商业银行可持续发展模式探究 —基于智能投顾的视角

 开题报告模板     |     by 思玛特SMTRU     |      2018-09-11
 
 
攻读博士学位研究生学位论文
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商业银行可持续发展模式探究
—基于智能投顾的视角
 
 
 
 
 
 
 
 
博士生姓名_________________
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入 学 日 期 _________年____月
 
 
 
 研究生院
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论文题目 商业银行可持续发展模式探究—基于智能投顾的视角
选题报告日期  
选题报告内容提要(必须附选题报告全文)

一、选题背景、目的、意义

(一)选题背景

智能投顾到底有哪些好处,引得整个金融行业和互联网行业纷纷为之倾注人力财力?可以说,AI已经成为各行各业变革的重要趋势,金融行业也不例外,“云计算+大数据+金融”应运而生,其中智能投顾受关注最多,而成为市场和各路资本抢滩的热点。相比传统理财方式,我们这里主要对智能投顾的几个方面优势加以研究。
2016年12月6日,招商银行App5.0正式上线,推出摩羯智投、收支记录、收益报告和生物识别四大金融科技创新功能,成为国内首家推出智能投顾系统的商业银行。目前国内银行开启智能投顾的主要有招行摩羯智投、浦发银行财智机器人、兴业银行兴业智投、平安银行智能投顾、江苏银行阿尔法智投、广发智投、工商银行“AI投”。
智能投顾一是基于海量信息流及数据处理能力。此前,大多数投资者在做投资规划之前,会研读大量的行业研究报告、上市公司财报等海量信息,并在专业机构给出的数据分析和行情走势的预判等基础之上,最终做出决策。耗费了相当大的时间成本。智能投顾运用大数据和云计算等互联网技术,可以将个性化的最完美模型推送至每位投资者。智能投顾即聚合了策略精选、牛人动态和研报解析三大模块,聚合了众多顶尖平台的优秀策略,帮助小白用户更轻松的选择股票;了解各类牛人的实时动态,发布个人观点,增加炒股社交圈。分析师专业研报持续跟踪,对分析师的准确率、收益率全面回溯,为投资者筛选优秀分析师和优质研报。
目前交易技术日趋发达,如不借助先进科技,对瞬息万变的市场异动就会猝不及防,投资者很难把握好投资先机进行财富的保值升值,智能投顾让每一位投资者都能享受到之前高净值客户所享用的高速通道,定制化策略等服务。
智能投顾可根据投资者风险偏好,为客户资产配置提出针对性建议,更可监测客户在投资过程中的心理变化和风险偏好变化,并根据其投资历史数据对模型加以改进,逐步引导投资者更加理性和成熟。智能投顾作为人工投顾的替代品,通过获取用户的风险偏好水平以及大致预期收益率等指标,运用智能算法以及组合投后的自动化管理技术,帮助用户实现主、被动投资策略相结合的定制化投顾服务。因其服务过程能够实现全部或绝大部分自动化操作管理,因此被称为智能投顾。著名咨询公司科尔尼公司预测,2016-2020年间美国智能投顾市场年均复合增长率高达68%;2020年整个智能投顾市场的资产管理总额为2.2万亿美元,占当时全球财富管理规模比例超过2.2%,市场渗透率则将从0.5%猛增至5.6%。
在经济L型运行的背景下,中国财富管理市场继续保持高速增长。2016年,中国个人持有的可投资资产总体规模达到165万亿元,2014-2016年的年均复合增长率为21%,继2008-2010年后再次站上20%大关。智能投顾盈利模式和传统投资理财机构类似,都是收取中间费用盈利。不同的是,智能投顾中间手续费数量少且费用率较低。主要原因是智能投顾平台是依靠互联网优势,可以节省人力成本和分支机构成本。此外,智能投顾具有规模效应,可以通过低费率吸引大量客户,以量取胜。
以美国为例,传统投顾服务收费项目繁多且极不透明,往往会收取咨询费、交易费、充值提现费、投资组合调整费用、隐藏费用、零散费用等近十类费用,总费率高达1%以上。而智能投顾则采取完全透明化的单一费率模式,即只收取0.15%-0.35%的咨询管理费,不再涉及其他费用。但交易过程中产生的交易费、持有费等中间费用由投资者自行承担,由于目前智能投顾投资标的以ETF产品为主,具有费率极低的特点,年总费用率普遍在0.03%-0.55%水平。美国智能投顾创业公司先行,传统金融机构后来居上。自2008年起,Betterment,Wealthfront等第一批智能投顾公司相继成立,在智能投顾市场深耕细作,经历缓慢却稳定的增长。Betterment于2016年3月获得1亿美元E轮融资,资产管理规模40亿美元,估值7亿美元,在过去的15个月,资产规模增长了近30亿美元。另一家代表公司Wealthfront于2014年获得6400万美元的D轮融资,目前资产管理规模30亿美元左右。随着人工智能,大数据分析等技术的发展,智能投顾在2015年突然呈现爆发式增长态势,传统金融机构意识到其对传统投顾市场的威胁,亦纷纷成立智能投顾部门,或通过收购创业公司,涉足智能投顾领域。
2015年5月,嘉信理财上线智能投资组合服务后,不到三个月时间吸引24亿美元投资,以及3.3万多名客户,目前该项服务资产管理规模超过40亿美元;2015年8月,全球最大的资产管理公司Blackrock收购了机器人投顾初创公司FutureAdvisor,次年三月,高盛收购线上退休账户理财平台HonestDollar。
相比起美国,我国智能投顾起步较晚,尚处于早期阶段,创业公司、券商机构、银行机构、BAT等互联网巨头陆续入局,智能投顾市场热潮渐渐扩大。自2014年我国首个智能投顾——胜算在握上线以来,智能投顾快速发展,弥财、钱景私人理财、爱理不理网等平台相继上线,各具特色。此外,互联网理财平台和BAT等互联网巨头也逐步开展合作,推出智能化理财功能,配合自身的互联网金融产品超市,加紧在智能投顾领域的布局。看到中外学者关于商业银行可持续发展问题的研究正在逐渐深入,研究的范围越来越广泛,从抽象概念到具体措施,从局部领域到整个系统,从定性分析到定量分析,在理论和测度方面已经取得了一定的突破和进展。但从总体上看,对商业银行可持续发展问题的研究还缺乏系统性,零散性的论述多,综合性的分析少,甚至到目前为止,金融理论界和实务界也未对商业银行可持续发展的完整内涵达成共识,更没有形成一个统一规范的、普遍认可的定义。在商业银行实现可持续发展的路径和战略措施方面,由于研究对象不同,有研究整个银行业的,有研究国有商业银行的,有研究中小商业银行的,有研究股份制商业银行的,有研究城市商业银行的,有研究农村商业银行的,造成评价标准各不相同,提出的政策建议也是千差万别,缺乏协调性,客观上造成了一定的混乱。在定量研究方面,不同学者运用的计量方法不同,数据的时间跨度不同,指标选取的尺度把握不一、宽严的随意性较大,并且很少采用较长时期、跨年度数据进行动态分析,因此也就无法相对准确地反映商业银行可持续发展的水平。

