银行业竞争与微观企业投融资期限错配

缓解微观企业投融资期限错配对于降低实体经济运营风险和金融系统风险具有重要意义。银行业竞争理论上可以通过缓解信贷融资约束来降低企业投融资期限错配的程度。基于手工收集的商业银行金融许可证的数据构造省级层面的银行竞争程度指标,分析并检验银行竞争对企业投融资期限错配的潜在影响、作用机理及经济后果。研究发现：（1）银行竞争程度提高有助于降低企业投融资期限错配的程度;（2）银行业竞争降低投融资期限错配的作用机理在于缓解企业融资约束;（3）银行业竞争有助于降低投融资期限错配对企业业绩的不利影响。研究结论表明,推进金融机构市场结构改革有利于改善信贷市场资源配置效率,缓解微观企业“短贷长投”困局,从而有助于降低微观企业投融资期限错配潜藏的债务违约风险对企业自身、上下游实体以及金融系统的不利影响。     

城镇化背景下中国金融监管政策选择

发展中国家金融管制政策经历了从金融抑制、金融深化到金融约束的转变。本文研究了这三种金融发展理论的理论模式及政策取向,从学理角度探讨了三种模式下城镇化实践的经验和教训,并得出“金融约束型”监管是目前我国金融支持城镇化建设的现实选择这一结论。最后,本文指出了在推动城镇化进程中,“金融约束型”监管模式对政府机构和金融机构的启示。     

农村小额信贷的经济学分析——基于金融抑制理论的视角

文章首先阐述了我国农村小额信贷取得的成效,探析了金融抑制理论视角下的农村小额信贷问题。并对农村小额信贷问题从福利经济学的角度进行了分析,最后在此基础上提出了实现小额信贷可持续发展的政策建议。     

对中国私募基金发展的思考

非正式金融(infomal finance)是由来已久、长期存在而在当今世界经济金融生活中表现得尤为突出的重要金融现象、金融活动和金融力量。近年来,各国政府对非正式金融问题日益重视。而中国作为一个处于经济转型期的发展中大国,非正式金融问题就更为突出。     

基于流量抑制及高额溢出用户识别的大数据流量经营

文章针对流量用户进行区分,对高额溢出用户与流量抑制用户分别建立识别模型,在增强用户体验的同时增大流量包的销量,达到增加用户的ARPU值及用户品牌粘度的良好效果。     

基于信息辅助块稀疏贝叶斯学习的直扩通信窄带干扰抑制

现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问题，利用NBI在频域表现出的块稀疏特性以及直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)信号的类噪声特性，提出了基于块稀疏贝叶斯学习(Block Sparse Bayesian Learning,BSBL)框架的DSSS通信NBI抑制模型。实现干扰抑制后，利用传统的CS重构算法实现DSSS信号的压缩域解调。为进一步提高算法性能，将NBI稀疏分块的块内自相关矩阵建模为单位矩阵，提出了信息辅助BSBL(Aid BSBL,ABSBL)算法，设计了基于ABSBL的DSSS通信NBI抑制算法。该算法在保持较好NBI抑制性能的条件下，提高了运算效率并且不依赖NBI的稀疏结构。仿真验证和对比分析结果表明，所提方法能够有效抑制DSSS通信中的NBI，在干扰强度相同的条件下，NBI带宽越小、压缩率越大，算法对NBI的抑制性能越好。     

2008年我国通货膨胀与经济增长的平衡点

进入2008年以来,面对受美国次贷危机影响进一步趋紧的国际经济大环境,以及步步走高的国内通货膨胀率,中国应该如何在抑制通货膨胀和保持经济平稳较快增长之间找到一个平衡点,走出一条光明的道路,已经成为当前经济学界和政府部门讨论关注的热点和宏观调控所必须面对的艰难选择。