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経営経済学 大学生・専門学校生・社会人

実質貨幣供給量の増加が資産の実質的な価値の上昇にどう繋がるのですか??

Chapt 19 [5] ピグー効果 そのような初期ケインジアンの主張に対 し、ピグーは,経済は物価の下落によって自 動的に安定化すると考えます。 ピグーは古典派に属する学者ですから,不 況で有効需要が少なく超過供給の状態であれ ば物価は下落すると考えます。その結果、実 質貨幣供給量は増加します。 貨幣は資産です から、資産の実質的な価値が上昇すれば消費 が増加し財の需要が増加すると考えます。 こ れは,政府支出による需要拡大と同様の効果 がありますからIS曲線をシフトさせ国民所 得を増加させます。 そしてこのプロセスは完 全雇用国民所得となるまで続きます。M + 補足 ピグーはミクロ経済学でも、 ピグ一税を 考案した人物として登場します。 + 補足 ケインズ型消費関数のように,消費は可 処分所得のみで決まるのではなく, 資産の 影響も受けるとしています。 用語 このように,物価の下落が実質貨幣量 を増加させて消費を増加させることをピ グー効果と呼びます。 グラフ化 graph これは,図表19-6, 19-7の拡張的 財政政策と同様の効果となります。 C 財政政策の効果 AY⭑A

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TOEIC・英語 大学生・専門学校生・社会人

下線部(1)の文構造が分かりません。特に2行目の文構造が分かりません。強調のdoであることは分かりますが、その後のthat以降が関係詞?かすらも分からないので、誰か教えて下さい!

次の英文は1991年に出版された本からのもので、 研究分野としての「人工知 能」 (Artificial Intelligence) について述べています。 下線部(1)~(3)を日本語に訳 しなさい。 What is Artificial Intelligence (AI)? Just about the only characterization of Al that would meet with universal acceptance is that it involves trying to make machines do tasks which are normally seen as requiring intelligence. There are countless refinements of this characterization: what sort of machines we want to consider; how we decide what tasks require intelligence and so on. One of the most important questions concerns the reasons why we want to make machines do such tasks. AI has always been split between people who want to make machines do tasks that require intelligence because they want more useful machines, and people who want to do it because they see it as a way of exploring how humans do such tasks. We will call the two approaches the engineering approach and the cognitive-science respectively. (2) (1) approach The techniques required for the two approaches are not always very different. For many of the tasks that engineering AI wants solutions to, the only systems we know about that can perform them are humans), so that, at least initially, the obvious way to design solutions is to try to mimic what we know about humans. For many of the tasks that cognitive-science Al wants solutions to, the evidence on how humans do them is too hard to interpret to enable us to construct computational models, so the only approach is to try to design solutions from scratch" and then see how well they fit what we know about humans. The main visible difference between the two approaches is in (3) their criteria for success; an engineer would be delighted to have create something that outperformed a person; a cognitive scientist would regard it as a failure. -1- M7 (492-61

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