(二)选题目的

纵观智能投顾的发展历史,大致可以分为三个阶段:传统投顾阶段、在线投顾阶段、智能投顾阶段。传投顾阶段/投顾1.0(20世纪末以前):主要为高净值客户进行一对一的人工服务,对资产进行全方位的财富管理,赚取顾问费、佣金及收益分成。而在线投顾阶段/投顾2.0(20世纪末-2015年):以人工服务为主,投顾为中等净值客户提供交易性投资组合管理和有限的投资建议;互联网金融时代,客户可根据自身需求在线上平台进行投资理财。我们今天讲的智能投顾是第三阶段,智能投顾阶段/投顾3.0(2015-至今):有限或无人工服务,利用计算机程序系统根据客户自身理财需求,通过算法和产品搭建数据模型,为客户提供理财建议。具有低成本、无情绪化、规模化等特点。基于上述研究目标,本文主要试图从下面三个维度来阐释银行智能投顾对于银行可持续发展的问
(一)银行智能投顾能够会为更多的人提供理财服务,是否能为为银行资金来源拓宽渠道?
银行智能投顾的目标客户主要面向中产及长尾客户。中产及以下收入人群庞大,存在强烈的资金管理及投资需求。美国年收入3到20万美元属于中产阶层,占总人口80%左右。而在中国,到2020年,中产阶层将达到7亿人,接近总人口一半。庞大的中产阶级人群,除了购买常见的金融产品之外,还存在资产配置的需求。传统投顾投资门槛高,投顾费用昂贵,主要客户为高净值人群。传统投顾通过与高净值客户进行一对一沟通,为其提供包括保值、增值、传承、公益慈善等在内的财富管理咨询服务。中产及以下长尾人群很难享受专业化、定制化的投资顾问服务。智能投顾降低了投资服务门槛。基于互联网提供的服务可根据客户以问卷等形式反馈的信息进行风险偏好判别,然后计算机后台利用算法自动计算出满足条件的投资组合,在全球范围内实现资产配置,本质上来讲节约了专业投顾的人力成本,且可以更高效、便捷、廉价地为C端中低净值客户提供投资理财、资产配置等服务,且起投门槛也明显低于传统投顾。智能投顾会为更多的人提供理财服务,受众范围更广。
(二)银行智能投顾能够为投资者提供个性化的投资组合,能否为银行更好的精准定位客户需求?
智能投顾给用户呈现的是一个投资组合,投资标的为市场常见的投资品种。背后其实是全球范围内的股票、债券、基金、ETF以及房产、另类投资等投资标的。美国典型智能投顾平台投资标的大部分为ETF,目前国内的ETF产品太少,智能投顾也处于起步萌芽状态。国内当前阶段也只是根据用户自行选择的风险等级和投资期限,给出由多个公募基金构成的投资组合,与FOF比较相似。
(三)银行智能投顾能够通过运用大数据、AI更好的规避风险,提高双赢概率。
智能投顾的投资过程基于传统的投资理论和方法策略,实质上是将传统投资理论的应用场景互联网化。大部分智能投顾平台会借助问卷等手段判别用户的风险承受水平、收益要求和投资期限等信息,部分智投平台更是直接让用户先后勾选风险等级和投资期限。
无论是以问卷形式还是简单粗暴直接勾选风险承受等级和投资期限,都相当于是对客户的可投资资产风险和预期收益的分析,相当于给平台构建投资组合设定了约束条件。根据客户的风险水平与投资期限,计算机借助风险分散等传统的投资理论以及量化投资策略等方法构建投资组合,并在投后过程实时跟踪宏观事件、市场和投资者偏好的变化等情况,进行自动风控和授权后的自动调仓。
 

(三)选题意义

乘着AI的风口,智能投顾在银行业逐步兴起。继日前招商银行宣布旗下智能投顾——摩羯智投规模突破50亿元,成为国内最大的智能投顾产品之后,平安银行近期也推出了其智能投顾服务。目前,国内共计有7家银行推出了智能投顾服务,其对银行到底是鸡肋业务还是服务利器?智能投顾主要根据个人投资者提供的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等要求,运用智能算法及投资组合优化等理论模型,为用户提供投资参考和资产配置建议。本文主要研究重点是使用智能投顾分别对商业银行信贷业务和中间业务影响的实证分析从而对商业银行资产管理的可持续发展研究,意义重大。
第一,商业银行可持续发展意义重大,银行业是一国金融之根基,智能投顾能为商业银行可持续发展扩宽思路。随着全球经济金融的快速发展,银行面临的市场竞争越来越激烈,银行业的危机也在逐渐累积和提升。而银行业的危机一旦发生,又会对经济金融体系产生巨大的破坏作用,我们回顾金融危机的历史,我们不难发现正是银行业危机的破坏程度决定了经济危机的广度和深度。银行业的稳定与发展和经济金融的稳定与发展是相辅相成的,若商业银行不稳定,则必然引起经济金融的动荡,反之若商业银行稳定运行,则有利于保持经济金融秩序的稳定,而稳定的经济金融环境,则会进一步促进商业银行的稳健发展。由此可见,商业银行只有自觉融入与经济、社会和环境的协调发展之中,才能实现自身的可持续发展。智能投顾乘着AI的风口,对于商业银行可持续发展具有很好的研究价值,结合的方式方法,以及智能投顾对于商业银行可持续发展的借鉴意义,智能投顾通过在基于投资者授权的基础下,为银行的客户提供的风险承受水平测评、收益目标以及风格偏好评级评级,运用智能算法及投资组合优化等风控手段,为投资者提供投资参考和资产配置,更好的为银行的提供多种来源收入,盈利可持续增长模式。
第二,智能投顾能够通过商业银行的大数据运用场景,建议通过理论验证、实际分析、数据展现等方式,为银行的客户提供多方位的数据参照服务,使得投资者能够更加清晰的了解被投资项目与自身投资的内在关系,进一步的促进投资的成交率。进而改变目前我银行收入主要是利差收入的格局,使得银行收入不断增长不单纯是依靠资产规模的持续扩大,改良银行的收入结构,为商业银行的可持续发展提供解决之道。
第三,智能投顾基于商业银行场景的运用,能够为银行的风险控制体系保驾护航。智能投顾本身就是数字化投顾的一种,具体是指“通过互联网技术,以投资者的风险偏好和财务状况为依据,利用大数据和量化模型,为客户提供基于指数型基金的资产配置方案和财富管理服务,并根据市场情况进行持仓追踪和动态调整”。而银行对市场风险、流动风险、法律风险、声誉风险、操作风险等其他风险重视不够。然而,随着经济金融的发展,银行规模不断扩张,交易量不断放大,新型的交易品种不断增加,银行的任何活动都伴随着一定的风险,损失不再是由单一风险造成的,只关注信用风险,而忽视其他风险,将使风险管理出现漏洞。而部分商业银行处理风险管理和业务发展之间关系时,经常顾此失彼,有的为了开拓市场,实行超常规发展,忽视或放松风险管理;有的片面强调控制风险,甚至通过少发展业务逃避风险,导致业务发展受阻,盈利能力止步不前。智能投顾能够运用大数据背景,整合了有设立相对独立的、统筹管理银行各种风险的管理机构,致使风险管理系统受外界因素干扰尽可能的降低,提高银行风控的独立性。为商业银行加强风险管理,提高稳健经营和抗风险能力,是我国商业银行提高可持续发展水平的一个十分重要的途径。
纵观中国商业银行的可持续发展研究,目前既面临着千载难逢的发展机遇,也面临着来自国际、国内的重重挑战。银行智能投顾在银行如何提高金融效率,防范金融风险,实现与经济、社会和环境相协调的长期稳健发展,已经成为一个各方关注的热点问题。智能投顾将金融可持续发展理念引入商业银行发展的研究之中,并对中国商业银行的可持续发展水平进行测度与比较,将有利于引导我国商业银行之间取长补短,正确选择适合自身发展的战略与路径。改善经营管理,提高竞争实力,最终促进整个国家经济金融的稳定健康发展。

