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匹兹堡诉克利夫兰-CSU
首先，为什么匹兹堡是比较的点？虽然过去的眉毛束缚将克利夫兰与俄亥俄州的其他大城市（即哥伦布和辛辛那提2）进行了比较，但鉴于其历史，地理和文化相似之处，匹兹堡是匹兹堡更好的晴雨表。我的同事克里斯·布里姆（Chris Briem）是匹兹堡大学的经济学家，他尊敬地称这两个地区为“克利夫堡”。在十年后的一栏中，布里姆甚至冒险朝献上sacrilege，写道：“对于那些幸免于难的人，许多冷淡的雪橇将钢人靠在棕色的棕色上时，这个词可能像指甲一样刺穿了粉笔板。，但黑板已经过了一天。可能是时候认识到将匹兹堡和克利夫兰区分开的是人造的。可能是时候谈论曾经无意义的：一个联合的克利夫兰匹兹堡地铁地区。3“
关税上调预期推动贸易扩张
2024 年下半年，全球商品贸易回暖。2023 年 7 月至 11 月，贸易额增长 2.5%，超过 2024 年前 11 个月的同比增长 1.7%（图 1a）。以当前美元价值衡量，贸易也加速增长，7 月至 11 月增长 3.8%，而 2024 年前 11 个月增长 1.6%。根据 21 个主要发展中经济体（包括中国和印度）的初步数据估计，12 月价值继续上涨，占全球贸易的 27%。这些趋势与最新的 2024 年 12 月 WTO 商品贸易晴雨表中基于领先指标的评估以及世界银行 2025 年 1 月发布的《全球经济展望》报告中的估计相一致。
特别报道：对加密货币的信任
2020 年爱德曼信任度晴雨表。TRU_SUB_FIN。现在考虑金融服务行业内的特定领域，请表明您对以下每个领域的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。问题显示给五分之一的样本。TRU_IND。请表明您对以下每个行业中的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。行业显示给一半的样本。SEC_TEC。现在考虑以下特定的子行业，请表明您对以下每个行业中的企业做正确事情的信任程度。9 分制；前 4 个框，信任。知情公众和大众人口，28 个市场平均值。
相信科学，相信 ChatGPT？德国人如何看待生成式人工智能作为科学传播的来源
像 ChatGPT 这样的生成式人工智能已被诊断出对生活的不同领域产生了根本性影响。这包括科学传播，其中 GenAI 工具正在成为许多人获取科学相关内容的重要来源。这就引发了一个问题：人们是否信任 GenAI 作为该领域的信息来源，这个问题尚未得到充分解答。通过调整 Roberts 等人 [2013] 开发的模型并利用德国科学晴雨表 2023 的调查数据，我们发现德国人对 GenAI 在科学传播中持怀疑态度，并且不太信任。结构方程模型表明，受访者对 GenAI 作为科学传播来源的信任在很大程度上是由他们对科学的普遍信任驱动的，而这很大程度上是由他们对科学的了解以及对科学改善生活质量的看法驱动的。
求职强度、招聘和劳动力市场紧张程度
简介求职活动是指劳动者探索新就业机会的过程，求职活动的变化，无论是上升还是下降，往往都是劳动力市场现状的晴雨表。求职活动的强度，加上劳动力市场竞争的指标，通常反映更广泛的经济趋势。在本文中，我们通过观察一个求职强度指标结合其他招聘和劳动力市场紧张程度指标来研究求职行为。求职强度的激增本身可以表明经济强劲，劳动者有大量机会找到新工作，或者相反，表明就业市场充满挑战，需要求职者更努力地寻找并竞争有限数量的工作岗位。通过将求职强度与招聘和劳动力市场紧张程度结合起来，我们可以更细致地了解劳动力市场的动态。
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
您是否正在采用人工智能产品？社交
消费者是否接受基于人工智能的产品？哪些社会人口统计数据影响了这些产品的采用？本研究测试了影响创新与基于人工智能的产品之间关系的潜在用户的社会人口统计数据。后者包括机器人（例如聊天机器人）和人工智能（例如推荐系统等）。采用混合方法，使用定性和定量分析以及非度量多维尺度（NMDS）来绘制对数字密集型产品（例如机器人和人工智能）的看法以及对创新的态度。该研究使用了西班牙创新晴雨表调查（N = 3,005）中有关一般人群的数据。研究结果表明，对创新持消极态度的人对机器人和人工智能也持消极看法。在社会人口统计数据方面，年龄和经济条件会缓和这种影响，导致年轻人和社会经济水平较高的人对数字密集型产品的看法更为积极。性别的调节作用增强了这些影响。
文章：Williams, CC orcid.org/0000-0002-3610-1933 和 Kayaoglu, A. (2020) 冠状病毒大流行和欧洲未申报经济：影响和
由于工作场所关闭和为“拉平曲线”而限制人员流动，冠状病毒大流行导致企业和工人收入损失。作为应对，政府向受影响的企业和工人提供了临时财政支持。本文评估了目前被排除在这种支持之外的群体，即未申报经济体中的企业和工人，以及政府可能采取的政策应对措施。为了确定涉案人员，报告了 2019 年欧洲晴雨表对欧洲未申报工作的调查。结果显示，每 132 名欧洲公民中就有 1 人完全依赖未申报的收入以及所涉及的行业和人口群体。鉴于他们的收入减少和无法获得临时财政支持，建议采取自愿披露举措，将未申报的企业和工人纳入申报经济体并纳入国家当局的监测范围，如果他们披露之前未申报的工作，即可获得这种临时财政支持。
央行数字货币新闻对金融市场的影响
根据 2015 年至 2021 年 LexisNexis News & Business 超过 6.6 亿条新闻报道，我们围绕中央银行数字货币 (CBDC) 不断发展的领域提供了两个新指数：CBDC 不确定性指数 (CBDCUI) 和 CBDC 关注度指数 (CBDCAI)。我们表明，这两个指数在与 CBDC 新发展相关的新闻和与数字货币新闻项目相关的新闻期间均出现飙升。我们表明，CBDC 指数与 MSCI 世界银行指数、USEPU 和 FTSE 全球指数的波动性呈显著负相关，与加密货币市场、外汇市场、债券市场、VIX 和黄金的波动性呈正相关。我们的结果表明，金融市场对 CBDC 不确定性的敏感度高于 CBDC 关注度，这些指数是这些指数的代表。这些发现为个人和机构投资者提供了有用的见解，可以指导政策制定者、监管机构和媒体了解 CBDC 如何演变为新数字货币时代的晴雨表。