居民杠杆率的发展风险、国际比较与治理路径

当前,我国居民杠杆率快速上涨,并呈现出与国际趋势背离、风险不对称、居民储蓄率下降、债务过度扩张等风险特征.从居民杠杆率的发展肇因看,可归于中长期消费贷款领域的货币政策宽松促使房地产贷款过热,以及短期消费贷款领域的金融科技驱动消费金融机构的野蛮生长.通过采用法律金融学理论,重点分析不同法系下居民杠杆率的发展演进,充分借鉴海洋法系(以美国为代表)与大陆法系(以日本为代表)的居民杠杆率高企的风险治理经验,结合我国居民部门的风险境况,提出我国防范居民杠杆率高企的风险治理路径.     

后发区域跨越发展系统性融资的实践路径与政策框架——以云南省为例

文章以云南跨越发展的固定资产投资为例,预测"十三五"期间云南固定资产投资的资金需求和资金供给,进而估算资金总缺口,结果表明传统融资方式无法满足跨越发展融资需求,需要进行系统性融资规划。因此,应构建融资主体规范化、融资项目分类化、融资条件市场化、融资工具创新化"四位一体"的系统性融资解决方案。     

P2P融资平台下庞氏骗局的风险与防范

随着互联网金融的快速发展,P2P平台应运而生。在促进中小微企业发展和推进普惠金融落实等方面起到积极作用,但庞氏骗局等金融诈骗事件也借势出现。本文结合"e租宝""钱宝网"等典型互联网平台案例,对P2P平台下庞氏骗局发展历程和风险来源深入分析。基于此对政府、P2P平台和投资者三方提出建议,旨在使P2P融资平台充分发挥其积极作用,减少庞氏骗局等恶性事件的发生。助力国家金融和社会稳定,不断完善国家法律法规和征信体系,维护互联网金融市场的可持续发展。     

商业银行智能化审批

习近平总书记指出,防范化解金融风险,特别是防止发生系统性金融风险,是金融工作的根本性任务。当前,大数据应用推动银行信贷审批从人工走向智能,一方面,有助于银行风控触角从表层延伸至内涵,深入挖掘信息价值和判断实质风险,另一方面,有助于商业银行风控逻辑从单环节延展至全流程,在客户准入、贷中审核、贷后监测等各节点形成数据链路。     

央行间货币互换比较

2020年初新冠疫情在全球范围内突然暴发,导致国际金融市场剧烈动荡。以美联储为首的全球主要中央银行为维护金融市场稳定和强化投资者信心,自2020年3月中旬以来出台一系列市场干预措施,避免恐慌情绪蔓延演化成系统性金融风险。在美联储密集推出的政策中,与其他多个中央银行的货币互换格外引人注目,其标志着美联储将自身的政策干预范围由国内拓展到全球金融市场。在3月27日举行的G20全球领袖特别会议上,扩大中央银行间货币互换使用作为一项稳定国际金融市场的政策,被写人会后的领袖共同声明。     

基于动态因子Copula模型的我国银行系统性风险度量

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。