上市公司总数

摘要： 2019年2月18日,中共中央、国务院印发《粤港澳大湾区发展规划纲要》,是我国新时代推动形成全面开放新格局的重要举措。上市公司群体作为中国企业的优秀代表,结合自身经营实际,积极投身粤港澳大湾区建设。截至2019年4月30日,中小板在粤港澳大湾区共有207家上市公司,占中小板公司总数的22.23%,占大湾区A股上市公司总数的39.35%。大湾区中小板公司中,高新技术企业占比78%,战略新兴企业占比45%。

摘要： 美国IPO数量有明显的周期性变化，近20年出现3次波峰和2次低谷。最近的一次波峰出现在2014年，之后IPO数量明显减少，上市公司总数也由2010年底的4800余家锐减至2017年底的3800余家。影响因素众多，但较高的发行及维持上市成本是主要原因之一。

摘要： 近四年时间以来，注册地为马鞍山市的A股上市公司中，共有5家“易主”。要知道，马鞍山A股上市公司总数也不过8家，“易主”比例高达62．5％。

摘要： 2015年底，世界交易所联合会（WFE）统计的上市公司总数为5万家，而全球前四大指数公司编制发布的指数已超过百万条，跟踪各类指数的产品数量巨大，品种繁多，结构复杂。在国内市场，2016年3月底，各类指数基金超过800只，既有普通指数基金、LOF、ETF等，还有数量众多的分级基金、指数结构化产品，选择指数基金不比投资股票容易。

摘要： 【市场篇】2015年绝对是A股市场的大年。这一年，在上市公司总数仅比2014年增加216家的背景下，A股累计成交金额却高达254．68万亿元，同比增长243．53％。自2006年至2015年的十年间，A股上市公司数增长1倍，成交金额却增长超过27倍。

摘要： 多交所优势加拿大拥有极其丰富的自然资源，为多交所提供了坚实的发展基础。也正是鼠有这个先天优势，在多交所上市的自然资源企业数量繁多，占在整个交易所上市公司总数的一半以上，主要涉及矿业、石油天然气等领域，使多交所成为世界上最著名的矿业能源股交易地之一。以矿业公司为例，据2014年5月中国驻温哥华总领事倌经济商务室提供的多交所数据显示，2013年多交所上市的矿业公司数量为1618个，其中在主板上市的开发或生产企业331个，在创业板上市的初级勘探企业1287个；

摘要： 当前A股市场围绕互联网＋的炒作如火如荼，据不完全统计，当前A股市场已有400余家上市公司涉足互联网＋业务，占上市公司总数的15％。其中互联网金融、教育、旅游、医疗等龙头个股，2015年以来更是出现数倍涨幅。

摘要： 2014年上市公司半年报显示，两市共有2235家公司获得政府补贴，占到上市公司总数的近九成，补贴总额达到323亿元，同比大幅增长34％。其中，国有企业成为补贴大户，294家央企获得补贴102亿元，净增53％，而中国石油独揽14亿元．居两市之首。

摘要： 今年是中小企业板市场成立10周年，中小企业板市场在深圳证券交易所的严格监管和精心培育下，在10年的时间内获得了迅速的成长。截至2014年5月30日，中小板上市公司总数达到719家，股票总市值为38872亿元，流通市值为15830亿元，中小板指数上涨接近325％，超越沪深300指数135％以上，是同期（2005年6月8日-2014年5月30日）市场经历完整牛、熊阶段后表现最为突出的指数。

摘要： 新加坡国际金融中心的形成离不开发达的新加坡证券市场，而新加坡证券市场发达离不开其证券市场的高度开放。目前。新加坡证券市场已吸收了来自20多个国家和地区的企业在该所挂牌上市（主要是亚洲地区企业），截至2008年6月末，在新加坡交易所上市的外国公司已达308家。约占其上市公司总数的40％；其中，来自中国的企业有138家，为该所上市公司总数的17．88％。在新加坡交易所上市的大部分外国企业仅以此作为融资平台，而在新加坡本地没有任何业务运营。

摘要： 本发明公开了一种上市公司财务异常识别方法，该方法包括：采集所有待预测公司的财务数据；从所述财务数据中提取目标特征数据；将目标特征数据作为输入数值，输入预设财务数据分析模型中；获取预设财务数据分析模型根据所述输入数值计算得出的各个待预测公司的财务分值；根据财务分值输出各个待预测公司的风险提示信息。本发明还公开了一种上市公司财务异常识别系统。本发明通过获取更全面的财务数据，根据所述财务数据提取多维度的目标特征数据，并根据所述目标特征数据计算各个待预测公司对应的财务分值，进而基于所述财务分值确定输出对应的风险提示信息，提高了财务数据异常识别的准确性。

摘要： 本发明涉及一种会计信息系统，尤其为一种用于上市公司信息披露专用的区块链会计信息系统，包括底层技术支撑层、企业业务应用层、会计信息使用层和内外部监督层，所述底层技术支撑层包括分布式存储、智能合约、加密算法和时间戳，所述企业业务应用层包括数据上链、自动报表、节点共享和隐私保护，所述会计信息使用层包括投资者、债权人、供应商、采购商、企业内部管理层、股东、分公司和子公司，本发明中，通过设置的底层技术支撑层、企业业务应用层、会计信息使用层和内外部监督层，每一层级互相嵌入，在链上形成系统闭环与现有各种系统实现数据交互存证，能够实现多方节点共同记账、信息储存在链上。

