1207 articles
Cet article soutient que pour que la tarification du carbone au Vietnam soit socialement légitime et efficace, elle doit être ancrée dans un cadre de justice fiscale qui donne la priorité à la protection des ménages vulnérables et à la transparence de l'utilisation des revenus, plutôt que d'être évaluée uniquement selon des mesures techniques d'émissions.
Cet article démontre empiriquement que le développement de la finance bleue améliore significativement la productivité globale des facteurs verts dans les villes côtières de Chine, principalement par le biais de la montée en gamme de la structure industrielle, de l'optimisation de l'allocation des ressources vertes et du renforcement de la réglementation environnementale, avec des effets variant selon la région et les caractéristiques financières.
Cette étude passe en revue systématiquement la littérature et analyse une étude de cas indienne pour identifier que, bien que les pays en développement utilisent divers mécanismes de financement tels que les obligations vertes et les partenariats public-privé pour les infrastructures vertes, ils sont confrontés à des défis importants tels que l'incertitude réglementaire et les coûts initiaux élevés, nécessitant un renforcement de la gouvernance et des stratégies de financement mixte pour combler les déficits de financement.
Cette étude démontre que la performance hors échantillon de l'apprentissage par renforcement profond basé sur la cointégration pour l'arbitrage statistique de cryptomonnaies dépend de manière critique de la construction de l'univers d'actifs et de la granularité de l'espace d'actions, des conceptions d'univers spécifiques (telles que Payment-Coin et Baseline 14) et des espaces d'actions binaires produisant des rendements supérieurs par rapport à des univers plus larges ou des spécifications d'actions plus granulaires.
Cet article présente VP-OilEx-STFN, un cadre d'apprentissage profond à porte structurelle qui intègre des données à fréquences mixtes avec des mécanismes économiques propres à chaque pays pour surpasser de manière significative les références traditionnelles dans le nowcasting des exportations mensuelles de pétrole pour la Norvège et la Thaïlande.
Cette étude démontre que la combinaison de l'importance des variables par apprentissage automatique avec la régression à effets fixes révèle des non-linéarités et des effets d'interaction critiques — tels que des seuils dans l'indépendance du conseil d'administration et une dualité du PDG dépendante du contexte — que les modèles linéaires traditionnels négligent, offrant ainsi un cadre en deux étapes supérieur pour comprendre les déterminants des relations entre la RSE et la valeur de l'entreprise sur les marchés financiers africins.
Cette étude quantitative des entreprises bancaires indonésiennes de 2020 à 2023 révèle que si les connexions politiques, l'intensité des actifs fixes, la rentabilité et l'effet de levier influencent de manière significative l'évitement fiscal, la présence de commissaires indépendants n'a pas d'effet statistiquement significatif.
Cet article soutient que la réparation constitue le maillon manquant essentiel de l'économie circulaire pour l'électronique en reconnectant les étapes fragmentées du cycle de vie et en permettant des boucles à plus haute valeur ajoutée, bien qu'elle soit actuellement confrontée à des barrières significatives par rapport à l'approche dominante du recyclage.
En utilisant les données du recensement de 2021 du Ghana et des méthodes de variables instrumentales, cette étude révèle que la co-résidence intergénérationnelle avec une mère ou une belle-mère augmente significativement la participation des femmes mariées au marché du travail de 19,1 points de pourcentage, particulièrement dans les ménages avec de jeunes enfants et les familles monogames.
Cette revue systématique de 156 études réalisées entre 2018 et 2025 démontre que l'IA améliore significativement la précision prédictive et l'automatisation à travers six domaines clés de la Fintech, tout en mettant en évidence des défis critiques tels que le biais algorithmique et l'explicabilité, offrant ainsi un agenda de recherche et des perspectives réglementaires pour les parties prenantes.