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印度的指示贷款系统：评论
1研究学者，JC Bose UST，YMCA，FARIDABAD 2 BOSE UST研究系研究学者，自国家银行国有化以来，Faridabad摘要指导的JC Bose UST助理教授，JC Bose UST，Faridabad Abstract指导的贷款。 商业银行的指示贷款配额已经诞生了一种将资本分配给自我就业计划，小型企业和农民的重要工具。 优先部门要求要求计划的商业银行根据印度储备银行的指示将其总贷款量的40％向指定的指示部门贷款。 多年来，印度储备银行对指导贷款的标准进行了许多修改。 NPA的问题不是印度公共部门银行独有的；它在整个银行业中都普遍存在。 在负责政府的官员的影响下，印度银行中，印度银行的不良贷款中有很大一部分是从信贷到指导部门的。 银行已经充分监督了他们的信用，如果不消除，可能会控制坏账问题。 确定大多数研究人员都依赖DEA模型的银行的效率和有效性。 固定和随机效应模型，T检验，TOBIT回归，CCR，BCC用于获得所需的结果。 在不同的研究中也发现了一个主要问题，即NPA。 在这项研究中，我们试图找出有关NPA的原因和建议。 关键字：定向贷款，NPA（不良资产），DEA模型，PSL，CAGR，1。 在1967年，斯里·莫拉吉·德赛（Sri Moraji Desai）使用了优先部门的术语。1研究学者，JC Bose UST，YMCA，FARIDABAD 2 BOSE UST研究系研究学者，自国家银行国有化以来，Faridabad摘要指导的JC Bose UST助理教授，JC Bose UST，Faridabad Abstract指导的贷款。商业银行的指示贷款配额已经诞生了一种将资本分配给自我就业计划，小型企业和农民的重要工具。优先部门要求要求计划的商业银行根据印度储备银行的指示将其总贷款量的40％向指定的指示部门贷款。多年来，印度储备银行对指导贷款的标准进行了许多修改。NPA的问题不是印度公共部门银行独有的；它在整个银行业中都普遍存在。在负责政府的官员的影响下，印度银行中，印度银行的不良贷款中有很大一部分是从信贷到指导部门的。银行已经充分监督了他们的信用，如果不消除，可能会控制坏账问题。确定大多数研究人员都依赖DEA模型的银行的效率和有效性。固定和随机效应模型，T检验，TOBIT回归，CCR，BCC用于获得所需的结果。在不同的研究中也发现了一个主要问题，即NPA。在这项研究中，我们试图找出有关NPA的原因和建议。关键字：定向贷款，NPA（不良资产），DEA模型，PSL，CAGR，1。在1967年，斯里·莫拉吉·德赛（Sri Moraji Desai）使用了优先部门的术语。简介金融机构在推动经济增长中起着至关重要的作用，而银行贷款在此过程中的重要性不容忽视。为了解决贫困并促进公平收入分配，印度储备银行（RBI）已实施了不同的贷款安排，其中一种被称为优先行业贷款。在1968年，该银行的信贷优先级由国家信贷委员会监督，因为在国有化之前，没有重视农业。在PSL的早期，只有2个领域是农业和SSI。在1974年11月，没有针对优先行业贷款的预先确定目标。1979年3月，指示公共部门银行确保至少有三分之一的信贷分配给直接贷款。在1978年11月，向PSBS发出了一项指令，要求他们在1980年3月的最后一天贡献其总前进的三十三％。后来，目标增加到总进展总量的40％。印度政府指示所有在该国开展业务的外国银行在1992年底之前至少将其净银行信贷净额（NBC）借给优先部门。在1993年4月，该百分比增加到NBC的32％，目的是到1994年3月达到这一目标。截至2007年4月30日，根据对指示部门的信贷规则，定向贷款目标和子目标现在已连接到ANBC或信用量同等金额的非资产负债表敞口（以更大者为准）连接。优先领域包括农业，微型，中小型企业（MSMES），
有关乌干达数字贷款景观的见解
风险，操作障碍和欺诈：数字贷款的运营效率受到集成障碍和技术故障的阻碍，从而影响了金融服务的无缝交付。此外，最近的欺诈实例突出了强大的欺诈风险管理系统的至关重要。这些事件强调了持续改进验证 /验证过程的必要性，并提高了对数字空间中欺诈活动的警惕。实施严格的欺诈检测机制并培养合规性和透明性的文化对于维护数字贷款运营的完整性并维持对客户的信任至关重要。
Lendlease 集团战略更新
• 结构性降低成本基础，12 个月内再实现 1.25 亿澳元年度税前节约，并有其他后续机会 • 从新成立的资本释放单位 (CRU) 中释放每股约 3.42 澳元的净有形资产，预计大部分将在 2025 财年末完成 • 资产负债表更加强劲，负债率大幅降低，预计到 2026 财年末将达到 5%-15% 的修订目标范围（低于 10-20%） • 分阶段向证券持有人返还资本，意图进行初始 5 亿澳元的市场回购 • 低风险业务定位于未来的盈利性增长，具有具有吸引力的股本回报率，Lendlease 拥有良好的业绩记录和竞争优势 • 同类基础上的收益提高 将通过实施严格的资本配置框架来优先减少债务和为证券持有人带来资本回报，该框架反映了业务重点的变化并为资本部署提供了透明的层次结构。 Lendlease 董事长 Michael Ullmer 表示：“我们认识到，由于面临结构性挑战和长期的市场低迷，我们的证券价格表现和证券持有人回报一直不佳。我们需要加快步伐采取重大行动，为我们的证券持有人、资本合作伙伴和客户创造价值。
Lendofil-pi.pdf
乳酸性酸中毒和严重的肝肿大，脂肪变性（包括致命病例），单独使用核苷类似物或与其他抗逆转录病毒的结合使用（请参阅第4.4节）。伸血杆未用于治疗慢性丙型肝炎病毒（HBV）感染。在与HBV和HIV共同感染的患者中尚未确定易齿胶的安全性和功效。与HBV和HIV共同感染并停止联合片剂的患者据报道丙型肝炎的严重急性加重。肝功能应与临床和实验室随访密切监测至少几个月的患者，与HIV和HBV共感染，并停止使用组合片剂。如果适当，可能有必要开始抗血症炎B疗法（请参阅第4.4节）。
公平的贷款借贷模型
