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三个关键词解读外资金融机构缘何看好中国经济******

　　强信心·开新局丨上调·增持·看好——三个关键词解读外资金融机构缘何看好中国经济

　　新华社北京2月2日电 题：上调·增持·看好——三个关键词解读外资金融机构缘何看好中国经济

　　新华社记者

　　持续上调中国经济增长预期、大量增持中国境内股票债券、看好中国经济发展趋势……在诸多外资金融机构眼中，当前世界经济面临复杂挑战，中国经济是为数不多提振全球预期的积极因素，是推动全球经济增长的“关键推动力”。

　　关键词一：“上调”

　　日前，国际货币基金组织(IMF)发布《世界经济展望报告》更新内容，大幅上调今年中国经济增长预期至5.2%。

　　不只是IMF，大型国际金融机构也纷纷上调2023年中国经济增长预期：摩根士丹利从5%上调至5.7%，高盛集团从4.5%上调至5.5%，野村证券从4.8%上调至5.3%。摩根大通、瑞银集团、德意志银行等同样都上调了对中国经济的预期。

　　上调中国经济增长预期，是外资金融机构对中国经济信心最直白的表现。

　　相比之下，国际金融市场各方对2023年的全球经济前景展望却没有如此乐观：IMF预计2023年全球经济增速为2.9%；联合国日前发布的《2023年世界经济形势与展望》预测为1.9%。世界银行更是预计2023年全球经济增速放缓至1.7%。

　　“今年中国经济复苏可能是对全球经济衰退风险的主要对冲。”花旗中国首席经济学家余向荣说。

　　其实，在新冠疫情全球蔓延的三年间，中国作为世界第二大经济体，始终是世界经济增长的主要力量：2020年，中国成为全球率先实现经济正增长的主要经济体；2021年，中国经济规模突破110万亿元，占当年世界经济比重达到18.5%，两年平均增长5.1%；2022年，中国经济克服重重困难实现同比增长3%，快于多数主要经济体。

　　现在，中国经济再次被寄予厚望。“中国是全球唯一有望在明年(2023年)实现企业利润和GDP体面增长的主要经济体。这对全球经济来说是个好消息。就在美欧经济放缓之际，它提高了世界经济避免衰退的可能性。”国际知名财经刊物《巴伦周刊》于去年12月在其网站上如此写道。

　　关键词二：“增持”

　　今年1月，北向资金在沪深交易所累计净买入1412.9亿元人民币，净买入量超过了2022年全年规模。同期，明晟(MSCI)中国指数上涨近12%，连续三个月累计涨幅超过40%。

　　增持中国有价证券，成为当下外资金融机构对中国经济前景展望最直接的表达。

　　在过去三年间，外资金融机构始终高度关注中国市场。2020年，外资总体净增持国内股票和债券超过2000亿美元；2021年末，境外投资者持有境内上市股票和债券的总市值累计达12984亿美元，较2020年末增长23%。

　　尽管在2022年下半年，全球金融市场大幅震荡，导致资金大规模从欧洲、亚洲、南美等地流出，但如今，外资金融机构普遍认为，那些对他们造成巨大压力的因素正在不断减少，这进一步刺激他们对中国金融市场的投资。

　　美国银行将中国股市转入“战术性增持”；摩根士丹利看好中国股市，“建议利用目前的机会逢低买入”；高盛股票策略团队已于近两月连续上调2023年MSCI中国指数盈利增长的预期，由8%最终上调至17%……

　　根据国家外汇管理局统计，2022年12月，境外投资者净增持境内债券和股票分别为73亿美元和84亿美元。2023年1月上半月，外资净买入境内股票债券合计约126亿美元。

　　关键词三：“看好”

　　外资金融机构看好中国经济，不只是因为中国经济的恢复性增长，更是因为中国经济展现出的韧性与实力，以及未来蕴含的潜力。

　　看好中国经济在于中国经济长期向好的发展趋势。“中国正在从追求高速增长转向追求高质量发展，更加注重经济增长的品质。”高盛集团总裁兼首席运营官温泽恩去年12月表示，“高盛始终是中国市场的重仓投资者，未来也会继续重仓投资中国，我们非常看好中国未来的发展前景。”

　　看好中国经济还在于中国持续扩大金融开放。“中国坚定不移推进高质量发展，深化改革开放，特别是在更高水平基础上持续推动金融开放，这为外资金融机构提供了巨大的发展机遇。”渣打银行(中国)总裁、行长兼副董事长张晓蕾介绍，特别是过去三年，渣打中国依托中国的发展和开放机遇，业绩实现持续稳健增长，并在多个业务板块取得突破性增长。

　　看好中国经济还在于中国经济未来的美好蓝图。德意志银行大中华区宏观策略主管刘立男提到，中共二十大报告里提出加快建设数字中国。“未来十年间，中国将继续遵循以创新驱动经济的高质量发展，数字化转型也仍将是促进中国经济增长的强大引擎。”刘立男说。(记者刘开雄、李延霞、吴雨、有之炘)

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）