人民币国际化进程正在加快

57理财苏州理财师近日获悉,德国央行、英国央行前不久相继与中国央行签署在法兰克福、伦敦建立人民币清算机制的谅解备忘录,建立人民币离岸交易中心,人民币国际化进程大大加快。人民币目前是最受欢迎、进步最快、最有潜力的货币。

最受欢迎

在全球金融危机后,萎靡的美国实体经济导致美元持续不振,而人民币则由于中国经济在世界经济中的坚挺而持续坚挺,人民币开始慢慢的受欢迎。

2009年,香港建立第一个人民币离岸中心,正式开始了人民币国际化的征程。

2011年4月18日伦敦金融城率先提出建立“西半球人民币离岸交易中心”计划。

2013年9月二十国集团(G20)圣彼得堡峰会期间,德国正式向中国提出在法兰克福建立人民币离岸交易中心的请求。

因此,2014年3月底,德国央行、英国央行与中国央行签署谅解备忘录,都是此前计划与请求的后续与落实。此次德中谅解备忘录,将为法兰克福的“人民币资产池”建立直通中国的流通渠道,使“欧洲人民币”在贸易流通和金融交易中得以“激活”。从目前形势看,巴黎也将加快建设人民币离岸交易中心的进程,由于法国在非洲大部分地区的影响力,人民币在非洲的国际化进程也将加速。

进步最快

短短几年内,人民币与多种外币进行即期交易,跨境贸易结算则“走进”了几乎所有国家和地区。人民币到2013年底,已成为全球第八大支付货币和第二大贸易融资货币,全年跨境贸易人民币结算业务累计为4.63万亿元,同比大增57%。目前,中国人民银行还与境外29个国家和地区签署了双边本币互换协议,总规模达2.22万亿元。

何为最有潜力

这个问题,我们可以从多个角度来看。从全球金融市场角度来说,此次中德、中英备忘录之后,人民币国际化将构成时区互补关系,新加坡、中国香港与欧洲处在不同时区,可以在交易时间上形成接力关系,起到“金融永不眠”效果。从资产管理角度来说,构成总公司—分公司关系。微观上看,新加坡、中国香港实际上是欧洲大型金融机构的亚洲部门云集地,其职能由欧洲的总部进行分配;宏观上看,由于职能不同,亚洲与欧洲的金融中心形成协作关系。

同时,我们不得不承认的是,美元现在依旧是国际货币中的老大。美元在国际贸易中占比高达近7成,外汇交易和国际储备中占比也在4成。相比于超过4万亿美元的中国进出口贸易总额,总规模仅为2.22万亿元的人民币与他国的本币互换量还是相当少的。2013年底,美、欧、英、日、加等国央行几乎同时宣布了长期、无限额的多边货币互换协议,更是对美元在国际货币体系中独大地位的严防死守。

 

 

 

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转载于:https://www.cnblogs.com/zhangxinbaozou/p/3652220.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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