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数字经济杂志 - 格拉斯哥大学
数字经济是一场无所不在、包罗万象的泛产业革命。本文首创通过爬虫技术提取关键词的网络搜索量构建数字经济关注度指数，并通过时变格兰杰检验分析其与中国股市的动态因果关系。研究结果表明，数字经济关注度对股价具有显著的时变预测作用，且因果溢出效应在不同行业存在差异，在递归算法下，因果检测的成功率更高、持续时间更长。此外，在市场低迷状态下，数字经济关注度对股价的因果影响通常有限，主要体现在新冠疫情期间以及疫情过后一段时间，且因果关系显著。本文为数字经济在金融市场的表现提供了新的证据和分析视角，为各行业的数字化转型和投资者的投资决策提供了参考。
2022 年第四季度投资展望 - 汇丰私人银行
首先，他们可以表达一些关键的相对观点，而不是押注整体市场方向。我们认为美国经济和股市比欧洲更具弹性，欧洲的能源供应中断有引发衰退的风险。我们认为这种分歧前景尚未充分反映在价格中，因此进一步增加了对美国股票而非欧元区股票的偏好。美元兑欧元应获得良好支撑，正如我们预期的那样，当市场在“风险开启”和“风险关闭”阶段之间摇摆不定时，美元往往会表现良好。风格方面，我们继续偏爱优质股票，因为差异化应该会继续使赢家受益。最后，我们认为在通胀仍然居高不下的情况下市场不会出现太大波动，这意味着收入创造将成为总回报的关键组成部分：因此，我们寻找股息股，并将投资级作为我们的主要增持。
创造力代码
这种信念多年来一直是计算机科学的口头禅，这是一种盾牌，以应对某天程序员会启动他们无法控制的计算机的恐惧。有些人甚至建议编程机器以人为聪明的方式进行编程，我们首先必须了解人类的智能。但是，在过去的几年中，已经出现了一种新的思考方式：从自上而下的AP Proach转移到编程到自下而上的努力，以获取代码以绘制自己的道路。事实证明，您不必首先解决智能。您可以允许算法漫游数字景观并像Chil Dren一样学习。今天的代码做出了令人惊讶的有见地的举动，在医疗图像中发现难以检测的功能，并在股市上进行精明的交易。这一代编码人员认为，它最终可以证明Ada Lovelace错误：您可以比编程的更多。
化石燃料股又将迎来糟糕的一年和十年
随着该行业传统的价值理论逐渐被侵蚀，以及曾经的股市回报主要驱动力在主要股指中变得越来越边缘化，一种投机性投资理论悄然出现。化石燃料投资现在是一种对地缘政治混乱和短期不稳定的隐性押注。这在俄罗斯入侵乌克兰之后最为明显。入侵之前，在现行大宗商品价格下，化石燃料巨头在分红和回购之后难以产生正的自由现金流。4 随着全球经济从新冠疫情中复苏，价格稳步上涨。随后，普京入侵后的供应冲击导致能源价格飞涨。利润连续几个季度飙升，然后在 2023 年回到新冠疫情之前的水平。5 但对一些投资者来说，这一飙升证明该行业已经回归。
第十章 经济和社会不平等
第 10 章：经济和社会不平等 世界银行估计，2020 年至 2021 年，新冠疫情导致全球约 1 亿人陷入极端贫困，这是“全球贫困率史无前例的增长”。 1 在同一时期，美国亿万富翁的财富总额从 3.4 万亿美元增加到 5.3 万亿美元，主要原因是股市大幅上涨。世界首富埃隆·马斯克的财富从约 270 亿美元增加到 3000 多亿美元。 2 大多数分析师认为，疫情加剧了全球经济不平等，因为受教育程度较低（因此平均收入较低）的工人受到的负面影响大于受过高等教育的工人。国际货币基金组织的结论是，疫情还加剧了原有的种族和性别不平等，特别是因为额外的育儿和家务负担不成比例地落在了女性身上。 3
划分：COVID-19的经济和财务影响
本文制定了一个分析框架，以了解流行病发生的时空模式，其相关性以及对金融市场活动的影响。本文提出了一个范式转移：一种新的多维几何方法，以捕获所有对称和不对称的度量战略图形运动。此外，它介绍了塔格斯（Stagpression）的概念，这是一种新的经济现象，旨在解释世界经济和金融卫生机开始进入的未知领域。大规模传染性疾病对股票市场模拟器（φ-Simulator）的损害损害，以评估在存在传染病爆发的情况下，在存在传染病的情况下，资本市场行为的决定因素。该模型调查了Covid-19对十个股市表现的影响，包括标准普尔500，Twse，上海证券交易所，Nikkei 225，Dax，Dax，Hang Seng，英国 - 英国 - FTSE，KRX，SGX，SGX和MALAYSIA-FTESE-FTESE
美国经济展望：2019 年回顾和 2020 年初发展
根据市场预测，美国上半年经济衰退目前已成为基本预测。催化剂包括新冠疫情危机、全球油价暴跌和股市剧烈波动。然而，随着对疫情影响的新估计以及政府行动进一步限制人口流动和经济活动，前景仍然高度不确定且不断变化。截至 3 月 31 日，市场预测者平均预计第一季度经济将下降 2%，第二季度经济将下降 18%（表 1）。第一季度预期 GDP 降幅从 -10%（摩根大通）到 +1.2%（富国银行）。第二季度，降幅从 -27%（道明银行金融集团）到 -12%（美国银行/美林和凯投宏观）。目前，尽管大多数预测者预计第三季度经济将出现反弹，原因是财政刺激措施提供了支持，并且假设新冠感染将在夏季前达到顶峰，但前景极其不确定。
每月基金业绩更新 A-DANA ...
