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保加利亚政治简报：为什么最新的预测是……
16 https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2024/04/16/world-economic-outlook-april-2024 17 https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/59eecf1d-3f8b-4eb8-b065-dc4acc624dd2 18 同上。
截至2024年3月31日的财政年度的财务业绩和截至2025年3月31日的财政年度的财务预测
The forward-looking statements and projected figures concerning the future performance of NTT and its subsidiaries and affiliates contained or referred to herein are based on a series of assumptions, projections, estimates, judgments and beliefs of the management of NTT in light of information currently available to it regarding NTT and its subsidiaries and affiliates, the economy and telecommunications industry in Japan and overseas, and other factors.这些预测和估计可能会受到NTT及其子公司和附属公司的未来业务运营的影响本文中包含或提及的预测以及NTT最近的年度证券报告中的其他风险以及NTT在其网站上公开披露的任何其他材料中。
英国经济预测：
摘要页：短期预测 3 表 1 - 2024 年：GDP 及其组成部分的增长（变化百分比） 4 表 2 - 2024 年：价格和货币指标的增长（变化百分比） 5 表 3 - 2024 年：其他选定变量的增长（变化百分比） 6 表 4 - 2025 年：GDP 及其组成部分的增长（变化百分比） 7 表 5 - 2025 年：价格和货币指标的增长（变化百分比） 8 表 6 - 2025 年：其他选定变量的增长（变化百分比） 9 2024 年独立预测的平均值；GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀以及 LFS 失业率 10 2024 年独立预测的平均值；PSNB（2024-25 年）和经常账户（2024 年和 2025 年） 11 2025 年独立预测的平均值； GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀以及 LFS 失业率 12 2024 年独立共识周围的分散度；过去 3 个月内制定的 GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀 13 2024 年独立共识周围的分散度；过去 3 个月内制定的 LFS 失业率、经常账户和 PSNB（2023-24） 14 2025 年独立共识周围的分散度；过去 3 个月内制定的 GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀 15 2025 年独立共识周围的分散度；过去 3 个月内做出的 LFS 失业率、经常账户和 PSNB（2024-25 年）16 摘要页：中期预测 17 表 M1：GDP 和 GDP 平减指数的中期预测 18 表 M2：国内需求和净贸易贡献的中期预测 18 表 M3：CPI 和 RPI 通胀的中期预测 19 表 M4：英镑指数和官方银行利率的中期预测 19 表 M5：LFS 失业率的中期预测 20 表 M6：申领失业率和平均收入的中期预测 20 表 M7：经常账户的中期预测 21 表 M8：PSNB 的中期预测 21 表 M9：房价通胀和产出缺口的中期预测 22 GDP 增长、CPI 通胀和申领失业率的中期预测平均值 23 经常账户和 PSNB 的中期预测平均值 24 附件1：图表中引用的预报机构 25 附件 2：数据定义 26 附件 3：表格中使用的符号 27 附件 4：组织联系方式 28
哪种SDM模型，Climex vs. Maxent，最佳预测在气候变化方案下，在全球范围内sarta分布？
简单摘要：我们的研究使用机械和相关的小众模型评估了Aeolesthes Sarta建立的全球风险。害虫（已知会影响各种硬木树木）由于其隔离状态对国际贸易构成威胁。使用物种出现和气候数据的基于物种特异性生理阈值和Maxent模型的Climex模型投射了其潜在分布。这两个模型都与当前的分布很好地保持一致，预测了中部和南半球的较宽范围，不包括极端北部地区。未来的气候变化可能会扩大其范围，尤其是在存在其寄主物种的欧洲和北美。温度和降水是影响其分布的关键因素。这些模型为政策制定者和贸易谈判者提供了宝贵的见解，以制定基于科学的害虫管理和贸易协定的决策，从而有助于监视全球潜在的害虫介绍。
