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World File Search System生产指数
马来西亚经济活动指数
类别 经济指标 投资 名称：工业生产（不包括建筑业），nsa 描述：工业生产指数（IPI）涵盖三大主要行业，即采矿业、制造业和电力。这与联合国发布的《2010 年国际工业生产指数建议》（IRIIP）中的工业定义一致。IPI 基准年 2015 年取代了之前使用的基准年 2010 年。IPI 的主要目标是衡量工业商品生产的实际变化率，从而协助用户制定政策和决策。
2024年11月工业生产
摘要 2024年11月工业生产指数三个月来首次环比下降-2.3%，同时超过市场共识（彭博调查为-3.5%）和上月工业生产指数调查中11月生产计划的上限。以半导体制造设备和标准乘用车等主要产品为中心，生产趋势似乎比预期更为强劲。经济产业省维持其经济评估不变，仍为“工业生产波动不定”。
练习7时间序列：趋势和休息
练习15.2工业生产指数（IP T）是一个每月的时间序列，可衡量给定月份中生产的工业商品的数量。此问题使用该索引上的数据。所有回归均在1986年：M1至2017年的样本期间估计：M12（即，1986年1月至2017年12月）。
年度报告（第一卷） - 斯里兰卡中央银行
2.1 概述 … … … … 55 2.2 国内生产总值 (GDP)、国民总收入 (GNI) 和人均 GDP … … … … 56 2.3 机构部门的贡献 … … … … 58 2.4 产出、政策、机构支持和问题 … … … … 58 农业 … … … … 58 农业生产指数 … … … … 59 稻谷 … … … … 59 茶叶 … … … … 61 橡胶 … … … … 63 椰子 … … … … 64 小宗出口作物 … … … … 65 其他大田作物 … … … … 66 蔬菜 … … … … 67 水果 … … … … 67 糖 … … … … 68 畜牧业 … … … … 69 渔业 … … … … 70 工业 … … … … 72 制造业 … … … … 72 工业生产指数 … … … … 73 产业政策和机构支持 … … … … 75 建筑业、采矿业和采石业 … … … … 79 电力、水务和废物处理 … … … … 80 服务业 … … … … 80 批发和零售贸易 … … … … 81 运输和仓储 … … … … 81 住宿和餐饮服务活动 … … … … 81 金融、保险和房地产活动（包括住房所有权） … 81 信息和通信 … … … … 82 其他服务活动 … … … … 82 2.5 支出 … … … … 87 消费 … … … … 87 投资 … … … … 89 资源的可用性和利用 … … … … 90 储蓄 … … … … 90 2.6 收入 … … … … 91 2.7 人口、劳动力和就业 … … … … 92
二氧化碳排放对东非社区国家农业生产指数的影响：平均均值和固定效应方法
大气中二氧化碳（CO 2）的增加引起的持续的气候变化威胁使全球行动主义重新点燃了其对农业生产的有害影响，并具有最大的韧性。因此，当前的研究研究了CO 2排放和农业生产指数之间的因果关系，同时使用1996年至2019年的数据来控制可再生能源消耗，可耕地和治理。该研究应用了汇总的平均组/自回旋分布式滞后和固定效应方法，并使用dumitrescu和Hurlin Granger非泡沫测试进行了测试，并测试了感兴趣的变量之间的因果关系。长期方程式表明，CO 2排放，可再生能源消耗，劳动力和可耕地的土地规模对作物产量指数具有积极影响。，而可再生能源消耗，劳动力，可耕地的土地规模和治理对牲畜生产指数产生积极影响。虽然CO 2排放和作物产量指数之间不存在因果关系。但是，治理和耕地规模对农业生产的影响尚无定论。为了实现对人民零饥饿的联合国可持续发展目标，东非社区国家需要商业化农业生产并采用更环保的农业技术。
欧洲人才分布图：2021 年指数
与去年同期相比，第二季度制造业生产指数下降了 4%，但科技行业仅下降了 2%。第三季度，整个制造业的生产量指数下降了 4%，但科技行业仅下降了 2%。第二季度，所有服务业的生产量指数下降了 15%，而高级服务业下降了 9%。第三季度，所有服务业的生产量指数下降了 7%，高级服务业下降了 3%。然而，创意行业的生产量指数大幅下降，第二季度下降了 21%，第三季度下降了 9%。一种解释是，由于新冠疫情导致必须保持社交距离，电影、电视和音乐行业的部分领域在维持生产方面遇到了巨大困难。
预测分析系统“地平线”中工业的主要经济指标
按经济活动类型“采矿”，“制造”，“提供电力，天然气和蒸汽”的汇总生产指数用作工业生产的预计每月指数；空调“”，供水；排水，收集和处置的组织，消除污染活动”，在联邦州统计服务网站上提出。在（Turuntseva和Kiblitskaya，2010年）中详细描述了用于分析预测比较质量的使用方法。在（Astafieva和Turuntseva，2021年）中，其中包括对2009 - 2021年IPI预测的综述，据指出，IPI指标的预测总体上和行业基于时间序列模型，与所有最简单的预测方法相比，基于时间序列模型表明了较低的误差。工作（Turuntseva等，2014）介绍了2022年5月至10月的俄罗斯联邦经济指标的预测值计算，该指标是根据Arima Time序列的正式模型进行的，考虑到了现有趋势，在某些情况下，其重大变化。将构建的预测与基于市场调查获得的结果进行了比较。