摘要： 本发明涉及一种上市公司产业链视图构建方法，具体技术方案包括：S1、根据上市公司财报确定所述上市公司主营业务，按照国家行业标准分类将主营业务处于同一行业的上市公司聚簇；S2、获取所述上市公司主营业务的上游公司和下游公司；S3、以公司层级作为结点，通过线段将所述上市公司与其对应的上游公司和下游公司进行连接形成带有聚簇性质的视图，从行业层面和产业链层面两个维度构建视图，以主营业务为共性，对上市公司进行聚簇，有利于投资者判断该上市公司在当前行业的市场环境，以上下游公司为联系点，体现上市公司在整个产业链上的位置，有助于实现对上市公司的宏观环境进行准确的评估。

摘要： 本发明涉及上市公司评价技术领域，具体地说是一种上市公司ESG评价方法，包括搜集底层数据源、计算底层指标得分、根据底层指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行权重加权，得到三级指标得分，根据三级指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行权重加权，得到二级指标得分，依次根据权重，计算总指标得分和一级指标得分，本发明同现有技术相比，通过人工智能方式对数据进行集成、分布式存储和分析模块，自上而下构建三级指标体系对上市公司进行评价，特别是针对国内市场不同行业适用不同指标和权重体系，平台覆盖广泛，时效性强。

摘要： 一种基于贝叶斯方法的上市公司定价方法，通过确定股指期货对于指数一篮子股票的总体影响：通过总体影响计算个股影响，对于每个时刻，指数一篮子股票中的任意股票可以根据编制方法，计算其所占指数权重Wn；通过历史股价回归出每个个股对于股指期货维护影响的暴露值。

摘要： 本发明公开了一种关键信息与上市公司公告文本语义匹配方法及装置，方法包括：构建马尔科夫链矩阵；根据马尔科夫链矩阵，提取候选词语，构建关键信息候选词语集；筛选关键信息；根据最终关键信息和字段信息，得到最终关键信息向量表征和字段信息向量表征；对最终关键信息向量表征进行迁移学习，得到新生成的最终关键信息向量表征；最终关键信息与字段信息对齐，得到与最终关键信息语义匹配的上市公司公告文本；装置包括关键信息提取模块、以及关键信息与字段对齐模块；本发明提供的这种方法及装置适用于类型众多的上市公司公告文档的关键信息提取，且能够将关键信息与字段信息进行对齐，进而得到与关键信息语义匹配的上市公司公告文本。

摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种上市公司经营异常智能审查方法及装置，方法包括如下步骤：特征提取，提取待审查公司同领域所有上市公司的业务构成特征、收支比特征，结合业务构成特征和收支比特征构建组合特征；期望特征生成，生成收支比期望特征，拟合预测组合期望特征；计算偏离度，计算业务构成特征偏离度、收支比期望特征偏离度以及组合期望特征偏离度；基各偏离度计算待审查公司经营的异常值；设定经验阈值，异常值大于或等于经验阈值则标记审查公司经营异常。通过计算不同目标特征的偏离度，依据不同权重计算异常值，比对异常值与经验阈值，判别公司经营异常状况，提高上市公司经营异常审查效果。

摘要： 本发明公开了一种上市公司财务异常识别方法，该方法包括：采集所有待预测公司的财务数据；从所述财务数据中提取目标特征数据；将目标特征数据作为输入数值，输入预设财务数据分析模型中；获取预设财务数据分析模型根据所述输入数值计算得出的各个待预测公司的财务分值；根据财务分值输出各个待预测公司的风险提示信息。本发明还公开了一种上市公司财务异常识别系统。本发明通过获取更全面的财务数据，根据所述财务数据提取多维度的目标特征数据，并根据所述目标特征数据计算各个待预测公司对应的财务分值，进而基于所述财务分值确定输出对应的风险提示信息，提高了财务数据异常识别的准确性。

摘要： 本发明涉及碳中和评价技术领域，具体地说是一种上市公司碳中和评价方法，包括搜集底层数据源、根据底层数据源，计算底层指标得分、根据底层指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行加权，得到四级指标得分和根据四级指标得分，运用层次分析法，对不同分数进行加权，得到三级指标得分，依次根据权重，计算二级指标和一级指标得分，本发明同现有技术相比，运用自然语言处理技术、压力测试方法、AHP层次分析方法收集上市公司详细的传统数据和另类数据，通过设定四级打分指标体系，由下至上计算各个层级的加权得分，对上市公司在碳中和领域起到的关键作用进行评估。

摘要： 本发明公开了基于改进Transformer模型的上市公司财务违规预测方法，属于财务违规预测技术领域，本发明采用了Bi‑LSTM+FNN的设计，加上通过叠加Self‑Attention层提高模型长距离捕获特征能力的机制，使得模型有更强的长距离特征捕获能力，使得模型更注重于特征之间的相关性，更适用于处理如财务数据的特征位置固定的结构化数据；此外，本发明通过三层注意力层的堆栈加深了网络深度，提供了并行计算的可能，提高了计算的速度，同时舍弃了Positional Encoding，降低了其计算的复杂度，使之更匹配于预测如财务数据等结构性数据，同时再次提高了模型的计算速度；有利于实现对上市公司财务违规进行高效且准确的预测，有利于辅助相关监管部门提高监管效率。