XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理财
经济学和个人理财标准 2021.docx
北卡罗来纳州公共教育部 (NCDPI) 和州教育委员会 (SBE) 支持培养了解经济决策、明智使用金钱、了解教育和职业选择以及了解如何成为有财务责任感的公民的学生。应为学生提供在经济健全的社会中生活和做出贡献所需的机构、工具和知识。经济与个人理财 (EPF) 课程旨在研究经济学、个人理财、收入和教育、资金管理、批判性消费主义和财务规划。本课程已由 NC Session Law 2019-82、众议院法案 924 立法。由于经济学和个人理财研究是从幼儿园到高中每门课程学习进程中不可或缺的一部分，因此本课程要求学生在进入本课程时具备经济学和资金管理基本原理的基本知识和理解。当可以提供机会时，可以通过校内和校外的相关学习体验来增强本课程，使学生能够运用他们的知识和理解来参与自己的金融知识。掌握本课程的标准和目标将会培养有责任心、参与心、有能力并致力于负责任的资金管理和金融知识的公民。
格林纳达固体废物管理财务框架审查与更新职权范围 (ToR)
GSWMA 是咨询任务的执行机构。顾问应向 GSWMA 项目经理领导的委员会汇报。委员会将包括其他相关利益相关者，如经济发展、规划、旅游、信息和通信技术、创意经济和农业及土地、渔业和合作社部、动员和实施部、气候适应、环境和可再生能源部和世界银行。格林纳达政府将协助签发顾问履行职责所需的任何许可证。服务应在格林纳达和顾问的祖国进行。
可解释的事后投资组合管理财务政策深入强化学习代理
金融投资组合管理投资政策通过现代投资组合理论（如Markowitz模型）进行定量计算的投资政策依赖于一组假设，这些假设在高波动性市场（例如技术部门或加密货币）中不受数据支持。因此，定量研究人员正在寻找解决此问题的替代模型。具体而言，投资组合管理（PM）是一个问题，最近通过深度强化学习（DRL）方法完全解决了问题。在特定的DRL算法中，通过估计代理在模拟器中任何财务状态执行的每个动作的预期奖励的分布，也称为体育馆。然而，这些方法依靠深神经网络模型来表示这种分布，尽管它们是通用近似模型，能够随着时间的推移代表此分布，但它们无法解释其行为，但由一组不可解释的参数给出。至关重要的是，金融投资者的政策要求可以解释，以评估他们是否遵循合理的行为，因此DRL代理不适合遵守特定政策或解释其行为。在这项工作中，在使DRL可以解释的动机的驱动下，我们开发了一种可解释的DRL（XDRL）方法，用于PM，将近端政策优化（PPO）DRL算法整合到模型不可思议的可解释的机器学习技术中，以提高预测时间的透明度，以增强透明度的特征。我们提出了DRL代理商的第一个可解释的事后PM财务政策。通过执行我们的方法，我们可以在预测时间解释代理商评估他们是否遵循投资政策的必要条件或评估遵循代理商建议的风险。我们通过成功识别影响投资决策的关键特征来从经验上说明这一点，从而证明了在预测时间中解释代理行动的能力。
借助人工智能改变个人理财
因此，这些长期的批评者在过去十年中催生了金融科技运动（Philippon，2022），这是一股旨在利用自动化技术（尤其是人工智能工具）提高个人银行业务效率的创业潮流。当然，这场创业运动也有其学术对应物（请参阅（Knewtson & Rosenbaum，2020）的定义）。如今，金融科技的目标客户既包括家庭，也包括金融专业人士。对于家庭而言，金融科技试图解决的问题主要是速度问题。例如，最近的证据表明，自动化技术已被证明可以将获得贷款和保险所需的时间缩短约 30%。对于专业人士而言，金融科技一直致力于提供工具来提高工人的生产力。这是通过审查职业价值链（Grossman & Rossi-Hansberg，2008）并尽可能多地自动化活动来实现的，以便专业人员可以为更多家庭提供服务（Chatterjee & Grable，2022；Todd & Seay，2020）。请注意，原则上，这也应该导致金融产品/服务价格降低。
利用人工智能改变个人理财
当前与退休计划、医疗保健系统的发展和环境变化相关的社会挑战要求家庭更加关注个人财务状况。这反过来又要求相关行业进行转型和扩大规模。为此，个人理财行业可以利用人工智能工具，而人们对人工智能工具的讨论越来越多。然而，据我所知，考虑到未来的挑战，对于这些工具是否合适，几乎没有达成共识。本文的核心文献综述首先表明，个人理财中需要转型的领域是投资领域，而不是贷款、保险或支付领域。其次，截至目前，推动该行业转型的生产力杠杆更多地受到简单的数字化概念而非人工智能工具的使用驱动。因此，在接下来的几年里，应该更加关注与投资产品相关的用途/商业案例及其分销链的数字化。
助理财务经理（间歇性）巴基斯坦......