二、理论基础与文献综述

(一)理论基础  

1)组合投资理论
投资组合理论是指,若干种证券组成的投资组合,其收益是这些证券收益的加权平均数,但是其风险不是这些证券风险的加权平均风险,投资组合能降低非系统性风险。该理论包含两个重要内容:均值-方差分析方法和投资组合有效边界模型。
在发达的证券市场中,马科维茨投资组合理论早已在实践中被证明是行之有效的,并且被广泛应用于组合选择和资产配置。但是,我国的证券理论界和实务界对于该理论是否适合于我国股票市场一直存有较大争议。
从狭义的角度来说,投资组合是规定了投资比例的一揽子有价证券,当然,单只证券也可以当作特殊的投资组合。本文讨论的投资组合限于由股票和无风险资产构成的投资组合。
人们进行投资,本质上是在不确定性的收益和风险中进行选择。投资组合理论用均值—方差来刻画这两个关键因素。所谓均值,是指投资组合的期望收益率,它是单只证券的期望收益率的加权平均,权重为相应的投资比例。当然,股票的收益包括分红派息和资本增值两部分。所谓方差,是指投资组合的收益率的方差。我们把收益率的标准差称为波动率,它刻画了投资组合的风险。
人们在证券投资决策中应该怎样选择收益和风险的组合呢?这正是投资组合理论研究的中心问题。投资组合理论研究“理性投资者”如何选择优化投资组合。所谓理性投资者,是指这样的投资者:他们在给定期望风险水平下对期望收益进行最大化,或者在给定期望收益水平下对期望风险进行最小化。
因此把上述优化投资组合在以波动率为横坐标,收益率为纵坐标的二维平面中描绘出来,形成一条曲线。这条曲线上有一个点,其波动率最低,称之为最小方差点(英文缩写是MVP)。这条曲线在最小方差点以上的部分就是著名的(马考维茨)投资组合有效边界,对应的投资组合称为有效投资组合。投资组合有效边界一条单调递增的凹曲线。
如果投资范围中不包含无风险资产(无风险资产的波动率为零),曲线AMB是一条典型的有效边界。A点对应于投资范围中收益率最高的证券。
如果在投资范围中加入无风险资产,那么投资组合有效边界是曲线AMC。C点表示无风险资产,线段CM是曲线AMB的切线,M是切点。M点对应的投资组合被称为“市场组合”。
如果市场允许卖空,那么AMB是二次曲线;如果限制卖空,那么AMB是分段二次曲线。在实际应用中,限制卖空的投资组合有效边界要比允许卖空的情形复杂得多,计算量也要大得多。
在波动率-收益率二维平面上,任意一个投资组合要么落在有效边界上,要么处于有效边界之下。因此,有效边界包含了全部(帕雷托)最优投资组合,理性投资者只需在有效边界上选择投资组合。
2)信息不对称性理论
信息不对称理论是指在市场经济活动中,各类人员对有关信息的了解是有差异的;掌握信息比较充分的人员,往往处于比较有利的地位,而信息贫乏的人员,则处于比较不利的地位。该理论认为:市场中卖方比买方更了解有关商品的各种信息;掌握更多信息的一方可以通过向信息贫乏的一方传递可靠信息而在市场中获益;买卖双方中拥有信息较少的一方会努力从另一方获取信息;市场信号显示在一定程度上可以弥补信息不对称的问题。
信息不对称理论的意义当然不止于此。它不仅要说明信息的重要性,更要研究
市场中的人因获得信息渠道之不同、信息量的多寡而承担的不同风险和收益。三位经济学家分别从商品交易、劳动力和金融市场三个不同领域研究了这个课题,最后殊途同归。最早研究这一现象的是阿克尔洛夫,1970年,他在哈佛大学经济学期刊上发表了著名的《次品问题》一文,首次提出了“信息市场”概念。阿克尔洛夫从当时司空见惯的二手车市场入手,发现了旧车市场由于买卖双方对车况掌握的不同而滋生的矛盾,并最终导致旧车市场的日渐式微。在旧车市场中,卖主一定比买主掌握更多的信息。为了便于研究,阿克尔洛夫将所有的旧车分为两大类,一类是保养良好的车,另一类是车况较差的“垃圾车”,然后再假设买主愿意购买好车的出价是20000美元,差车的出价是10000美元,而实际上卖主的收购价却可能分别只有17000美元和8000美元,从而产生了较大的信息差价。由此可以得出一个结论:如果让买主不经过旧车市场而直接从车主手中购买,那将产生一个更公平的交易,车主会得到比卖给旧车市场更多的钱,与此同时买主出的钱也会比从旧车市场买的要少。但接下来会出现另外一种情况,当买主发现到自己总是在交易中处于不利位置,他会刻意压价,以至低于卖主的收购价,例如好车的出价只有15000元,差车价只出7000元,这便使得交易无法进行,面对这种情况,旧车交易市场的卖主通常会采取以次充好的手段满足低价位买主,从而使得旧车质量越来越差,最后难以为继。
信息不对称现象的存在使得交易中总有一方会因为获取信息的不完整而对交易缺乏信心,对于商品交易来说,这个成本是昂贵的,但仍然可以找到解决的方法。还是以旧车交易市场为例,对于卖主来说,如果他们一贯坚持只卖好车不卖一辆“垃圾车”,长此以往建立的声誉便可增加买主的信任,大大降低交易成本;对于买主而言,他们同样也可以设置更好的策略将“垃圾车”剔除出来。本年度诺贝尔经济学奖的另外两个得主斯宾塞和斯蒂格利茨,则提供了企业和消费者如何从各式各样的商品中去芜存精的方法
斯宾塞的研究着重于劳动力市场,他从长期的观察发现,在劳动力市场存在着用
人单位与应聘者之间的信息不对称情况,为了谋到一个较好的单位,应聘者往往从服装到毕业文凭挖空心思层层包装,使用人单位良莠难辨。在这里,斯宾塞提出了一个所谓的“获得成本”概念,他举例说,对于用人单位而言,应聘者如果具有越难获得的学历就越具可信度,比如说拥有哈佛文凭应聘者的才能,就比一般学校的毕业文凭更有可信度。对于人才市场的信息不对称现象,斯宾塞在其博士论文《劳动市场的信号》中做了详尽的表述。无论是个人、企业还是政府,当它们不能直截了当地传达其个人偏好或意图时,“信号法”可以提供较大的帮助。例如举债经营传达出来的一个信号是:公司对未来收益有着良好的预期。名牌商品向消费者传达的一个准确无误的信号是:它是一种高含量的创造,就是应该比一般商品更贵也更值钱。当然如果品牌要保持自身阳春白雪的地位,必须限量生产。这一理论也同样可以解释,为什么企业喜欢向员工分红派息而不是派现金,从信号理论的角度而言,分红派息强烈地表达了公司良好的前景。
斯蒂格利茨在三位获奖人中名气最大,他在几乎所有的经济学领域都有贡献,包括宏观经济学、货币经济学、公共理论及国际事务乃至发展经济学,都卓有建树。斯蒂格利茨在深圳参加“脑库论坛”时,表达了他作为当今世界著名经济学家对中国经济发展的关注和看好,并特地签名向本报读者问好。斯蒂格利茨将信息不对称这一理论应用到保险市场,他指出,由于被保险人与保险公司间信息的不对称,客观上造成一般车主在买过车险后疏于保养,使得保险公司赔不胜赔。斯蒂格利茨提出的解决问题的理论模型是,让买保者在高自赔率加低保险费及低自赔率加高保险费两种投保方式间作出抉择,以解决保险过程中的逆向选择问题。其实,信息不对称现象在现代金融领域的表现更为普遍和突出,尤其在新兴市场和东南亚地区乃至中国大陆,企业骗贷、出口骗退和银行呆坏账的涌现,无不与此紧密相关。斯蒂格利茨还是一个颇有趣的人物,他曾在耶鲁大学、普林斯顿大学、牛津大学、斯坦福大学和哥伦比亚大学等多间名校任教,也曾担任过美国前总统克林顿经济委员会主席,1999年他在担任世界银行首席经济师期间,由于对IMF在拯救东南亚金融危机中的做法提出了猛烈的批评被迫辞职,轰动一时。斯蒂格利茨一向个性张扬,口无遮拦,尤其喜欢为贫困国家说话,是炮击“华盛顿共识”的主攻手。他出生于印第安那州的加里,位于美国中西部一个脏兮兮的工业城市,这里曾诞生了另一个伟大的经济学家萨缪尔森。
三个学者以研究信息不对称理论荣膺桂冠,从另一个侧面说明了发展中国家经济学家的无能。由信息不对称导致的各种问题和风险,在发展中国家向市场经济的转型中尤为突出和严重,但丰富的实践却没有产生先进的理论,这是值得深思的。而信息不对称的背后隐藏的其实又是道德风险。在发展中国家信息化高调甚嚣尘上的时候,市场经济所要求的人的素质却没能紧紧跟上,或者说人心向恶,时时都要重典伺候。这说明科技可以解技术问题,但也只能解决技术问题,它对道德或个人偏好无能为力。三位经济学家得出的所谓“市场不是万能的”,“信息是有价值的”,“信息本身也是市场”,“市场中存在摩擦和交易成本”,乃至斯蒂格利茨所说的 “亚当·斯密不是唯一的王牌”等等,现在看来在理论上毫无新意,因为它丝毫不能解决市场经济需要的制度问题。
信息不对称理论的重要启示
1、充分认识新经济的特点,高度重视信息对未来经济社会可持续发展的重大影响。我们正在进入由信息业推动,以生命科学、超级材料、航天技术等新知识和新技术为基础的新经济时代。这是一个充满不确定性、高利润与高风险并存、快速多变的“风险经济”的时代。在这个时代里,市场经济中的信息不对称现象比比皆是,问题的关键是各行各业的决策者怎样努力掌握与了解比较充分的信息,研究生产力发展的规律和趋势,把握住经济、技术和社会的发展动向。可以预见,在新经济时代,过去的“大鱼吃小鱼”将不再是一般规律,取而代之的将是“快的吃慢的”、“信息充分的吃信息不充分的”,速度是新经济的自然淘汰方式。只有及时掌握比较充分的信息,才能胸有成竹,变不确定为确定,认准方向,加快发展。