2023 财年修订及 2024 财年财务预测
扣除核心业务之外的减值损失1,809亿日元 MYFEMBREE ® 的专利权减值损失，金额为9.23亿美元（1,335亿日元，以美元计算减少93%） 北美业务的商誉减值损失，金额为2.48亿美元（359亿日元，以美元计算减少10%） 由于停止开发rodatristat ethyl和EPI-589等化合物而产生的在研研发减值损失，金额为106亿日元
英国经济预测：
摘要页：短期预测 3 表 1 - 2024 年：GDP 及其组成部分的增长（变化百分比） 4 表 2 - 2024 年：价格和货币指标的增长（变化百分比） 5 表 3 - 2024 年：其他选定变量的增长（变化百分比） 6 表 4 - 2025 年：GDP 及其组成部分的增长（变化百分比） 7 表 5 - 2025 年：价格和货币指标的增长（变化百分比） 8 表 6 - 2025 年：其他选定变量的增长（变化百分比） 9 2024 年独立预测的平均值；GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀以及申领失业率 10 2024 年独立预测的平均值；经常账户和 PSNB（2023-24 年） 11 2025 年独立预测的平均值；GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀以及申领失业率 12经常账户和 PSNB（2024-24 年） 13 2024 年独立共识的离散度；过去 3 个月内制定的 GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀 14 2024 年独立共识的离散度；过去 3 个月内制定的 LFS 失业率、经常账户和 PSNB（2023-24 年） 15 2025 年独立共识的离散度；过去 3 个月内制定的 GDP 增长、CPI 和 RPI 通胀 16 2025 年独立共识的离散度；过去 3 个月内制定的 LFS 失业率、经常账户和 PSNB（2024-25 年） 17 附件 1：图表和表格中引用的预测机构 18 附件 2：数据定义 19 附件 3：表格中使用的符号 20 附件 4：组织联系方式 21
短期气候周期，预测和操作绩效 *
我们研究了El Ni〜no南部振荡（ENSO）如何使用跨国样本来影响公司运营绩效，以期为止，可预测的气候周期和全球天气影响。我们发现，有利于“温暖”事件El Ni〜no的条件对公司的净收入产生异性影响，而La Nina（ENSO“冷”事件La Nina倾向于提高净收入。但是，由于主要部门似乎比次要部门和第三级部门更受影响，因此各个行业之间存在异质性。公司和分析师部分地将ENSO的前期投入到收入和收入期望中。最后，ENSO的预测组成部分对操作的效果总体上比惊喜组件具有更大的影响，这与基于ENSO预测的经营改编的公司一致。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
气候预测中的信号到噪声悖论
基于模型的气候预测中的信号到噪声悖论（SNP）是指违反直觉的情况，在这种情况下，合奏平均预测的时间序列与对现实世界的观察更好，而不是与模型预测合奏的各个成员。这意味着现实世界的可预测性超过了模型世界内的可预测性。观测值与预测集合平均值的预期相关性与单调但非线性方式的预测系统的信噪比有关（Kumar 2009）。在此，“信号”是指集合平均值的时间变异性，而“噪声”是指合奏成员对集合平均值的可变性。考虑到预测系统的信噪比，集合均值预测与观测之间的相关性大于预期时发生SNP。SNP通常通过真实世界和模型世界之间可预测组件（RPC）的比率进行量化。观测值的可预测组成部分是根据集合均值信号与观测值之间的相关系数估算的，并且模型的（平方）可预测组件是从信号方差的分数到总模型方差的估计。后一个部分与集合均值信号与单个集合成员之间的（平方）相关系数相同。如果RPC明显大于1，则观测值比构成SNP的模型集成实现更可预测。（2014）和Eade等。（2014）。Scaife等人首先提出了支持SNP在季节性和十年气候预测中存在的证据。他们描述了北大西洋上冬季大气循环的可预测组成部分有时在模型中低于观测值。尽管自Scaife和Smith（2018）进行全面评论以来，许多研究探讨了SNP的不同方面，但尚未解决该问题的最终解决方案。牛津车间提供了一个专门的平台，不仅是为了向专家的受众介绍我们当前的理解，而且更重要的是，批判性地讨论了我们知识状态的差距和问题。研讨会的主要目标是实现对悖论的更好，更完整的理解，并确定有关其解决方案的建议。在研讨会期间，很明显，我们的社区，包括本报告的作者，对该问题进行了一系列观点，我们的会议报告反映了会议上提供的思想和证据的多样性。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。