市场回顾 FBMS（“指数”）环比上涨 3.8%，于 2024 年 4 月收于 12,085.94 点。该指数表现优于 MSCI 亚洲（日本除外）指数，后者同期以马来西亚林吉特（“MYR”）计算环比上涨 2.11%。当月，外国投资者继续净卖出马来西亚股票，净买入金额达 14 亿马来西亚林吉特，而本地机构则净买入 25 亿马来西亚林吉特。 2024 年 4 月，马来西亚证券交易所的平均每日交易额（“ADTV”）环比上涨 0.1% 至 29 亿林吉特。月内，PIE Industrial（+60.7%）、Chin Hin Group（+29.1%）和 Press Metal（+15.5%）是主要上涨股，而主要下跌股是 UEM Sunrise（-11.0%）、Globetronics（- 14.9%）和 Inari（-4.3%）。行业方面，工业产品（+7.0%）、消费品（+5.0%）和公用事业（+4.3%）表现突出，而房地产（-1.2%）和建筑（-0.4%）是主要下跌股。月内主要新闻包括马来西亚将在今年削减汽油补贴，以缩小财政赤字，而 55 岁以下的 EPF 成员将从 2024 年 5 月 11 日起拥有第 3 个账户，这将允许灵活提款。道琼斯伊斯兰市场泰坦 100 指数（“指数”）环比下跌 3.31%，于 2024 年 4 月 30 日收于 8,491.35 点。该指数表现优于同期收盘下跌 -3.85% 的 MSCI 全球指数和收盘下跌 -4.16% 的标准普尔 500 指数。2024 年 4 月，美国股市下跌，因为高于预期的通胀抑制了短期内降息的希望。 2024 年 3 月，美国消费者价格指数（“CPI”）环比上涨 0.4%，年通胀率从 2024 年 2 月的 3.2% 升至 3.5%。与此同时，美国 2024 年第一季度的国内生产总值（“GDP”）增长低于预期，美国经济增长年率为 1.6%，低于 2023 年第四季度的 3.4%。尽管如此，通胀上升和就业市场强劲意味着投资者推迟了美联储（“美联储”）降息的预期时间表。2024 年 6 月降息的可能性不大，预计 2024 年降息次数已从年初的六次左右下降到仅一两次。2024 年 4 月，日本以外的亚洲股市实现小幅增长，中国和香港的强劲上涨抵消了韩国和印度尼西亚的价格下跌。在中国监管机构确认将于 2024 年 7 月举行推迟的三中全会后，国际经纪商上调了中国股市的评级，且市场对刺激政策的预期增强，中国成为 MSCI 亚洲（日本除外）指数中最强劲的市场。香港市场上涨，因为外国投资者寻求支付高额股息的低估值香港上市股票。印度尼西亚是表现最差的指数市场，此前该国央行意外加息以支持该国货币并抑制该国通胀率。韩国股市在 2024 年 4 月走弱，受科技、互联网和电池股拖累。市场展望 我们对短期股市持谨慎乐观态度。我们认为美国利率可能已见顶，但发达市场（“DM”）的股票估值尚未完全反映美国和欧元区的软着陆或轻度衰退（如果有的话）。投资者目前正在密切关注宏观数据，以判断未来降息的时机。在亚洲，鉴于政策利率下调早于预期、房屋所有权政策限制减少以及振兴资本市场和稳定外贸和投资的努力，中国政策宽松的势头正在增强。在马来西亚国内，由于团结政府更加稳定，政治风险溢价降低，加上政府实施刺激计划以及启动大型能源更新和基础设施项目，企业盈利上升空间更大，我们预计前景更为光明。已经宣布的经济计划的执行情况将受到密切关注，例如国家能源转型路线图（“NETR”）、马来西亚我的第二家园计划（“MM2H”）、经济特区（“SEZ”）、基础设施项目的推出以及备受期待的汽油和柴油补贴合理化。市场面临的下行风险可能来自美国经济衰退的硬着陆、地缘政治紧张局势的恶化、中国经济疲软以及国内增长计划的执行不力
2024-25 年度预算报告 2024 年 6 月 22 日
自疫情爆发以来，收入增长一直落后于之前的预测。2023 年，股市和科技行业的下跌以及许多高收入纳税人史无前例的 10 个月的纳税延迟损害了州财政。需要采取行动解决今年预计的普通基金赤字，包括持续削减州运营、削减和推迟计划中的一次性州支出、将普通基金支出转移到其他州基金、增加收入以及使用该州充足的储备。在 5 月份的修订中，政府将 2024 年的赤字定为 280 亿美元，此前已考虑到立法机构和州长在 2024 年 4 月商定的 170 亿美元“早期行动”预算平衡措施。2024 年 5 月的月度税收远高于预期，但州预算计划仍反映了 5 月份修订的收入估计。
udc 004.8 管理中的人工智能...
– 依赖于输入数据。人工智能模型直接依赖于用于训练的初始数据的完整性和质量。训练人工智能模型时出现的错误和不准确性会导致结果出现偏差。然而，准确、完整和正确的初始数据并不能保证未来的结果正确，因为存在一次性事件的风险，由于缺乏事件数据，使用人工智能对其进行预测很困难。一个例子就是新冠肺炎危机，它引发了任何经济危机中典型的一系列事件：疫情爆发——隔离措施——全球经济衰退——各国各经济部门停摆——消费需求萎缩——企业收入下降——未能履行合同义务 [9]。在金融领域，危机导致利率上升、贷款发放量下降、债务人破产、股市下跌等风险成为现实，因此在财务管理领域不能仅仅依赖人工智能的工作成果。