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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；经常账户和 PSNB（2023-24 年和 2024-25 年） 11 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 12 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 年） 13 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 14 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）15 摘要页：中期预测 16 表 M1：GDP 和 GDP 平减指数的中期预测 17 表 M2：国内需求和净贸易贡献的中期预测 17 表 M3：CPI 和 RPI 通胀的中期预测 18 表 M4：英镑指数和官方银行利率的中期预测 18 表 M5：LFS 失业率的中期预测 19 表 M6：申领失业救济金和平均收入的中期预测 19 表 M7：经常账户的中期预测 20 表 M8：PSNB 的中期预测 20 表 M9：房价通胀和产出缺口的中期预测 21 GDP 增长、CPI 通胀和申领失业救济金的中期预测平均值 22 经常账户和 PSNB 的中期预测平均值 23 附件1：图表中引用的预报机构 24 附件 2：数据定义 25 附件 3：表格中使用的符号 26 附件 4：组织联系方式 27
作为气候适应的远程预测
气候变化增加了天气变异性，加剧了贫困国家的农业风险。规避风险的农民无法定制他们的播种决定，并在下一季节进行投资投资。准确的，远程的预测使农民能够对未来的季节进行优化。我们通过实验评估印度的季风开始预测，将250个村庄随机控制；预测组在发作之前就可以很好地接收信息；和一个基准指数保险集团。预测农民更新他们的信念和行为：相对于先验而收到“坏消息”的农民大大减少了在文化和某些投入支出下的土地，而那些收到“好消息”的人大大增加了投入支出。，随着农民量身定制投资，预测也会影响作物的选择。这些投资变化有意义地改变了后结果。相比之下，不提供任何信息的保险增加了投资，但不会改变农作物。我们的结果表明，预测是气候适应的有前途的工具。
通过2011年和现在的气候网络方法对实时的el Ni〜tho预测进行评估
el Ni〜情节是El Ni〜no-Southern振荡（ENSO）的一部分，它是年际气候变化的最强驱动力，可以触发全球各地的极端天气事件和灾难。以前我们已经描述了一种网络方法，该方法允许预测未能提前1年的事件。在这里，我们评估了2011年至2022年之间这种方法的实时预测。我们发现该方法正确预测（2013年和2017年），这两个时期的发作（2014-2016和2018-2019）在2019年仅产生1个错误警报。在2022年6月，该方法正确预测了2023年的El Ni〜no事件的发作。我们展示了如何确定2011年至2022年之间12个实时预测的P值并找到P〜 = 0。005，这种方式强烈拒绝零假设，即可以通过随机猜测获得相同的预测质量。我们还讨论了如何通过减少网络模型预测中的错误警报的数量来进一步改进算法。与其他统计方法结合使用时，可以获得更详细的预测，包括事件及其类型的大小。在2024年，该方法表明没有新的El Ni〜no事件。
经济预测报告2024
本报告介绍了2024年巴勒斯坦经济最重要指标的预测结果，涵盖了最重要的全球，地区和地方发展以及对经济活动的影响。根据这些预测，自从今年第四季度初以来，加沙地带一直受到前所未有的以色列侵略，巴勒斯坦经济将在2024年的表现急剧下降，而后者的后果将不仅限于加沙地带，而且在其建筑物和基金会的主要原因上，但它会影响其大多数，但它会影响其生存的大多数，而这一局面是生动的，并且是生存的，而且是构成的，又有势力的生存，又是一个生存的生动，是构建的，又有势力的生存，而且是构建的，又有一片境地的生存，又有境地的生存，而构成了构建的境地。还有一些地区和国际经济。
季节性预测的摘要评估-Uerotempest
在2009年的ENSO和QBO的一年中，在每年的这个时候处于类似的状态（到现在），而现在大西洋SST比现在要热得多，但它们至少表现出正异常，尽管比目前的情况要小得多。欧洲天气到2009年11月至2009年1月，总体上的特征是北到南梯度，其温度低于平均温度，较轻的西风和低于欧洲 /斯堪的纳维亚半岛遥远的降水量低于平均降水量，逐渐变暖，潮湿，比平均风度较高。与其他大多数候选模拟年份共同，在NDJ 2009期间没有显着的欧洲风暴事件。但是，从12月中旬开始，欧洲大部分地区确实开始经历重大的冻结条件。
使用天气预测的微电网能源管理
这项研究的主要目的是证明天气预报的整合，这可能会导致能源成本和碳排放的大量降低，同时确保微电网运行的可靠性。通过为小区域或特定建筑物服务，天气预报的纳入可以大大提高微电网能源管理的效率。通过使用天气预测，可以大大改善微电网的计划和操作，从而提供有关即将到来的天气状况的有用信息。通过预测基于气象条件的未来能源需求和供应，微电网能源管理（MEM）可用于优化微电网系统中的能源管理决策。可以通过纳入天气预报来帮助能源，存储和消费的更好选择，这可以为能源需求和供应提供更精确和可信赖的估计。这种策略可以提高能源效率，降低能源价格和碳排放量的下降，所有这些都是当代电力系统的重要目标。是提高能源有效性和降低当代电力网络中温室气体排放的一种有希望的方法。将天气预报纳入MEM可以通过更好地了解未来的能源需求和供应来改善能源管理的决策。本文通过案例示例来研究MEM中使用天气预报的优势和缺点。通过提供有关未来天气状况的有价值的信息，天气预报本评论解释了优化的可再生能源整合，改进的能源储能利用，负载转移和需求响应，有效的网格管理，以降低对化石燃料的依赖，并降低能源成本和碳发射。为了解决与使用天气预报有关的MEM有关的问题，本研究提供了潜在的修复，以提高天气预报的准确性，并强调在该领域进行更多研究的必要性。
