学术论文
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中央银行越来越多地考虑是否向公众发行自己的数字货币,即所谓的零售中央银行数字货币(CBDC)。大多数国际货币基金组织成员国都在积极评估 CBDC,但只有少数国家发行了 CBDC 或进行了广泛的试点或测试。 本文聚焦于少数几个处于前沿的国家,希望找出并分享见解、经验教训和未解决的问题,以造福许多追随他们脚步的国家。显然,从这些经验中可以收集到的东西不一定会适用于其他地方。国家的样本数量仍然很小,并且国家情况的差异很大。然而,本文中的见解可能会激发进一步的调查,并让各国通过借鉴他人的经验来赢得时间。重要的是
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在过去的十年里,各种各样的新参与者进入了金融服务领域——包括金融科技公司(专门从事有技术支持的金融创新)和大型科技公司(主要提供基于平台的数字化服务的大型科技公司)。金融科技和大型科技公司在新兴市场和发展中经济体(EMDEs) 中的增长尤其快。相应地,一些现有的银行和非银行金融机构也在转向平台模式,通过更多地利用大数据和自动化,向现有客户提供第三方服务,如数字支付、信贷保险和财富管理等。这对金融机构来说需要改变传统的商业模式,在市场上匹配不同的客户群体。
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本文对文本大数据分析在经济学和金融学中的应用进行综述。文本大数据具有来源多样化、数据量增长快 和高频等特征,为经济学和金融学研究提供了新的分析视角。本文梳理了文本大数据的信息提取步骤,总结了词典法、机器学习方法和深度学习方法的实现原理和技术特点,并对文本大数据在经济学和金融学中 的应用研究的数据来源、处理方法和实证结果进行了全面梳理。本文还讨论了基于文本大数据的实证分析的新特征和未来研究趋势。
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防范股票市场异常波动是维护金融稳定和防控金融风险的关键一环。 货币政策实践中,预期引导与政策冲击对股市波动的实际影响和传导机制迥然不同。 现有文献对两者之于股票市场波动的异质性影响多有讨论,但分歧明显。 基于 2005 年到 2019 年中国人民银行各季度《货币政策执行报告》和《货币政策大事记》,本文分别构建表征货币政策预期引导强度和实际操作频度的代理变量,对上述指标之于同期 A 股市场主要行业指数的波动性影响做了多维诊断和系统梳理。 研究发现,第一,预期引导效应和政策冲击效应对于股票市场波动性的影响存在
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使用机器学习算法和文本分析对美联储政策变化逻辑进行研究,主要自变量有美国政策透明度,进行断点回归分析其对美联储会议讨论等政策制定过程的影响。研究发现会议记录进行公开后,美联储政策讨论参与人的说话风格,政策导向都有了明显改变。
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基于碳减排治理全球变暖的碳排放权交易机制,探讨了碳交易能否兼顾企业效益和绿色效率,及企业减碳优化策略。通过匹配2006-2017年中国上市公司及所在地区数据,首先运用双重差分法,总体衡量碳交易对企业要素投入产出及全要素生产率的影响。然后运用平行趋势、滞后两期、工具变量及安慰剂,检验碳交易双效模型的稳健性。
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绿色信贷制度和碳排放权交易机制在促进低碳技术创新和经济低碳转型领域发挥重要作用。从碳排放权交易机制和绿色信贷制度快速发展的视角,通过对绿色信贷制度、碳交易市场、CCER 项目等方面进行政策梳理、实践应用和机理研究,给出二者可能存在的政策协同途径。在此基础上,利用2014—2019年的省级统计数据,考察绿色信贷制度和碳排放权交易机制在促进低碳技术创新过程中是否具有协同作用,并对可能提高协同效果的相关影响因素进行了检验。结果表明:绿色信贷制度与碳排放权交易机制对提高低碳技术创新能力存在显著的协​效应,并且绿色
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在“十三五”供给侧改革和建设美丽中国的新时期, 如何更好地推进绿色金融创新、淘汰落后产能并加大对环境友好型企业的金融支持, 从而引导和推动产业转型升级已成为一个亟待研究和解决的重要课题。本文以 2012 年《绿色信贷指引》正式实施为事件构造准自然实验, 首次运用双重差分法考察绿色金融政策对重污染企业投融资行为的影响, 发现重污染企业的有息债务融资和长期负债均显著下降且高排放地区国有大型企业的降幅最大, 同时, 国有、大型重污染企业的新增投资显著减少, 另外, 重污染企业的债务成本显著上升且经营绩效大幅下滑
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提高环境标准以推进企业低碳环保转型是供给侧结构性改革的重要内容。在众多环境规制的政策工具中, 以市场激励为导向的排放权交易机制在西方国家得到了较为广泛的认可和应用, 但是否同样适用于尚处在转轨期的新型中国市场还有待进一步检验。本文基于中国 2013年开始试点实施的碳排放权交易机制, 考察了市场激励型的环境规制对中国企业技术创新的影响。研究发现: 碳排放权交易机制的实施显著推动了企业的技术创新, 且当碳市场的流动性程度越高, 该市场激励型环境规制对企业技术创新的推动作用更加明显。但企业成本转嫁能力会在一定程
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盈余管理是一个与投资者保护和会计准则制定紧密相关的重要问题,它已经成为会计乃至金融、经济领域的重要研究课题。要研究在经济上具有意义的盈余管理,其前提是估计盈余管理的程度。本文对盈余管理程度的估计方法及其相应的经验证据进行评述,文献评述结果表明,非预期应计利润模型能够估计出单个公司的盈余管理程度,但它无法估计经济上具有意义的盈余管理程度;盈余分布法是目前估计盈余管理程度的核心方法,它能够估计出整体上的盈余管理程度,但它假设真实盈余分布是光滑的。盈余管理程度估计的未来研究,需要剔除盈余指标选择以及标准化方法选
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The main objective of this study was to present a model to detect financial reporting fraud by companies listed on Tehran Stock Exchange (TSE) using genetic algorithm. For this purpose, consistent with theoretical foundations, 21 variables were selected t
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Machine learning offers empirical methods to sift through accounting datasets with a large number of variables and limited a priori knowledge about functional forms. In this study, we show that these methods help detect and interpret patterns present in o
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We use a machine learning technique to assess whether the thematic content of financial statement disclosures (labeled topic) is incrementally informative in predicting intentional misreporting. Using a Bayesian topic modeling algorithm, we determine and
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近年来,金融科技发展给银行业带来了深刻变革。人们普遍关注金融科技能够在多大程度上为商业银行赋能,又会给市场格局带来哪些变化。文章使用 Python 网络爬虫技术,构建了商业银行的金融科技运用程度指标,并利用 2010−2018 年 261 家国内银行数据,考察了金融科技的运用对不同类型商业银行风险的异质性影响。
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量化投资和高频交易蕴含着较高的技术风险、策略模型风险和操作风险,对交易所的订单处理能力、资本市场的稳定性及有效监管带来挑战。目前,我国证券公司在内部风险控制尤其是授权管理方面存在缺陷,交易所的市场预警和异常交易处置机制还有待完善,国家尚未出台法律法规授权监管部门对异常程序化交易和高频交易进行规制。为引导量化投资和高频交易有序发展,应确立公平交易、定性监管、分类监管的监管原则,建立市场机构、交易所和清算部门三道风险防线,推行交易所、地方证监局和证监会“三位一体”的监管模式,实施算法报备制度、交易所对异常情况
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