The purpose of this study is to propose a new index to measure and reflect China's investment activity in time, and to analyze the changes of China's investment activity in the past five years. This study first uses the NEZHA model for semantic representation, and expand the indicator system based on semantic similarity. Then we calculate China's investment activity index by using the network search data. This study shows that China's investment activity began to decline in 2019, rebounded for a period of time after the outbreak of COVID-19 in 2020, and then continued to maintain a downward trend. Private investment activity has declined significantly, while government investment activity has increased. Among the provinces in Chinese Mainland, the investment activity of economically developed provinces has decreased significantly, while the investment activity of some economically less developed provinces in the north and south is higher. After the outbreak of COVID-19, the investment period became shorter. Our research will provide timely investment information for the government, decision makers and managers, as well as provide other researchers who also pay attention to investment with a perspective other than investment in fixed asset.


翻译:本研究的目的是提出一种新的指数来测量和反映中国的投资活动,分析过去五年中国投资活动的变化。本研究首先使用NEZHA模型进行语义表示,并在语义相似性基础上扩展了指标体系。然后,通过使用网络搜索数据计算中国的投资活动指数。本研究表明,中国的投资活动在2019年开始下降,在2020年COVID-19爆发后经历了一段时间的反弹,然后继续保持下降趋势。私人投资活动显著下降,而政府投资活动增加。在中国内地的省份中,经济发达的省份的投资活动显著下降,而一些经济相对落后的南北省份的投资活动较高。COVID-19爆发后,投资周期缩短。我们的研究将为政府、决策者和管理者提供及时的投资信息,并为其他也关注投资的研究人员提供除固定资产以外的视角。

0
下载
关闭预览

相关内容

在透彻的分析基础之上,购买某种资产以期待未来能保证本金的安全并获得固定的或者非固定的满意回报的理性行为称之投资
【RecSys22教程】多阶段推荐系统的神经重排序,90页ppt
专知会员服务
25+阅读 · 2022年9月30日
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
42+阅读 · 2022年6月30日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
Arxiv
15+阅读 · 2018年2月4日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员