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宏觀經濟金融形勢分析

課程編號:25146

課程價格:¥23000/天

課程時長:1 天

課程人氣:829

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:宋柏允

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
銀行、證券、基金、保險等金融從業人員

【培訓收益】
分析宏觀經濟、金融形勢 分析產業政策發展解讀 解讀新基建與08年基金的異同,以及政府性融資難點及破解建議 展望未來金融領域發展趨勢:資產證券化

一、分析:為什么經濟如此艱難?
1、2020年一場疫情,經濟雪上加霜
8成中小微企業,現金撐不過三個月
大魚吃小魚:房地產行業為例,業務向頭部企業集中
案例:老鄉雞董事長怒斯員工聯名信、上市房企營收對比
2、宏觀經濟面臨改革開放四十年未有之變化
中國經濟滯脹了嗎?什么是滯脹?
二、當前宏觀環境啥情況?
1、世界經濟周期與新工業革命:科技發展到瓶頸,大國博弈白熱化
2、中美貿易戰的背后:美國的黑暗森林法則以及規律武器——糧食、石油、貨幣
3、經濟回歸最本質:總需求與總供給
需求旺盛的20世紀80年代末
需求不足的20世紀90年代末
供給出問題的現在
供給側改革帶來的挑戰與機會
4、需求三架馬車分析
消費:人口、購買力、購買傾向
投資:基建狂魔
出口:進出口增速回落
3、供給側分析
人口問題:未富先老且斷崖式下降
資本:風口理論是是非非
全生產要素:未來的關鍵
案例:柯布道格拉斯模型、人口結構、蘋果的堅守第一性原理、3M百年老店的啟示

三、2020年新基建,新在何處?
1、13個省市近34萬億“2020年重點項目投資計劃”包括新基建
5G:資本市場的風口,到底是什么?有什么用?
人工智能:有時候和“大數據”分不清
數據中心:算力和算法的黑科技
2、基礎之上有什么
史鑒——高鐵之上:加速城市化進程,城市文化形成,契約精神提高到前所未有
5G之上:在線教育、遠程辦公
人工智能+數據中心:空間技術、能源技術、基因工程、納米科學
機器視覺:指紋、人臉、視網膜、虹膜識別
自動規劃
案例:一個小區的快遞投遞
智能搜索
案例:貸款風控,誰是“守信之人”
四、新基建的錢從哪來?
1、來自于財政行不行?
看一看,財政的賬本
案例:財政收入與支出細分
2、來自于債務行不行?
債務累加風險
3、來自于民間投資行不行?
回顧:民間資本歷史迷思
案例:常平倉與青苗法、美聯儲的私有制
五、商業銀行業未來的定位是什么?
1、史鑒——中國出現最早的紙幣,但是歐洲出現最早的銀行
宋、元、明三代紙幣推行不下去:政府開銷大
張居正一條鞭法:政府融資難
英格蘭銀行獲獨家:中央銀行開端,政府的銀行
美聯儲誕生:信用擴張與收縮的博弈結果
商業銀行信用擴張的極端:中國超級通脹
商業銀行信用收縮的極端:美國大蕭條
2、史鑒——美國20世紀70年代滯脹及銀行業的轉型
自由階段,混業經營
大蕭條,《格拉斯斯蒂格爾法案》變出了大小摩
劉易斯拉捏利的點子:再次融合
中美對比,兩種模式兩種結果
六、為什么說資產證券化變革中國金融模式?
1、資管新規為什么要給資產證券化留下“后門”
2、基礎資產
信貸資產——資產證券化的主要供給者
中小企業融資
基礎設施資產
3、評級
評級方法
評級方法的缺陷
4、定價
證券化產品交易機制
主要證券化產品定價方法
5、監管與制度設計
金融監管改革共識
巴塞爾協議III與資產證券化
影子銀行 

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