企业债务问题

中国在2017-2018年间通过结构性去杠杆取得显著成效,包括控制宏观杠杆率、优化国企负债、整顿金融交叉领域风险及遏制野蛮生长的金控集团。重阳投资分析指出,尽管阶段性目标达成,但防范金融风险的挑战仍存,需适度调整宏观政策,加大实体支持,同时深化金融与实体供给侧改革。

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  • 近期,银保监会回应“结构性去杠杆达到预期目标”,请问重阳投资如何解读具体意见及其潜在影响?

经过2017-2018年两年的努力,结构性去杠杆已经取得了阶段性成果。这表现在以下几个方面:

首先,宏观杠杆率得到有效控制。根据我们的测算,2018年末中国非金融部门的杠杆率为242%,较2016年和2017年末分别仅高出6个百分点和1个百分点。宏观杠杆率在经过了此前的快速上升后,最近两年已经企稳。其次,结构性去杠杆效果同样明显。“结构性”主要针对国有企业和地方政府。2018年末,全国国有企业资产负债率64.7%,较2016年末下降了1.4个百分点,回到了2012年的水平。地方政府债务严控增量特别是隐性债务增量,通过债务置换妥善化解存量债务、降低融资成本。第三,同业业务、影子银行和表外业务等金融交叉领域风险有效化解。“资管新规”出台后,金融产品多层嵌套和刚性兑付等问题逐步解决,透明度大幅提高。第四,某些金控集团野蛮生长得到有效遏制,P2P等互联网金融风险点状暴露,金融市场秩序趋于稳定。

当然,防范化解重大风险特别是金融风险的攻坚战并未结束。银保监会主席郭树清也强调,“结构性去杠杆达到预期目标”仅是指达到了2018年“当年的目标”。需要指出的是,宏观政策“过松”或“过紧”都有可能导致金融风险。在结构性去杠杆已经实现阶段性目标的情况下,适度调整宏观政策,使社会融资的增长与经济增长速度相匹配,加大对实体经济特别是小微和民营企业的支持力度,与防风险的目标并不冲突。

  • 金融供给侧改革和实体经济供给侧改革

陈雨露表示,保持我国宏观杠杆率长期持续稳定,需要金融和实体经济两个方面共同发力。一方面需要推动金融供给侧结构性改革,加强股权融资支持实体经济的力度,另一方面要继续坚定推进实体经济的供给侧结构性改革,坚定债务出清、产能出清、“僵尸企业”出清。双管齐下防范系统性金融风险。

去杠杆和稳增长之间,有许多统一的一面,并不完全对立。

结构性去杠杆也需要一个稳定的宏观经济环境,需要财政政策的保证才能向前推进。人民银行去年先后五次降低存款准备金率,为实体经济提供了大量的中长期资金,也在稳增长的工作中起到了重要作用。

在结构性去杠杆的过程中,“僵尸企业”出清是要坚定执行的。因为“僵尸企业”出清一方面可以释放沉淀的资源,另一方面也可以腾出更多的金融资源用到更高效率的行业和企业当中去,有利于实体经济的高效率增长。

另外,正在推进的市场化、法治化的“债转股”,把企业的债务转化为股本投资,一方面可以降低宏观杠杆率,另一方面也可以让企业能够轻装上阵,能够完善公司治理结构,对于稳增长也很有好处。去年7月份,人民银行专门定向降准释放了5000亿的资金来支持市场化的“债转股”,对这部分企业稳增长也起了很大作用。

https://wallstreetcn.com/articles/3488184

 

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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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