Передача предсказания 2023: Смотреть Предсказания 2023 (Программа, 2022) онлайн все выпуски бесплатно в хорошем качестве

Содержание

Малахов. Астролог из Индии дал прогноз на 2023 год // Смотрим

Профиль
Избранное

5 декабря 2022, 10:57
5 декабря 2022, 11:57
5 декабря 2022, 12:57
5 декабря 2022, 13:57
5 декабря 2022, 14:57
5 декабря 2022, 15:57
5 декабря 2022, 16:57
5 декабря 2022, 17:57
5 декабря 2022, 18:57
5 декабря 2022, 19:57
5 декабря 2022, 20:57

Астролог Аджай Бхамби, которого называют пророком, рассказал в программе «Малахов» на канале «Россия 1», что ждет нас в новом году. По его словам, 2023-й принесет людям множество сюрпризов. Предсказатель также пожелал зрителям всего наилучшего.

Андрей Малахов
астрология
прогноз
новинка
премьера
Индия
пророчество/предсказание
передача/программа
Россия
смотрим только у нас
программы-интервью

Авто-геолокация

малахов сегодняшний выпуск смотреть онлайн бесплатно сейчас // Смотрим

Профиль
Избранное

21 декабря 2022, 11:24
21 декабря 2022, 12:24
21 декабря 2022, 13:24
21 декабря 2022, 14:24
21 декабря 2022, 15:24
21 декабря 2022, 16:24
21 декабря 2022, 17:24
21 декабря 2022, 18:24
21 декабря 2022, 19:24
21 декабря 2022, 20:24
21 декабря 2022, 21:24

Айзен (Мавсар Адуев) // Кадр из программы «Малахов»

Чеченский прорицатель Айзен сделал новое предсказание
Айзен (Мавсар Адуев) // Кадр из программы «Малахов»

Пророчества Айзена сбываются на 99%. В основном он публикует их заранее, не боясь ошибиться. В программе «Малахов» на канале «Россия 1» он сделал важное предсказание на 2023 год.

По словам чеченского пророка, жителям России необходимо сплотиться.

«Российскому многонациональному народу суждено спасать человечество. Оставьте свои амбиции, давайте сплачиваться вокруг руководства. Мобилизовать нужно свои чистые намерения и душевные порывы против империалистического зла», – отметил Айзен.

Как добавил пророк, именно России суждено спасти весь мир, однако этого можно добиться только добрыми делами.

Также он отметил, что на планете может произойти глобальный голод, но катаклизмы не будут угрожать нашей стране.

В программе «Малахов» пророк рассказал, что столицей России может стать другой город. Будут ли потопы в ближайшее время? Как Айзен получил дар пророчества? Смотрите об этом в полном выпуске программы «Малахов». Найти передачу можно на медиаплатформе «Смотрим».

общество
пророчество/предсказание
новости
будущее
пророк
Россия 1
Андрей Малахов
Самое читаемое

Весь эфир

Авто-геолокация

Почему все думают, что в 2023 году наступит рецессия

Люди, потерявшие работу, стоят в очереди, чтобы подать заявление на пособие по безработице после вспышки коронавирусной болезни (COVID-19), в Центре трудовых ресурсов Арканзаса в Форт-Смит, Арканзас, США, апрель 6, 2020.

Ник Оксфорд | Файл Фото | REUTERS

Рецессии часто застают всех врасплох. Велика вероятность, что следующего не будет.

Экономисты уже несколько месяцев предсказывают рецессию, и большинство из них считают, что она начнется в начале следующего года. Глубокий он или поверхностный, длинный или короткий, является предметом споров, но идея о том, что экономика вступает в период сокращения, в значительной степени является консенсусом среди экономистов.

связанные новости инвестирования

«Исторически сложилось так, что когда у вас высокая инфляция, а ФРС поднимает процентные ставки, чтобы подавить инфляцию, это приводит к спаду или рецессии», — сказал Марк Занди, главный экономист Moody’s Analytics. «Это всегда происходит — классический сценарий перегрева, который приводит к рецессии. Мы видели эту историю раньше. Когда инфляция набирает обороты, а ФРС отвечает повышением процентных ставок, экономика в конечном итоге прогибается под тяжестью более высоких процентных ставок».

