中国人民银行个人信用报告临柜查询量趋势分析

随着信用信息使用的日益广泛,人民银行分支行个人信用报告临柜查询量呈爆发式增长。为制定有效的分流政策、缓解临柜查询压力,必须首先精准把握查询量的变化规律。以2010年来的全国临柜月查询量为基础,重点对月查询量的增长性趋势、季节性趋势和随机变化成分进行分析。分析得出的规律符合实际数据,可以作为人民银行分支行查询量监控和预测的依据。

我国商业银行对科技型企业认定与信用评估模式研究

厘清我国开展科技信贷业务的实践模式,有助于提高商业银行精准识别与服务科技型企业的能力,高效率支持科技企业创新发展。通过梳理和分析商业银行对科技型企业认定与信用评价的三类模式,正确把握以政府认定名录和垂直细分行业为界的传统拓客模式、借助企业创新积分制和科技金融综合服务平台的新型政策工具以及数据驱动的信用评价方法的创新实践与经营特点;针对金融机构对科技型企业认定与信用评价标准不统一、技术能力与信用评估困难、科技金融服务能力整体较弱等问题,建议建立完善科技信用体系,加强技术与公共信用信息归集共享,推进科技信用评价指标体系与模型标准化建设,提高征信机构与金融机构科技信用评估能力,促进评估结果广泛应用。

基于互联网的小微金融机构征信服务平台建设研究

基于互联网的小微金融机构征信服务平台简化了小微金融机构信用信息报送方式,提供了基于互联网信用报告查询渠道,符合小微金融机构的实际需求。今后应增强面向小微金融机构的增值云服务功能,全方位支持小微金融机构信贷业务中的绩效管理、风险管理、客户关系管理,引导小微金融机构改进管理方式,提高管理水平,向现代金融企业经营模式转变。

关于央行征信数据仓库系统建设的探讨

开展数据仓库系统建设研究是实现信用数据互联互通的有效手段。目前业内主流的数据仓库物理实现方式包括:事务型数据库、并行数据库、数据仓库一体机和大数据仓库。以中国人民银行征信中心的实际业务需求为基础,参照央行征信数据仓库选型标准,对征信数据仓库系统的实现架构和架构中的各部分功能进行了初步设计。

基于神经网络模型的商业银行信贷风险研究

通过VAR模型选择GDP增长率、通货膨胀率、广义货币发行量增长率等变量的一阶滞后项与二阶滞后项作为输入变量,分别建立BP神经网络与GRNN模型对商业银行不良贷款率进行拟合与预测验证,并对两种神经网络模型的拟合效果与验证结果进行比较。研究表明,GRNN神经网络的拟合精度较高但预测精度较低,而BP神经网络拟合精度较低但预测精度较高。此外,随着验证期限的延长,两种模型的预测精度均下降。BP神经网络预测2015年第四季度不良率仍将小幅上升。

金融集团征信数据服务架构探讨

探讨在金融集团内建立征信数据服务平台的模式,重点介绍服务模式的架构、技术实现和信用数据分类。征信数据服务平台有助于拓展客户身份识别、客户价值评价、欺诈防范、风险管理等集团内的多个业务领域,同时也可以作为行业内交流和监管报送的平台,最后简介相应的配套制度建设。

面向央行征信大数据分析的全流程协作范式研究

随着信息通信技术的发展,计算处理能力和速度不再是制约大数据分析占领制高点的关键。决定大数据分析成效的,更多地在于组织的"软实力",特别是科学的数据分析范式。结合央行金融信用信息数据库的特点,提出了两类全流程协作分析范式——项目型和日常型,为发挥征信大数据潜在价值,更好地服务微观信息需求和支持宏观经济金融决策奠定基础。

“小微实体”融资与征信研究综述

从企业在社会经济活动中的特点和地位看,可以将小型企业、微型企业、个体工商户、农户归为一类,统称为"小微实体"。针对"小微实体"的发展、融资及征信现状,应当借助互联网、移动互联网、计算机和现代通信等新技术建立小微征信服务互联网平台,处理"小微实体"信用信息的报送、维护、加工、异议处理、产品展示等征信业务。

