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关键词： 财政税收政策   有效需求不足   货币金融政策   财政政策   货币流动性   宏观调控   联结点   货币政策  

摘要： 财政税收政策和货币金融政策作为两类基本的宏观政策工具,在国家实施宏观经济治理中发挥着重要作用,彼此之间具有密切的理论联系和实践联系。当前,我国经济在整体向好的过程中,也面临着有效需求不足、预期不稳、传统政策工具效力弱化等诸多挑战。面对这些挑战,无论单独依靠财政政策,还是单独依靠货币政策都显得乏力,必须通过加强财政税收政策和货币金融政策协调配合才能有效应对。财政税收政策和货币金融政策协调配合主要有三个联结点:一是宏观调控,二是防范化解重大风险,三是财税资金管理与货币流动性管理。

关键词： 城商行   经营效率   DEA方法  

摘要： 西部地区高质量发展离不开城市商业银行这一地方金融机构的支持,文章运用静态的包含非期望产出的超效率SBM-DEA模型和动态的Malmquist指数模型,对2018~2023年西部地区31家城商行的经营效率进行实证研究。结果表明:第一,西部地区各城商行之间的综合技术效率相差较大,分化现象比较严重。第二,西部地区部分城商行因为经营管理方式的调整使其纯技术效率得到提升,但同时也因为起步晚、发展慢等原因导致其规模效率低下。第三,西部地区城商行的全要素生产率有所提升,主要归功于其技术的提升,但是技术的利用能力并不高。为此,西部城商行应该加强交流与合作,促进共同发展;各城商行应该进行适度的金融创新,提高自身的市场竞争力;同时提高对各项资源的利用效率,加强风险管理。

关键词： 地方商业银行   审计内容   小微企业   绿色金融   金融生态   信用风险   商业银行审计   金融领域  

摘要： 近年来,地方商业银行在支持地方科技创新、绿色金融、小微企业、“三农”、灾后重建等重点领域和薄弱环节有着举足轻重的作用。但近几年地方商业银行案件频发,经营风险变大,对当地金融生态造成了较大冲击,产生了严重的信用风险。因此,为保障金融领域政令畅通,促进金融服务实体经济,对地方商业银行进行审计显得尤为重要。本文结合当前工作实际,从审计的现实意义、审计内容、审计方式方法等方面谈一点浅显的认识。

关键词： 城市商业银行   核心竞争力   对策建议  

摘要： 自1995年第一家城市商业银行成立以来,我国城市商业银行经历了二十余年的发展。城市商业银行资产和负债规模增长迅速,呈现出良好的增长态势。尽管如此,相较于大型商业银行和股份制银行,城市商业银行仍存在一些不足。选取上市的城市商业银行和股份制银行相关数据构建了包含盈利性、安全性、创新性等指标的核心竞争力体系,并采用SPSS 27.0分析软件,运用因子分析法进行实证分析,根据结果提出了城市商业银行核心竞争力提升的对策建议。

关键词： 农村商业银行   绿色金融   绿色发展  

摘要： 随着生态破坏等问题日趋严重,人们的环保意识也日趋提高。在金融行业,以促进节能减排、保护生态为宗旨的绿色金融产品应运而生。农村商业银行作为我国银行业的重要组成部分,也踏入了绿色金融这一新兴领域。但是,由于我国农村商业银行发展绿色金融起步较晚,尚处于摸索阶段,还存在一些问题。要解决这些问题,需要了解我国农村商业银行绿色金融发展现状,才能提出对策。因此,研究农村商业银行绿色金融发展具有重要意义。文章以重庆农村商业银行为例,分析了其发展绿色金融的现状、问题,并提出对策。

摘要： 2024年8月9日,中国人民银行发布了《2024年第二季度中国货币政策执行报告》(以下简称《报告》). 本次《报告》回应了市场关注的货币政策走向、信贷增长情况、利率调控机制等问题,对金融支持住房租赁产业的必要性和可行性进行了分析,还提醒投资者宜审慎评估资管产品投资风险和收益.

