Индексът на бизнес климата остава без промяна през март
Бизнес климатът остава без промяна през март в сравнение с февруари. Понижение на показателя е регистрирано в промишлеността, търговията на дребно и сектора на услугите, а в строителството се наблюдава увеличение, показват данни на Националния статистически институт (НСИ). Бизнес климатът в промишлеността намалява с 0,8 пункта, което се дължи на влошените очаквания на промишлените предприемачи за бизнес състоянието на предприятията през следващите шест месеца. Същевременно и прогнозите им за производствената активност през следващите три месеца са резервирани. Общо 14% от анкетираните мениджъри в промишлеността очакват цените да се повишат в следващите месеци. През март бизнес климатът в строителството се увеличава с 4 пункта в резултат на подобрените оценки и очаквания на строителните предприемачи за бизнес състоянието на предприятията. Анкетата регистрира и увеличение на получените нови поръчки през последния месец, а прогнозите за дейността през следващите три месеца са оптимистични. По отношение на продажните цени в строителството делът на мениджърите, които продължават да очакват те да се повишат през следващите три месеца, е почти 32%. Бизнес климатът в търговията на дребно се понижава с 1,3 пункта, което се дължи на изместване на оценките и очакванията на търговците на дребно за бизнес състоянието на предприятията от „добро“ към „задоволително“ (нормално за сезона). Същевременно мненията им относно обема на продажбите през последните три месеца, както и очакванията им за следващите три месеца, са позитивни. В сравнение с предходния месец нараства делът на търговците на дребно, които прогнозират продажните цени да се увеличат през следващите три месеца. Бизнес климатът в сектора на услугите се понижава с 1,2 пункта през март в резултат на по-неблагоприятните оценки на мениджърите за настоящото бизнес състояние на предприятията. Мненията им за настоящото търсене на услуги също са по-резервирани, докато очакванията им за следващите три месеца се подобряват. Според анкетата 15,5% от мениджърите очакват продажните цени в сектора на услугите да се повишат през следващите три месеца.
4 Comments
Много обнадеждаваща новина! Пожелавам успех на всички бизнеси в България през следващите месеци! ????
Надявам се, че ситуацията ще се подобри скоро и бизнес климата ще се развие в позитивна посока.
Силно се надявам бизнес климата да започне да се подобрява в следващите месеци, за да има повече възможности за развитие на нашите предприятия.
Hidden Markov Models (HMMs) are a class of statistical models that are used to represent and analyze sequences of observed data. The main idea behind HMMs is that the sequence of observed data is assumed to be generated by an underlying sequence of hidden states. These hidden states are not directly observable, but they can be inferred from the observed data.
HMMs consist of two main components: a set of hidden states and a set of observed emissions. Each hidden state has a probability distribution over the possible observed emissions, and a transition probability distribution that governs the probability of transitioning from one hidden state to another. These probability distributions can be learned from training data using various methods, such as the Baum-Welch algorithm.
HMMs are commonly used in applications where the underlying process generating the observed data is assumed to be a Markov process, meaning that the future state depends only on the current state and not on the past history. Examples of such applications include speech recognition, handwriting recognition, and natural language processing.
HMMs can be used for various tasks, such as sequence classification, sequence generation, and sequence alignment. In sequence classification, the goal is to assign a label to a given sequence of observed data. In sequence generation, the goal is to generate a new sequence of observed data that is similar to a given set of training data. In sequence alignment, the goal is to find the most likely alignment of two or more sequences of observed data.
HMMs have been extensively studied and have been shown to be effective in a wide range of applications. However, they have some limitations. For example, HMMs assume that the hidden states are independent of each other given the observed data, which may not always be true in practice. Additionally, HMMs can be computationally expensive to train and evaluate, especially for large data sets.