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关键词： 商业银行数字化   杠杆操纵   融资约束   内部控制   会计信息  

摘要： 数字技术的发展和应用正在重塑金融行业的业务与服务模式,数字化已经成为商业银行新的发展战略。基于中国246家商业银行及2567家A股上市公司2013—2022年数据,探究了商业银行是否可以通过数字化来降低企业杠杆操纵行为,并深入分析其作用机制。研究发现,商业银行数字化能够显著抑制企业的杠杆操纵行为,其中管理数字化对企业杠杆操纵的抑制作用更强。提高企业长期贷款水平、降低融资成本、提高内部治理水平、减少银行对企业会计信息依赖是商业银行数字化影响企业杠杆操纵行为的主要机制。进一步分析表明,该抑制作用在资本市场融资能力强、成长性高及中小企业中更为明显。通过对商业银行数字化微观纠偏功能的研究,不仅从新视角揭示商业银行数字化对企业杠杆操纵行为的影响路径,也为进一步挖掘商业银行数字化意义提供新证据。

关键词： 英格兰银行   金融监督管理   人民银行   特朗普   资产监管   财政大臣   里夫斯   巴塞尔  

摘要： 从低利率环境到巴塞尔新规,从加密资产监管到平衡防风险与稳增长,中英监管机构“互通笔记”。在特朗普就任美国总统后的复杂政经形势下,中英高层互动频密。2025年1月,英国财政大臣蕾切尔·里夫斯(Rachel Reeves)访华,与国务院副总理何立峰重启中英经济财金对话;2月10日至12日,英格兰银行(英国央行)副行长兼审慎监管局(PRA)局长萨姆·伍兹(Sam Woods)到访中国,与国家金融监督管理总局局长李云泽、人民银行副行长宣昌能等监管高层会面,交流议题囊括中英经济财金对话后续落实、加强中英金融监管合作等。

关键词： 量价关系   利率期货   价格塑性   实证检验  

摘要： 为探究利率期货价格波动规律,以量价关系为基础,运用自回归模型,构建利率期货价格塑性模型,用2022年9月16日至2023年2月23日的五年期国债期货TF2306历史交易数据,对利率期货价格塑性模型进行检验和实证分析。检验结果发现:(1)利率期货价格塑性基本模型拟合优度较低,对利率期货价格塑性波动特征表现一般;(2)改进后的基于一阶自回归利率期货价格塑性模型和分布滞后利率期货价格塑性模型,其塑性系数α>0,其他解释变量也能通过经济意义检验和统计检验,具有良好的拟合性,结果较为理想,说明利率期货价格具有塑性属性;(3)利率期货价格波动的塑性特征符合中国利率期货市场价格变动的一般规律,用塑性模型描述利率期货价格波动规律比较科学、合理。

关键词： 长短期记忆网络(LSTM)   股价预测   时间序列分析   平安银行   深度学习  

摘要： 本文探讨了应用长短期记忆网络(LSTM)模型在平安银行股价波动特征分析及预测中的可行性。随着金融市场复杂性和动态性的增加,传统时间序列预测方法面临诸多挑战。LSTM作为一种深度学习方法,因其在处理长时间依赖关系方面的优势,成为股票价格预测研究中的重要工具。首先,本文对平安银行的历史股价数据进行了分析,提取了趋势、季节性和随机波动等时间序列特征。基于这些特征,设计并构建了LSTM模型,并通过训练集和测试集对模型进行验证和评估。实验结果表明,LSTM模型在平安银行股价预测中具有较高的准确性和稳健性。与传统的ARIMA模型和简单神经网络相比,LSTM模型能更有效地捕捉股价的非线性动态特征,显著提高了预测精度。同时,通过对模型输出的可视化分析,进一步验证了LSTM在时间序列预测中的优势。本文的研究为基于LSTM的股价预测提供了新的方法,具有重要的理论意义和实用价值。未来研究可以进一步优化模型结构,结合更多外部因素,如宏观经济指标和行业信息,以提升预测性能和应用范围。This paper discusses the feasibility of using the Long Short-Term Memory Network (LSTM) model in the analysis and prediction of the stock price fluctuation characteristics of Ping An Bank. As the complexity and dynamics of financial markets increase, traditional time series forecasting methods face many challenges. As a deep learning method, LSTM has become an important tool in stock price prediction research due to its advantages in dealing with long-term dependencies. Firstly, this paper analyzes the historical stock price data of Ping An Bank, and extracts the time series characteristics such as trend, seasonality, and random fluctuations. Based on these characteristics, the LSTM model was designed and constructed, and the model was verified and evaluated by the training set and the test set. Experimental results show that the LSTM model has high accuracy and robustness in the stock price prediction of Ping An Bank. Compared with the traditional ARIMA model and simple neural network, the LSTM model can more effectively capture the nonlinear dynamic characteristics of stock prices, and significantly improve the prediction accuracy. At the same time, through the visual analysis of the model output, the advantages of LSTM in time series prediction are further verified. The research in this paper provides a new method for stock price prediction based on LSTM, which has important theoretical significance and practical value. Future research can further optimize the model structure and combine more external factors, such as macroeconomic indi

