搞明白银行业务001--存款准备金比率

本文详细解释了银行存款准备金比率的概念及其在金融系统中的作用。包括定义、例子、政策意义及不同国家的具体实施情况。

【起因】一直对银行监管方面的一些名词似懂非懂,为了更好的了解这些业务和要求,还是花时间整理并理解一下相关的常见名词

【主要参考-维基百科】http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%87%86%E5%A4%87%E9%87%91%E6%AF%94%E4%BE%8B


银行存款准备金比率(Reserve requirement,也译作存款准备金比率、现金准备比例、准备金比例、准备金要求、存款准备率),指商业银行的初级存款中不能用于放贷的部分的比例。

为保障存款人的利益,银行机构不能将吸纳的存款全部用于发放贷款,必须保留一定的资金,缴存在中央银行,以备客户提款的需要和保持足够资金作清算,这部分的存款就叫做存款准备金。而存款准备金与存款总额的比例,就是银行存款准备金比率。


【例子】
银行存款准备金比率是银行会计账目,资产负债表内的一个项目,其高低变化,将直接影响该银行放款的能力。比如说,如果中央银行要求准备金率是20%,该银行可以把余下80%银行存款拿来放款。如果央行突然把存款准备金率提高至60%,银行则只余40%可向外放款。在这情况下,银行为保障利润,可能要提高放款利率,或者减低给存款客户的利息,反之亦然。


【作用】
存款准备金制度有利于保证金融机构对客户的正常支付,比如说预防【挤提】。


【货币政策上的作用】
随着金融制度的发展,存款准备金逐步演变为重要的货币政策工具。中央银行通过调整存款准备金率,可直接影响金融机构的信贷扩张能力,从而达至宏观调控的目的。比如说,当中央银行降低存款准备金率时,金融机构可用于贷款的资金增加,社会的贷款总量和货币供应量也相应增加;反之,通过提高存款准备金率,可减少金融机构的可贷金额,从而减少市场货币供应量,社会的贷款总量和货币供应量亦会相应减少。
以中国大陆为例,自2010年2月25日起,按其存款准备金比例指标,商业银行大型金融机构在央行存款准备金存款与各项存款之比不得低于16.5%,中小金融机构为13.50%。
[2011年12月5日起](大型金融机构)21.0(中小金融机构)17.5


【各国的准备金比例】
银行存款准备金比率由各国中央银行规定:

国家/地区 法定
准备金
比例 %
澳大利亚
加拿大
墨西哥
瑞典
英国
欧元区2.00
瑞士2.50
拉脱维亚3.00
智利4.50
中国大陆(大型金融机构)21.0(中小金融机构)17.5[2011年12月5日起]
保加利亚8.00
布隆迪8.50
匈牙利8.75
加纳9.00
美国10.00
赞比亚17.50
香港18.00
克罗地亚19.00
塔吉克斯坦20.00
苏里南35.00
约旦80.00
台湾根据各种存款分别订定不同的存款准备率

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值