2、在政府职能转变的过程中,应注意政府对经济运行发挥作用的方式、方法的研究。市场经济不排除政府对市场的干预,关键是要研究什么地方需要干预,用什么手段干预以及怎样干预,才能完善和发展市场经济。经济手段、法律手段和行政手段的运用,都应以相关信息的收集、研究为前提, 一切唯书、唯上、照抄、照搬是不行的。特别是加入WTO、与国际接轨后,在利用市场法则方面,我们处于信息不充分的不利地位,更应早做准备,尽量避免或少走弯路。
3、重视信息资源的开发利用工作,扶持信息服务业的发展。要不断地发掘信息及其他相关要素的经济功能,并及时将其转化为现实的信息财富,努力开拓其在经济社会发展中的用途。要克服知识和观念方面的障碍,树立正确的信息意识。世界上经济发达国家都把占有、开发和利用信息资源作为一项基本国策,对信息资源的开发利用工作十分普及。信息业就业人数占全社会就业人数比重,美国、欧共体国家已经超过50%,澳大利亚、日本也接近50%。相比之下,我国尚处于起步阶段。为此,应积极采取措施,促进信息市场体系的构造和形成,大力扶持信息服务业的发展。特别对高新技术领域的技术信息和经济信息资源开发利用工作,更要组织自然科学和社会科学方面的专家学者,只争朝夕,知难而上,奋力开拓,努力争创高新技术的新优势,以此带动整个经济社会的发展。
3)委托代理理论
委托代理理论(Principal-agent Theory)上世纪30年代,美国经济学家伯利和米恩斯因为洞悉企业所有者兼具经营者的做法存在着极大的弊端,于是提出“委托代理理论”,倡导所有权和经营权分离,企业所有者保留剩余索取权,而将经营权利让渡。“委托代理理论”早已成为现代公司治理的逻辑起点。委托代理理论是建立在非对称信息博弈论的基础上的。非对称信息(asymmetric information)指的是某些参与人拥有但另一些参与人不拥有的信息。信息的非对称性可从以下两个角度进行划分:一是非对称发生的时间,二是非对称信息的内容。
从非对称发生的时间看,非对称性可能发生在当事人签约之前(ex ante),也可能发生在签约之后(ex post),分别称为事前非对称和事后非对称。研究事前非对称信息博弈的模型称为逆向选择模型(adverse selection),研究事后非对称信息的模型称为道德风险模型(moral hazard)。
从非对称信息的内容看,非对称信息可能是指某些参与人的行为,研究此类问题的,我们称为隐藏行为模型;也可能是指某些参与人隐藏的信息,研究此类问题的模型我们称之为隐藏信息模型。
委托代理理论是制度经济学契约理论的主要内容之一,主要研究的委托代理关系是指一个或多个行为主体根据一种明示或隐含的契约,指定、雇佣另一些行为主体为其服务,同时授予后者一定的决策权利,并根据后者提供的服务数量和质量对其支付相应的报酬。授权者就是委托人,被授权者就是代理人。
委托代理关系起源于“专业化”的存在。当存在“专业化”时就可能出现一种关系,在这种关系中,代理人由于相对优势而代表委托人行动。现代意义的委托代理的概念最早是由罗斯提出的:“如果当事人双方,其中代理人一方代表委托人一方的利益行使某些决策权,则代理关系就随之产生。”委托代理理论从不同于传统微观经济学的角度来分析企业内部、企业之间的委托代理关系,它在解释一些组织现象时,优于一般的微观经济学。
4)风险管理
风险管理是指如何在项目或者企业一个肯定有风险的环境里把风险可能造成的不良影响减至最低的管理过程。风险管理对现代企业而言十分重要。
风险管理当中包括了对风险的量度、评估和应变策
略。理想的风险管理,是一连串排好优先次序的过程,使当中的可以引致最大损失及最可能发生的事情优先处理、而相对风险较低的事情则押后处理。
现实情况里,优化的过程往往很难决定,因为风险和发生的可能性通常并不一致,所以要权衡两者的比重,以便作出最合适的决定。
风险管理亦要面对有效资源运用的难题。这牵涉到机会成本(opportunity cost)的因素。把资源用于风险管理,可能使能运用于有回报活动的资源减低;而理想的风险管理,正希望能够花最少的资源去去尽可能化解最大的危机。
5)金融可持续发展理论
可持续发展的思想最早起缘起于世纪年代以来人们对环境、资源、人口问题及其严重后果的关注和思考。世界经济的高速发展,在改善人们物质生活水平的同时,也严重消耗了资源、破坏了环境,使人们还来不及享受物质进步带来的巨大利益,便遭到了自然界的疯狂报复,出现了一系列影响人类生活质量的公害问题以及后来的全球环境问题。在严酷的现实下,人们对盲目追求经济增长的发展观念进行了深刻的反思,并开始探索和寻找新的较为健康的发展模式。正是在这个背景下,可持续发展理论应运而生,它开创了一条环境与发展相结合的道路,为环境保护与人类社会的协调发展提供了一种创新的思想模式。在金融发展理论研究方面,西方学者曾相继提出金融结构理论、金融压抑论、金融深化论以及金融约束理论。而世纪年代以来发生的一连串金融危机,—方面严重地影响了全球各国经济与社会的稳定发展,对各国金融安全以及国际安全提出了严峻的挑战,另一方面也促使金融理论界和实务界对已有的金融发展理论进行深刻反思,并开始逐渐关注如何保持和实现金融的可持续发展问题。
将金融可持续发展作为金融学理论的一个基础性、系统性概念,最早是由中国学者白钦先教授在年月日“面向二十一世纪全球金融发展国际学术研讨会”上公开提出,白钦先教授认为,“金融可持续发展理论是适应经济金融全球高度一体化、经济日益金融化以及金融自由化的不断发展等一系列重大挑战而提出的,以金融资源的本质属性为基础,研究国别和全球金融资源的开发利用、存量配置与流动、供给与需求、消耗与消费的初始条件、成本与收益、风险、后果与影响的一般规律,从而最终实现国别全球经济金融现在与未来较长时间内的协调、稳定、健康、有效而持续发展的金融理论。”金融可持续发展理论把“可持续发展”观念引入金融学研究,把对金融问题独立考察的传统扩大到金融与经济的动态关系上来,拓宽了金融学的研究领域,也确立了金融学研究的最终目标。这种全新的金融观,是对传统金融理论的发展和创新。因此,这一理论一提出,立即引起了经济、金融界的强烈反响,白钦先教授在这一领域的研究和探索为开创和推动金融可持续发展理论的深化做出了卓越贡献。白钦先教授强调金融可持续发展理论是建立在金融资源论的基础之上的。资源是发展的要素,资源的长期合理开发和利用就是可持续发展,金融的资源属性使金融发展具有资源开发利用内涵和经济的社会性生态环境内涵。金融资源论使金融可持续发展与经济可持续发展形成了互相依存、相互影响的辩证关系,而金融资源合理幵发和利用的标准就是经济与金融发展相互之间的协调程度,超越经济发展要求的金融资源开发和利用,是对金融资源的滥用和浪费,滞后于经济发展的金融资源开发和利用,则是对金融资源的开发不足和另一种形式的浪费。①白钦先教授指出金融可持续发展理论研究客体是金融资源,对象是金融资源状态。从空间的角度定位,是研究国别和全球的金融资源;从切入点的角度定位,是研究金融资源的“状态”,即金融资源的开发利用、存量配置与流动、供给与需求、消耗与消费的初始条件、成本收益、风险、后果及影响的一般规律。②金融可持续发展是量和质统一的金融发展。量性金融发展主要表现在经济中金融资产总量的增长、金融工具种类的增多、金融机构数量和类别的增加等等,量性金融发展扩大了金融的规模,使金融得以在一个更大的规模基础上运行;质性金融发展主要表现为动员和配置金融资源的效率提高,金融资产的可替代性加强,金融
活动的覆盖范围扩大,金融对经济的渗透加深,金融对经济发展的亲和力提高,金融结构优化,金融环境协调等等,质性金融发展改善金融效率,最终使金融对经济的作用增强,使金融得以在一个更有效的金融体系基础上进一步发展。量性金融发展和质性金融发展是金融发展的两个方面,量性金融发展是质性金融发展的基础,而质性金融发展又能进一步促进量性金融发展。两者相辅相成、相互促进。③金融可持续发展是金融整体效率与微观效率并重的金融发展。效率是金融可持续发展的保证,又是金融可持续发展所追求的目标之一。金融体系的效率分为三个层次:一是金融微观效率,指金融体系的各构成要素自身的功能和获利能力;二是金融中观效率,指金融体系内部各构成要素之间相互协调、适应的程度;三是金融宏观效率,指金融体系整体与社会环境、经济环境和技术条件相互协调适应的程度。金融可持续发展的效率目标要求兼顾三个方面的统一,并在保证微观效率的同时,更加注重中观和宏观效率的提高。此外,金融可持续发展理论强调,金融效率的评价标准是金融发展与经济发展的适应程度,资产的金融化不能以牺牲现时和未来的实际生产和服务为代价。这种效率观不仅仅注重一个国家某一时点上的资源配置效率,而是更注重在一个相对长的历史时期内金融与经济相互影响、相互作用下旳协调发展。因此,金融可持续发展观是一种全新的效率观。

