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地缘政治石油价格风险和经济波动
摘要本文旨在了解石油市场中时变地缘政治风险的一般平衡影响。回答这个问题需要同时对几个功能进行建模，包括宏观经济灾害和地缘阳场驱动的石油生产灾难，石油储存和预防性储蓄，以及内源性确定对产出和油价的不确定性。我们发现石油价格不确定性往往是由宏观经济不确定性驱动的。在地缘政治驱动的主要石油供应中断的可能性上发生了变化，对石油和宏观经济的价格产生了有意义的影响，但是产生的石油价格不确定性并不是宏观经济汇总波动的主要驱动力。关键字：地缘政治风险，宏观经济风险，时间变化的不确定性，罕见灾难，石油，内生性，冲击传播，经济波动，预防性储蓄，库存分类：E13，E22，E22，E32，E32，Q43，Q43
地缘政治油价风险与经济波动
摘要 本文旨在了解石油市场中随时间变化的地缘政治风险的一般均衡效应。回答这个问题需要同时对几个特征进行建模，包括宏观经济灾难和地缘政治驱动的石油生产灾难、石油储存和预防性储蓄，以及产出和石油价格不确定性的内生决定因素。我们发现，石油价格不确定性往往是由宏观经济不确定性驱动的。地缘政治驱动的重大石油供应中断概率的变化对石油价格和宏观经济有重大影响，但由此产生的石油价格不确定性并不是宏观经济总量波动的主要驱动因素。关键词：地缘政治风险、宏观经济风险、随时间变化的不确定性、罕见灾害、石油、内生性、冲击传播、经济波动、预防性储蓄、库存 JEL 分类：E13、E22、E32、Q43
从旋转波动和魔术角扭曲双层石墨烯中的远距离相互作用的超导性
魔术角扭曲的双层石墨烯（MATBG）在理论上和体验上都广泛探讨了一个合适的平台，可用于包括铁磁剂，电荷顺序，破碎的对称性和非常规的超导性的富相图。在本文中，我们研究了MATBG中远程电子相互作用，自旋爆发和超导性之间的复杂相互作用。通过为MATBG采用低能模型，该模型捕获了频带的正确形状，我们探索了短期和长距离相互作用对自旋闪光的影响及其对MATRIX随机相位的超导（SC）成对角度的影响（Matrix RPA）。我们发现，SC状态特别受到远程库仑相互作用的强度影响。有趣的是，我们的矩阵RPA计算表明，与现场相比，系统可以通过增加远距离相互作用的相对强度来从磁相转移到SC相。这些发现强调了电子 - 电子相互作用在塑造MATBG的有趣特性中的相关性，并提供了设计和控制其SC相的途径。
类固醇激素中与固有功能连通性变化相关的类固醇激素的昼夜波动
研究文章| Behavioral/Cognitive Diurnal fluctuations in steroid hormones tied to variation in intrinsic functional connectivity in a densely sampled male https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1856-23.2024 Received: 29 September 2023 Revised: 3 April 2024 Accepted: 6 April 2024 Copyright © 2024 Grotzinger et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章，只要将原始工作正确归因于任何媒介，它允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发和复制。
电力市场改革：欧盟应对价格波动的解决方案
为了确保欧盟可持续和独立的能源供应，转向可再生能源系统至关重要。这就是欧盟制定雄心勃勃的目标的原因。2023 年，欧盟通过了修订后的《可再生能源指令》，将欧盟 2030 年的可再生能源约束目标提高到最低 42.5%，与《欧洲绿色协议》保持一致。可再生能源稳定价格
