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World File Search System经济衰退
领先经济指标和即将到来的经济衰退
当美国 LEI 在六个月内下降超过 4% 时，它就进入了衰退区域。跟踪 LEI 的一种方法是查看该指数的六个月变化（图 2）。该指标告诉我们经济是在获得还是失去动力，并可用于预测方向的变化。该指数的六个月增长率是衡量该指数近期下跌持续时间和深度的指标，并显示经济是否会改变方向并陷入衰退。例如，LEI 的六个月增长率在 2022 年 5 月跌至零以下（年化 -1.5%），此后一直在恶化。根据图 2 显示的最新可用数据，这一变化率为 -6.3%，表明经济衰退的可能性增加。领先指标六个月内的大幅下降不可能是数据偶然造成的，因为这一负变化率已经高于过去观察到的平均下降率（即六个月内中位数负变化率约为 -4.0%）。这一结果意义重大，因为这表明经济正在失去动力，而动力的丧失足以使经济陷入衰退。
人工智能、经济衰退压力和人口健康
经济和劳工政策通过直接的财务影响以及塑造社会和物质环境，对健康和福祉产生相当大的影响。强大的经济对公共卫生投资和就业至关重要，但生成人工智能 (AI) 的迅速崛起有可能重塑经济，带来的挑战不仅仅是暂时的市场混乱。生成人工智能可以执行以前传统自动化无法实现的非例行认知任务，从而创造新的效率。虽然这项技术为创新和生产力提供了机会，但其取代劳动力的潜力引发了人们对经济稳定和社会公平的严重担忧，这两者对健康都至关重要。生成人工智能驱动的就业取代可能会加剧收入不平等，减少中产阶级的机会并减少消费者需求，从而引发衰退压力。在本文中，我们提出存在一个人工智能资本与劳动力比率阈值，超过这个阈值可能会出现自我强化的衰退压力循环，而市场力量本身无法纠正。应对此类压力的传统措施，如财政刺激或货币宽松，可能无法有效解决生成性人工智能对劳动力市场造成的结构性破坏。因此，我们呼吁全球采取积极主动的应对措施，在降低风险的同时充分利用生成性人工智能的优势。这一应对措施应侧重于将经济体系重新定位为集体福祉，正如世界卫生大会决议《全民健康经济学》和联合国《全球数字契约》所强调的那样。结合财政政策、监管和社会政策的综合战略对于确保生成性人工智能促进社会健康和公平，同时避免过度失业造成的危害至关重要。
全球投资策略 - 2024 年 12 月 12 日 - 战略展望 - 未来快讯（2026 年 1 月 2 日）：2025 年经济衰退
随着职位空缺呈下降趋势，招聘率跌至 11 年来的最低水平，失业工人找工作变得越来越困难（图 3）。2024 年 11 月，所谓的“永久性失业者”（因失去永久性工作而失业的人）的数量比疫情前夕高出 48%。失业时间中位数攀升至 10.5 周。2024 年 12 月中旬领取失业救济金的人数比 2018/19 年同期高出 14%。临时帮助机构的就业率（劳动力市场的典型领先指标）继续下降。
经济衰退会减缓技术发展吗？来自企业层面的证据
经济衰退是否会损害技术投资，进而损害未来的总供给？我们利用对德国企业代表性调查中有关研发和传播创新投资的独特、详细数据，为这一问题提供了新的证据。我们的数据可以识别出危机引发的创新投资削减，与危机前的投资计划相比，平均有条件削减为 -65%（研发）和 -70%（传播），分别集中在 20% 和 25% 的企业中。我们估计，1% 的周期性产出下降将导致创新投资下降 -0.3%。企业层面的财务限制加剧了创新的减少。我们的研究结果表明，短期冲击至少会在中期内影响总供给，挑战了外生技术假设以及由此产生的标准总量波动模型中商业周期与长期增长之间的二分法。我们表明，需求冲击是周期性技术投资削减的主要原因之一，支持了需求冲击可以表现为技术冲击的观点。我们将微观层面的结果形式化为新凯恩斯主义模型，该模型通过对研发和技术传播的投资实现内生增长，从而共同决定一般均衡中的周期和趋势。
不确定时期的平等：经济衰退和针对女性的身体形象信息
2 这是指一种有争议的现象，称为“裙摆指数”，该指数认为在经济低迷时期，裙子和其他时尚服饰的裙摆往往会变长。虽然研究人员一直在争论该指数是否符合实证研究（因为这种关系在很多情况下并不成立），但时尚界人士认为它确实成立（至少在大多数情况下如此），并将 2020 年代初的经济衰退和牛仔长裙的相应兴起作为众多现代例子之一（Kim & Ahn，2015 年；Lautens，2023 年）。
当经济衰退时慈善捐赠会发生什么？
不。总体而言，过去 64 年来，扣除通货膨胀因素后，捐赠总额年均增长率为 3.3%。但如果将经济增长与经济萎缩时的情况进行比较，情况就会有所不同。经济增长的年份，平均捐赠额增长了 4.7%。经济衰退的年份，平均捐赠额实际上下降了 0.5%。
经济衰退对当地造成的持久危害 - Upjohn Research
