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World File Search System银行贷款
定量宽松生产力吗？银行贷款在货币传输过程中的作用
欧洲中央银行（欧洲央行）定量宽松（QE）计划应该刺激实际经济并能够控制通货膨胀率。然而，主要是金融部门从资产购买计划中受益。传输没有根据需要进行，商业银行是货币创造者，因此流动性分销商处于其效率低下的中心。因此，本文旨在通过银行系统和相应的银行贷款渠道（BLC）来研究中央银行货币向欧元区经济的传播。使有关BLC，银行贷款和其他宏观经济变量的有效性的经济辩论清晰明了，分为生产力和非生产性。我们分析了这些领域对过度储量的外源性货币政策冲击的反应，在部署最小二乘和惩罚局部预测（LP）方法之前，使用不同的识别方案确定了这些领域。按照估计结果，可以得出结论，通过定量宽松的流动性增加不能刺激欧元区的增强经济活动的贷款，但相反，往往会使它不利。另一方面，它将贷款推向非生产性部门。此外，这一事实证实了这一事实，即尤其是住房部门的价格对量化宽松的冲击有显着反应，而相反，工业部门的生产者价格和通货膨胀并未受到非常规货币政策的影响。
JSW Energy Limited：重申银行贷款和商业票据的评级；等级
重新确认了JSW Energy Limited（JSWEL）的评级在其大规模的运营中以及多元化的业务概况，并在热，水力和可再生能源发电，电力传输和电力交易中存在遍及范围。对于公司87％的7.7 GW运营组合的87％的长期购买协议（PPA）的可用性提供了长期收入可见性并降低了下降风险。此外，对于热力资产和水力资产而言，大多数长期PPA的成本率关税结构具有可用性相关的容量费用，可确保稳定的现金流量和健康的盈利能力，如过去几年所示。ICRA指出，预计到2025财年结束时，JSWEL将从目前7.7 GW的投资组合（截至2024年9月）将其容量接近10 GW，重点是将可再生能源能力的份额从现有的54％（包括Hydro）提高到60％以上。
EBA关于绿色贷款和抵押贷款的报告 咨询文件 - 欧洲银行局 气候压力测试，银行贷款以及向碳中性经济的过渡∗
法规（EU）2024/1623修订法规（EU）No 575/2013（CRR 3）包括对银行在加密货币中的过渡审慎处理，考虑到该领域正在进行的国际发展中的加密货币和法律要求（EU）（EU）2023/1114（EU）的法律要求。过渡待遇指定了令牌化的传统资产的资本处理（包括电子代币（'emts'）），资产参考令牌（“艺术”）和其他加密资产。，特别是对于这些其他加密资源，总暴露限制应为过渡治疗的一部分。此外，过渡待遇还提供了对加密资产和相关活动暴露的报告和披露要求。CRR 3第501d条规定的过渡条款自2024年7月9日以来已适用于工会（即法规生效的日期（EU）2024/1623）。
JSW Energy Limited：对银行贷款的增强金额重新确认/分配的评级
重新确认了JSW Energy Limited（JSWEL）的评级在其大规模的运营中以及多元化的业务概况，并在热，水力和可再生能源发电，电力传输和电力交易中存在遍及范围。对于公司87％的7.7 GW运营组合的87％的长期购买协议（PPA）的可用性提供了长期收入可见性并降低了下降风险。此外，对于热力资产和水力资产而言，大多数长期PPA的成本率关税结构具有可用性相关的容量费用，可确保稳定的现金流量和健康的盈利能力，如过去几年所示。ICRA指出，预计到2025财年结束时，JSWEL将从目前7.7 GW的投资组合（截至2024年9月）将其容量接近10 GW，重点是将可再生能源能力的份额从现有的54％（包括Hydro）提高到60％以上。
JSW Energy Limited：评级重申/指定为提高银行贷款额度
JSW Energy Limited (JSWEL) 评级再次得到确认，原因在于其业务规模庞大，业务结构多元化，涉及火电、水电和可再生能源发电、电力传输和电力交易。公司 7.7 GW 运营组合中 87% 的电力都签订了长期购电协议 (PPA)，这为长期收入提供了可见性，并降低了购电风险。此外，与火电和水电资产挂钩的大多数长期 PPA 都采用成本加成电价结构，并根据可用性收取容量费用，这确保了稳定的现金流和健康的盈利能力，正如过去几年所见。ICRA 指出，预计到 2025 财年末，JSWEL 的发电容量将从目前的 7.7 GW（截至 2024 年 9 月）增加到近 10 GW，重点是将可再生能源发电容量的份额从现有的 54%（包括水电）提高到 60% 以上。