人工智能与通胀预测
2 可以通过询问 PaLM 的聊天机器人界面 Bard 来检查，“您可用的数据有多新？”聊天机器人会回答：“我可用的数据会定期更新，但更新频率因来源而异。例如，新闻文章的更新频率高于科学论文。一般情况下，我可以访问几天前的信息，但也可能存在一些例外。如果您正在寻找最新的信息，我建议您直接查看来源。截至今天（2023 年 6 月 15 日），我可获得的数据截至 2023 年 6 月 13 日都是最新的。这意味着我可以访问自 2023 年 6 月 13 日以来发布的信息。但是，需要注意的是，并非所有信息都是平等的。有些信息比其他信息更可靠。例如，新闻文章通常比社交媒体帖子更可靠。”
基于 COVID-19 疫情证据，使用机器学习模型预测经济衰退
尽管在爆发前就会出现预警信号，但像 COVID-19 这样的事件引发的经济衰退更有可能是突然的打击。由于宏观经济预测可能会用于政策制定和规划，因此我们必须找到一种合理可行的方法来识别可能的经济衰退。机器学习在环境、医药和医疗保健、交通、金融和经济等各个领域发挥着巨大优势，帮助人们做出预测或决策。研究人员希望在本研究中探索机器学习作为预测经济衰退方法的有效性（Connaughton，2010；Liu & Tang，2022）。最近有一些关于预测由 COVID-19 等事件引起的经济衰退的研究。根据 Ludvigson 等人的研究，像 COVID-19 这样的事件是多周期的，在全球范围内具有巨大的影响，这与传统的经济冲击不同。根据他们的研究，他们使用了美国四十多年的数据，构建了一个代价高昂的灾难（CD）时间序列来衡量事件的成本并分析其动态影响。另一项研究侧重于预测问题的基本假设。他们根据一些要素，从历史上典型的经济冲击中合成当前冲击。Kuyo等人使用自然语言处理模型（NLP）进行情绪分析。包括朴素贝叶斯和N-gram在内的机器学习模型被应用于社交媒体数据。Chetty等人自己建立了一个粒度和高频级别的公共数据库，这有助于他们更精确地获得观察结果。Baker等人的研究主要关注事件引发的不确定性。Levanon利用马尔可夫转换模型来计算经济衰退的概率。在刘等人的研究中，大数据分析用于预测政府经济状况。他们设计了一个政府经济状况预警系统。研究人员考虑了相关的经济因素以及政策制定者面对这些情况的反应 (Ludvigson, Ma, & Ng, 2020; Primiceri & Tambalotti, 2020; Kuyo, Mwalili, & Okang'o, 2021; Chetty et al., 2020; Baker et al., 2020; Levanon, 2011; Liu & Tang, 2022)。在更广泛的背景下，研究人员致力于使用机器学习和数据分析方法来预测未来的整体经济或 GDP 增长。Nosratabadi 等人总结了先进的机器学习和深度学习模型在经济学相关领域的应用。根据他们的研究，SVR、朴素贝叶斯和 C4.5 决策树分类器、BP 神经网络、深度神经网络、人工神经网络 (ANN)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 等模型是经济相关领域使用的一些经典的机器学习方法。还总结了更多使用混合机器学习和深度学习方法的案例。另一组研究利用非参数分类和层次聚类等数据挖掘技术来研究 COVID-19 对 G20 国家经济的影响。在 Malladi 进行的研究中，使用包括线性 SVM (LSVM) 和 KNN 加权在内的机器学习方法来制作
美联储：不良预测和误导的货币政策
Sept 2020 1.7 0.1 0.1-0.1 1.8 0.1 0.1-0.6 2.0 0.1 0.1-1.4 Dec 2020 1.8 0.1 0.1-0.1 1.9 0.1 0.1-0.4 2.0 0.1 0.1-1.1 March 2021 2.4 0.1 0.1-0.1 2.0 0.1 0.1-0.6 2.1 0.1 0.1-1.1 June 2021 3.4 0.1 0.1-0.1 2.1 0.1 0.1-0.6 2.2 0.6 0.1-1.6 Sept 2021 4.2 0.1 0.1-0.1 2.2 0.3 0.1-0.6 2.2 1.0 0.1-1.6 Dec 2021 5.3 0.1 0.1-0.1 2.6 0.9 0.4-1.1 2.3 1.6 1.1-2.1 Mar 2022 - - - 4.3 1.9 1.4-3.1 2.7 2.8 2.1-3.6 June 2022 - - - 5.2 3.4 3.1-3.9 2.6 3.8 2.9-4.4 2022 --- 5.4 4.4 4.4 3.9-4.6 2.8 4.6 3.9-4.6 3.9-4.9 2022年12月2022年12月----5.6 4.4 4.4 4.4 3.1 5.1 5.1 4.9-5.1 4.9-5.6 2023年3月2023年------------------------------- 3.3 5.1 4.9-5.9来源：美联储储备委员会：美联储储备委员会委员注意： *PCE通货膨胀预测为当年的PCE通货膨胀预测为％CHG Q4/Q4。