预测社会动荡：一种机器学习方法

这篇报告研究了预测社会动荡的机器学习方法。作者为125个国家/地区制定了1996年至2020年期间的社会动荡风险指数，并使用340多项指标的机器学习模型预测了次年的动荡。预测模型在大约三分之二的时间内正确预测了次年的动荡。研究发现，当前和先前的高度动荡、食品价格上涨和手机普及率是预测的关键驱动因素。报告还讨论了社会动荡对金融、经济和政治稳定的影响，以及动荡事件对实体经济的影响。报告的目的是为了征求意见和鼓励辩论，并不代表基金组织、其执行委员会或基金组织管理层的观点。