全球经常账户均衡决定、可持续性与失衡调整——文献评述与展望

全球外部经济失衡呈现越来越严重的态势,关于全球经常账户均衡决定、可持续性与失衡调整的研究成果也有了快速发展。传统的局部均衡分析方法主要集中在收入、相对价格、支出、结构等方面,而跨期方法与叠代模型的引入使研究有了更合理的分析框架。对经常账户均衡决定因素的挖掘深入到了财政收支、储蓄和投资、生产率冲击、实际汇率、金融制度发展、经济增长与收入变动、人口结构变迁以及由此组成的综合因素。但外部失衡的理论框架解释现实的能力仍不够强,政治思维的进入将使问题复杂化。失衡调整偏重经常账户逆差调整也不适应当前的情况。未来研究中,放松一个小国开放经济的假设,更多地引入不确定性,以及经常账户逆转的临界点、预警指标及逆转的冲击效应将会被高度重视。     

金融证券化与金融顺周期性

从金融发展的路径来看,经济货币化发展到一定阶段,便是金融证券化的蓬勃发展。在传统的金融体系中,银行信贷也是顺周期的,而金融证券化的蓬勃发展,则进一步放大了这种顺周期性。一方面,金融资产尤其是证券类金融资产总量的不断增加,使得金融市场的运行状况对于整个金融、经济运行起着越来越大的作用。另一方面,金融证券化的发展,对金融资产风险管理、金融体系流动性状况产生了重大影响,这些影响进一步促进了金融体系的顺周期性。因此,我们要将流动性管理的总量调节与健全宏观审慎政策框架结合起来,达到防范顺周期系统性风险积累的作用。     

上市公司违规处罚与审计师更换——基于“一会两所”处罚案例的分析

本文以2002-2009年被中国证券监督委员会及上海和深圳证券交易所处罚且违规行为与审计师相关的上市公司为样本,研究上市公司被处罚后审计师更换的选择行为以及更换审计师对避免再次处罚的效果。结果表明,相对于未受处罚的公司,被处罚公司更倾向于更换审计师;相对于上一年被出具非标审计意见的被处罚公司,上一年被出具标准审计意见的被处罚公司更倾向于更换审计师;上一年被出具标准审计意见的被处罚公司,更换审计师的行为能够有效抑制再次被处罚事件的发生。     

我国信贷政策导向效果评估的实践和思考

制定和实施宏观信贷指导政策是中国人民银行的主要职责之一。在金融调控以间接方式为主的情况下,人民银行进行制度创新,探索建立了信贷政策导向效果评估制度,并在地区层面和全国层面开展了实践。在"十二五"时期,为加大对实体经济的支持,促进经济发展方式转变和经济结构战略性调整,加大对经济薄弱环节和区域协调发展的支持、保障和改善民生,推动和谐社会建设,需要信贷政策发挥更加重要的作用。信贷政策导向效果评估制度是一项长期性制度建设工作,要不断总结经验,完善评估体系。     

基层央行信息技术审计存在问题及建议

本文主要通过调查指出了基层人行信息技术审计工作中存在重视不够、范围狭窄、手段落后、难度较大和人才缺乏等问题,并针对存在的问题提出了全面提高对信息技术审计的认识、搞好部门协作配合、丰富审计手段和技术、选择合理的审计方式和加强内审人员培训等相关建议。     

中国银行业资本补充工具的创新及其应用

本文基于巴塞尔III中资本的重新定义和要求,围绕着中国银行业目前资本工具缺乏的现状,在总结归纳了国际资本创新工具的经验基础上,从中国银行业面临的实际监管环境和市场环境出发,分别从监管者和商业银行自身的角度分析阐述了拓展资本补充工具的路径和要点。     

系统金融理论:未来金融理论研究范式的演化方向——兼现代金融理论、行为金融理论、系统金融理论比较

金融理论的研究范式随着相关科学的发展而不断革新。系统科学能够全面有效解决非线性、复杂性、动态性问题,20世纪80年代系统科学理论逐步应用于金融研究中。为发展金融理论、指导金融实践,有必要构建完善的系统科学范式下的金融理论体系。系统金融理论采用非线性、复杂性和系统动力学的方法,能够更加准确地揭示金融系统的演化规律,因而较现代金融理论和行为金融理论更加接近于实际情况,是金融理论研究范式未来的发展方向。     

关联交易还是信息优势?——基于国内证券投资基金重仓股的分析

由于国内证券投资基金制度上的特殊性,与许多上市公司拥有同一大股东,这一"金字塔"结构造成证券基金可能同时存在利益输送式的关联性投资或信息优势导致的获利性投资。本文通过对2005年至2010年所有基金公司季度重仓股持股数据的研究发现基金公司对其重仓股的交易的确存在着关联交易或信息优势的可能性。基金公司倾向于超买非关联性股票,这些股票在下一季度的收益与超买行为显著正相关,这表明基金公司可能拥有信息优势。对于关联性股票,基金公司则倾向于超卖,但下季股票收益与超卖行为并不显著相关,这可能是关联交易与信息优势两种可能性共同作用的结果。总体上看,国内基金的投资行为更多地由于信息优势所致。     

基于Binary-SADT的可疑金融交易识别方法

针对目前使用静态数据挖掘技术识别可疑金融交易所面临的监测时效性低、数据覆盖面不全的问题,通过分析可疑金融交易的特征,本文提出了基于流数据分类挖掘的可疑金融交易识别算法,即Binary-SADT算法。SADT算法能够动态解决数据流挖掘中的概念漂移,Binary-SADT在SADT的基础上利用二叉排序树处理金融交易数据流中的连续属性,构建并及时更新识别可疑金融交易的分类模型。理论分析和实验结果表明该算法所构建的分类模型符合业内专家总结的可疑金融交易特征,验证了该算法的可行性和有效性。     

风险条件下商业银行高管的激励机制

商业银行高管与股东之间存在着委托-代理关系。由于信息不对称,银行高管和股东对于风险水平的估计存在差异,而风险估计直接影响着银行高管的努力水平和激励水平。本文基于双方的风险估计,构建了风险条件下银行高管的委托-代理模型。并依据模型的结果,对风险条件下银行高管的薪酬激励机制进行分析,并提出了优化商业银行高管激励机制的措施。