气候监管冲击和银行贷款：Microdata的经验证据
在缺乏与气候相关的金融风险的监管资本要求的情况下，本文研究了自2020年以来，单个监督机制（SSM）对这些风险增加的短期影响，自2020年以来，如何通过信贷重新分配和不同信贷利差影响了欧洲银行的贷款渠道。通过使用临时方法来推断与监督微数据相匹配的公司级排放，我发现在SSM重新分配的信贷直接监督下，银行在出版气候监督期望后，对污染的公司较少。结果可用于控制COVID-19的保证贷款，信用重新分配效果完全由经过气候承诺的经过处理的银行驱动。专注于致力于减少未来碳排放的高发射借款人时，证据是不同的，这表明前瞻性信息对银行在信贷过程中起着有限的作用。结果对于决策者评估监督行动如何激励银行更好地管理与气候相关的风险，以及银行是否应退出污染公司或更多地参与支持过渡。
EBA关于绿色贷款和抵押贷款的报告咨询文件 - 欧洲银行局气候压力测试，银行贷款以及向碳中性经济的过渡∗
∗我们非常感谢Andreas Beyer，Giorgia Barboni，Ricardo Correa，Ricardo Correa，Hans Degryse，Klaus Duellmann，Bill English，Ivan Ivanov，Tristaniov，Tristan Jourde，Moqi Groen-groen-Xu，Reint Gropp，Reint Gropp，Reint Gropp，Reint Gropp，Nadja grop，NadjaGunster，thomas thomas thoms @uns＆saver kings @ saver kings @ kids @ kids @ kids kings kids x. Koetter, Philipp Klein, Kai Li, Jose Lopez, Michala Marcussen, Christoph Meinerding, Ralf Meisenzahl, Louis Nguyen, Steven Ongena, Pia Pinger, Andreas Pfingsten, Martin Oehmke, Larissa Schaefer, Merih Sevilir, Christoph Schneider, Alexander Schulz, Zacharias Sautner, Ulrich瓦格纳（Wagner），夏（Shuo Xia）以及英格兰银行，CRC撤退，德意志联邦银行（Deutsche Bundesbank），欧洲央行银行监督研究会议，ECB-IMF宏观审慎政策与研究会议，欧洲央行 - IMF皇家银行的EFI网络会议，MACRONERISER of MACRO的FIN，EFI网络会议的EFI网络会议，欧洲央行 - IMF批评政策和研究会议的首届欧洲央行研究会议，欧洲央行 - IMF宏观审慎政策和研究会议，欧洲央行及以储备金的福特（Macro）的福特（MACRO）的fin，柏林DIW的经济历史，金融研讨会上的沃里克妇女，圣安德鲁斯大学，冲浪跨机构研讨会，穆斯特大学，诺丁汉大学和图宾根大学。通过德国研究基金会合作研究中心TR 224（项目A02）获得的财务支持非常感谢。†科隆大学‡哈勒经济研究所（IWH）和弗里德里希·席勒大学（Friedrich Schiller University
回归实体经济：风险错误定价对期限溢价和银行贷款的影响我们要感谢 Rosalind Bennett、Roberto Billi、Ricardo Caballero、Fabio Canova、Martin Ellison、Mike Joyce、Christian King、Luisa Lambertini、Chris Martin、Ian Martin、Fred Malherbe、Jordan Pandolfo、Evi Pappa、Ricardo Reis、Glenn Rudebusch 和 Mathias Trabandt 的深刻评论和反馈，以及 Chi Hyun Kim 和 Gabriel Madeira 的有益讨论。我们还受益于 2021 年金融研究中心在 FDIC 研讨会上的参与者的评论；2021 年圣安德鲁斯大学研讨会、2021 年汉堡大学量化经济学研讨会、2020 年科尔比学院宏观动力学研讨会；ASSA 2020 CeMENT 研讨会；密歇根州立大学 2019 年中西部宏观经济会议上的金融脆弱性会议；柏林 DIW 2019 年宏观、金融和经济史女性研讨会；牛津大学纳菲尔德学院第二届 NuCamp 年度会议；巴西第十三届金融稳定和银行业年会；爱丁堡第 50 届货币、宏观和金融会议；科隆 2018 年欧洲经济协会大会；以及英格兰银行系列研讨会。本文中表达的观点由作者全权负责，不应被解释为反映联邦存款保险公司、美国、英格兰银行或其委员会的观点。
