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World File Search System衰退
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%。
轻度衰退和标准普尔4500
今年年初，我们的经济团队感到惊喜：共识经济学，收集了来自世界各地大约200名经济学家的预测，根据我们对GDP和CPI的预测，我们将2022年美国最准确的预测评分为2022年。不幸的是，我们不希望2023年重复奖励。在2022年，我们看到了通货膨胀并持续中度增长。我们是对的。过去一年，即2023年，我们预计在年底会有经济弱点，并将我们的标准普尔500指数定为3,900。相反，经济保持韧性，股票的集结远远超出了我们的想象。正如我们一年前所说的那样：“如果事实证明鲍威尔和美联储董事长已经制定了软化 - 2023年没有经济衰退，而随着市场结束，2023年有信心在2024年没有经济衰退，那么股票应在2023年实质性地竞争，并容易击败我们的S＆P 500目标3,900。”如今，这就是大多数股市投资者在想的：已经实现了软化，因此他们应该对未来保持乐观。，但我们认为经济还没有脱离树林。经济学家的共识现在是，经济将在2024年继续增长，并没有衰退，没有衰退。我们认为这太看涨了，在2024年的途中看到了一个温和的衰退，带有-0.5％的真实GDP印刷。收益曲线已经倒了一年以上，并且可能保持良好的态度，直到2024年，M2的货币供应量度比去年同期下降了3.3％，而商业和工业贷款也下降了。同时，消费者支出看起来会放慢。但法院裁决在过去的几年中，政府补贴暂时和人为地支持了商业建设，应该很快开始步履蹒跚。薪资在过去一年中的迅速增长，即使失业率异常低，这表明企业雇用过多。政府的支出，租金和学生贷款的暂停和临时税收减免，导致许多消费者的总体节省肿胀。反过来，他们可以在2022 - 23年放松身心，并节省比平时较小的收入。但是，这些政府行动的人工提升可能最终在2024年耗尽，这向美国消费者支出表示明显中等。也重要的是要意识到去年联邦预算赤字的扩大程度。官方赤字在2023财年约为1.7万亿美元，但如果不是最高法院罢工拜登总统原谅学生贷款的计划，那将是2.0万亿美元。
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
认知卸载策略与学习衰退
航空航天业的例子说明了当组织用技术取代从经验中学习时可能产生的后果，这一过程被称为认知卸载策略 (COS)。例子包括涉及空客 330-203 的法航 447 航班坠毁事件和涉及波音 737 Max 的狮航 610 航班坠毁事件。从极端环境中的人类表现的角度来看，COS 代表了组织脆弱性的一个未被充分探索的来源，这对组织的学习提出了特殊的挑战。学习的减少是由 COS 造成的，因为 COS 造成了程序知识的空白，并剥夺了操作员在面对事件引起的压力时学习的机会。由于 COS 在极端环境中的不可避免性，建立复原力的建议包括提供支持发展积极压力反应的培训场景、促进面对不确定性的学习能力，以及支持高度参与的体验式学习以建立程序性（通常是隐性的）运营知识。
衰退，能源组合和环境政策
严重的经济衰退，例如全球金融危机或Covid-19大流行带来的衰退，如何影响绿色和肮脏来源之间的能量产生的组成？创造性破坏是否会导致能量混合的持续绿化？本文提出的经验分析强调，衰退和危机导致衰退和危机导致能源效率和可再生能源总共电力中的永久性提高。但是，当这些影响与强大的环境政策相辅相成时，这些影响较大，包括基于市场的措施，例如对污染物的税收，交易计划和税收征收的税收，以及非市场措施，例如排放和燃料标准，R＆D投资以及补贴等非市场措施，这些措施激励并促进了能源可再生能源的过渡和促进能源的过渡。
深度神经网络估计大脑年龄对认知障碍和衰退很敏感
年龄是阿尔茨海默病 (AD) 的最大已知风险因素。虽然正常衰老和 AD 病理都涉及大脑结构变化，但它们的萎缩轨迹并不相同。人工智能的最新发展鼓励研究利用神经影像学测量和深度学习方法来预测大脑年龄，这已显示出作为诊断和监测 AD 的敏感生物标志物的前景。然而，之前的努力主要涉及结构磁共振成像和传统扩散 MRI (dMRI) 指标，而不考虑部分容积效应。为了解决这个问题，我们使用先进的自由水 (FW) 校正技术对 dMRI 扫描进行后处理，以计算不同的 FW 校正分数各向异性 (FA FWcorr) 和 FW 图，从而允许在扫描中将组织与液体分离。我们分别从 FW 校正的 dMRI、T1 加权 MRI 和组合 FW+T1 特征构建了 3 个紧密连接的神经网络来预测大脑年龄。然后，我们研究了实际年龄和预测大脑年龄与认知之间的关系。我们发现所有模型都能准确预测认知无障碍 (CU) 对照组的实际年龄（FW：r=0.66，p =1.62x10 -32 ；T1：r=0.61，p =1.45x10 -26 ，FW+T1：r=0.77，p =6.48x10 -50 ），并能区分 CU 和轻度认知障碍参与者（FW：p =0.006；T1：p =0.048；FW+T1：p =0.003），其中 FW+T1 得出的年龄表现最佳。此外，所有预测大脑年龄模型均与横向认知（记忆，FW：β=-1.094，p =6.32x10 -7 ；T1：β=-1.331，p =6.52x10 -7 ；FW+T1：β=-1.476，p =2.53x10 -10 ；执行功能，FW：β=-1.276，p =1.46x10 -9 ；T1：β=-1.337，p =2.52x10 -7 ；FW+T1：β=-1.850，p =3.85x10 -17 ）和纵向认知（记忆，FW：β=-0.091，p =4.62x10 -11 ；T1：β=-0.097，p =1.40x10 -8 ; FW+T1：β=-0.101，p =1.35x10 -11 ；执行功能，FW：β=-0.125，p =1.20x10 -10 ；T1：β=-0.163，p =4.25x10 -12 ；FW+T1：β=-0.158，p =1.65x10 -14 ）。我们的研究结果证明，T1加权MRI和dMRI测量均可改善大脑年龄预测，并支持预测大脑年龄作为认知和认知衰退的敏感生物标志物。
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。