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Explanation Depth and Trust Calibration in AI-Driven Financial Advice: A Behavioural Experiment
この行動実験は、AIによる金融アドバイスにおける説明の深さを増すことは、初期段階では過剰な信頼を促進するものの、それが必ずしも較正された信頼を保証するわけではなく、流暢性による信憑性の向上によって、金融教育を受けたユーザーの間で予期せぬ過度な依存を増大させる可能性があることを明らかにしている。
📈 Category
econ
1897 件の論文
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Model Risk Unmasked: An Empirical Reckoning with IRB Capital Requirements
本研究は、パラメータの不確実性、およびデフォルト確率と回収率の間の強い相関関係を内部格付手法による規制資本算出に組み込むことが、より正確で強靭かつ安定した金融システムを構築するために不可欠であることを示している。
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AI Adoption as Technology Transfer: A Framework for Governance, Validation and Knowledge Preservation
本論文は、AI導入を技術移転の課題として再定義する7段階のガバナンスモデルである「AI技術移転フレームワーク（AITTF）」を提案するものであり、これは再現性、トレーサビリティ、および知識の保存を確保するために規制産業の原則を援用しており、それによって、AI搭載型システムへの移行期における組織的な専門知識の捕捉と責任の維持という極めて重要な欠落に対処するものである。
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Dates losses and Its Impact on Economic Resources in Saudi: Present and Prospect
本研究は、1992年から2023年までの時系列データを用いてサウジアラビアにおけるデーツ生産損失の経済的および空間的影響を分析しており、収穫面積から損失への一方向的な因果関係を明らかにするとともに、損失の将来的な減少を予測し、持続可能な農業目標を支援するための収穫後管理の改善の必要性を強調している。
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AI-driven Technological Innovation and Climate Finance as Catalysts for Green Growth in Africa’s Carbon-Intensive Economies
本研究は、アフリカの主要な炭素集約型経済5カ国において、気候ファイナンスとAI主導の技術革新が包括的なグリーン成長のための相補的な触媒として機能しており、気候ファイナンスが即時的かつ強固な効果を示す一方で、AIによる技術革新は化石燃料依存からの脱却を支援するために時間をかけて累積的に寄与することを示している。
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Anticipatory Responses to U.S. EV Mandates and Global Energy Markets
本論文は、米国の州は概して、間近に迫ったEV義務化に対して即時的な予測的反応を示さなかったものの、後発的に導入した州では政策の信憑性によってEVストックが大幅に増加したことを見出しており、この変化は最終的に世界の石油依存度を低減させ、石油供給の混乱によって引き起こされるものと同様の交易条件の調整を通じて、輸入経済の厚生を改善させるものである。
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Institutionalized R&D, Patent Output and the Domestic Core–Periphery of Innovation: Evidence from Türkiye’s NUTS-2 Regions
本研究は、トルコのNUTS-2地域を分析することで、制度化されたR&D能力の特許出力への転換は、孤立した投入量によるものではなく、地域の福祉、吸収能力、および技術的特化の累積的な相互作用によって推進される国内イノベーションの中核に高度に集中していることを実証するものである。
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Why Growth Does Not Always Strengthen Financial Markets? The Role of Institutions in the Association of Southeast Asian Nations
1997年から2021年までのASEAN9カ国を対象としたこの研究は、制度の質が成長と金融の結びつきにおける決定的な条件付け要因となっており、制度が脆弱な経済圏では経済成長が信用供与の拡大を著しく促進する一方で、より強固で発展した金融システムを持つ経済圏では収穫逓減をもたらすことを明らかにしている。
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Nowcasting Inflation Using Online Prices
本研究は、トランスフォーマー型言語モデルを用いた1億5千万件のオンライン小売データから構築された日次の食品価格指数が、特に低インフレかつ安定した時期において、トルコの公式インフレ率を効果的にナウキャストできることを示しているが、インフレが急上昇する際にはその相関関係が弱まる。
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The Investor Financial Profile between Professionalism and Amateurism and Its Effect on Bitcoin Market Price, Volume, Trade Dynamics, and Market Quality
本研究は、アンケート調査に基づく行動指標と高頻度のオンチェーンデータおよび市場データを組み合わせた斬新な手法を用い、ビットコイン投資家の構成が市場の帰結を大きく左右しており、アマチュアの参加が短期的にはボラティリティと非効率性を引き起こす一方で、プロのフローは中長期的な時間軸において流動性と回復力を高めるものであることを実証する。