关键词： 货币政策   银行风险承担渠道   流动性监管   净稳定资金比例  

摘要： 文章选取2012—2023年我国42家上市商业银行的面板数据,首先采用系统广义矩估计法(System?GMM)检验我国是否存在货币政策银行风险承担渠道。之后进一步分析不同的货币政策工具对该渠道的影响是否相同。其次,引入净稳定资金比例指标,衡量我国金管局对流动性监管的松紧程度,从而研究流动性监管对该渠道的影响效果。根据金管局2023年公告的评估结果将我国商业银行具体分为系统重要性银行和非系统重要性银行分别进行实证,研究流动性监管是否对不同类型银行的风险承担产生不同影响。结果发现,我国存在货币政策银行风险承担渠道。渠道具体表现为央行持续实施宽松货币政策能够改善银行对待风险的态度,改变自身的经营策略,从而提高银行的风险承担水平。流动性监管可以削弱货币政策对银行风险承担的负向影响。此外,流动性监管对非系统重要性银行的影响效果更好。

关键词： PDCA循环理论   国有银行   社会责任审计   质量优化  

摘要： 中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《党政主要领导干部和国有企事业单位主要领导人员经济责任审计规定》明确规定,领导干部“直接违反有关党内法规、法律法规、政策规定的”,应承担直接责任。本文以我国国有银行为研究对象,探讨如何通过应用PDCA循环理论来优化社会责任审计质量。首先介绍PDCA循环理论的基本概念及其在社会审计领域的应用,分析我国国有银行社会责任审计的现状及存在的问题。其次提出基于PDCA循环理论的国有银行社会责任审计质量优化路径。

关键词： 供应链   期货   基差定价   风险管理  

摘要： 本文尝试分析化工品供应链参与者的决策行为,来论述如何将期货工具通过基差定价有效地嵌入供应链金融中,提出一种涉及成本管理、库存管理、风险控制等方面的供应链综合性解决方案模型。

关键词： 银行碳风险   贷款风险   贷款规模   贷款集中度   碳排放政策  

摘要： 绿色低碳发展战略为商业银行的风险管理特别是碳风险管理带来更多机会与挑战.本文运用2012–2021年240家商业银行数据,构建了一种银行碳风险测度指标体系,实证分析银行碳风险对其贷款风险的影响,从高碳行业贷款规模和贷款集中度视角考察其作用机制,并提出对策建议.研究结果显示:银行碳风险增加会显著提高银行贷款风险;制造业和建筑业等行业贷款规模扩大或贷款集中度增大,会加剧银行碳风险聚集,进而加大银行贷款风险;地方性商业银行的绿色信贷实践能有效缓解其碳风险;碳排放政策将对银行碳风险产生影响,当低碳试点城市政策和碳交易试点政策叠加时,能有效减缓地方性商业银行碳风险对其贷款风险的影响.本文为新形势下银行碳风险管理提供了政策参考.

关键词： 企业资本   金融市场   资产配置   风险管理   风险偏好  

摘要： 在复杂多变的金融市场环境下,企业资本的资产配置与风险管理至关重要。本研究基于资产配置和风险管理理论,剖析金融市场环境及各类资产特点与相关性。通过构建基于风险偏好的资产配置策略,实施多元化投资及动态调整机制,以实现资产的合理配置。同时,运用科学的风险识别与评估方法,选择合适的风险应对策略,搭建完善的风险管理体系。本文旨在帮助企业优化资本运作,提升风险抵御能力,实现资本的保值增值。研究成果对企业在金融市场中制定科学的资产配置和风险管理策略具有重要指导意义,也为相关领域的理论与实践发展提供参考。

关键词： 金融机构   中央银行   金融风险   绿色金融   财务信息披露   转型风险   责任风险   传导机制  

摘要： 随着经济社会的发展和自然环境的变迁,应对生物多样性风险的重要性日益突出,金融机构应予以重视生物多样性风险会对实体经济产生影响,进而也会影响到金融机构,形成金融风险。中央银行与监管机构绿色金融网络(NGFS)和自然相关财务信息披露工作组(TNFD)的研究解释了生物多样性风险的传导机制,包括物理风险和转型风险两大类别。经济合作与发展组织(OECD)从金融风险的视角进一步将生物多样性风险分为三类,即物理风险、转型风险和责任风险。