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智利可再生能源扩张的证据
我们研究市场整合对可再生能源扩展的投资影响。我们的理论强调，市场整合不仅可以通过贸易获得的收益提高分配效率，而且还激励了对可再生电厂的新投资。为了测试我们的理论预测，我们研究了智利电力市场最近的电网扩张如何改变了电力生产，批发价格，一代成本和可再生投资。然后，我们建立了一个发电厂进入的结构模型，以量化有或没有投资效应的市场整合的影响。我们发现，智利的市场整合太阳能发电量增加了约180％，使发电成本降低了8％，并将碳排放量降低了5％。在没有市场整合的情况下，不会发生大量可再生条目。我们的发现表明，忽略这些投资效应将大大低估市场整合的好处及其在扩大可再生能源中的重要作用。
不同处理参数对
选择性激光熔化（SLM）是添加剂制造技术之一，可以使用3D CAD软件逐层构建复杂的结构模型。但是，更高的研究成本几乎无法通过传统方法进行，解决问题的最佳方法是使用仿真软件。本文旨在通过剪辑加成式（SA）软件找到具有最小失真和最低残留应力的样品的最佳处理参数组合。在最佳处理参数下的仿真结果，导致失真和残留应力的最小值是扫描功率与300W，扫描速度为1.3m/s的组合，扫描速度，扫描间隔，一个点直径（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）（0.12mm）和热处理持有时间为4H。此外，计算结果还提供了一种新的研究方法，以验证不同加工参数对SLM制造的Inconel 718合金的影响。
引用：刘华、金爱康和张哲瀚（2018 年）。社会网络结构方程模型：规范、估计和应用。多变量
心理学家对朋友和夫妻是否具有相似的性格很感兴趣。然而，文献中没有现成的统计模型来测试性格与社会关系之间的关联。在本研究中，我们开发了一个统计模型，用于分析以潜在性格特征为协变量的社交网络数据。由于该模型包含潜在特征的测量模型和网络与潜在特征之间关系的结构模型，因此我们在结构方程模型 (SEM) 的一般框架下对其进行讨论。在我们的模型中，潜在变量和结果变量之间的结构关系不再是线性或广义线性的。为了获得模型参数估计，我们建议使用两阶段最大似然 (ML) 程序。通过社交网络数据中具有代表性的条件下的模拟研究来评估该建模框架。然后通过对大学友谊网络的实证应用来证明其实用性。
与美国经济供给侧结构和货币政策规则相一致的自然利率估计
我们使用美国经济的半结构模型来估算自然利率（r∗），该模型共同表征产出、失业率、通货膨胀以及短期和长期利率等关键宏观经济变量的趋势和周期性因素。我们指定了货币政策规则和10年期国债收益率方程，以利用两个利率提供的信息来推断r∗。然而，由于有效下限，使用涵盖大衰退及其后果的样本的货币政策规则提出了挑战。我们设计了一种贝叶斯估计技术，该技术结合了类似Tobit的规范来处理删失问题。我们使用伪样本外预测练习来比较和验证我们的模型规范。我们的结果表明，r∗的平滑值在大衰退期间急剧下降，最终跌破零，并在2020年初一直为负。我们的结果还表明，消除审查
季度研究更新 – 2024 年第四季度
本文探讨了美国宏观经济新闻在推动加拿大、瑞典和英国利率期限结构低频波动方面的重要性。我们遵循两种互补的方法：首先，我们应用基于回归的框架，将每日宏观经济新闻对债券收益率的影响汇总到较低的季度频率。接下来，我们估计一个宏观金融仿射期限结构模型，将每日新闻与债券收益率的低频变化及其预期和期限溢价成分联系起来。这两种方法都表明，美国宏观经济新闻是这些开放经济体债券收益率低频季度波动的重要来源，甚至比各自的国内宏观经济新闻更为重要。此外，宏观金融模型表明，美国宏观经济新闻在解释名义、实际和盈亏平衡通胀率的预期成分的低频变化方面尤为重要。
在税收预测中应用机器学习
收入预测为政府提供了关键背景，以告知其关于预算和收入政策的决策。但是，我们是否应该使用简单或复杂的方法仍然是一个杰出的问题。Favero和Marcellino（2005）对政府使用的不同预测方法进行了全面比较，以预测财政变量，包括单变量自动回归和移动平均模型，矢量自动锻炼（VARS）和小规模的半结构模型。他们发现，简单的单变量时间序列方法倾向于提供有效且无偏见的预测，超过了依赖宏观经济变量系统的多元模型。他们将其归因于对具有重大制度和经济变化的短样本中多个宏观经济变量的共同行为进行建模的困难，以及简单方法在结构中断时的鲁棒性。
智利可再生能源扩张的证据
我们研究了市场整合对可再生能源扩张的投资效应。我们的理论强调，市场整合不仅通过贸易收益提高了配置效率，而且还激励了对可再生能源发电厂的新投资。为了检验我们的理论预测，我们研究了智利电力市场最近的电网扩张如何改变电力生产、批发价格、发电成本和可再生能源投资。然后，我们建立了一个发电厂进入的结构模型，以量化有和没有投资效应的市场整合的影响。我们发现，智利的市场整合使太阳能发电量增加了约 180%，节省了 8% 的发电成本，并减少了 5% 的碳排放。如果没有市场整合，就不会出现大量可再生能源进入的情况。我们的研究结果表明，忽视这些投资效应将大大低估市场整合的好处及其在扩大可再生能源方面的重要作用。
通过AI
这项研究评估了人工智能（AI）通过使用SMARTPLS进行定量分析来增强自然资源管理的效率的作用。数据是从200名专业人士中收集的，在AI和自然资源管理方面具有重要的经验。描述性统计数据表明，在重音中，高水平的AI使用（X1）和技术能力（X2），平均得分分别为4.2和4.0。收敛性和判别有效性得到了证实，所有构建体的负载值均高于0.7，而AVE超过0.5。结构模型分析表明，AI的使用和技术能力对自然资源管理效率（Y1）的影响分别为0.45和0.38。这些发现强调了AI的关键作用以及技术培训的必要性，以最大程度地提高其收益。这项研究通过强调将AI纳入可持续资源管理实践的重要性，为未来的研究提供了强大的框架，从而为文献做出了贡献。