流动性过剩问题突出

央行昨天下午突然宣布,将从2007年4月16日起上调存款类金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点。至此,商业银行存款准备金率已达到10.5%标准。这也是央行今年以来第三次上调存款准备金率,自去年六月以来的第六次上调。

  业内专家认为,本次上调存款准备金率,央行的主要目标仍然还是银行体系流动性过剩问题,旨在控制信贷扩张和投资反弹。由于这次上调并不会对股市的资金供给产生直接影响,因此难以对牛市的根本趋势产生影响。

   流动性过剩问题突出

  银行流动性过剩,通常是指银行资金充裕,信贷投放的冲动较强。央行数据显示,今年1-2月人民币贷款增加9800亿元,同比多增2636亿元。

  从国家统计局数据看,2月份全国居民消费价格总水平同比上涨2.7%,涨幅比上月上扬0.5个百分点,价格总水平已连续3个月保持在2%平台上。

  海关总署公布的数据显示,今年2月,在国际需求的强劲带动下,我国贸易顺差达到237.6亿美元,不仅远远超过市场预期,而且成为有史以来单月贸易顺差的第二高位。前两个月外贸顺差达到去年同期的3.3倍。实际上,从2004年起,正是急剧攀升的贸易顺差使得外汇占款不断增加,由此带来的流动性推动了国内信贷和投资的攀升,使得央行不得不频频打出货币政策“组合拳”。

  南方基金公司基金经理苏彦祝分析认为:“今年以来,央行已3次上调存款准备金率,一次上调存贷款利率,这种货币政策工具出台的频率为近年来罕见。其目的是为了进一步收缩银根,破解银行流动性过剩的问题。”

  央行表示,下一步将继续执行稳健的货币政策,综合运用多种工具加强银行体系流动性管理,保持流动性水平基本适度,防止货币信贷过快增长,引导金融机构优化信贷结构。存款准备金率已成常规化工具一季度刚刚结束,央行已经3次上调存款准备金率,兼有一次加息。面对如此频密的货币调控政策,业内仍然预期,央行还有出台下一步紧缩政策的空间,包括再次加息。

  业内认为,小幅频繁地上调存款准备金率,已经成为央行应对流动性的常规工具。国务院发展研究中心金融研究所副所长巴曙松表示,目前我国存款准备金率已接近世界大经济体的最高水平。

  亚洲开发银行中国区首席经济学家汤敏表示,如果数据显示经济有通货膨胀的迹象,再次加息也在考虑的范围之内。

  银河证券首席经济学家左晓蕾认为,本次央行上调存款准备金率,完全在预料之中,就像美联储调息一样,是一个缓慢的过程,不可能一步到位。从目前来看,央行的连续紧缩货币政策并没有解决经济体内流动性过剩的根本问题,今年不排除再次上调存款准备金率和利率的可能性。

  高盛和渣打银行的经济学家也认为,二季度央行很有可能还会加息一次。到年底,存款准备金率将达到11%。招商证券高级金融分析师罗毅甚至认为,存款准备金率今年有可能调到13%。

   银行利润将受一定影响

  对市场资金面最为敏感的股市,将会对此次调整有什么反应?此前加息政策出台之后,股市低开高走,反而揭开了新一轮上涨的序幕。因此,业内普遍预期,存款准备金率的小步快走并不会影响股市的基本趋势,但应警惕政策面突袭与3300点本身存在的技术调整形成“共振”。

  具体到个股及板块上来讲,首当其冲受到影响的,应该是银行板块。存款准备金率的上调,意味着商业银行用于放贷的资金也在减少,尤其是存款准备金率的连续上调,使中小银行股短期受压愈来愈明显。国泰君安证券研究所金融业分析师伍永刚认为,连续上调存款准备金率,累计起来对股市的负面影响在增大。此次对银行盈利的影响大约为0.5个百分点。经过2006年以来的连续6次上调,对于银行盈利的影响大约为2.5个百分点。

  但是,招商证券的罗毅认为,由于当前的超储率依然较高,银行有调节的能力,投资者不用担心对银行业绩构成重大影响。左晓蕾认为,银行一季度虽然新增存款数额在减少,但贷款数额却在增加,对银行的整体业绩影响不会很大。
特警擒拿嫌犯时的搞笑一幕
  存款准备金率:央行要求的存款准备金占其存款总额的比例即是存款准备金率。央行通过调整存款准备金率,可影响信贷扩张能力。例如,存款准备金率若为10%,则表明金融机构每吸收1000万元存款,要向央行缴存100万元的存款准备金,用于发放贷款的资金为900万元。
 