基于征信系统数据的金融风险预警体系构建研究

征信系统是我国重要的金融基础设施之一,在防范金融风险等方面发挥着至关重要的作用。基于征信系统信贷数据,能够开展宏观压力测试,构建预警领先指数,有利于实时监测我国信贷市场的信用风险,助力宏观审慎监管;基于征信系统查询数据,能够从不同维度构建金融风险监测指标,有助于增强监测的整体有效性。构建基于征信系统数据的金融风险预警体系,一要基于征信系统数据构建多维信用风险监测体系,二要不断丰富能够监测和预警金融风险的指标体系,三要不断强化相应的监管科技应用实践,四要继续加大推进金融统计标准化力度。

股指期货基差的非线性特征和均值回复机制研究

只有当股指期货与现货之间的基差足够大到能够补偿交易成本时,指数套利者才会进入市场进行套利.利用三阶段门限自回归模型研究了我国股指期货市场的非线性特征及均值回复机制,并给出了有别于传统持有成本模型的无套利区间.实证结果表明:该模型刻画了股指期货市场的非线性均值回复特征;由模型识别出的门限值反映出我国反向套利成本过高的事实.

小微企业信用评级指标体系构建研究

小微企业在扩大就业、促进国民经济发展方面起到了重要作用,然而其在获取信贷资金方面却一直处于弱势地位,成了其生存与发展的瓶颈。构建小微企业特有的信用评级指标体系对于降低交易成本与信息不对称,帮助金融机构控制风险,缓解小微企业融资难等问题具有重要意义。从七个方面共19项评价指标为小微企业构建了一套科学、简明、实用的信用评价指标体系,并结合河南省X市的小微企业样本数据进行实证分析,以期对中小企业信用状况进行合理的评价。

央行个人信用信息服务平台身份验证方式探讨

2013年央行推出的个人信用信息服务平台,方便了公众及时了解个人信用信息,但目前平台提供的身份验证方式受众面窄,通过率较低,难以满足广大公众需求。探讨优化现有的身份验证方式,增加新的身份验证途径,同时在平台中引入用户"安全等级"设置,将验证方式的可靠性与可获取的信用产品关联起来,可以帮助平台在改进易用性的同时保证信用信息安全。

农户信用评价指标体系构建——基于河南省X市农村信用社的实证研究

以河南省X市农村信用社农户小额贷款的实践为例,建立了因地制宜的农户信用评价指标,并通过Logistic回归方法进行实证研究,为农户信用评价提供一套科学可行的指标体系,旨在缓解农户贷款难问题,同时也能有效地提高农村信用社的风险控制管理,更好地促进当地农户小额贷款业务的发展,带动当地经济的增长。

利率市场化背景下河南中小商业银行战略转型研究

利率市场化有利于优化资源配置,将资金的定价权交由市场,激发金融机构的创新能力。利率市场化为国内金融市场带来了发展机遇,同时也对中小商业银行业提出了挑战。通过对河南省中小商业银行尤其是区域性商业银行在利率市场化背景下的发展瓶颈进行分析,并为其今后的战略转型提出建议。

家庭收入波动、杠杆率与消费支出——基于中国家庭金融调查的微观证据

本文利用2011-2017年中国家庭金融调查数据(CHFS),基于家庭债务风险视角,探讨家庭收入波动、杠杆率与消费支出三者的互动关系。研究结果表明:第一,家庭收入波动加剧会导致杠杆率上升,特别是中等财富家庭、中年家庭和持有一套房产家庭的杠杆率对收入波动更为敏感。第二,收入波动加剧使得家庭收入对消费的影响显著降低,尤其对于高债务风险家庭、低财富家庭和中年家庭更加显著,反映了家庭消费平滑行为。第三,家庭杠杆率与消费支出密切相关,随着杠杆率的上升,高负债家庭的消费将更多地受到收入波动加剧的负向影响,而以消费为目的借贷家庭的消费水平会进一步上升。上述结论的政策启示:一是要引导家庭正确认识金融风险,合理地进行投资和消费,同时通过保险的方式规避意外风险;二是要保证居民收入稳步增长,加大社会保障力度,减少收入波动给家庭财务稳健性带来的危害。