Занди находится в меньшинстве экономистов, которые верят, что Федеральная резервная система может избежать рецессии, повысив ставки ровно настолько, чтобы избежать подавления роста. Но он сказал, что ожидания того, что экономика упадет в обморок, высоки.

«Обычно рецессии подкрадываются к нам. Руководители никогда не говорят о рецессиях», — сказал Занди. «Теперь кажется, что руководители из кожи вон лезут, чтобы сказать, что мы впадаем в рецессию… Каждый человек на телевидении говорит о рецессии. Каждый экономист говорит о рецессии. Я никогда не видел ничего подобного».

Федеральная резервная система вызвала это на этот раз

По иронии судьбы, Федеральная резервная система замедляет экономику после того, как она пришла на помощь во время последних двух экономических спадов. Центральный банк помог стимулировать кредитование, снизив процентные ставки до нуля, и увеличил рыночную ликвидность, пополнив свой баланс активами на триллионы долларов. Теперь он раскручивает этот баланс и быстро поднял процентные ставки с нуля в марте до диапазона от 4,25% до 4,5% в этом месяце.

Но во время двух последних рецессий политикам не нужно было беспокоиться о том, что высокая инфляция укусит потребительскую или корпоративную покупательную способность и распространится по всей экономике через цепочку поставок и рост заработной платы.

Теперь ФРС ведет серьезную борьбу с инфляцией. Он прогнозирует дополнительное повышение ставок примерно до 5,1% к началу следующего года, и экономисты ожидают, что он может сохранить эти высокие ставки для контроля над инфляцией.

Эти более высокие ставки уже сказываются на рынке жилья: продажи домов в ноябре снизились на 35,4% по сравнению с прошлым годом, что стало 10-м месяцем подряд снижения. Ставка по ипотеке на 30 лет близка к 7%. А потребительская инфляция в ноябре по-прежнему росла на уровне 7,1% в годовом исчислении.

«Вы должны сдуть пыль со своего учебника по экономике. Это будет классическая рецессия», — сказал Том Саймонс, экономист по денежному рынку в Jefferies. «Механизм передачи, который мы собираемся увидеть, заработает в начале следующего года, мы начнем наблюдать некоторое значительное сокращение маржи корпоративной прибыли. сокращать свои расходы, в первую очередь мы это увидим в сокращении численности персонала, мы увидим это к середине следующего года, тогда мы увидим существенное замедление экономического роста и снизится инфляция. »

Насколько это будет плохо?

Рецессией считается продолжительный экономический спад, который широко влияет на экономику и обычно длится два квартала или более. Национальное бюро экономических исследований, арбитр рецессий, рассматривает, насколько глубоким является замедление, насколько оно широко распространено и как долго оно длится.

Однако, если какой-либо фактор окажется достаточно серьезным, NBER может объявить рецессию. Например, спад пандемии в 2020 году был настолько внезапным и резким с широкомасштабными последствиями, что его определили как рецессию, хотя он был очень коротким.

«Я надеюсь на короткий, неглубокий, но надежда рождается вечной», — сказала Дайан Суонк, главный экономист KPMG. «Хорошая новость заключается в том, что мы сможем быстро оправиться от этого. У нас хорошие балансы, и вы можете получить ответ на более низкие ставки, как только ФРС начнет смягчение. Рецессии, вызванные ФРС, не являются рецессиями баланса».

Последние экономические прогнозы Федеральной резервной системы показывают, что темпы роста экономики в 2023 году составят 0,5%, и рецессии не предвидится.

«У нас будет один, потому что ФРС пытается его создать», — сказал Суонк. «Когда вы говорите, что рост остановится до нуля, а уровень безработицы будет расти… ясно, что ФРС прогнозирует рецессию, но они этого не говорят». Центральный банк прогнозирует, что безработица может вырасти в следующем году до 4,6% с нынешних 3,7%.

