新监管政策对小企业金融实现商业可持续发展的效用分析

为解决小企业贷款难问题,监管当局在原监管政策效用不明显的情况下,又出台了新监管政策,新政策从调整小企业贷款的资本充足率计算口径入手,旨在降低小企业贷款的经济资本占用额,提高小企业贷款的资本回报水平,实现小企业贷款的合理定价,激发商业银行发展小企业金融的内生动力,从根本上解决小企业金融的商业可持续发展问题。本文采用数值算例的方法对新监管政策的有关效用进行了分析,并从商业银行角度提出了相应对策建议。     

从非正规金融视角看小企业金融的发展策略

非正规金融是小企业金融的补充和替代。我国非正规金融因金融抑制而存在,因信息不对称而发展,但并未因金融管制的逐步放开而萎缩和消失,反而促成了非正规金融与小企业金融之间的竞争局面,两者之间的市场份额呈动态平衡之势。从非正规金融的视角看,小企业金融在包含交易成本和借贷利息在内的综合融资成本上并无优势,小企业金融要争取市场主动,实现持续发展,发挥小企业融资的主渠道作用,必须打破平衡,通过降低交易成本和控制借贷利率的发展策略,形成综合融资成本的比较优势。     

银行体系脆弱性的成因分析

银行体系脆弱性具有内生性,是银行业与生俱来的内生特点,其形成主要源自以下几个方面:1.低杠杆率。巴赛尔新资本协议虽然提高了商业银行资本充足率的标准,但相对于其他行业而言,银行业高负债率、低杠杆率的特点仍然突出,以较少的资本撬动较大规模的资产,既是银行业特有的行业特点,也成为导致银行体系脆弱性的重要原因。随着资本监管的逐步深入,资本已经成为商业银行经营中最稀缺的资源和银行与监管部门博弈的主要对象,各种规避资本监管的方法被商业银行冠之以业务创新纷纷出炉,监管资本套利的手段层出不穷,这又进一步推高     

全自动燃油,燃气燃烧器

我国是产煤国，现已探明的地质储量，仅次于美国和前苏联，居世界第三位。所以长期以来在能源利用方面大多以煤为主要燃料。而西方发达国家，尤其是美国、意大利、瑞典和日本等国，从七十年代开始就逐渐以油和燃气替代煤成为生活和工业用的主要热耗料。这主要和以下因素有着不可分割的关系。首先，随着物质文化生活水平的不断提高，人们的环境保护意识也日益增强。而燃煤会产生大量含有较大颗粒悬浮（灰分）的烟气，给周围带来极大的环境污染，另外，由于煤体本身的特性，在运输和储藏过程中，也会造成污染。其次，由于油和燃气便于包装存储…     

古建筑火灾特点及相应的保护技术研究

古建筑是某一地区、某一时代文化发展的标志,代表了当地特有的奇迹。它能反映文化发展的延续性,形象地说明历史的渊源和脉流。古建筑是一个国家文明的重要标志,是重要的历史文化遗产,是中华民族文明发展的历史见证,为研究历史和科学提供了实证,它具有重要的文化价值、精神价值和实用价值,同时也有着不可再生性。本文主要研究了古建筑的火灾特点及其形成的原因及相应的保护措施。     

均匀送风风道的设计计算

在工程中经常遇到一些风道要求在其若干倒孔处均匀送民或均匀吸风。下面就以如何解决均匀送风为例作一介绍：气流通过侧孔时，受到垂直于风道壁面的静压和平行于风道壁面的动压的作用，产生两个相互垂直的速度：静压速度：动压速度：p为气体密度，标准空气P＝1．204kg／m3由这两个速度合成就是空气通过侧孔的实际速度：为风道内的全压以此速度V通过倒孔的气流与风道轴线的夹角，即出流角此公式可以看出静压Pj越大，动压Pd越小，则出流角a越大，气流方向越接近于垂直风道壁面。如侧孔面积为A0，气流以速度V通过倒孔的流量为：V为侧孔流量…     

单体银行视角小企业金融脆弱性测度研究

由内生特点决定的银行体系脆弱性会阻碍市场机制的高效运行和宏观经济政策的有效传导,引发金融危机.作为银行业务的重要分支,小企业金融的脆弱性较银行体系更甚.单体银行脆弱性的测度与银行的资产收益率、不良贷款率、杠杆率和RAROC等指标相关.通过因子分析法对某银行小企业金融实际数据的分析,验证了单体银行脆弱性测度同样适用于小企业金融.据此可以找出小企业金融脆弱性的相关因素,并分析出有效应对小企业金融脆弱性的路径和策略,即保持合理的小企业金融发展速度,加快实施内部评级法,丰富小企业金融服务内涵和建立逆周期计提拔备机制.     

美国国际税收改革及其借鉴

本文对关国国际税收改革方案的有关内容作了分疏评析，并就其对中国的可资借鉴意义，提出了自己的见解。     

运用机器学习强化银行风险预警

<正>商业银行运用机器学习技术,有助于构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系,从而有效防范化解各种潜在的金融风险风险的识别、计量、监测、控制共同构成商业银行风险管理的闭环。风险预警是多种工具和处理机制的组合,是闭环管理中监测环节最主要的手段。前瞻性地发现各种风险隐患的源头,提前强身健体,做好预防,是风险管理的最高境界。在金融数字化转型过程中,商业银行运用机器学习(Machine Learning)技术,有助于构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系,从而有效防范化解各种潜在的金融风险。