(二)文献综述  

当前金融科技对财富管理领域影响最深远的是智能投顾的推广应用。智能投顾业务的兴起,正从根本上颠覆传统银行的商业模式,通过数字化和自动化等手段形成客户黏性,快速抢占市场。智能投顾又称机器人投顾(Robo-advisors),根据维基百科的定义,智能投顾是一类提供在线组合配置建议及组合管理的理财顾问服务。该服务由计算机通过数学规则或算法提供组合配置建议,实现自动分配、管理和优化客户资产。这些算法由软件执行,不需要手工干预,使人为干涉因素降到最低。按照新兴科技与传统金融结合的发展阶段来说,金融科技的第一阶段就是互联网金融,可以说互联网金融是金融科技发展的初始阶段及形态,是Fintech的1.0时代。互联网和移动互联网技术使传统的金融产品在用户体验上取得了革命性的提升,为客户提供线上服务,简化了业务流程,优化产品界面,改善用户体验,使金融服务可以低成本便利地抵达用户,为更多创新性服务的实现提供基础。
智能投顾所需要处理的信息量超出了一般电脑的速度和容量,这导致了新的高容和高速处理技术的诞生;智能投顾的核心就是预测,它是把数字算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。赵国栋(2017)认为,智能投顾以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见和预测能力。预测能力提高的表现是人们将习惯从概然上预测事物和世界,而不是必然,这样是更精确而不是相反。人类的思维方式受物质和技术条件的影响,自古以来,由于信息不对称和处理信息技术的局限,人类的思维遵循谨慎的原则,其惯例是“知其然,知其所以然”,追求因果关系,并以此进行决策。智能投顾技术改变了我们的思维方式,社会放弃了对因果关系的渴求,而仅需关注相关关系,这使我们做决定和理解现实的最基本方式受到挑战。
蔚赵村,凌红(2017)认为,智能投顾时代将对商业和个人都产生巨大而深远的影响。智能投顾技术使消费者的行为模式更加科学、可预测,在不久的将来,世界许多现在单纯依靠人类判断力的领域都会被信息系统所改变甚至取代,智能投顾为我们的生活创造了前所未有的可量化的维度。Big data(2017)认为智能投顾已经成为了新认知、新发明、新产品、新服务、新价值的源泉,并导致商业经营及其模式的变革,整个商业领域都因为智能投顾而重新洗牌。智能投顾时代,在商业领域中,决策行为将日益基于数据和分析而做出,而并非基于经验和直觉。数据已经成为了一种商业资本,一项重要的经济投入,可以创造新的经济利益。利用数据分析进行商业决策使众多企业凭借杰出的数据分析技能成为业界的领先者。李国杰(2017)也同时提出,智能投顾还是改变市场、组织机构,以及政府与公民关系的方法。智能投顾科学与金融中心(2017)也同样指出,在智能投顾时代,银行监管将从审慎监管转变为消费者利益监管。由于银行有更占优势的资源,在处理信息不对称方面,银行的客户处于相对的弱势。特别是金融消费者,需要得到特别的保护。因此,要把智能投顾装到笼子里。2008年金融危机后,美国政府立法分离投资银行自营和代客理财业务,遏制公司滥用信息不对称的优势。中国的监管环境的变化也不能例外。
董莉(2017)在一篇文章中也同样指出,智能投顾应用作为创新的催化剂正改变着金融业态并将引起银行业务模式深刻的变革,智能投顾应用将推动商业银行在经营理念组织架构业务流程管理模式、架构等领域进行全面调整和深度整合,不断增强核心竞争力提升企业组织绩效和资本的运营效率提高盈利能力。智能投顾应用为我国商业银行经营模式转型提供了重要战略契机借助智能投顾中国银行业的未来发展将呈现出全新的蓝图。
目前我国商业银行服务同质化产品差异性小随着数据的不断积累和商业银行数据分析能力的不断提升,智能投顾应用将拓展银行的业务发展空间,设计具有定价权和竞争力的创新产品。涂子配(2015)指出,社交媒体的兴起为银行创造了全新的客户接触渠道,从银行网点等固定设备扩展到手机等移动终端设备再扩展到微博微信等社交网络,智能投顾应用导致支付模式不断创新,从传统支付电子支付到第三方支付再到移动支付,智能投顾应用还可扩展营销手段,从网点坐售电话外拨营销、短信营销扩展到微博微信等社交网络营销。
我国商业银行目前基础设施和数据全部集中在数据中心,而且经过多年运行积累了大量的数据,因此最具条件率先盘活智能投顾资产,洞察数据中蕴涵的价值,更加科学地评价经营业绩评估业务风险,配置全行资源引导银行业务科学健康发展。王伟,吴以四(2017)同样也提出,商业银行应用智能投顾分析客户的交易行为,挖掘并预测客户的金融需求,设计有竞争力的创新产品,提供全面的金融服务,从而能够快速聚拢客户资源,逐步增加客户粘性。商业银行已拥有智能投顾,只要掌握智能投顾分析技术,并具备智能投顾应用思维,就能提升核心竞争力。智能投顾时代商业银行不仅销售产品和服务,而且积累了丰富的客户交易数据,特别是在网络社会化和搜索引擎技术支撑下,商业银行还能收集到社交网络上客户的活动轨迹以及市场数据,商业银行只要善于分析和应用这些数据,通过数据再利用和数据重组分析客户的消费偏好就能准确发现并掌握客户需求,并通过不同渠道为客户提供个性化的服务。商业银行积累的关于资产负债评级、客户交易对手等各种数据资产将在信贷管理成本、核算资本管理、绩效考核等方面发挥重要作用,提升商业银行的管理水平。随着商业银行数据分析能力提升,通过对数据进行统计、分析、评估,为银行业务发展、市场营销、资产负债管理客户关系管理等方面提供有效的决策支持,可实现真正的“以数据说话”
依据经典经济理论商业银行存在的基础:一是商业银行有规模经济和专门技术能降低资金融通的交易成本;二是商业银行有专业的信息处理能力能缓解储蓄者和融资者之间的信息不对称,以及由此引发的逆向选择和道德风险问题。谢梅(2015)在文章中提到,智能投顾时代商业银行赖以存在的基础逐渐减弱,金融将逐步形成互联网金融模式。主要表现在:互联网发展导致市场信息不对称程度逐步降低,平台出现导致资金供需双方可借助电子平台直接交易,金融发展逐步实现去中介化。智能投顾应用不仅为商业银行引入新的竞争主体,而且改变甚至完全重塑了传统金融的经营模式,将对银行竞争格局和方式产生深远影响具体体现为“五化”:
智能投顾时代银行传统的标准化业务的价值被削弱,全能个性化的金融解决方案和金融服务需求被增强,商业银行必须具备专业的数据分析和应用能力,通过用户洞察提供个性化产品和服务,通过内外协同实现客户对营销传播的感知。具有时空可持续特质,让客户在所有的服务触点都能感受到贴心的服务,实现服务随时随地随处可见。目前商业银行均建立了客户信息系统,其中包括了客户基本信息、客户偏好信息、客户行为信息,而且这些信息均来自于银行内部。此外,商业银行可通过搜索引擎采集和分析各类客户上网行为的兴趣、爱好数据,综合应用内外部数据洞察客户行为特征。
目前互联网公司从各自专长的网络购物供应链服务等领域向传统属于银行服务范畴的支付资金清算等领域全面渗透,并且开放共享其数据服务平台,联合上下游资源构造了完整的产业链。智能投顾时代商业银行将不能独善其身,需要整合上下游资源,打通全流程的业务链条,为客户提供资金流信息流服务,以及全场景金融解决方案,建立合作共赢互补发展的共生关系。例如,银行可利用商行投行的产品模式渗透整个产业链,通过商业银行业务赚小微企业的利息收入,通过投行业务赚取大企业的中间业务收入。商业银行基于自身现有数据能力以金融服务为核心,以网络信贷供应链金融要素市场等为切入点,为企业客户提供全流程电子商务解决方案,为个人客户提供全面综合财富管理服务。例如建设银行善融平台,交通银行交博汇平台等。
智能投顾时代商业银行充分利用数据将是制胜的关键,商业银行不但自身积累的业务数据日益增长,而且还可获取到社交网络数据。社交网络数据蕴含了个体之间接触联络关联群体依附和聚会等关系,商业银行获取的海量数据通过集中整合挖掘,共享发挥信息的价值和创造力,增强风险控制的前瞻性、预见性、系统性。商业银行通过多数据源管理、实时数据决策、基于数据预测等全方位数据应用可提升整体的管理水平。
   尽管智能投顾对商业银行的影响目前而言还比较小,但从发展趋势看,要充分认识智能投顾的颠覆性影响,具有远见和雄心的商业银行都应当未雨绸缪,早做布局。
J. Manyika, M. Chui(2015)指出,商业银行要打破传统数据源的边界,更加注重社交媒体等新型数据来源,通过各种渠道获取尽可能多的客户信息,并从这些数据中挖掘出更多的价值。
Dealing with data(2015)认为,随着大数金融的发展,银行与他们的竞争和合作不可避免。一方面,银行可以通过发展自己的智能投顾平台与其开展直接竞争。在当前的各大电商平台上,每天都有大量的交易发生,但是这些交易的支付结算大多被第三方支付机构垄断,银行处于支付链条的末端,获取的价值非常小。智能投顾金融的核心竞争力在于其拥有的大量客户经营数据,银行在其产业链中的影响力很小,这也是阿里巴巴可以终止与建行的合作自行开展信贷业务的原因。为应对这种局面,银行可以考虑自行搭建智能投顾平台,获取属于自己的智能投顾,将核心话语权牢牢掌握在自己的手中。事实上,已经有不少银行开始了这方面的布局。2017年6月28日,建行的电子商务平台“善融商务”正式上线,包括B2B和B2C,业务范围包括电子商务服务、金融服务、营运管理服务、企业社区服务及企业和个人商城。这可以看作是建行对于阿里巴巴终止合作的直接应对。交行打造的电子商务平台“交博汇” 也开始向客户开放。在为客户提供增值服务的同时获得客户的动态经营信息,成为银行共同的驱动力。另一方面,银行需要与智能投顾金融企业加强合作互利。完整和综合的智能投顾注定难以被某一家企业、机构或政府部门所独自掌控,因此任何想垄断智能投顾的想法和行为都是不现实的,企业之间的合作互赢是发展的潮流。在认同智能投顾巨大价值的共识下,银行可与电信、电商、社交网络等智能投顾平台开展合作,进行数据和信息的共享和利用, 全面整合客户有效信息,将金融服务与移动网络、电子商务、社交网络等完美融合。建行与阿里巴巴的信贷合作可以说是在这方面进行了非常有益的探索,可惜由于阿里巴巴要求在信贷利息中分利被拒绝而导致合作终止。但由此可见建立银行与电信运营商、电商、社交网络等参与方的合理的利润分配模式是否合理是合作能否成功的关键因素。
 

