费提取盈余转变为事后通过产品价格提取盈余。我们的模型对人工智能能力、搜索摩擦及其相互作用对发货后购物模式盈利能力的影响提供了丰富的见解。
通过逆向强化学习对人类行为进行建模时量化数据稀缺性的贝叶斯方法
将复杂的人类行为形式化的计算模型有助于研究和理解此类行为。然而，收集估计此类模型参数所需的行为数据通常非常繁琐且耗费资源。因此，作为数据收集规划的一部分，估计数据集大小（也称为样本量确定）对于减少行为数据收集的时间和精力，同时保持对模型参数的准确估计非常重要。在本文中，我们针对特定的人类行为逆向强化学习 (IRL) 模型提出了一种基于不确定性量化 (UQ) 的样本量确定方法，分为两种情况：(1) 事前实验设计——在收集任何数据之前的规划阶段进行，以指导估计要收集多少样本；(2) 事后数据集分析——在收集数据后进行，以确定现有数据集是否具有足够的样本以及是否需要更多数据。我们在实验中用具有以下特征的人的真实行为模型验证了我们的方法：
请引用论文：Agarwal、Sumit、Ricardo Correa、Bernardo Morais、Jessica Roldán 和 Claudia Ruiz-Ortega (2020)。欠银行数百万美元，银行
当银行的大量借款人遭受巨大负面冲击时，银行会如何反应？为了回答这个问题，我们利用 2014 年能源价格暴跌，以墨西哥商业银行贷款为例。我们表明，在能源价格下跌后，对能源行业有敞口的银行进一步增加了对这些借款人的敞口，放松了对该行业较大债务人的信贷保证金。银行对能源行业的事前敞口增加一个标准差，对该行业借款人的贷款量增加 18%，利率降低 6%，尽管借款人的信用违约掉期利差正在扩大。高敞口银行通过收缩对其他行业的贷款，将这一行业特定冲击放大到经济的其他部分，产生了重要的实际影响，因为借款人无法更换信贷供应商。最后，能源价格冲击对宏观结果产生了巨大的负面影响，尤其是在资本密集型的二级行业。从数量上看，一个州的银行对能源行业的敞口增加一个标准差，其 GDP 就会下降 1.8%。
评估电力系统应对极端天气和气候变化的投资货币化方法
在过去 20 年中，电力中断和天气相关的财务影响对电力系统的影响显著增加。研究估计，美国经济每年因此遭受数十亿美元的损失（EOP，2013a；Campbell，2012；Larsen，2016a、2016b；LaCommare 等，2018）。一项研究表明，恶劣天气造成住宅客户电力中断的损失每年为 20 至 30 亿美元（Larsen 等，2018），美国持续电力中断的总成本估计为每年 440 亿美元（LaCommare 等，2018）。因此，公用事业规划者、监管者和政策制定者正面临着对美国电力行业恢复力未来投资的重要决策。在弹性方面投入大量纳税人资金通常需要公用事业公司提出强有力的理由，证明拟议投资的经济效益超过其成本。成本效益分析 (CBA) 2 将拟议投资的成本与投资将产生的效益进行比较。它以前瞻性（即事前）的方式应用于通常具有大量前期成本但收益会随着时间推移而累积的投资
全球化及其对发达经济体自然利率日益增长的影响
1 在本文中，我们研究所谓的“长期”自然利率。因此，我们在估算中使用每个变量的长期趋势。值得注意的是，本文中的自然利率不同于假设价格灵活的经济体中事前实际短期利率。 2 因此，众所周知，在实践中使用它们有多么困难。例如，Williams（2018b）、Brand 等人（2018）、Borio（2021）、Lagarde（2024）和 Powell（2024）认为，虽然自然利率作为一种概念工具很有用，但考虑到估计值的高度不确定性，央行不应依赖特定的估计值作为实施适当货币政策的完美指南。 3 例如，日本央行正在持续进行有关自然利率的研究，如 Oda and Muranaga（2003）、Kamada（2009）、Fujiwara 等（2016）、Imakubo 等（2018）、Okazaki and Sudo（2018）、日本央行（2024）以及 Nakano 等（2024）等的著作。4 有关美联储常用模型的代表性示例，请参阅 Laubach and Williams（2003）和 Holston 等（2023）。有关欧洲央行，请参阅 Brand 等（2024）。有关日本央行，请参阅日本央行（2024）和 Nakano 等（2024）等的著作。