Разворот ФРС?

Неясно, как долго политики смогут удерживать процентные ставки на высоком уровне. Трейдеры на фьючерсном рынке ожидают, что ФРС начнет снижать ставки к концу 2023 г. В своем собственном прогнозе центральный банк указывает снижение ставок с 2024 г.

Суонк считает, что в какой-то момент ФРС придется отказаться от более высоких ставок из-за рецессии, но Саймонс ожидает, что рецессия может продлиться до конца 2024 года в период высоких ставок.

«Рынок явно думает, что ФРС собирается изменить курс по ставкам, когда ситуация пойдет вниз», — сказал Саймонс. «Что не ценится, так это то, что ФРС нуждается в этом, чтобы сохранить свое долгосрочное доверие к инфляции».

Последние две рецессии пришли после потрясений. Рецессия 2008 года началась в финансовой системе, и предстоящая рецессия не будет иметь ничего общего с этим, сказал Саймонс.

«Стало практически невозможно занимать деньги, хотя процентные ставки были низкими, поток кредитов сильно замедлился. Рынки ипотечного кредита были разрушены. Финансовые рынки пострадали из-за распространения деривативов», — сказал Саймонс. «Это было вызвано финансовыми факторами. Дело было не столько в ужесточении политики ФРС путем повышения процентных ставок, сколько в закрытии рынка из-за отсутствия ликвидности и доверия. Я не думаю, что у нас сейчас это есть».

Эта рецессия была длиннее, чем казалось в ретроспективе, сказал Суонк. «Это началось в январе 2008 года… Это было где-то полтора года», — сказала она. «У нас был год, когда вы не осознавали, что были в нем, но технически вы были в нем. … Пандемическая рецессия длилась два месяца, март, апрель 2020 года. Вот и все».

Хотя вероятность рецессии уже давно маячила на горизонте, ФРС до сих пор не смогла по-настоящему замедлить занятость и охладить экономику с помощью рынка труда. Но объявлений об увольнениях становится все больше, и некоторые экономисты видят возможность сокращения занятости в следующем году.

«В начале года мы получали 600 000 [новых рабочих мест] в месяц, а сейчас мы получаем около 250 000», — сказал Занди. «Я думаю, что мы увидим 100 000, а затем в следующем году они практически упадут до нуля… Этого недостаточно, чтобы вызвать рецессию, но достаточно, чтобы охладить рынок труда». Он сказал, что в следующем году может быть снижение занятости.

«Ирония судьбы в том, что все ожидают рецессии, — сказал он. Это могло бы изменить их поведение, экономика могла бы остыть, и ФРС не пришлось бы ужесточать политику настолько, чтобы задушить экономику, сказал он.

«Бремя обслуживания долга никогда не было ниже, у домохозяйств куча наличных денег, у корпораций хорошие балансы, норма прибыли увеличивается, но она близка к рекордно высокому уровню», — сказал Занди. «Банковская система никогда не была так хорошо капитализирована или ликвидна. В каждом штате есть фонд на черный день. Рынок жилья недостаточно развит.

Но Свонк сказал, что политики не собираются отказываться от борьбы с инфляцией, пока не поверят, что она побеждает. «Глядя на эту ястребиную позицию ФРС, труднее выступать за мягкую посадку, и я думаю, это потому, что чем лучше обстоят дела, тем более воинственной она должна быть. Это означает более активную ФРС», — сказала она.

смотреть сейчас

Долгосрочное прогнозирование эпидемии COVID-19

Динамическое причинно-следственное моделирование, UCL, UK

Эти заголовки дают общую картину эпидемии и скрывают региональные различия. Более подробную картину — на уровне местных органов власти нижнего уровня — можно найти в сопроводительном локальном дашборде. См. национальную информационную панель для получения данных, на которых основаны долгосрочные прогнозы, и соответствующих доверительных интервалов.