(三)简要评述  

在国外成熟市场中,智能投顾业务从诞生到发展相对成熟经历了比较长的时间,并取得了显著的成绩。在国外的成熟金融市场中,目前已经形成银行、证券、保险等多重混业经营发展的市场。混业经营的金融市场,有着多元化的投资品种和投资渠道,为投资顾问业务的开展提供了更多的资产配置方案和风险管理工具。
(一)智能投顾为商业银行提供新的发展思路
在全球新一轮科技革命与创新变革的浪潮下,大数据、云计算、区块链、人工智能正以快速渗透的姿态重塑金融业,金融科技概念应运而生并颠覆性地改变着整个金融业对客户、产品、服务、渠道、风控的理解。受到网络理财的高渗透、传统理财的新格局、居民理财的强需求等因素的推动,人工智能率先在金融领域落地引爆。智能投顾从技术和理念上全面进入银行投资管理业务,催生金融新产品和新模式,为传统银行业在显性利差收入难以为继的发展环境下,指出零售转型发展道路。然而,现阶段商业银行加速入局智能投顾行业的首先还是要清晰了解智能投顾实现条件、设计理念、基本特点与模式分类,在充分调研内外环境与发展实际的基础上,从市场定位、成长模式、运营能力、品牌价值等方面着手,做到思维与模式深度融合。从设计思路上看,银行系智能投顾的优势集中表现在丰富的客户资源与自有的分销体系。客户资源方面,商业银行客户群体层次多样,既有渗透率高度饱和的高净值中老年客户群体,又有对个性化服务需求强烈的青年客户基础,信息传播速度为无限放大零售客户群体数量与个人财富规模提供可能性。分销渠道方面,除了线下物理网点外,商业银行还整合了电话银行、网上银行、微信银行、直销银行、手机银行等多样化的线上渠道,为智能投顾通过电子技术进行用户自我评估提供更加直观的、更具亲和力的天然连续。 目前一度向好的国家宏观政策、市场环境是商业银行发力智能投顾谋求转型发展、稳赢增效的重要机遇。其一,国家政策层面对于人工智能的探索性和应用性采取相对开放路线,大大地促进传统财富业务的智能化、网络化的升级,为商业银行高效整合的市场数据、产品数据、用户数据提供了核心技术手段。其二,基于互联网标准的金融科技生态圈,建立与完善以资产配置方案为核心的智能投顾业务是商业银行拓展理财产品销售渠道、销售范围的重要突破点,也是拓展存贷汇、支付等基础业务发展的重要抓手。 在创新变革的年代,市场的竞争终究还是商业模式的竞争,商业银行应加快转变市场定位,契合适应客户与市场变化的智能投顾成长模式。首先,瞄准客户需求的基本点。商业银行智能投顾的第一步是邀请投资者持续关注和参与投资,通过客户画像打破数据孤岛,全面了解客户个人特质,分析客户的风险偏好、收益周期曲线和未来需求,制定智能化、个性化的资产配置方案,并不断根据市场波动监测、调整。其次,紧跟技术更迭的新层级。智能投顾运营的关键是自带以人工智能为核心的互联网技术基因,商业银行要保持智能投顾业务成长性,就要充分认知与追随金融科技更新变迭的速度,借助投资组合理论模型,提升智能服务流程的标准化水平,增强投资决策的纪律性。再次,提升产品组合的匹配度。受制于金融监管的约束,在新兴市场中商业银行要做真正“全产品+配置逻辑”的智能投顾服务就需要不断丰富客户应用场景,增加产品丰富度,多关注主动投资产品,深耕自有理财产品与成立时间较长、评级较高的基金产品组合,打磨平台客户的智能化体验,为客户提供智能组合推荐。在金融密集度与饱和度极高的市场环境下,商业银行初入智能投顾的脆弱性直接影响品牌价值的稳定性,所以要保持长久的竞争优势,重在完善品牌价值管理,培养品牌的成长力,积淀品牌价值。一是明确品牌的差异定位。参照世界品牌定位策略,智能投顾实施差异化的品牌定位重在从客户、产品、类别着手,突出服务客户群体的普惠性,展现数字资产配置的智能性,重点给客户制造明朗的感官印象。二是丰富品牌的价值内涵。围绕智能化的核心价值理念,依据产品、技术、服务等品牌识别要素对所有品牌和品牌线进行组合规划,继承企业文化精髓,彰显智能投顾“专注客户、智能技术、个性服务”的品牌文化内涵。三是完善品牌的管理策略。在充分领悟品牌战略的内在规律,结合品牌培育的实际情况的前提下,规划好企业品牌与产品品牌关系,择优实施品牌延伸策略、多牌组合策略或者品牌联盟策略,以打造智能投顾品牌作为核心竞争力,冲出市场同质化重围。
(二)国内关于智能投顾的市场潜力
 国内对智能投顾的定义更加宽泛,具体涉及金融科技的两个领域。一是个人理财/财富管理,包括个人的账户管理、信贷管理、投资理财和税务筹划等;二是机构投资/资本市场,包括交易系统、财务分析模型、金融大数据分析等。事实上,除了海外资产配置类的智能投顾产品,目前国内金融市场还无法真正依据现代投资组合理论来构建资产配置组合,客观原因在于市场上缺乏对应各种大类资产的金融工具。在市场条件尚未具备的时候,可能目前大部分的智能投顾只是“马甲”,成为营销基金和推荐股票的话术。
目标客户和需求与海外市场大不同。(1)国内投资理财客户普遍缺乏长期投资和资产配置的习惯,无论是高净值客户还是大众富裕客户,在金融资产投资上仍是散户的操作模式。(2)国内客户的风险属性难以把握。在风险承受能力方面,客户一般不愿提供真实的资产信息;在风险偏好方面,同一个客户会要求银行理财产品保本,但同时能承受股市的大幅波动。口头上是低风险偏好,但行为上呈现出高风险偏好。风险测试的有效性被削弱。(3)参照国外传统财富管理的门槛,国内的大众理财客户的可投资金额较低,大类资产配置的必要性并不高,直接推荐合适、靠谱的产品或产品组合更能满足客户的真实需求。(4)随着居民财富的积累,国内资产管理的市场潜力巨大,投资理财需求也会不断升级,大类资产配置的发展方向是确定的。在我国金融市场发展的现有阶段,结合投资理财客户的实际需求,国内的智能投顾产品呈现多样化的特性。国内的智能投顾大致包括个股推荐、股票组合推荐和基金组合推荐,使用的策略包括主题策略、事件驱动策略、量化策略等。国内智能投顾的参与者众多。掌握客户资源和牌照优势的银行、券商和基金成为智能投顾发展的中坚力量;具有流量优势和数据优势的互联网公司和智能投顾初创公司也在积极探索和布局。预计到2020 年,全球个人可投资金融资产总额将达到224 万亿美元,年平均增速达到5.9%。从结构上来看,股票的占比将有所提升,从2015 年的42%提高到2020 年的45%。对于智能投顾来说,这是潜在的存量市场和增量市场。
