2000-2024年上市公司数字投资数据+stata代码

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#人工智能 #数据分析

数据简介

数字投资可理解为企业对数字化技术、资产或项目的资本投入，旨在通过数字化手段提升生产效率、优化业务模式、创造新价值增长点，进而推动企业数字化转型与长期发展。

通过筛选固定资产明细项目和无形资产明细项目，计算数字固定资产和数字无形资产对应的年度期末金额，最终得出企业数字投资总额。

本数据包含原始数据、参考文献、代码、最终结果。

数据名称：上市公司-数字投资数据

数据年份：2000-2024

参考文献：孙忠娟,刘凯月,冯佳林,等.如何实现数字竞争优势：”专精特新”企业数字投资与专业投资的协同逻辑.中国工业经济,2025,(04):156-173.

指标

代码、年份、数字无形资产投资、数字固定资产投资、数字投资。

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通过并购，上市公司不仅能够快速扩展产业链，还可以获取新技术、进入新市场，从而提升整体竞争力，而并购数据作为并购活动的 “数字化记录”，其研究价值不仅限于 “描述历史”，更在于 “指导未来”因此，本次对2005-2024年间上市公司的并购数据集进行整理分享，该数据集不仅涵盖并购双方基础信息、并购金额、并购次数等核心原始信息，还同步提供配套的计算代码与最终分析结果，可助力相关研究者、投资者系统梳理并深入理解上市公司并购活动的发展趋势。数据名称：上市公司并购数据+dofile。2、上市公司并购数据-原始数据。
1998-2024年上市公司信贷错配程度数据+stata代码
xiaozhuzhu1995的博客
08-27 656
本数据参考邵挺（2010）的研究，运用金融错配负担水平，即企业的资金使用成本与所在行业的平均资金使用成本（行业平均利率）的偏离度来衡量上市公司信贷错配程度（Fd），行业参照证监会2012年行业分类标准，制造业用二级行业分类，其他用一级分类来计算，并对最终结果进行缺失值剔除及1%和99%分位数的缩尾处理，版本2在以上处理的基础上进一步剔除金融行业、ST、*ST或PT的上市公司。[1] 张庆君, 李萌. 金融发展、信贷错配与企业资本配置效率[J]. 金融经济学研究, 2018, 33(04): 3-13.
1990-2024年上市公司市场获利能力数据+stata代码
paperdata666的博客
07-05 431
代码 年份 每股未分配利润1 每股留存收益1 每股企业自由现金流量1 每股企业自由现金流(原有) 每股未分配利润2 每股留存收益2 每股企业自由现金流量2 每股企业自由现金流量3 市场盈利能力1 市场盈利能力2 内部资本获利能力1 内部资本获利能力2 持续获利能力1 持续获利能力2 持续获利能力3 持续获利能力4。企业市场获利能力是指企业在特定市场环境中，通过一系列经营活动获取利润的能力，它反映了企业在市场竞争中实现盈利的效率和水平，是企业综合竞争力的重要体现。数据名称：企业市场获利能力。
【实证分析】上市公司耐心资本数据集-含处理代码（2002-2024年）
T0620514的博客
08-20 647
参考《科学决策》中吴旻佳等（2022）、《财会月刊》中李季鹏等（2025）的研究方法，分别采用关系型债权占比、战略型股权占比两种方式对上市公司企业耐心资本进行衡量关系型债权占比：长期负债（如银行长期贷款、应付债券）占总负债的比例，反映企业通过长期债务支持战略的能力；战略型股权：机构投资者持股比例与其过去 3 年持股比例标准差的比值，比值越高表示投资者稳定性越强。[1] 吴旻佳,张普,赵增耀.耐心资本、创新投入对企业绩效的影响——基于中小板上市企业的数据[J].科学决策,2022,(09):55-72.
【面板数据】上市公司赫芬达尔指数及企业勒纳指数（1999-2024年）
T0620514的博客
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上市公司赫芬达尔指数（HHI）和勒纳指数（LI）是衡量市场结构和市场势力（垄断力量）的两个重要指标。参考刘贯春等（2021）、孙茹峰和李楠博（2024）的做法，分别测算上市公司赫芬达尔指数、勒纳指数。其中，利用主营业务收入计算上市公司赫芬达尔指数，利用单个公司营业收入与行业内营业收入合计占比测算上市公司行业勒纳指数企业勒纳指数=(单个公司营业收入/行业内营业收入合计)×个股勒纳指数累计。勒纳指数（LI）用于衡量企业的市场势力，即企业偏离完全竞争价格、制定高于边际成本的价格的能力。数据来源：上市公司年报。
2001-2024年上市公司数字化转型-MD&A报告314个词频、文本统计
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2014年及以前主要在“董事会报告”中筛选，2015年主要在“管理层讨论与分析”中筛选，2016年及往后主要从“经营情况讨论与分析”中筛选，2021-2024年主要在“管理层讨论与分析”中提取。数字化转型A：参考《管理世界》中吴非（2021）的做法，对人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用五个维度76个数字化相关词频进行统计。数字化转型B：参考《财贸经济》中赵宸宇（2021）的做法，对数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统四个维度99个数字化相关词频进行统计。
【季度版】A股上市公司常用财务数据整理（更新至2023年1季度）方便匹配 提供整理代码
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上市公司-生命周期数据（1998-2023年）原始+stata代码+结果.zip
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数据名称：上市公司-生命周期数据原始+stata代码+结果 数据年份：1998-2023年 样本数量：59893条 数据格式：面板数据 二、指标说明 共计15个指标：stkcd、year、证券代码、证券简称、资产总计、净利润、购建固定...
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推荐中国版Fama-French三因子模型数据和Stata代码（2000-2023年）
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数据区间：2000-2023年（原始数据区间1990-20 23年） 数据格式：dta（Stata 14/15/16/17） 无风险利率采用 一年期定期存款利率 市值指标选择流通市值（根据需要可以修改） 市场回报率采用流通 市值加权平均法计算，...
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
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向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
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在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1037
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
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文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 793
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
2000-2022年上市公司财务重述Stata分析代码与数据
资源摘要信息:"本资源提供了用于计算上市公司是否发生财务重述的Stata代码，涵盖了2000年至2022年间的全部A股数据。财务重述在本资源的定义为上市公司对以往年度财务报表中的会计差错进行更正和披露的情况，区别于...
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