Эти долгосрочные прогнозы основаны на динамической причинно-следственной модели (DCM) передачи вируса и смягчении ответных мер. Эта конкретная (распределенная по возрасту) модель оснащена состоянием вакцинации, которое обеспечивает различные виды иммунитета (т. е. снижает риск заражения, передачи инфекции, развития серьезного заболевания и смерти в случае серьезного заболевания).

DCM генерирует различные данные, которые количественно определяют развитие эпидемии, включая количество зарегистрированных (первых) прививок. Эти данные используются для оценки параметров модели, контролирующих частоту контактов, риск передачи и периоды контагиозности с использованием стандартных вариационных процедур. Важно отметить, что эти переменные сами по себе зависят от времени и зависят от смягчающих мер, смоделированных как (зависящая от распространенности) вероятность перемещения из мест с низкой частотой контактов в места с высокой частотой контактов (например, из дома на рабочее место). Данные включают в себя ежедневные положительные тесты, зарегистрированные смерти в течение 28 дней после положительного теста ПЦР, подтвержденные случаи смерти с разбивкой по возрасту и месту смерти, госпитализации, приблизительные показатели частоты контактов, такие как использование автомобиля и данные о мобильности Google, и так далее.

Подобно прогнозам погоды, последующие прогнозы не следует интерпретировать чрезмерно, поскольку существует неотъемлемая (хотя и выраженная количественно) неопределенность основных эпидемиологических и социально-поведенческих переменных. Эти отчеты публикуются еженедельно, чтобы люди могли видеть, как меняются прогнозы и исчезает неопределенность с течением времени и усвоением большего количества данных.

Поскольку DCM сочетает в себе эпидемиологическую модель с поведенческой моделью (и тестированием) на основе агентов, она может прогнозировать смягчающие реакции на изменения в передаче инфекции в сообществе. Эти предсказания являются наиболее вероятные исходы с учетом ответов населения на сегодняшний день. Другими словами, DCM не полагается на информацию о будущих сценариях (например, о планах разблокировки). Это дополняет и контрастирует с прогнозами SPI-M разумных сценариев наихудшего случая , которые предполагают определенный график вмешательств и эпидемиологические параметры. Как правило, наиболее вероятные прогнозы смягченных ответов, т. е. того, что может произойти, более оптимистичны, чем наихудшие прогнозы не смягченных ответов, т. е. того, что может произойти.

Сводные графики

На приведенных ниже сводных графиках линии и заштрихованные интервалы соответствуют прогнозам и 90% достоверным интервалам, а черные точки — (сглаженным) данным, на которых основаны оценки.

Коэффициент распространенности и воспроизводства: эта панель обеспечивает прогноз (i) распространенности инфекции и (ii) коэффициента воспроизводства или R-номера (синие и оранжевые линии соответственно) с соответствующими доверительными интервалами ( затемненные участки). Эти прогнозы основаны на параметрах, оцененных по данным до отчетной даты (вертикальная линия). Данные включают оценки R-номера GOV.UK, которые показаны для сравнения с оценками DCM. базовый коэффициент воспроизводства (R0 – желтая линия) может быть прочитан как R-число при отсутствии каких-либо смягчающих сокращений коэффициентов контакта. Это отражает колебания риска передачи из-за сезонных эффектов и вирусных мутаций. «Альфа», «дельта» и «омикрон» указывают, когда соответствующие варианты были завезены в Великобританию. Текущая DCM не моделирует несколько штаммов или вариантов по отдельности: предполагается, что распространение вируса можно аппроксимировать смесью, эпидемиологические параметры которой (например, риск передачи) плавно изменяются с течением времени.

Оценка DCM эффективного числа R основана на генеративной модели (т. е. оценка в реальном времени с использованием усвоения данных). Соответствующие согласованные оценки UKHSA основаны на ретроспективном (например, байесовском регрессионном) анализе последних данных и поэтому рассматриваются как лаговая оценка. Черные точки соответствуют оценкам UKHSA, сдвинутым назад во времени на 16 дней с даты их представления.