关键词： 极端气候   商业银行   信用风险  

摘要： 加强极端气候冲击相关的金融风险研究,对于防范化解商业银行信用风险具有重要意义。本文选取2011~2022年期间中国商业银行为样本,检验各省市极端气候造成损失对商业银行信用风险的影响及作用机制。结果表明:极端气候冲击能够显著提高商业银行信用风险,各地区粮食产量及居民存款在极端气候影响银行信用风险过程中发挥了显著的传导效应;这种正向作用在东部地区更加显著,并且农村类型商业银行显著性大于城市类型商业银行。本文的研究结论为监管部门防范极端气候冲击引致的商业银行信用风险提供了借鉴。Strengthening research on financial risks related to extreme climate shocks is of great significance for preventing and resolving credit risks in commercial banks. This article selects Chinese commercial banks from 2011 to 2022 as samples, constructs extreme climate change loss indices for various provinces and cities, and tests the impact and mechanism of extreme climate on credit risk of commercial banks. The results show that extreme climate shocks can significantly increase the credit risk of commercial banks, and grain production and household deposits in various regions have played a significant transmission effect in the process of extreme climate affecting bank credit risk. This positive effect is more significant in the eastern region, and the significance of rural commercial banks is greater than that of urban commercial banks. The research conclusion of this article provides reference for regulatory authorities to prevent credit risks of commercial banks caused by extreme climate shocks.

关键词： 商业银行   数据治理   数据质量   数据安全  

摘要： 在数字化转型日渐深入,数据被视为核心资产的背景下,商业银行作为存储和使用大量数据的机构,数据对其业务发展起到的重要作用日益凸显。本文以A商业银行为例,深入开展A商业银行金融数据治理问题的管控研究,通过SWOT分析,梳理A商业银行金融数据治理的管控优势、劣势、机会、威胁,指引研究方向。通过问卷调查法,总结A商业银行金融数据治理的问题,针对数据不可知、数据不可控、数据不可取、数据不可联四大问题进行细化分析,给出数据治理的管控建议,希望为其他金融机构提供参考。

关键词： 中国股票市场   财经新闻分析   大语言模型   量化投资  

摘要： 当前,以ChatGPT(chat generative pre-trained transformer)为代表的大语言模型迅速发展,被广泛用于股市投资算法交易、风险管理等多个领域.这为金融投资者提供了新的决策工具和投资途径.本文基于BERT(bidirectional encoder representation from transformers)模型和ChatGPT构建了适用于中国股票市场的投资交易模型,实现从财经新闻文本数据以及传统金融数据中获取交易信号.对于文本数据,首先抓取每日的财经新闻将其与对应的股票代码相匹配.其次将新闻文本数据输入至训练好的FTBERT(fine-tuning BERT)模型中,得到每条新闻的情感倾向,选择积极情感的财经新闻作为正的投资交易信号.对于传统金融数据,借助ChatGPT的高级解析能力,对中国股票市场的历史数据进行深入分析.通过调整prompt读取数据,从而构造出用于股票投资的关键因子,输出每日各股票的得分.最终根据不同数据类型得到每日各股票的投资交易信号,并将其作为构建投资组合的依据,构建有效的投资策略.实证结果表明,ChatGPT能有效判断文本情感倾向,且经过微调后的大语言模型能有效助力量化投资,为投资者带来超额收益.本研究尝试将大语言模型运用于金融投资领域,展现了其在生成股票投资信号方面的潜在价值.随着技术的不断发展和市场环境的变化,这种基于人工智能的投资策略将不断演进,为投资者创造更多价值.

关键词： 金融效率   金融业高质量发展   DEA—malmquist模型  

摘要： 采用2011—2020年北京市16区的金融数据,运用DEA—malmquist模型,对北京市16个区的金融效率进行了实证检验。实证结果表明:北京市各区的金融效率是逐年提高的;各区金融效率具有明显的差异,表明北京市各区的金融发展水平处于不同的阶段;海淀区受益于金融科技的普遍推广与使用,金融效率水平最高。据此,文章建议北京市各区应根据各自实际的金融发展水平,制定适应于本区的金融发展模式,以更好地促进金融与经济的高质量发展。