智能投顾主要还是服务中高收入人群。财富管理的目标客户包括超高净值人群、高净值人群以及大众富裕人群,再往下沉的客户并不是财富管理的目标客户,这与金融科技的另一重要分支网络借贷的目标客户有明显差别。智能投顾的主要市场来自财富管理的存量客户。不同于网络借贷为原本无法获得信贷服务的人群提供服务,智能投顾更多地是替换传统的资产管理模式。在存量市场中,越是高净值客户,其资产规模的增长速度就越快,财富的聚集效应明显。到2020年,新增客户贡献的资产规模不会超过总规模的1%。
(三)商业银行的可持续发展
商业银行可持续发展是将商业银行业务经营整体发展纳入考量范畴,以管理能力、制度安排、财务供给、业务结构、流程设置、人力配备等各要素的良性互动为目标,实现全要素的整体全面进步。商业银行自身的可持续发展应与环境支持系统的可持续发展和谐统一。商业银行作为金融行业的主要组成部分、国家经济的重要,观主体,其发展目标应与金融可持续发展和国民经济可持续发展目标保持一致。业银行应努力实现自身发展与经济发展、社会发展相统一,经济效益与社会效益相统一,当前利益与长远利益相统一,局部利益与全局利益相统一,从而实现均衡、协调的发展。商业银行的可持续发展是一种良性稳定的发展,这种良性的发展体现为商业银行全要素资源配置效率的明显提高。可持续发展既包括量的扩张又包括质的提升。因此,商业银行要实现可持续发展,既要把规模和利润增长放在重要位置,又要注重金资产质量和公司治理能力的实质提升;既要保证各项业务实现阶段性的增长,又要实现核心竞争力的持续提升。商业银行应根据自身的资产规模、人员素质、技术水平、创新能力等条件,在资源和能力许可的范围内确定自己的发展目标,有效控制风险,不以牺牲未来利益为代价,追求适度增长,确保发展的质量。只有不断适应环境和形势的变化,商业银行才能实现可持续发展,这种应变能力是银行对金融市场信号显示的敏感反应,代表了商业银行的适应性。商业银行的经营战略、目标与决策都要受到外部环境和资源承载能力的约束,并根据外部环境变化情况适时进行调整,以此达成商业银行发展与经济适度增长相匹配、与金融资源供给约束相适应、与社会发展程度相一致、与文化建设和生态文明建设相协调。
商业银行可持续发展是自身金融效率提高与总体金融效率提升相统一。商业银行自身金融效率提高是指商业银行各项功能的完善、盈利能力的增强及市场竞争实力的提高;而总体金融效率提升则是指包括商业银行在内的整个金融体系各构成要素之间相互协调、互相适应、相互吻合程度的加强,尤其是商业银行之间形成既有竞争又有合作的良性发展状态。包括商业银行在内的各个构成要素自身金融效率的提高是金融体系总体金融效率提升的基础,而金融体系总体金融效率的提升,将促进整个金融体系安全稳定高效的运行,商业银行自身的金融效率也随之提高。因此,只有将商业银行自身金融效率提高与金融体系总体金融效率提升有机结合,才能实现商业银行的可持续发展。
三、研究的内容
本文主要研究的是智能投顾对于的是用智能投顾对商业银行资产管理的优化方案,我们确定的是智能投顾对于商业银行可持续发展模式探究,分别研究了智能投顾对商业银行可持续发展信贷业务影响和中间业务影响,实证了使用智能投顾上市银行和未使用智能投顾上市银行盈利差异。具体的研究内容如下:
第一部分侧重介绍了商业银行选择智能投顾的背景分析,主要介绍本文的研究背景、目的和意义,概括论文的主要内容,确定论文的研究框架和采用的研究方法,同时指出本文的创新点与不足,力图在研究视角、研究内容和研究方法等方面寻求新的突破。
第二部分理论基础与文献综述。针对本文所研究的问题,首先商业银行概念、商业银行可持续发展相关理论、商业银行金融资产管理风控机制、智能投顾以及产业管理理论、商业银行可持续发展的内涵及效应、商业银行可持续盈利模式相关的理论进行了总结,为后文的分析论述提供理论铺垫;然后从商业银行可持续发展理论、智能投顾发展潜力、智能投顾对于商业银行影响力选择等方面对国内外相关研究成果进行了梳理,指出现有研究中存在的不足,为本文的研究提供思路和方向。
第三部分则偏重于商业银行可持续发展盈利模式现状与分析。本章主要借鉴传统的商业银行信托业务模式为出发点,分析商业银行信托业务现状、商业银行固有业务现状、商业银行可盈利结构现状,在此基础上,利用智能投顾自身特有业务逻辑分解商业银行资产管理存在问题,为智能投顾对商业资产管理、可持续发展提供理论基础。
第四部分则构建了智能投顾与商业银行可持续发展评价体系。本部分涵盖几个章节,主要内容则是评价智能投顾与商业银行可持续发展影响因素,并且构建出智能投顾与商业可持续发展评价体系,通过对于智能投顾与商业银行可持续发展评价体系指标原则的设立、监管机构对银行智能投顾资金投资运作的监管政策和要求、智能投顾与商业银行资产管理市场人群定位、智能投顾与商业银行可持续发展评价方法确立进一步的确定智能投顾与商业银行可持续发展水平测度分析,并且建立载荷矩阵以及因子分析,为智能投顾商业银行可持续发展水平的排序及评级。
第五部分的主要内容通过对不同类型商业银行智能投顾模式下可持续发展比较分析,进一步的完善智能投顾与商业银行可持续盈利模式构建。并且通过对于智能投顾商业银行可持续盈利模式前景分析,进一步的确定智能投顾商业银行可持续固有业务的盈利前景、可持续发展续盈利结构,为促进我国商业银行可持续发展的提供建议对策。
第六部分结论与政策建议。根据上述各章的研究结论,提出稳步推动我国商业银行可持续发展的政策建议。
 
