我国银行监管法制存在的问题及解决对策

我国银行监管法制经过多年验证,存在许多问题。加入世贸组织给我国银行监管法制提出了更高的要求,完善银行监管法制是银监会的首要任务。我国现有银行监管法制应重视规范立法和系统立法,立足国情借鉴外国经验,健全银行监管法制体系,改善监管方法,提高监管人员的业务素质,完善具体监管制度,使之符合新形势的发展。     

改善商业银行内部控制的措施

1、建立完善的法人治理结构的银行组织架构。首先，通过产权改革、股份制改造，建立和完善股东代表大会、董事会、监事会，使各项权力得以合理配置；通过建立制衡与问责机制，改变我国国有商业银行治理结构中仍存在的所有权单一及虚置、组织结构行政性、激励机制不健全、内部人控制所引发的道德风险等一系列问题，达到分权制衡和对经营者多层控制约束的目的。其次，强化一     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

基层央行会计监管存在的问题及对策

本文就基层央行会计监管工作中存在的问题进行分析,对如何强化央行会计监管提出了见解,以求通过监管,更好地维护中央银行的形象,履行中央银行的各项职能。     

金融之“混业”导向

金融分业、混业既涉及经营层面又涉及到监管层面,就经营层面来讲,即金融分业经营与金融混业经营;就监管层面来讲,即分业监管与统一监管。一般对金融分业经营与混业经营存在着两种认识,从狭义来讲,金融分业经营即银行机构局限在银行业务范围内经     

金融监管中的激励冲突与调整

对于金融监管失灵的原因存在着多种解释.本文的研究表明,当前金融监管安排在信息不对称条件下出现的多层激励冲突是形成监管失灵的主要原因,而不仅仅是金融机构的道德风险或者监管当局的宽容及决策失误所造成的.因而纠正监管失灵的关键是通过监管的透明度建设及相应的制度安排,解决金融监管中多层委托代理中的激励冲突问题,形成金融监管的激励相容机制.     

地区综合实力的ANN分析

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有自学习和自适应等一系列优点，因而用它来评价地区综合实力是可行的。针对地区综合实力评价问题，建立了基于神经网络的评价系统，给出了应用实例。     

建立和完善我国市场监管体制的思考与对策

我国在市场监督管理方面存在部门较多、职能交叉、政出多门、效率不高等方面问题,这些问题与我国法制不够健全、经济管理体制不够完善有关,在监管职能的划分、机构的设置以及人员配备上不够规范有关。为此,我们提出要建立和完善市场监督的法律体系、高效、权威、统一的监管体制,采取相应措施,保证我国市场经济健康有序的发展。     

人工神经网络在企业风险评估中的应用

将神经网络理论应用于企业风险评估中，讨论了网络结构的设计、学习算法等问题；计算实例表明，应用神经网络评估企业风险具有方便、真实、可靠的特点。     

基础设施商业化与政府监管

基础设施商业化与政府监管是一个最新的领域。传统经济学认为,由于其外部性,基础设施项目的投资极其巨大,商业很难进入这个领域,基本都是由政府进行投资、经营及补贴。九十年代以后,这个神话逐渐被打破,在很多国家出现了所谓的“基础设施商业化”,也有国家称之为“民营化”或者“私有化”。其中英国的情况比较典型,做法最彻底,它把很多基础设施(包括电力、石油,城市的公用事业等)都私有化,甚至把监狱也私有化,允许私人参与监狱的管理。这样就面临一个具有挑战性的问题:如果它被商业化经营,会出现什么样的情况,应该怎么办?政府在这一过程中起到的作用是什么?也就是政府监管问题,“监管经济学”由此产生。