* 我们要感谢 Rosalind Bennett、Roberto Billi、Ricardo Caballero、Fabio Canova、Martin Ellison、Mike Joyce、Christian King、Luisa Lambertini、Chris Martin、Ian Martin、Fred Malherbe、Jordan Pandolfo、Evi Pappa、Ricardo Reis、Glenn Rudebusch 和 Mathias Trabandt 的深刻评论和反馈，以及 Chi Hyun Kim 和 Gabriel Madeira 的有益讨论。我们还受益于 2021 年 FDIC 研讨会金融研究中心参与者的评论；2021 年圣安德鲁斯大学研讨会、2021 年汉堡大学数量经济学研讨会、2020 年科尔比学院宏观动力学研讨会；ASSA 2020 CeMENT 研讨会；密歇根州立大学 2019 年中西部宏观经济会议上的金融脆弱性会议； 2019 年柏林 DIW 举办的宏观、金融和经济史女性研讨会；牛津大学纽菲尔德学院举办的第二届 NuCamp 年度会议；巴西第十三届金融稳定和银行业年会；爱丁堡举办的第 50 届货币、宏观和金融会议；科隆举办的 2018 年欧洲经济协会大会；以及英格兰银行系列研讨会。本文中表达的观点由作者全权负责，不应被理解为反映美国联邦存款保险公司、英格兰银行或其委员会的观点。“英格兰银行，伦敦 EC2R 6DA，英国。电子邮件：kristina.bluwstein@bankofengland.co.uk。联邦存款保险公司金融研究中心，华盛顿特区，20429，美国。电子邮件：jyung@fdic.gov。
使用机器学习算法用于银行贷款...
摘要背景：银行贷款预测是银行业的重要问题。通过使用历史数据并应用预测模型，银行可以识别模式并对贷款违约做出准确的预测。这可以帮助他们做出有关贷款的明智决定，并最大程度地减少损失。目标：研究影响贷款并使用机器学习算法方法预测银行贷款的重要参数：CRISP-DM过程是一种用于开发预测模型的全面且结构化的方法。通过遵循此过程，该研究可以确保采取所有必要的步骤来开发个人贷款的准确和可靠的预测模型。使用三种机器学习算法，例如决策树，幼稚的贝叶斯和支持向量机可以为开发模型提供，并使研究能够选择最佳。结果：结果表明，J48决策树算法达到了98.85％的最高精度，其次是SVM算法，精度为94.01％，而天真的贝叶斯算法的精度为89.53％。在精确，召回和F量表方面，所有三种算法都达到了相似的性能，值范围从0.895到0.989。结论：预测银行贷款的不同机器学习算法的性能表明，根据其高准确性，平均绝对错误和快速培训时间，J48 DT是开发银行贷款预测指标的最合适算法。关键字：银行贷款，Smote，幼稚的贝叶斯，支持向量机，决策树为了提高模型的准确性和适用性，可能有必要收集其他数据或完善特征选择过程以识别最相关的属性。
银行贷款和实体经济 - 巴黎
银行贷款对实体经济有何影响？本项目通过 19 世纪美国历史上的一个事件，研究银行贷款产生实际影响的几种方式。1875 年，美国对其货币进行了重新估值。我将此视为政策冲击，并发现它产生了银行贷款的外生区域差异。重新估值既直接改变了银行资产的价值，也改变了银行吸引存款人的能力，从而对银行产生了影响——因此，我量化了货币政策影响银行贷款的两个渠道。然后，在第二阶段的分析中，我利用这一冲击来研究银行贷款对三个结果的影响。我发现银行贷款增加了银行破产的可能性，但也增加了区域投资。后者并不令人惊讶：19 世纪的法规将银行贷款引向工业投资，远离抵押贷款和农业贷款。这些法规是否扭曲了经济？我发现没有证据表明这些法规扭曲了经济。银行贷款改善了资本配置，这对 TFP 增长做出了不可忽视的贡献。这表明信贷监管控制并不一定伴随着错配。