头条新闻！英国央行预计维持利率不变 民众对未来利率走向预期分化

英国央行预计维持利率不变 民众对未来利率走向预期分化

北京讯 尽管英国通胀率近期有所下降，但央行调查显示，仍有更多英国民众预测未来12个月利率将上升，而非降息。这一结果与英国央行可能在下半年降息的预期形成了一定分歧。

英国央行5月公布的调查显示，31%的受访者预计未来12个月借贷成本将上升，27%的受访者预计下降，42%预计保持不变。这一结果表明，尽管英国央行官员暗示可能在今年夏天开始降息，但公众对通胀形势和央行政策走向仍持谨慎态度。

通胀预期与政策预期存分歧

英国央行表示，密切关注通胀预期，以判断通胀是否会持续回落至2%的目标水平。如果通胀预期居高不下，可能迫使央行维持高利率水平，以抑制通胀压力。

分析人士指出，英国央行维持利率不变的决定可能有多方面因素考量。一方面，尽管通胀率有所下降，但仍处于高位，且服务业通胀仍然粘性较强。另一方面，英国经济增长势头放缓，劳动力市场也出现一些疲软迹象，央行可能担心过快降息会加剧经济下行风险。

市场押注英国央行年内降息两次

尽管英国央行维持利率不变，但市场仍押注央行将在年内降息两次。货币市场目前的定价是，英国央行将在今年8月和11月分别降息25个基点，使基准利率降至5%的水平。

未来利率走向仍不明朗

英国央行下一步的货币政策走向仍存在较大不确定性。一方面，如果通胀继续回落，且经济增长不出现明显下滑，央行可能会在下半年开始降息。另一方面，如果通胀压力依然严峻，或者经济出现衰退风险，央行则可能维持高利率水平更长时间。

民众对未来利率预期分化反映了市场对英国经济前景的担忧。 央行需要权衡通胀、增长和就业等多方面因素，审慎制定货币政策，以实现经济平稳健康发展。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。