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3.宽货币难传导,宽财政看减税3.1货币和财政政策调整应对总需求下行过去两年我们看到影子银行收缩带来金融机构总资产增速大幅下降,融资需求下降导致经济下行,衰退风险加大。为此政策在货币和财政两方面都做了相应的调整,在货币方面通过降准释放流动性,在财政政策方面通过减税来激发居民和企业活力,这些政策能否扭转经济下行趋势?

而在财报的关联交易中,一汽轿车与母公司一汽股份的一项交易内容为:部分建筑物与加工红旗产品零部件相关的资产,最后这部分资产的转让价为1.7亿元,交易损益为9993.60万元,这算是红旗品牌在该项财报当中最大的贡献。整体而言,对于徐留平入主一汽集团之后的表现和未来预期,中银国际方面表示,徐留平调任一汽集团董事长后动作频频,明确表示要打造自主品牌与推进一汽改革,有望加快一汽集团整体上市进程,该公司有着强烈的国企改革预期。

为什么地方政府热衷于经营城市、对调控房价不积极?在房地产的盛宴里,谁切得了最大的蛋糕?利益结构决定博弈结构和行为模式。我们在第十章《谁是房地产盛宴的受益者:房价构成分析》(任泽平、宋双杰)中,透过房价构成,研究房地产市场的利益主体、激励机制以及各自的行为模式,这有助于判断房市的博弈结构和趋势。研究发现:1)地方政府是最大受益者,政府所得占房价的6成左右,占比高。从宏观层面看,2014年土地出让金和房地产相关的税收占房地产销售额的85.8%;从中观城市看,2015年土地出让金和税收占房价的56.8%;从微观上市企业看,2015年土地转让金和税收占房价的56%。2)从宏观层面看,1999-2015年,国有土地出让金从514亿激增至3.25万亿,增长63.3倍,占地方财政本级收入的比例从9.2%增加至39.2%。2004-2014年,5个房地产特有税种税收合计从1207亿元飙升至1.38万亿,十年间增长11倍,占地方财政本级收入之比也从10.16%上升至18.21%。2004-2014年,6个房地产业相关的税种税收合计从1028亿元上升到7294亿元,增长7倍。2014年6种税种税收合计占地方财政本级收入的比重为9.61%。地价和房地产相关税收占商品房销售额已达8成。3)从中观城市看,主要是土地价格推动房价上涨,各地方建安成本差异不大。通过回归分析发现,土地价格显著影响房价。4)从微观企业看,房企净利占营收比重低且在下降,土地成本持续攀升。拿地成本占房价4成以上,税收占比约13%,政府这两项收入之和占房价的6成左右。5)受益于土地财政,地方政府是房价上涨的最大受益者,占6-8成;由于地方政府对土地财政的依赖,天然追求土地出让收入最大化;客观看待过去几十年土地财政为中国城镇化融资的历史贡献,但也要正视地价推高房价、拉大财富差距等负面作用;土地财政难以持续,出路在于建立房产税、消费税、个人所得税等地方主体税,这涉及深层次的经济乃至政治改革,不动产实名制和金融实名制是现代国家治理的基础。

6.3资管新规“压低”短久期债券利率今年以来短端利率下行幅度远大于中长端与资管新规(及理财新规)有着密切关系:1)资管新规要求打破刚兑、净值化管理、限制期限错配,机构风险偏好和配置资产久期趋降。2)理财新规降低理财起售门槛,公募理财的单一投资者销售起点从5万元大幅降低至1万元,并在过渡期内允许现金管理类理财产品暂参照货基估值规则,现金类理财规模趋增,进而利好短债需求。

单纯从这一份财报来看,徐留平的大刀阔斧改革和调整初现成效。从销售数据来看,2017年一汽轿车销量为23.95万辆,同比增长23.77%。其中,一汽奔腾销量11.54万辆,一汽马自达销量为12.41万辆,其中奔腾X40和马自达CX-4是各自品牌的明星车型。2016年就宣布独立发展的一汽红旗品牌在2017年销量仅为0.46万辆。

最近几年人工智能非常活跃的一个研究领域集中在图像领域,从图像识别、合成到视觉理解。这方面的金融应用也很多。例如:票据内容识别和验真。一是利用OCR技术从一些脏、皱、字迹模糊的票据中自动提取票据内容,通过大量的样本数据的训练,它不仅能够比人眼更快提取内容,还能更加准确。二是对票据本身的真伪进行验证,比如票据水印的真伪等;图像识别技术在保险领域发展的也非常迅猛,一些创新的保险机构能够通过图像识别技术进行车险进行自动定损。效率非常高,同样,随着数据样本的不断积累,它的定损能力也会超过资深的定损业务人员。国内部分大型金融科技公司和创新创业金融科技公司还在做一些非常有趣、创新的图像识别金融场景应用。例如:猪脸识别、视觉称重(通过参照物在图像中称量猪的体重)技术,帮助保险机构阻挡畜牧业保险业务中的欺诈问题。利用卫星遥感数据做投资也是AI图像识别在投资领域的一类应用。图上展示的是一家美国大数据科技公司根据卫星图像数据中某大型超市停车场的停车数据,预判超市当季的营业收入,它往往比公司的CEO和CFO更早知道营业收入,原因在于,停车数和营业收入两者之间有较强的正相关性。

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