Показатель заболеваемости и иммунитет: на этой панели показаны долгосрочные прогнозы заболеваемости, популяционного или коллективного иммунитета и процент людей, у которых произошла сероконверсия после вакцинации (выделены синим, красным и фиолетовым соответственно). Кроме того, оценка эффективного порога помехоустойчивости представлена при упрощающих предположениях (SIR) (желтые линии).

Уровень заболеваемости соответствует количеству людей, заразившихся с начала вспышки (синяя линия). Это может быть дополнено небольшой частью населения, у которой уже есть иммунитет (например, иммунитет слизистых оболочек или перекрестная иммунореактивность с другими вирусами SARS). Комбинация обеспечивает коллективный или популяционный иммунитет, который здесь читается как доля людей с серопозитивным или серонегативным (например, Т-клеточным) иммунитетом.

Порог эффективного иммунитета основан на эффективном коэффициенте воспроизводства при допандемических показателях контактов с поправкой на эффективность вакцины. Коэффициент воспроизводства соответствует произведению частоты контактов, риска передачи и среднего инфекционного периода. Обратите внимание, что порог эффективного иммунитета колеблется. Это отражает тот факт, что риск передачи меняется со временем. В этой модели риск передачи моделируется как сезонное колебание, умноженное на гладкую (возрастающую) функцию времени. Колеблющийся риск передачи связан с изменениями трансмиссивности (например, из-за эволюции вируса), которые обусловлены сезонными вариациями передачи (например, из-за изменений температуры, влажности, общения на открытом воздухе и склонности к воздушно-капельной передаче).

На основании изменений в тестировании, смертности и других данных можно оценить эффективность вакцинации в нескольких точках цепочки от заражения до смерти. Этот DCM оснащен двумя состояниями инфекции: инфицированным (т. е. подвергшимся воздействию) и инфекционным (т. е. заразным) и двумя клиническими состояниями: легкими симптомами и системным заболеванием. Эффективность вакцинации моделируется с точки зрения относительного риска (i) заражения, (ii) заражения после воздействия вируса (т. е. способности передавать вирус), (iii) серьезного заболевания при легких симптомах, и (iv) смерть в тяжелом состоянии. Относительный риск заражения включает частоту контактов и риск передачи. Эти относительные риски могут быть выражены в терминах условной эффективности или составлены для оценки кумулятивного риска заболеваемости и смертности по сравнению с отсутствием вакцинации. Обратите внимание, что параметризация эффективности вакцины таким образом означает, что потеря защиты моделируется переходом — с небольшой вероятностью — в непривитое состояние (ср., ослабевающий иммунитет).

Ежедневных смертей: На этой панели показаны показатели смертности по оценке пациентов, умерших в течение 28 дней после положительного теста ПЦР, и людей, умерших от сертифицированного COVID-19. Первый представляет собой недооценку смертности, связанной с COVID, где степень недооценки зависит от показателей тестирования. Расхождение моделируется путем оценки вероятности смерти от COVID-19 и наличия положительного ПЦР-теста в течение 28 дней.

Мобильность и изоляция: долгосрочный прогноз смягчения (т. е. защиты) социально-поведенческих реакций, основанный на использовании автомобиля по количественной оценке Департамента транспорта и — на этом графике — на рабочем месте Google и в розничной торговле. Эти показатели мобильности выражаются в процентах от допандемических уровней. Ожидаемая мобильность была ограничена тремя уровнями, чтобы проиллюстрировать различные уровни блокировки. Даты на нижней (розовой) полосе обозначают переход от более защищенного уровня мобильности к менее защищенному уровню. Прогнозы мобильности основаны на основных показателях контактов, которые зависят от распространенности инфекции, которые затем модулируются плавной функцией времени.

Эта динамическая причинно-следственная модель включает возрастную стратификацию на четыре группы (младше 15 лет, от 15 до 35 лет, от 35 до 70 лет и старше 70 лет). Частота контактов внутри и между группами (для мест с высокой и низкой частотой контактов) оценивается на основе данных при умеренно информативных логарифмически нормальных априорных значениях усадки. Дополнительные технические сведения см. в следующем техническом отчете.

