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在实践上,1979年保罗·沃尔克出任美联储主席后,美联储明确不再关注联邦基金利率的变化,而是严格控制M1增速,美国CPI由1979年的11.3%降至1982年的6.2%,1983年更是降至3.2%。可以说,1979~1982年期间,货币数量论达到了政策实践的巅峰,这不仅为沃尔克和美联储赢得了历史性的政策声誉,更为发达经济体进入长达约二十年的“大缓和”时代,奠定了较好的货币开端。

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从行业回到基金经理个体命运来看待机器人和人工智能,同样是塞翁失马焉知非福。人工智能只能替代金融业的基础性岗位,例如股票市场的交易员、银行柜员。就国内银行而言,相当多数知名高校的本科毕业生、硕士从事柜员工作,这对金融业乃至整个国家都是巨大的人力资源浪费。不过,更高层次的金融从业者仍然是具有不可替代性的,相比机器人,人的综合分析能力是很难被替代的优势。人类对于错综复杂局势的把握能力是机器人很难通过枯燥的数据来完成的,特别对于经济全球化的21世纪来说,国家之间的关系对经济金融都有着不可预测的影响。对于大国来说,经济金融政策小小的变动可能都会引发蝴蝶效应,对整个世界经济产生难以估量的影响。而这些,都是人工智能和大数据无法量化分析的。

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即便是“大选历练”的西方民主国家,对印度大选的感觉,多半也是惊叹不已。这多半源于以下因素。其一,人数多。1999年大选时只有3.6亿选民,十年后的2009年大选就增加到了7.14亿选民,而2019年却已经达到了9亿选民。虽然最终参与投票的只有7亿多人。即便如此,不论是美国还是印尼的选举,就选民规模而言和印度比都不是一个量级的。

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尽管一直号称要在伦敦击败博尔特,但德格拉塞的百米成绩,今年到目前为止还没有太好发挥。在多哈站他以10秒21获得第5,在法国一站比赛里以10秒10获得亚军,在尤金站超风速前提下跑出9秒96,但也只获得第4。今天的10秒01虽然有些进步,但成绩上依然没有太强的说服力。

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