金融创新下货币政策的新运行

20世纪60年代世界各国掀起了一股金融创新风潮,使得各国中央银行对国际国内经济的发展以及对货币政策的实施都造成了冲击,提出了挑战。分析了金融创新下货币供给、货币需求以及货币中介目标的新运行。     

城市化、城市圈与城乡收入差距

运用断点回归方法对京津冀、长三角、珠三角城市圈进行分析,结果表明城市圈之内的地区的城市化水平比城市圈之外的地区高1到2个百分点,而城市圈对农耕面积、教育水平和金融发展水平等可能影响到收入差异的变量没有直接的影响。进一步运用二阶段最小二乘的方法估计由于城市圈形成所导致的城市化水平变化对城乡收入差距的影响,结论是城市化水平的提高缩小了城乡收入差距。城乡二元经济导致的一些制度性的障碍以及城乡金融发展的不平衡是目前城乡收入差距扩大的主要原因,因而应尽快消除阻碍城乡劳动力流动的制度性障碍,并不断完善农村金融体制。     

社交媒体投资者行为、行业波动与溢出效应

我国股市频繁出现各行业股票同涨同跌和轮动异象,社交媒体中活跃的投资者行为可能加速、加剧行业间的风险传染。因此,厘清社交媒体中的投资者行为对股市行业风险的影响及其传导性是防控股市行业风险传染的基本前提。本文以2019—2020年我国A股19个行业下的153家上市公司为样本,在行业层面实证检验了社交媒体中投资者情绪和投资者关注对已实现波动率的影响,探究了行业情绪溢出效应的存在性及其传播路径,并进一步讨论了新冠疫情后的溢出情况。研究结果表明：投资者情绪及关注的高涨和投资者意见分歧的扩大化均会显著加剧行业波动;而投资者情绪及关注的大幅变动,则会抑制行业波动。整体来看,市场中存在经由投资者行为的行业间风险传染现象,投资者情绪溢出效应的理论假说被证实,具体表现为7对显著的情绪溢出关系,且溢出方向单一明确。后疫情时代,存在情绪溢出关系的行业降为5对,并表现出溢出强度变大、影响范围缩小且存在连续路径的新特征。本文揭示了相对隐蔽的跨行业情绪溢出路径,扩展了投资者行为溢出的研究内容,对后疫情时代下市场高度不确定情境中的金融实践具有重要现实启示。     

论生态翻译学及其三维度转换 ——以金融英语文本汉译为例

文章基于生态翻译学的基本原则,从"三维度转换"视角出发,分析金融英语翻译工作者在金融英语文体翻译实践过程中所面临的翻译生态环境,给出译者在多重整合下的最优化选择,从而使译文保持生命力.     

浅谈凭证式国债发行中存在的问题及改进建议

国债是以国家为主体筹集财政资金的一种有偿信用形式,其目的是利用举债的形式把社会上暂时闲置的资金集中到中央财政,用于弥补财政赤字、增加社会投资以及对国民经济进行宏观调控。凭证式国债目前已成为我国国债发行市场上的主要品种之一。由于它兼具了储蓄和国债二者的优势,自1994年首次发行以来,深受承销机构和个人投资者的青睐。但随着我国加入世贸和财税、金融体制改革的不断深入,凭证式国债在品种结构、发行管理方式等方面也存在一些问题,需要探讨改进。     

刍议发展我国的货币市场基金

货币市场是货币市场基金发展的基础,但我国货币市场还很不完善,存在着诸如交易工具有限、交易不活跃、组织机构不完备等问题,货币市场基金的发展仍存在诸多制约因素。文章从这几个方面入手,提出相应的对策。     

我国证券市场国际化的障碍与对策

我国证券市场正逐步迈向国际化,但遇到了一些现实障碍：上市公司整体素质不高,且运作不规范;金融管制较严,人民币尚未实现自由兑换;证券市场存在制度性缺陷;信息披露的不充分和不规范;中介机构的非独立性和自我约束机制较弱。相应地,就要规范企业的股份制改造;逐步谨慎开放资本市场;创造良好的金融环境;建立防止资本外逃的早期预警系统;强化政府对证券市场的监管．确保证券市场监管的规范化、制度化和社会化,加快我国证券市场国际化进程。     

高职院校金融经济专业人才软技能培养路径的研究

随着《中国教育现代化2035》的深入,“软硬兼备”是提高学生可持续发展力量和满足社会发展要求的必要条件。各高职院校也普遍认识到了学生软技能的提高对院校发展和品牌建立以及学生自身的可持续发展的提高的重要性。本文通过对在中国教育现代化背景下高职院校金融经济专业人才软技能培养路径的研究,阐述提高重视软技能培训模式的重要性,对如何进行有效地设置软技能培训模式提出了几点建议。     

金融科技背景下金融学专业人才培养方案优化研究

基于金融科技的时代背景,本文概述了金融科技背景下金融行业对人才培养的现实需求,总结了当前高校金融学专业人才培养过程中存在的问题,根据行业实际需求和培养方案中存在的问题提出当前人才培养方案的优化建议。本文认为,提升课程的与时俱进性和实践性特征、加大双师型队伍建设、促进金融学与其他专业的交叉融合,有利于提升当前金融学专业人才培养质量。     

金融科技专利技术分类及识别方法研究

[目的/意义]金融科技包括的技术主题及范围边界并不清晰,使得“IPC分类号+关键词”的传统专利检索和分类方法效果不佳,需要针对跨领域专利数据的分类及识别流程进行研究。[方法/过程]构建了一套结合文本挖掘、层次聚类、置信学习和自然语言处理等技术的方法流程,能够直接从专利说明书中获取分类体系并形成相应分类模型。[结果/结论 ]提出一种构建跨领域专利分类体系及自动识别方法的流程框架,形成了较为全面、客观的金融科技专利技术分类体系,以及较为准确高效的分类模型,并对国内金融科技专利的发展情况进行了分析。[创新/局限]未来可基于Bert等大规模预训练模型的Prompt Tuning方法,进一步降低人工参与成本并提升效率。