这是有关Upstart Network（“ Upstart”）贷款模型的独立公平贷款监视器的第四个也是最后一份报告。本报告代表了Upstart，NAACP法律辩护基金（“ LDF”）和学生借款人保护中心（“ SBPC”）中监测的结论。1在过去的三年中，我们发布了另外三份公开报告。2这些报告解释了我们对Upstart模型的先前版本的公平贷款方法的应用，包括（1）找不到定量证据，即Upstart模型中的变量随着种族，国籍，性别，性别或年龄的近距离代理而发挥作用；但是（2）确定黑人申请人的批准差异。3我们还确定了监视器认为可能是一个可行的替代模型，它会导致黑人申请人差异更少。在我们先前的报告中，我们建议将新兴的贷款测试方法应用于其模型更新，并且Upstart采用任何可行的歧视性替代模型。4
投资组合信函：FCA 消费贷款战略
在我们与多家公司合作开展的针对财务困难借款人的工作中，我们发现许多公司没有考虑或充分考虑消费者的个人需求或情况，也没有提供适当的定制宽容。我们还发现可以进行改进，以更好地引导消费者获得债务支持服务。我们在 2022 年 11 月的主要调查结果报告中公布了详细信息，这导致消费者贷款市场采取了许多干预措施，既是为了防止未来的伤害，也是为了补救已经发生的伤害。截至 2023 年 12 月，我们的工作还为整个消费信贷市场的 22.8 万多名消费者争取到了高达 5440 万英镑的赔偿。我们鼓励公司审查该报告，并确保他们为财务困难的借款人提供有效的消费者支持。
种族偏见会影响抵押贷款多少？来自人类和算法信用决定的证据
我们使用抵押贷款申请的机密数据评估抵押贷款批准中的种族歧视。少数民族申请人的信用评分明显降低，杠杆率较高，并且比白人申请人获得了种族盲政府 - 自动承销系统（AUS）的算法批准的可能性。可观察的申请人风险因素解释了贷方拒绝的大多数种族差异。此外，我们利用AUS数据来表明我们没有直接观察到的风险因素，我们的分析表明，这些因素至少解释了至少某些残留的1-2个百分比拒绝差距。总体而言，我们发现近年来差异治疗在产生否认差异方面起着比以前的研究所建议的更有限的作用。
更新对现代公平贷款的不同影响
1参见，例如，塔利亚·吉利斯（Talia B.L. R EV。 1175-1263（2022）; Pauline T. Kim，工作中的数据驱动歧视，58 W m。 ＆M Ary L. R EV。 857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。 L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。1175-1263（2022）; Pauline T. Kim，工作中的数据驱动歧视，58 W m。＆M Ary L. R EV。 857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。 L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。＆M Ary L. R EV。857-935（2017）; Pauline T. Kim，《种族吸引算法：公平，非歧视和平权行动》，110 c al。L. R EV。 1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。 L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。1539-96（2022）; Solon Barocas和Andrew D. Selbst，《大数据的不同影响》，104 c al。L. R EV。 671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。 L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。671-732（2016）; Crystal S. Yang＆Will Dobbie，《算法》中的平等保护：一个新的统计和法律框架，119 M ICH。L. R EV。 291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J. 1043-1134（2019）。 2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。 3 Gillis，前注1，第1185页。 4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。 参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。L. R EV。291-396（2020）; Aziz Z. Huq，《算法犯罪案例》中的种族平等，68 D Uke L. J.1043-1134（2019）。2一般参见Gillis，前注1； Laura Blattner等人，解开黑匣子：调节算法决策（2021），https：//arxiv.org/pdf/2110.03443.pdf。3 Gillis，前注1，第1185页。4这些概念包括校准，“积极阶级的平衡”，“负面阶级的平衡”等。参见Kleinberg等人，《风险评分公平确定，理论计算机科学会议的第8个创新》（ITCS 2017）的固有权衡，以讨论这三个如何彼此不相容，并且通常也与奇偶校验。
俄克拉荷马州业务贷款合作伙伴关系（OBLP）
•投机活动：从事投机活动的公司，从价格波动中获利。•贷款活动：从贷款活动中赚取其年度净收入一半以上的企业，除非该实体是非居民CDFI或银行控股公司或不是存款机构或银行控股公司的部落贷方。•金字塔销售：从事金字塔销售的企业。•禁止的活动：联邦法律禁止的活动的业务。•赌博活动：从合法赌博活动中获得超过1/3总收入的业务。•房地产被动收入：对房地产风险投资的业务。•敏锐的性质：一种呈现出色的性质的现场表演或直接或间接地派生的业务，而不是通过出售产品或服务的de Minimis Gross收入，或者表现出任何具有优先性性质的描述或展示。