6、货币与银行体系:基础、风险与变革

货币与银行体系解析

货币与银行体系:基础、风险与变革

1. 货币的基本原理

1.1 货币的本质

Von Mises 认为,货币应是一种可靠的资产,人们可以用它储存财富以应对未来。同时,“社区的货币存量是个人货币存量之和”。法定货币虽能实现这一目标,但可能存在其他长期动机。

1.2 政府债务与货币创造

如今,美联储通过发行国债来创造货币,就像它自己所说的“给自己开支票”。国债是有息的货币负债,货币本质上是货币体系对公众的债务。自 1917 年总统和财政部获得借款权以来,债务上限已提高约 90 次,从 1940 年的 490 亿美元增至 2000 年的 5.95 万亿美元。到 2019 年,美国国债约为 21 万亿美元。美联储通过“公开市场操作”买卖国债,刺激了对政府债务和购买资金的需求,形成了一个不断螺旋上升的循环。

1.3 美国政府的债务问题

美国政府采用了一种不透明的会计方法来报告债务,将社会保障和医疗保险等福利项目的未偿债务排除在资产负债表之外。2017 年,未偿社会保障负债达 14.1 万亿美元,未偿医疗保险负债达 32.5 万亿美元。经济学家 Laurence Kotlikoff 估计未偿负债接近 210 万亿美元,美国债务时钟显示为 126 万亿美元,即使是报告的 46.7 万亿美元也是一个惊人的数字。政府的所有资产(包括价值 300 亿美元的黄金和 1.8 万亿美元的土地)甚至无法覆盖其债务的 2%。伦敦金斯顿大学经济学教授 Steve Keen 认为,美元只是一个会计把戏。由于政府在货币方面没有实际负债,只接受其作为纳税支付,这使得政府有动机推动通货膨胀,而不是维持稳定的物价。

1.4 货币供

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础
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