IMCO 2023 年年报，在市场波动中推动业绩
2023 年，全球发生了重大的经济、技术和政治发展。这些发展导致投资环境动荡。尽管市场充满挑战，但 IMCO 为其客户带来了可观的回报。这一结果在很大程度上反映了 IMCO 在客户资产组合中引入的稳定和战略性变化。它还反映了在资产类别层面的谨慎投资策略中实现的增强和改进，这些策略旨在提高回报。
是什么导致了2020年至2023年间存款的大幅波动？
近几十年来，存款稳步增长，速度相对平稳。然而，从 2020 年开始，增长率大幅上升，但在 2023 年却出现逆转，变为负值。为了了解存款的发展情况，本评论回顾了货币的创造方式，并找出了近年来存款上升和下降的原因。1 近期存款下降不仅与传统意义上的经济活动有关，还反映了金融体系的转型，例如量化紧缩 (QT) 和逐步实施新的银行监管，这些都促使银行业发行债券。此外，贷款需求在此期间也发挥了一定作用，贷款需求受到疫情和利率正常化等因素的影响。
文章通过小型气液储能技术应用缓解住宅用可再生能源生产波动
摘要：尽管可再生能源整合是国际政策中公认的要求，但能源系统仍然面临一些尚未解决的问题，包括生产的间歇性。为了解决这个问题，一个可行的解决方案可能是在非高峰期储存多余的电力，然后在高峰负荷时段使用。从分散的集中发电模式向涉及能源社区的分布式模式的转变表明，还需要管理一个额外的方面：家庭应用系统的空间限制。压缩空气储能是一种有前途的电对电技术，可用于小规模能源整合。本研究提出在住宅建筑中应用气液储能系统 (GLES)，利用光伏 (PV) 阵列产生的多余可再生能源。所提出的系统的操作涉及通过矿物油操作的活塞压缩气态物质，通过模拟设备及其耦合进行能量分析来评估其性能。
结合公司级气候灵敏度与气候波动式附加组合
致谢：基于斯科特（Scott）与CGFI的隶属关系，与英国绿化金融与投资中心（CGFI）密切合作，这份Z-strisk Engine研究论文成为可能，该论文成为了CGFI的隶属关系，该研究人员是研究气候因素整合到最新的信用信用风险评估中的副研究研究员。本文不一定代表CGFI或CGFI联盟的观点。我们要感谢牛津大学牛津可持续金融集团过渡金融研究负责人Gireesh Shrimali博士直接支持这项合作，尤其是他对本文的整体指导，特别是通过审查研究计划，研究设计和论文草案。我们还要感谢CGFI的同事同事；特别是，克里斯·科马克（Chris Cormack）博士和戴维·威尔金森（David Wilkinson）博士在彻底而有见地的审查过程中，他们的有益评论和反馈（帮助我们平衡了学术上的严谨与实际见解）。最后，我们要感谢2024年3月6日内部CGFI研讨会上的所有参与者，在那里我们发表了论文，以获取他们的有益评论。欢迎所有其他评论 - 任何错误或遗漏仍然是作者的责任。我们的所有信用风险建模以及信用/气候研究论文和出版物都可以在我们的网站上找到：www.z-riskengine.com。
使用AI和机器学习对实现的波动性和隐含波动指数的预测：A评论
在这篇系统的文献综述中，我们研究了现有的研究，这些研究预测了使用人工智能和机器学习的实现波动性和隐含波动指数。我们调查了文献，以发现与传统计量经济学模型相比，所提出的方法是否提供了较高的预测，可解释的AI的应用如何广泛，并概述了潜在的进一步研究领域。通常，我们发现AI和ML方法对波动性预测的疗效是高度前景的，通常比其计量经济学的结果提供了比较或更好的结果。使用内存的神经网络，例如长期术语内存和门控复发单元，始终排名最高的模型。但是，传统的计量经济学模型仍然高度相关，通常产生的结果与更先进的ML和AI模型相似。鉴于合奏方法的成功，研究的一个有希望的领域是使用混合模型，结合了机器学习和计量经济学模型。尽管对许多机器学习模型的常见批评都是黑盒本质的，但我们发现，很少有论文应用XAI来分析和支持其经验结果。因此，我们建议研究人员更努力地在将来的工作中雇用XAI。同样，我们看到了概率机器学习应用的潜力，可以有效地量化机器学习模型的波动性预测的不确定性。