MPA(Macro Prudential Assessment)即宏观审慎评估体系

MPA(宏观审慎评估体系)是中国人民银行为了更好地防范系统性风险、发挥逆周期调节作用并适应资产多元化的趋势而推出的一种监管机制。自2016年起实施,该体系每季度对银行业存款类及非存款类金融机构进行评估,重点关注系统重要性金融机构,旨在弥补微观监管的不足。

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MPA(Macro Prudential Assessment)即宏观审慎评估体系。2015年12月29日,央行发布公告称,为进一步完善宏观审慎政策框架,更加有效地防范系统性风险,发挥逆周期调节作用,并适应资产多元化的趋势,从2016年起将差别准备金动态调整和合意贷款管理机制“升级”为宏观审慎评估体系。
在MPA考核制度下,央行每季度会对商业银行诸多指标进行事后评估,同时按月进行事中事后监测和引导。
MPA是以金融业整体为监管对象,以系统性风险内生为前提条件,重点关注具有系统重要性的金融机构,弥补微观监管缺失,是自上而下的监管。
二、MPA考核对象
央行进行考核的对象主要包括两大类:银行业存款类金融机构、银行业非存款类金融机构。

转载于:https://www.cnblogs.com/smallfa/p/7365276.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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