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工作文件系列 - 金融市场和绿色创新
履行巴黎协定中嵌入的承诺需要气候技术革命。在欧盟中，低碳技术的专利创新低于选定的同龄人，并且在整个成员国中非常异质。我们通过政府政策和金融市场的指示技术变革模型来激励这一事实。碳税，研发投资和风险投资投资的变化解释了数据中人均绿色专利的很大一部分。我们讨论对政策的影响，得出的结论是，政府可以在刺激绿色创新方面发挥催化作用，而中央银行的作用有限。
金融市场中的机器学习应用-CSE IITB
有效的市场假设（EMH）断言金融市场是“信息有效的”，或者，交易资产的价格（例如股票，债券或财产）已经反映了所有已知信息，并立即改变以反映新信息。因此，根据理论，除了运气外，不可能使用市场已经知道的任何信息来始终如一地胜过市场。EMH中的信息或新闻定义为可能影响当前不可知的价格，因此将来会随机出现。股票市场预测带来了证明金融市场是否可以预测的挑战，因为在有效市场假设（EMH）的有效性方面尚无共识。tiv> s TOCK市场预测一直是金融，工程和数学领域的重要问题。作为大量资本通过股票市场进行交易，股市被视为高峰投资渠道。研究人员一直致力于证明金融市场的可预测性。此后，股票市场预测一直对研究人员有一定的吸引力。尽管已经进行了许多科学尝试，但尚未发现任何方法可以准确预测股票价格转移。即使缺乏一致的预测方法，也取得了一些轻微的成功。自动回应和移动平均水平是一些著名的股票趋势预测技术，这些技术占据了几个时间序列预测。在数据挖掘的帮助下，还开发了使用归纳学习进行预测的几种方法，例如K-Neartiment邻居和神经网络。但是，他们的主要弱点是他们严重依赖结构数据，在这种数据中，他们忽略了不可量化信息（例如新闻文章）的影响。随着更快的计算机和互联网上大量信息的出现，战略投资者或公众更容易获得股票市场。来自季度报告或破坏新闻报道的信息可能会极大地影响担保的股价。由于互联网提供了对股票市场产生重大影响的事件信息的主要来源，因此提取和使用信息来支持决策的技术已成为一项关键任务。为了准确预测股票市场，许多学者和行业的研究人员都提出了各种预测算法和模型。在本文中，将引入预测算法和模型的最新发展，并将其性能进行比较。此外，为了准确的股票市场预测，我们研究了各种全球事件及其在预测股票市场方面的问题
供应链风险与金融市场收益的相关性
1。简介：零售销售记录在与经济状况相关。过去20年中发生的经济繁荣和经济衰退提供了充分的例子，这些例子与经济相处，包括巡回城市的最近破产，亚麻布的近期破产，以及许多其他零售商的商店关闭，以响应当前的经济状况下降。效果不限于零售。在本文中，我们关注经济状况对零售商及其供应链的影响，包括批发商，分销商和制造商。的目标是了解供应链和经济状况之间的销售额之间的跨相关性，并通过纳入有关经济状况的信息来提高销售额的准确性。改进的预测准确性降低了库存成本并增加了利润。尽管我们提出的方法对于供应链的所有成员都可能是有益的，但我们观察到，上游供应链成员更容易受到经济状况的变化，并且销售波动也很高，这使得它们更适合于实施提出的预测更新方法。