Изменения с момента последнего отчета:

Медленное затухание вероятностей тестирования добавлено для учета изменений в контрольном тестировании

Примечание к программному обеспечению: Рисунки в этом отчете могут быть воспроизведены с использованием аннотированного (MATLAB) кода, доступного как часть бесплатного академического программного обеспечения с открытым исходным кодом SPM (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/ spm/), выпущенный на условиях Стандартной общественной лицензии GNU версии 2 или выше. Подпрограммы вызываются демонстрационным сценарием, который можно вызвать, набрав >> DEM_COVID_UK4 в командной строке MATLAB.

Источники данных: (также доступны в виде CSV-файлов)

https://coronavirus. data.gov.uk
https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/healthandsocialcare/conditionsanddiseases/datasets/coronaviruscovid19infectionsurveydata
https://covid.joinzoe.com/data#levels-over- время
https://www.gov.uk/guidance/the-r-number-in-the-uk#contents
https://www.gov.uk/government/statistics/transport-use-during-the- коронавирус-ковид-19-пандемия
https://www.google.com/covid19/mobility/

Рецензируемые ссылки [1-5] и архивные бумаги [6-14]

Фристон К.Дж. и др., Вторая волна, социальное дистанцирование и распространение COVID-19 по Америке. Wellcome Open Research, 2020. 5(103): с. 103.
Фристон К.Дж. и др., Динамическое причинно-следственное моделирование COVID-19. Wellcome Open Research, 2020. 5(89): с. 89.
Фристон, К.Дж., А. Костелло и Д. Пиллэй, «Темная материя», вторые волны и эпидемиологическое моделирование. BMJ Global Health, 2020. 5(12): с. e003978.
Гандольфи Д., Паньони Г., Филиппини Т. и др. Моделирование ранних фаз пандемии COVID-19 в Северной Италии и ее влияние на распространение вспышки. Границы общественного здравоохранения 2021; 9 (1946).
Фристон К.Дж., Фландин Г. и Рази А. Динамическое причинно-следственное моделирование COVID-19 и меры по его смягчению. Научные отчеты 2022; 12(1): 12419.
Моран, Р.Дж. и др., Использование модели LIST для оценки влияния отслеживания контактов на эндемическое равновесие COVID-19 в Англии и ее регионах. medRxiv, 2020.
Friston, K.J., G. Flandin, and A. Razi Динамическое причинно-следственное моделирование смягченных эпидемиологических последствий. 2020. Архив: 2011.12400.
Донизо, Дж. и др., О надежности прогнозов на основе моделей в контексте текущего эпидемического события COVID: влияние фазы пика вспышки и нехватки данных. medRxiv, 2020.
Daunizeau, J., et al., Моделирование вторичных волн COVID, вызванных блокировкой, во Франции. medRxiv, 2020.
Гандольфи, Д., и др., Динамическое причинно-следственное моделирование COVID-19Пандемия на севере Италии предсказывает возможные сценарии второй волны. medRxiv, 2020: с. 2020.08.20178798.
Моран, Р. Дж. и др., Оценка необходимых циклов «изоляции» до появления иммунитета к SARS-CoV-2: основанный на модели анализ размеров восприимчивого населения «S0» в семи европейских странах, включая Великобританию и Ирландию. medRxiv, 2020: с. 2020.04.10.20060426.
Friston, K.J., et al., Вирусная мутация, частота контактов и тестирование: исследование колебаний DCM. medRxiv, 2021: с. 2021.01.10.21249520.
Фристон К.Дж. и др., Отслеживание и отслеживание в Великобритании: исследование динамического причинно-следственного моделирования. arXiv, 2020.
Боуи С., Фристон К.Дж., Прогноз эпидемии Covid-19 в Великобритании на 12 месяцев до сентября 2022 года с использованием динамической причинно-следственной модели. Фронт. Общественное здравоохранение, 2022.