我们的分析本质上是比较受影响较严重地区与受影响较小的地区的长期结果，并且我们对过去五次经济衰退分别进行了比较：1973-1975 年、1980-1982 年、1990-1991 年、2001 年和 2007-2009 年。当然，遭受严重就业损失的大都市区可能在几个方面与损失较小的大都市区有所不同，控制这些差异很重要。因此，我们也小心地考虑了经济衰退前人口增长的差异（按年龄组划分），并且我们隐式地比较了该国九个地区中的每个大都市区。此外，我们的分析方法（称为事件研究）使我们能够确认，在经济衰退之前，受影响较大和较小的地区呈现相似的趋势；这有助于确保受影响较小的地区与受影响较大的地区（如果经济衰退没有那么严重）的情况能够进行良好的对比。
2023年11月22日 - 周三经济衰退的风险可能在2024年重新出现：印度财政部与不确定性的不确定性和
2023年11月22日 - 周三经济衰退的风险可能会在2024年重新出现：印度财政部的不确定性与较高的粮食和能源价格有关，而在地缘政治紧张局势中持续存在，其每月审查中的财政部表示，衰退的风险可能会在2024年重新升级。通货膨胀使政府和印度储备银行都保持了高度戒备。全球贸易人数预计将承受压力，因为世界商品贸易量的下降，这反映在WTO的2023年10月的全球贸易展望和统计数据中。更高的价值进口和较低的出口将印度在10月的贸易赤字拖到了创纪录的高度。https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators/risks-of-recession-may-reappear-in-2024- indias-finance-ministry/articleshow/105385073.cms Economy lost momentum by 80-100 bps in Q2 to 6.8-7%: Analysts The economy has likely decelerated by 80-100 bps year-on-year in the second经济学家称，季度至6.8-7％，公用事业，服务和建筑部门在强劲的国内需求方面表现出强劲的增长，而外部需求仍然保持疲软。在11月30日的第二季度GDP数据发布之前，国内评级机构ICRA经济学家将GDP增长固定在7％，而英国经纪公司的Barclays则为6.8％。我们估计，第二季度FY24的同比增长6.8％，比223财年的7.8％慢，但仍显示出强大的顺序增长。到11月7日，该中心批准了1.1万亿卢比或85％的资本支出贷款设施，其中一半以上已经支付。在国内消费，高水平的国家领导的资本支架和公用事业部门的强劲增长的基础的活动中，基本的增长趋势仍然显得强大。https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators/economy-lost-momentum-by-80-100-bps-in- q2-to-6-8-7-analysts/articleshow/105390648.cms Banking and Finance States may not fully utilise Rs 1.3 trn capex loan in FY24 Going by the trends so far, states在本财政年度，该中心的1.3万亿卢比不利息的资本支出贷款设施可能能够利用大约1万亿卢比。的总支出为1.3万亿卢比的资本支出贷款24财年，绑定的组成部分为0.3万亿卢比。由于时间的匮乏，由于到2023年底的国家选举，该中心放松了规范，以释放第一批贷款的三分之二的未贷款贷款中的三分之二，而在第一期本身，而不是较早的计划，而不是释放第一笔安装中的三分之一或0.33卢比。https://www.financialexpress.com/policy/ecomony-states-may-not-rilise-rilise-rs-1-3-trn-capex-loan-in-fy24- 3312409/州借用成本滑倒在上一周的平均成本，借用了3.67％的成本，这是一周的平均成本，借用了3.67％，一周的一周，借用了一定的一周，这是一定的一位借口。在低于指示的发行中，至7.67％。根据ICRA评级，即使供应量增加了
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
全球经济衰退是业务以外的主要风险
摘要。全球经济增长前景面临着起伏，利率的上升到遏制通货膨胀，尤其是在大流行和供应链破坏，经济衰退和地缘政治紧张局势的挥之不去之后，这是世界经济的障碍。研究问题是近期全球经济衰退的原因是什么？在商业和市场上可能面临哪些挑战？作为研究方法，我们专注于对现有文献和数据分析的文献综述。各种经济衰退可能会不时发生，并且在整个历史上都发生了一些影响企业和利润的财务水平。经济基础以及生产，服务，商品，消费者信心和市场趋势的程度。因此，公司和国家的稳定性在很大程度上取决于这些事情。