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World File Search System金融风险
透过炒作看清监管科技工具从实验到监管的转变
这些见解指出，在国际层面上，以流程为中心而非以问题为中心来开展监管科技工作非常重要。监管科技的国际实验工作主要集中在气候相关金融风险和加密资产监控等问题上，这有助于说明如何针对特定问题开发工具。然而，如果国家当局对如何监管这些问题的考虑有限，其可用性程度可能会受到限制。对于每个感兴趣的问题，清楚地了解监管流程中的常见步骤以及国家监管机构在完成这些步骤时面临的常见挑战可能很重要。清楚地了解监管流程可能有助于确定国际层面的监管科技实验。
百慕大差异-COP28
百慕大不能免疫或与气候变化的影响隔离。百慕大已经委托了一项即将完成的气候研究，我们将提供信息以优先考虑缓解解决方案。我们的岛屿暴露于海平面上升，越来越严重和频繁的风暴以及洋流和天气模式的变化。孤立，美丽且独特的百慕大是世界上最北端的珊瑚礁系统的所在地，这是海洋生物多样性的关键栖息地。百慕大也是Sargasso Sea的唯一陆地，Sargasso Sea是Sargassum Seaweed的浮动雨林，是几种受威胁和濒危海洋野生动植物的住所和产卵场。我们是环境财富的宝库，海洋保护的首都，也是全球金融风险管理阶段的关键参与者。
2022年可持续发展报告 www.cifi.com
纵观我们的历程，我们向投资者、社区乃至整个地区证明，有效的贷款结构并非表面所能理解。虽然我们可以看到一些数字和已完成的项目，但它们仅仅是冰山一角。在这之下，是一个充满决策的世界，需要考虑涵盖金融、社会、环境，甚至哲学和伦理层面的风险和影响。这些因素切实地塑造着我们的生活质量以及我们为未来创造的成果。对于旭辉而言，在投资分析和决策过程中融入良好的ESG实践，对于更深入地理解投资者面临的风险至关重要。我们不仅关注金融风险，还探索ESG风险，这对于理解投资的声誉风险至关重要。这或许是最难规避的风险，因此我们投入大量时间和资源进行深入分析。
中国的金融体系和经济
过去 40 年来，中国金融体系一直是其惊人经济增长不可或缺的一部分。我们以社会融资规模 (AFRE) 为指标，回顾了近期有关中国金融体系及其与中国经济的联系的文献。AFRE 是衡量国家年度流动性流量的广义指标，反映了中国金融体系的独特之处。早期有关中国金融体系的研究强调国有企业改革，而近期的文献则探讨了其他更加市场化的融资渠道（包括影子银行），这些渠道在 2010 年后迅速发展，已成为 AFRE 的重要组成部分。这些新的融资渠道不仅相互交织，而且更重要的是，它们往往最终与中国占主导地位的银行业息息相关。了解这些渠道背后的机制及其内在联系对于缓解中国资本配置扭曲和降低潜在的系统性金融风险至关重要。
中国的金融体系和经济：回顾 - 何志国
过去 40 年来，中国金融体系一直是其惊人经济增长不可或缺的一部分。我们以社会融资规模 (AFRE) 为指标，回顾了近期有关中国金融体系及其与中国经济的联系的文献。AFRE 是衡量国家年度流动性流量的广义指标，反映了中国金融体系的独特之处。早期有关中国金融体系的研究强调国有企业改革，而近期的文献则探讨了其他更加市场化的融资渠道（包括影子银行），这些渠道在 2010 年后迅速发展，已成为 AFRE 的重要组成部分。这些新的融资渠道不仅相互交织，而且更重要的是，它们往往最终与中国占主导地位的银行业息息相关。了解这些渠道背后的机制及其内在联系对于缓解中国资本配置扭曲和降低潜在的系统性金融风险至关重要。
CFRF-Nature相关风险手册 - 金融化 -
致谢本章是由与气候金融风险论坛（CFRF）弹性工作组的自然风险子组撰写的。这主要是由从业人员撰写的，旨在支持在银行，保险公司和资产经理中工作的从业人员，他们支持气候和/或环境的风险识别和战略。它旨在使企业能够更好地了解与自然有关的风险和机会的接触，并反映战略决策中与自然有关的风险评估的结果。本章中的观点反映了个人参与者，而不一定是其雇主的观点。Resilience working group chair: Billy Suid (Barclays) Sub-working group chair: Sandy Trust (M&G) Sub-working group secretariat: Maxim Olliver (KPMG) Brenna Carroll (KPMG) Lead authors: Nell Agate Tsui (HSBC) Nick Talbot (NatWest) Ryan Allison (Phoenix)
机器学习在中央银行的应用
反过来，获得的见解可以有效地支持基于证据的中央银行政策的实施。这显然是货币稳定的情况，尤其是在更好地理解机器学习可以提供的货币政策决策驱动因素方面。同样，在监管科技中应用机器学习可以帮助金融监管机构履行其监督任务，包括识别和解决微观层面的脆弱性和其他新出现的威胁，如气候相关的金融风险。从宏观审慎的角度来看，中央银行可以从更多地使用机器学习来解释来自各种通常不相关的数据源的信息中受益，以评估整个系统的脆弱性及其随时间的演变。此外，新技术可以支持从金融稳定角度来看也相关的其他任务，包括支付系统的运作、金融包容性、消费者保护、反洗钱和安全印钞。