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过去十年我国银行业发生了巨大的变化。一方面,由于宏观经济处于增速换挡的L型触底区,银行传统业务发展增速变缓;同时利率市场化之后存贷利差收窄,进一步提高了银行的负债成本,导致利润率下降。另一方面,互联网金融风起云涌,加快了传统金融行业脱媒进程,传统银行的客户被分流,业务场景被占领,在互联网金融数据驱动运营的竞争中传统银行面临现实的威胁。 相似文献
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大数据时代已经来临,数据已渗透到每一个行业、每一个业务职能领域,成为相关组织最重要的资产。与此同时,大数据、人工智能被各企业抢滩登陆,产业格局正在发生巨变,互联网巨头对金融服务的冲击日益显现。面对当今之变局,在银行的风险管理中,如何利用金融科技迎接挑战? 相似文献
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目前,据初步估计,银行与金融科技平台合作的“联合贷款”已经超万亿元规模,联合贷款中合作银行能否实现独立风控、自主审批,是否会衍生新的影子银行风险,以及金融消费者权益保护能否得到落实,已经成为备受社会各界关注的焦点问题。 相似文献
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货币政策支持实体经济高质量发展的关键在于疏通货币政策传导机制,引导流动性进入重点领域和薄弱环节,因此货币资金的配置效率至关重要。本文基于交互效应面板分位数回归,测度货币政策对实体企业流动性的异质性效应。研究发现:在样本期内,实体经济流动性配置陷入了资金越充裕的企业越易于获得融资,越易于获得融资的企业资金越充裕的窘境。这种流动性配置的“马太效应”具体表现为,货币政策对尾部企业的支持力度不及头部企业的一半;虚拟经济对尾部企业的“分流效应”高达头部企业的3倍,从而强化了流动性配置的失衡。因此,当前密集出台的一系列普惠政策有助于提升流动性配置效率,进一步完善调控模式的关键在于健全现代化金融体系,增强货币政策的靶向性和针对性。 相似文献
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本文基于2007年至2019年我国14家上市银行的股票收益率,构建偏态t-分布动态因子Copula模型,利用时变荷载因子刻画单家银行与整个系统的相关性,计算联合风险概率作为系统性风险整体水平的度量,基于关联性视角提出了新的单家机构系统脆弱性和系统重要性度量指标——系统脆弱性程度和系统重要性程度。该方法充分考虑了银行个体差异性和系统的内在关联性以及收益率的厚尾性和非对称性,从而能够捕捉到更多的信息且兼具时效性。研究表明:银行机构在风险聚集时期相关程度更大,联合风险概率能够准确识别出系统性风险事件且在我国推行宏观审慎评估体系以后有明显降低;整体而言,大型商业银行系统重要性水平最高,同时风险抗压能力也最强;本文使用的度量方法降低了数据获取成本且更具时效性,有助于为宏观审慎差异化监管工作提供借鉴和参考。 相似文献