具体的章节纲要如下:
 
1 绪论
1.1选题背景
1.2 选题意义
1.3 本文研究主要方法
1.4 研究体系与研究深度
1.5 本文的创新点
2 相关理论界定以及文献综述
2.1国内银行智能投顾业务发展现状
2.2国外银行智能投顾业务发展现状
2.3国内外银行智能投顾业务比较
2.4商业银行概念与含义
2.5商业银行可持续发展相关理论
2.6商业银行金融资产管理风控机制
2.7智能投顾
2.7.1委托代理理论
2.7.2信息不对称理论
2.7.3顾客分析理论
2.7.4投资组合理论
2.7.5风险管理理论
2.8产业管理理论
2.8.1产业链研究与供应链理论、价值链理论联系与区别
2.8.2产业链生态系统理论
2.9商业银行可持续发展的内涵及效应
2.9商业银行可持续盈利模式
3商业银行可持续发展盈利模式现状分析
3.1商业银行信托业务现状分析
3.2商业银行固有业务现状分析
3.3商业银行可盈利结构现状分析
3.4商业银行可盈利结构现状分析
3.5智能投顾与商业银行资产管理存在问题
4 智能投顾与商业银行可持续发展评价体系与方法
4.1智能投顾与商业银行可持续发展影响因素
4.2智能投顾与商业银行可持续发展评价体系指标原则
4.2监管机构对银行智能投顾资金投资运作的监管政策和要求
4.3智能投顾与商业银行可持续发展评价指标确定
4.4智能投顾与商业银行资产管理市场人群定位
4.5智能投顾与商业银行可持续发展评价方法
5智能投顾与商业银行可持续发展水平测度分析
5.1测度赛选
5.2建立载荷矩阵以及因子分析
5.3智能投顾商业银行可持续发展水平的排序及评级
5.4不同类型商业银行智能投顾模式下可持续发展比较分析
6智能投顾与商业银行可持续发展模式构建
6.1智能投顾商业银行可持续发展模式构建
6.2智能投顾商业银行可持续固有业务的盈利现状分析
6.3智能投顾商业银行可持续发展结构构建
7促进我国商业银行可持续发展的建议对策
结论
 
四、研究的思路与研究的方法(附图解)
本文主要采用的研究方法为:规范分析法、比较分析法、实证分析法、等方法。运用了数据统计与图表分析。主要通过文献查询、网络查询、图书查询以及和老师交流等方法收集资料。    
(一)规范分析法
本文通过运用规范分析法,以智能投顾在商业银行资产管理发展过程中遇到的现实情况为实际,找出存在的问题,对问题出现的原因进行分析和研究,在一定的价值判断标准下,对未来提出政策建议。
 (二)比较分析法     
本文多出运用对比研究的方法,在对智能投顾在商业银行资产管理的分析和研究过程中,通过对数据、图标的分析和对比,找出 智能投顾在商业银行资产管理与其他券商相比较的特点与落后之处,找出启示和努力的方向。为智能投顾在商业银行资产管理优化提出具体对策建议。
(三)实证分析法
本文在分析智能投顾在商业银行可持续发展的运用以及智能投顾对于商业银行可持续发展模式探究,分别研究了智能投顾对商业银行可持续发展信贷业务影响和中间业务影响,实证了使用智能投顾上市银行和未使用智能投顾上市银行盈利差异,对未来商业银行发展方向给出了政策建议。在对于智能投顾与商业银行可持续发展水平测度分析的过程中,采用AHP分析的方法,通过对于智能投顾对商业的发展水平测度建立递阶频次层次结构;构造两两比较判断矩阵;(正互反矩阵);针对某一个标准,计算各商业银行可持续发展备选元素的权重;利用几何平均法和规范列平均法将智能投顾对商业的发展水平影响通过复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则。其次在于通过利用DEA模型进一步的衡量出智能投顾对于商业发展水平效率比,进一步的评价出智能投顾对于商业银行可持续发展的利弊。
本文通过梳理投资顾问业务的基本理论与当下银行可持续发展的管理,对当下智能投顾问业务的发展现状与优劣势进行分析,对存在的问题进行分析研究,提出针对 智能投顾业务发展的优化方案和保障措施,并且将智能投顾业务与银行资产管理相结合,探寻出一条智能投顾与银行资产管理相结合的。
具体思路如下所示
 
五、研究的重点、难点及可能的创新之处
本文可能的创新在于通过基于商业银行资产管理公司投资顾问业务一人多户、网上开户、轻型营业部、互联网业务等新背景下,该领域可供参考的公开文献数量有限。本文以智能投资顾问业务的创新优化为切入点,具有一定的新意。 其次,主要来自于通过的是用智能投顾对商业银行资产管理的优化方案,我们确定的是智能投顾对于商业银行可持续发展模式探究,分别研究了智能投顾对商业银行可持续发展信贷业务影响和中间业务影响,实证了使用智能投顾上市银行和未使用智能投顾上市银行盈利差异。本文以智能投顾在商业银行资产管理为研究角度,对智能投顾在商业银行资产管理现状和问题进行了分析,并提出了有针对性的优化方案可能是本文的创新之处。就我国现在的商业银行资产管理现状而言,分析我国国有商业银行不良资产的现状和成因,针对国有商业银行长期承担国家和地方双重政策性业务,部分国有企业经营不善债务沉重,以及国有商业银行由于自身经营、资产管理不当等因素积累了大量不良资产存在的负面影响,指出了不良资产化解和防范的迫切性。通过引入智能投顾业务,是能够将国外银行业化解不良资产的先进经验为借鉴,提出化解和防范我国商业银行不良资产的相应对策。通过智能投顾本身的“云计算+大数据+金融”模式,通过分离银行优劣资产,组建金融资产管理公司接收、管理、处置银行不良资产提高国有商业银行自身化解不良资产的能力。智能投顾的核心是通过计算机本身的海量信息流及数据处理能力。运用大数据和云计算等互联网技术,可以将个性化的最完美模型推送至每位投资者。智能投顾即聚合了策略精选、牛人动态和研报解析三大模块,聚合了众多顶尖平台的优秀策略,帮助银行投资用户更轻松的选择股票;了解各类资产的实时动态,通过梳理和发布意见领袖,增加银行吸储、理财、盘活资产的社交圈。分析师专业研报持续跟踪,对分析师的准确率、收益率全面回溯,为投资者筛选优秀分析师和优质研报。为改善有企业经营状况,盘活贷款存量转变、规范政府职能和行为深化、加快国有企业、国有商业银行改革强化中央银行的有效监督建立、健全相应的法律法规等一系列措施,以适应我国加入后不断加剧的银行业竞争形势的需要。
 在对智能投顾在商业银行资产管理的分析过程中难点之处主要表现在:
(一)由于现有资料收集时间较短,智能投顾在国内普及的数据不够全面,导致在比较分析的过程中分析深度有限,对 智能投顾在商业银行资产管理的分析还需深入的探索。
 (二)本文主要针对某一银行在投资顾问业务相关的定量模型进行分析,采用AHP分析模型以及DEA分析,导致文中对智能投顾在商业银行不良资产管理的优化方案的说服力有限,结论也有不完善和不成熟的地方。
六、研究的进程安排
序号 时间 内容
1 2018年1月-4月 选题方向确定、资料收集、内容汇编
2 2018年4月-5月 模型构思初步完善
3 2018年5月-9月 撰写论文(初稿)
4 2018年9月-10月 撰写论文(第二稿)
5 2018年10月-11月 日 撰写论文(第三稿)
6 2018年12月 撰写论文(定  稿)
7 2018年12月 整理文档、准备答辩
 
七、参考文献
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