<think>嗯,用户的问题是关于如何用图优化的方法和Matlab来解决生产策略问题,目标是让总损失最小,包括库存保管费、短缺损失费和生产率调整费。首先,我需要理解什么是图优化方法。图优化通常指的是将问题建模为图结构,节点表示状态,边表示状态之间的转移,然后通过寻找最优路径来解决问题。在生产策略问题中,可能的状态可以是每个时间点的生产率或者库存水平,转移则涉及到调整生产率的成本。 接下来,用户提到要结合Matlab来编写代码。Matlab在优化问题上有强大的工具箱,比如优化工具箱和全局优化工具箱,但用户可能更希望用图优化的具体方法,比如动态规划或者图搜索算法。这时候可能需要将问题分解成多个阶段,每个阶段对应一个时间点,每个节点代表该阶段的生产率和库存状态,边代表生产率的调整,边的权重就是调整的成本加上库存和短缺的成本。 然后,我需要考虑如何具体建模。例如,假设生产计划分为T个时间段,每个时间段的生产率可以调整,但调整会产生费用。库存和短缺的费用在每个时间段根据需求和生产率的差额来计算。这时候,可以将每个时间段的库存状态离散化,比如可能的库存水平作为节点,生产率的变化作为边,这样整个问题就转化为在图中寻找从初始状态到最终状态的最小路径成本。 不过,这样的建模可能导致状态空间爆炸,特别是当时间段较多或者库存水平范围较大时。这时候可能需要使用一些优化技巧,比如动态规划中的状态压缩,或者启发式算法来减少计算量。Matlab中实现动态规划可能需要手动编写循环结构,或者利用矩阵运算来提高效率。 用户的问题还涉及到库存保管费、短缺损失费和生产率调整费三个部分。需要明确这些费用的具体计算方式。例如,库存保管费可能是库存量乘以单位保管费,短缺损失费是短缺量乘以单位短缺成本,而生产率调整费可能是生产率变化量的绝对值乘以调整成本系数。这些都需要在模型中准确表达。 此外,可能需要考虑生产率的约束,比如最大和最小生产率,库存容量的限制等。这些约束条件需要在图模型中处理,比如在状态转移时检查是否满足约束,或者在生成边的时候排除不符合约束的转移。 在Matlab中实现图优化可能需要构建邻接矩阵或者使用节点和边的结构体来表示图,然后应用最短路径算法,如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法,或者动态规划的方法来求解最优路径。如果状态空间太大,可能需要使用近似算法或者启发式搜索。 另外,用户可能希望得到一个具体的代码示例,展示如何将问题转化为图模型,并在Matlab中实现。这需要分步骤说明:定义问题参数,构建状态空间,计算转移成本,应用优化算法,最后解析结果。需要注意代码的可读性和效率,尤其是在处理大规模状态空间时可能需要优化数据结构。 最后,验证模型和代码的正确性也很重要。可以通过小规模的测试案例,手动计算预期结果,并与代码输出进行对比,确保模型正确。同时,考虑不同的参数设置对结果的影响,比如调整费用和库存费用的权重如何影响最优生产策略。</think>### 图优化方法解决生产策略问题的实现步骤 #### 1. 问题建模 将生产计划分解为$T$个时间段,定义: - $u_t$为$t$时刻的生产率(决策变量) - $I_t$为$t$时刻的库存量(状态变量) - $d_t$为$t$时刻的产品需求 状态转移方程: $$I_{t+1} = I_t + u_t - d_t$$ 总成本包含三部分: $$J = \sum_{t=1}^T (\alpha|u_t - u_{t-1}| + \beta I_t^+ + \gamma I_t^-)$$ 其中: - $\alpha$为生产率调整系数 - $\beta$为库存保管费率 - $\gamma$为短缺损失费率 - $I_t^+ = \max(I_t,0)$ - $I_t^- = \max(-I_t,0)$ #### 2. 图结构构建 采用动态规划状态转移图: - 节点表示$(t, I_t, u_t)$状态三元组 - 边表示允许的生产率调整决策 - 边权重=调整费+库存/短缺费 #### 3. Matlab实现代码框架 ```matlab function optimal_policy = production_optimization(T, d, alpha, beta, gamma, u_max, I_max) % 状态离散化 u_values = 0:u_max; I_values = -I_max:I_max; % 初始化DP表格 dp = inf(length(I_values), length(u_values), T+1); dp(:,:,1) = 0; % 初始状态 % 动态规划递推 for t = 1:T for i_I = 1:length(I_values) for i_u = 1:length(u_values) current_cost = dp(i_I, i_u, t); if current_cost == inf, continue; end % 状态转移计算 for next_u = 1:length(u_values) adj_cost = alpha*abs(u_values(next_u)-u_values(i_u)); new_I = I_values(i_I) + u_values(i_u) - d(t); % 库存约束处理 if abs(new_I) > I_max, continue; end % 费用计算 holding_cost = beta*max(new_I,0); shortage_cost = gamma*max(-new_I,0); total_cost = current_cost + adj_cost + holding_cost + shortage_cost; % 更新DP表 [~, new_I_idx] = min(abs(I_values - new_I)); dp(new_I_idx, next_u, t+1) = min(dp(new_I_idx, next_u, t+1), total_cost); end end end end % 回溯最优路径 [~, min_idx] = min(dp(:,:,T+1), [], 'all'); [I_idx, u_idx] = ind2sub(size(dp(:,:,T+1)), min_idx); optimal_policy = u_values(u_idx); end ``` #### 4. 算法特点 - 时间复杂度为$O(T \cdot |I|^2 \cdot |u|^2)$,需合理设置离散化精度[^1] - 采用状态剪枝技术可提升效率 - 支持非线性的成本函数扩展
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