小微企业是中国经济的毛细血管、就业的蓄水池,也是推动中国经济高质量发展的重要力量。然而,已有关注小微企业的调查数据极为有限。面对这一状况,北京大学企业大数据研究中心、北京大学中国社会科学调查中心和蚂蚁集团研究院自2020年...小微企业是中国经济的毛细血管、就业的蓄水池,也是推动中国经济高质量发展的重要力量。然而,已有关注小微企业的调查数据极为有限。面对这一状况,北京大学企业大数据研究中心、北京大学中国社会科学调查中心和蚂蚁集团研究院自2020年第三季度起每个季度开展中国小微经营者调查(Online Survey of Micro-and-small Enterprises,简称OSOME),全面收集包括企业基本信息、经营状况、融资状况、政策覆盖状况、数字化转型以及对未来的信心等多方面的数据。基于上述调研数据,本文描绘了中国小微经营者的画像与生存现状,并构建了中国小微经营者信心指数。OSOME数据显示了小微经营者在以下五个方面的典型事实:第一,中国存在大量以糊口型为主的未注册个体户;第二,近几年小微经营者面临的生存压力主要来自经营成本上升和市场需求疲软;第三,相比大中型企业,小微经营者更加依赖线上融资,线上申请和获得贷款的比例是线下的2倍以上;第四,小微经营者享受减税降费等助企纾困政策比例较低;第五,小微经营者正在加快数字化转型进程。OSOME调查不仅能刻画个体户的经营情况,对已有企业调查形成有效补充,同时还能通过持续的季度数据收集和分析为决策者更好地促进小微企业良性发展提供实证依据。展开更多
企业现金流量很大程度上反映着企业的生存和发展能力,现金流的预测和分析对于投资者和市场管理者都具有十分重要的现实意义。本文利用我国A股上市公司2012年至2019年的财务数据和账户数据,提出混合频率长短时记忆神经网络模型(Mixed Fre...企业现金流量很大程度上反映着企业的生存和发展能力,现金流的预测和分析对于投资者和市场管理者都具有十分重要的现实意义。本文利用我国A股上市公司2012年至2019年的财务数据和账户数据,提出混合频率长短时记忆神经网络模型(Mixed Frequency Long Short Term Memory,MF-LSTM)对上市公司现金流量进行预测。通过神经网络结构设计,本文将不同频率数据进行了有效混合,预测结果明显优于传统时间序列模型。另外,实验结果还验证了企业账户数据是现金流预测的有效解释变量。展开更多
文摘小微企业是中国经济的毛细血管、就业的蓄水池,也是推动中国经济高质量发展的重要力量。然而,已有关注小微企业的调查数据极为有限。面对这一状况,北京大学企业大数据研究中心、北京大学中国社会科学调查中心和蚂蚁集团研究院自2020年第三季度起每个季度开展中国小微经营者调查(Online Survey of Micro-and-small Enterprises,简称OSOME),全面收集包括企业基本信息、经营状况、融资状况、政策覆盖状况、数字化转型以及对未来的信心等多方面的数据。基于上述调研数据,本文描绘了中国小微经营者的画像与生存现状,并构建了中国小微经营者信心指数。OSOME数据显示了小微经营者在以下五个方面的典型事实:第一,中国存在大量以糊口型为主的未注册个体户;第二,近几年小微经营者面临的生存压力主要来自经营成本上升和市场需求疲软;第三,相比大中型企业,小微经营者更加依赖线上融资,线上申请和获得贷款的比例是线下的2倍以上;第四,小微经营者享受减税降费等助企纾困政策比例较低;第五,小微经营者正在加快数字化转型进程。OSOME调查不仅能刻画个体户的经营情况,对已有企业调查形成有效补充,同时还能通过持续的季度数据收集和分析为决策者更好地促进小微企业良性发展提供实证依据。
文摘企业现金流量很大程度上反映着企业的生存和发展能力,现金流的预测和分析对于投资者和市场管理者都具有十分重要的现实意义。本文利用我国A股上市公司2012年至2019年的财务数据和账户数据,提出混合频率长短时记忆神经网络模型(Mixed Frequency Long Short Term Memory,MF-LSTM)对上市公司现金流量进行预测。通过神经网络结构设计,本文将不同频率数据进行了有效混合,预测结果明显优于传统时间序列模型。另外,实验结果还验证了企业账户数据是现金流预测的有效解释变量。