巴基斯坦增加收入项目背景联邦税收委员会正在世界银行的协助下实施巴基斯坦增加收入项目 (PRRP) [P165982]，以通过扩大税基和促进遵从税法为可持续增加国内收入做出贡献。这个项目主要设计为两个基本组成部分；(A) 是基于结果的组成部分 (组成部分 1)，金额为 3.2 亿美元，其中可采购活动应根据合格支出计划开展；(B) 是传统投资项目融资 (IPF) 组成部分 (组成部分 2)，金额为 8000 万美元，其中应遵守世界银行的《借款人货物、工程、非咨询和咨询服务采购条例》。联邦税收委员会 (FBR) 打算聘请一位有经验且合格的专业人士担任“助理财务经理 (AFM)”职位，负责管理巴基斯坦增加收入项目的财务和预算相关事宜。 AFM 将提供全面的财务监督和援助，包括为项目制定、指导和指导财务管理和会计系统。他/她将负责维护适当的财务管理系统并及时生成财务报告以供决策。AFM 将确保遵守巴基斯坦政府和世界银行之间法律协议的财务管理规定。职能范围总体管理和领导• 向项目办公室提供意见，以便与世界银行和 AGPR 财务部就项目财务管理的各个方面进行联络。• 让项目管理层了解项目财务管理的最新发展和问题，并就最佳方案提供建议。• 与开设或将开设分配账户的巴基斯坦国家银行保持联络。• 与 FBR 和财务部保持联络，以确保充分分配预算并及时根据项目第 1 部分资金的合格支出计划发放资金，并根据世界银行的规则和程序管理第 2 部分资金的所有账户。 • • 与相关利益相关方核对账目，并领导团队进行审计。 预算和计划 • 协助制定年度工作计划；制定年度现金流计划。 • 协助项目协调委员会和协会批准年度工作计划。 • 根据巴基斯坦政府（联邦政府）预算规则和规定，根据项目工作计划/现金计划制定年度预算估计和修订预算估计，并及时提交给计划委员会和财务部
优化分支机构：识别关键组件和管理财务稳定性
断裂点受到某些局限性的约束，这主要与参数的稳定性相关。为此，公司不应仅依靠静态参数，而应衡量公司稳定性的变化率。这种变化速率是未来风险的最有效指标，因为它允许财务经理根据风险水平评估是否为项目提供资金。本文考虑了潜在的风险因素，例如经济，政治和地理影响力，重点介绍了公司的均衡点。结果表明，固定成本的一单元变化导致价格相反的数量变化。此外，如果可变成本增加一个单位，则价格将增加同等金额。此外，量化的单一单位减少将导致价格上涨，等同于固定成本除以数量的平方。最后，提出了一个新的方程式，以表明价格如何响应所有组件的同时变化。
AI驱动的个人理财应用程序：评估对财务决策和营销策略的影响
人工智能（AI）和个人理财的融合导致了AI驱动的个人理财应用程序的出现，这些应用程序正在彻底改变个人如何管理其财务状况。这些应用程序利用高级算法和机器学习提供诸如预算，费用跟踪，投资建议和债务管理等功能。他们满足了数字世界中对便利金融服务的日益增长的需求，提供了针对用户需求量的个性化见解。AI技术的民主化促进了AI驱动的个人理财应用程序的扩散。云计算，大数据分析和开源框架的进步降低了开发人员的进入障碍，从而导致金融科技领域的创新激增。但是，随着机会的挑战，尤其是关于数据隐私和安全性的挑战。这些应用程序处理敏感财务数据，确保用户信息的机密性和完整性至关重要。此外，对算法偏见和歧视的担忧需要解决道德和法规考虑。总而言之，AI驱动的个人理财应用程序代表了财务管理的重大转变，提供了无与伦比的个性化和效率水平。但是，它们还提出了必须解决的重要道德和安全问题。通过经验分析和批判性询问，持续的研究旨在加深我们对AI对个人理财和更广泛的金融生态系统的影响的理解，从而有助于财务中负责任和道德的AI部署。
学生援助管理财政年度2025 ...
