16、美国财政政策实验分析:消费税改革与社会保障私有化

美国财政政策实验分析:消费税改革与社会保障私有化

1. 美国社会保障体系基础设定

在美国社会保障体系中,计算基本保险金额(PIAs)的阈值是为每个年龄组在他们达到62岁时设定的。在模型经济中,假设经过增长调整的阈值对所有年龄组都是固定的,PIAs随后通过长期生产率增长率和从60岁起的年数进行调整。模型简单地使用了2011年62岁年龄组经规模调整后的阈值。鉴于假设40%的家庭为双收入家庭,两个阈值平均分别为12,583美元和75,886美元,参数设定为ϑ1 = 0.0883和ϑ2 = 0.5322。在基准经济中,老年、遗属和残疾保险(OASDI)福利调整因子ψt设定为1.0153,以使老年和遗属保险(OASI)预算达到平衡。

为简化分析,非社会保障政府支出被假定为政府消费。因此,政府消费CG,t等于税收收入TI,t + TC,t = 3.3757。在基准经济中,一次性转移支付trLS,t和政府净资产WG,t都设定为0。在基准经济中,每个劳动年龄家庭的意外遗产计算为0.0244。

2. 政策实验概述

经济在第0年被假定处于稳态均衡,即处于平衡增长路径。在第1年初,政府宣布并实施一项永久性(可能分阶段实施)的财政政策变革。政府政策被认为是可信且持久的。政策变革或其宣布后,经济会做出反应,最终趋向新的稳态均衡。

政策实验主要有两个:
- 消费税改革 :政府将边际所得税税率成比例降低50%,并通过提高消费税税率来弥补税收减少,以确保在过渡路径上每年政府预算平衡。
- 社会保障部分私有化 :政府在最初40年内分阶段将OASI福利削减50%,并降低工资税税

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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