中美贸易摩擦、销售策略和公司业绩——来自中国上市公司的微观证据

文章以中国制造业上市公司为研究对象,从微观视角探究中美贸易摩擦对企业经营的影响。结果显示,相比于以内销为主的制造业公司,中美贸易摩擦发生后,美国地区营收占比较高的制造业公司的经营业绩没有发生显著性变化。进一步的研究发现,积极的销售策略调整缓释了中美贸易摩擦的短期负面冲击,一方面,美国地区营收占比较高的公司进行出口转内销的策略调整;另一方面,美国地区营收占比较高的公司增加其产品在其他国家的销售力度。据此,文章提出继续深入推动供给侧结构性改革,坚持扩大内需战略,畅通国内大循环,更好支持受中美贸易摩擦影响的公司出口转内销;通过精准的金融、贸易支持政策降低受中美贸易摩擦影响的公司的生产、融资等综合成本,支持其增加向其他国家的出口,降低美国关税政策的负面影响。

货币政策指数及对经济周期的影响

本文选择利率、存款准备金率、货币供应量等指标,尝试性提出并计算货币政策指数,并以该指数的变动代表我国货币政策调控方向,论证了我国货币政策调控具有周期性特征。在此基础上,分析我国货币政策指数变动,即货币政策周期与经济周期之间的关系,初步验证了货币政策指数的有效性。结果表明:各货币政策工具作用形成的货币政策指数与货币政策目标基本一致。

个人消费贷款敏感性系数研究

基于扩展的C-M理论模型,建立以消费信贷敏感性系数为状态变量的状态空间模型,研究消费信贷对居民消费支出的动态影响。研究表明,自2003年1季度以来,我国个人消费信贷敏感性系数不断提高,至2015年1季度,消费信贷敏感性系数已达0.067。与可支配收入比较,消费信贷对消费支出的影响仍偏低,而且消费信贷对消费支出的影响易受到货币政策的冲击且货币政策的冲击具有非对称效应。应通过完善立法、稳定消费信贷发展预期,强化监管、防范消费信贷风险,加强信用基础设施建设等措施,促进我国个人消费信贷业务的健康发展。

中国金融韧性测度与时空演变分析

新冠疫情对全球经济的深刻影响引发了对经济韧性的广泛探讨,本文研究尚未受关注的金融韧性的定义和测度方法,并分析中国金融韧性的时空演变特征。基于2008—2020年中国省级数据,本文运用银行、股票、债券、保险和外汇5个市场,以及金融稳定、金融功能和金融发展3个维度共24个指标,构建金融韧性指数。研究发现:第一,各省市的金融韧性水平差距非常大,北京和上海的金融韧性水平远高于其他省市,自2008年金融危机后中国金融韧性整体上先发生大幅度下跌,之后呈波动上升趋势。第二,四大地区中,东部地区金融韧性处于较高水平,并且远高于其他地区;东北地区金融韧性处于中等水平;西部地区和中部地区金融韧性处于较低水平。自2008年金融危机后四大地区金融韧性都先发生大幅度下跌,之后呈波动上升趋势,但恢复时间和恢复程度各不相同。构建金融韧性度量方法,探索提高金融韧性路径,对于加快建设金融强国、推动我国金融高质量发展具有重要意义。

股指期货的价格发现机制:基于结构变点分析框架

价格发现机制与股指期货市场的运行效率相关联。依据股指期货市场存在推出阶段的客观事实,推断该市场与股指现货市场之间的关系可能存在结构性变点。实证结果显示:在变点前,由于投资者的习惯性秉持等相关联原因,股指期货表现出对股指现货的日间引导关系。但由于机构投资未充分参与等原因,股指期货市场至今未成熟。相对而言,股指现货市场更有效率,从而在变点后,股指现货表现出对期货的日间引导关系。