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自甘冒险规则解释论
【机 构】
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武汉大学
【出 处】
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武汉大学
【发表日期】
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2021年11期
【基金项目】
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其他文献
为“增强金融服务实体经济能力，健全货币政策和宏观审慎双支柱调控框架，完善金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”，我们必须要推进金融业综合统计改革。而想要达到宏观审慎管理，需要我们有强大的统计体系、统计数据对此进行支撑。2008年金融危机后暴露出的信息缺口也警示着我们，统计体系提供的统计数据如果不够全面的话，难以实现对金融风险的监测和对金融危机的预警，无法监测无法识别就更难以实现对金融风险的
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“预测”作为实证经济学的三大任务之一，它不仅受到学者的关注，更受到政府、企业、消费者等主要市场参与主体的“青睐”，因为它关系到政府政策和企业投融资策略的制定以及消费者消费行为的选择。GDP作为衡量经济发展的重要指标，尽管受到诸多质疑，但世界绝大多数国家目前仍将其作为衡量经济发展的最重要指标，并作为政府制定政策的重要参考变量，因此，如何预测GDP并降低其预测误差是一个值得关注和研究的课题。 本文在
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经济增长、能源节约、环境保护、科技进步是目前人类共同关心的话题以及人类可持续发展努力的方向。重点问题是了解当今经济、能源、环境、科技四大系统目前的协调发展水平以及如何在当今粗放式发展中做到以经济可持续增长为目的，能源可持续利用为基础，环境可持续生存为条件，科技可持续发展为手段的经济、能源、环境、科技四大系统协调平衡发展。协调发展对我国以全新的、更高效的、更低成本的经济发展方式实现整个社会的可持续发
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随着环境问题的全球化及日益严重，发展绿色经济已经成为全球共识。绿色信贷作为我国绿色金融最主要的金融工具，可以有效发挥资本市场配置资源功能，动员和激励更多的社会资本投入到绿色产业中，弥补公共财政投入的资金缺口。为了对绿色信贷实施情况进行监测评价，对绿色信贷进行核算是必不可少的，而目前我国的绿色信贷统计却仍处于初级阶段，存在着诸多问题：如对绿色信贷存在不同理解，导致涉及机构部门的识别不清晰与统计资产的
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本文将研究含有多元非线性结构的高维线性回归模型和含有多元非线性结构的高维Logistic回归模型的参数估计问题。虽然传统的部分线性模型和广义部分线性模型利用了非参数方法在一定程度上解决了非参数部分的估计问题，但当非参数部分是高维变量时，会存在“维数灾难”的问题，在实际使用中为了避免该问题，通常在非参数部分仅使用一维变量。为此，本文受到使用核技巧处理非线性回归问题的启发，在backfitting迭代
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