1众议院和参议院津贴的水平反映了对2016年年度年度拨款法案的行动，该法案仅通过众议院委员会和参议院委员会在第114届国会进行。2众议院和参议院津贴的水平反映了委员会对2017年年度年度拨款法案的行动；拨款反映了2017年合并拨款法。3房屋津贴的水平反映了对综合拨款法案的地板行动；参议院津贴反映了委员会对2018年年度年度拨款法案的行动；拨款反映了2018年合并拨款法（P.L.115-141）。4众议院和参议院津贴的水平反映了委员会对2019年年度年度拨款法案的行动；拨款反映了国防与劳工，卫生与公共服务部以及2019年教育拨款法的颁布（P.L.115-245）。5参议院津贴反映了主席的标记；拨款反映了2020年的进一步合并拨款法（P.L.116-94）。 6拨款反映了《冠状病毒援助，救济和经济安全法》的补充资金（P.L. 116-136）。 7房屋津贴的水平反映了小组委员会的行动。 参议院津贴的水平反映了主席的标记；拨款反映了2021财年《合并拨款法》的司法，2021年（P.L. ） 116-260）。 8拨款反映了2021财年Consolidated Actriations Act，2021财年的补充资金（P.L. ） 116-260）。 117-2）。116-94）。6拨款反映了《冠状病毒援助，救济和经济安全法》的补充资金（P.L.116-136）。7房屋津贴的水平反映了小组委员会的行动。参议院津贴的水平反映了主席的标记；拨款反映了2021财年《合并拨款法》的司法，2021年（P.L.116-260）。8拨款反映了2021财年Consolidated Actriations Act，2021财年的补充资金（P.L.116-260）。117-2）。9拨款反映了《美国救援计划法》 2021财年（P.L.10众议院津贴反映了《 2022财年合并拨款法》的地板行动；参议院津贴反映了主席的标记；拨款反映了年度持续分辨率水平。11众议院津贴反映了在地板上引入的2023年年度年度拨款，参议院津贴反映了主席的标志；拨款反映了《合并拨款法》（P.L.117-328）。12众议院津贴反映了小组委员会的行动，参议院津贴反映了委员会对常规2024年年度拨款法案的诉讼；拨款反映了年度持续分辨率水平。
个人理财以人为中心的机器学习-IJRPR
将机器学习（ML）整合到个人理财中代表了个人管理财务生活的方式的重大转变。本文重点介绍了基于人类的机器学习的概念，这是使单个用户处于私营部门技术发展的最前沿的替代方案。该领域的传统ML应用主要旨在提高金融机构的效率和盈利能力。但是，对ML系统的需求越来越不仅在技术上是进步，而且更符合个人投资实践和特定需求，本次审查的目的是优先考虑用户体验，个人和道德考虑。这项研究的重要性是，它偏离了单一适合的方法，这些方法与其他ML在其他方面相同，而在其他情况下，在某些情况下，在某些情况下，在某些情况下，有效地适用于某些人，这些方法是在某些情况下进行的，这些方法是在某些方面适用于某些人，而在某些情况下，有效地适用于某些型号。他们缺乏实现其个人财务目标，风险承受能力和行为模式所需的细微差别。