“8·11汇改”推动了人民币汇率更加浮动吗?——基于反事实方法的量化评估

使用面板数据下的“反事实”分析方法，通过剔除国际金融市场变动等共同潜在因子的影响，量化评估“8·11汇改”对人民币汇率波动的影响.研究发现：“8·11汇改”确实大幅提升了人民币兑美元汇率的波动率，这体现在“8·11汇改”之后真实波动率曲线始终高于反事实波动率曲线，处理效应均值为0.007 7且在1%水平下显著；其次，逆周期因子政策实施后，处理效应的下降趋势并不明显，这说明逆周期因子的引入并未改变“8·11汇改”后人民币汇率弹性显著提升的事实.上述结论在替换汇率波动率指标、安慰剂检验、增加控制组变量、改用BIC准则选择最优控制组、使用半参数估计等一系列的稳健性检验中始终保持成立.进一步机制分析表明，“8·11汇改”后人民币汇率形成机制更加透明，央行对中间价的直接干预减弱，且2017年后央行通过外汇储备进行冲销干预的力度减弱是人民币汇率波动程度提高的重要原因.     

面向AI新时代的多模态组合范畴语法

在大数据与大知识双轮驱动的AI新时代，自然语言处理遭遇到前所未有的冲击和挑战。多模态组合范畴语法是标准组合范畴语法的升级与优化。它继承了标准组合范畴语法的内部构造和运行方式，保留了原有的计算特性，同时增加了利用新策略的可能性。它最重要的创新在于，添加了模态算子并且融入了广义斯科仑项技术，使之更加符合普遍语法特征，具有跨语言通用性，具有更强的描写能力和解题功能，能够更好地实现自然语言处理，契合新一代AI的发展趋势。     

减污降碳协同效应的量化评估研究——基于边际减排成本视角

实现减污降碳协同增效是新发展阶段推动经济社会发展全面绿色转型的内在要求。受范围经济的启发，本文基于边际减排成本视角构造一种新的减污降碳协同效应量化评估方法，运用该方法对我国减污降碳协同效应进行实证考察。研究发现：2006—2018年间，我国减污降碳协同效应年均增长2.63%。党的十八大以来，我国减污降碳协同效应提升更加明显，2012—2018年间，年均增长4.41%。在生态优先、降碳优先和能源革命3种情形下，我国减污降碳协同效应的提升空间可达到29%～43%。本文为量化评估减污降碳协同效应提供了方法论支撑，为“十四五”时期推动减污降碳协同增效提供参考。     

基于PMC指数模型的数字经济政策量化评价

文章基于2015—2020年中央及地方层面出台的314项数字经济政策，通过政策样本分析厘清我国中央层面数字经济政策的历史沿革及地方层面的政策特征；采用词频分析、社会网络分析和政策地理分布的可视化分析进行文本挖掘，梳理得到现行政策体系结构、关注点及问题；在识别一级变量时，引入递进且排他的效力级别指标，结合政策内容构建PMC指数模型，对6项地方层面的典型数字经济政策进行量化评价。实证结果表明：P1的PMC指数为5.68，存在提升空间；长三角地区内P2—P4三项政策的PMC指数平均得分显著高于其他地区，但在推动区域一体化发展上仍存在不足；P5和P6的PMC指数得分较低，反映出西部地区数字经济政策存在不足。     

无穷算子和量词

笔者根据 Montague、Scott等人的想法,在 Segerber、Gabby和毛翊[1] [2]等人在模态逻辑邻域语义学研究的基础上,提出了适合一般命题逻辑的邻域语义学[3] [4].邻域语义学可运用于无穷算子,无穷算子也能刻画一般的量词(包括通常的全称和存在量词).     

政策工具视角下能源行业发展差异分析

新冠疫情时代能源格局加速演进和重塑，能源技术及其关联产业成为经济新增长点。能源行业发展离不开政策的多维度引导和支持，政策分析可作为预判能源行业发展趋势的重要指标之一。因此，从政策视角入手，建立一套客观标准化的政策文本量化体系，结合政策目标、行政措施、引导措施、金融措施、财政措施五维度测算细分能源行业的政策支持度，分析能源行业发展差异。梳理2015年第一季度至2021年第三季度出台的能源政策文件进行实证研究，历史趋势对比结果显示，能源行业整体受政策支持度在“十三五”时期维持稳定，2020年后持续走高；行业间对比结果显示，当前可再生能源行业的政策工具侧重技术与资源扶持，传统能源行业的政策工具更侧重于引导行业高效运行。     

基于优化LSTM模型的股价预测方法

为了提高金融时序预测的准确性及泛化性，文章提出了基于主成分分析法和注意力机制来优化长短时记忆模型（PCA-Attention-LSTM）的消费行业板块指数预测方法。首先对指数日常数据生成技术指标，然后通过主成分分析法提取重要特征，根据长短时记忆神经网络（LSTM）学习输入特征的内部变化规律，并利用注意力机制计算LSTM隐层状态的不同权重，最后结合注意力权重和LSTM神经网络进行指数预测。结果表明，优化后的LSTM模型对消费行业板块指数走势具有较强的预测能力。此外，在预测方法的基础上引入了股票的异同移动平均线和均线指标，提供了一种每日轮动自动捕捉交易点的短频量化交易策略。