사회 금융 데이터에 통계 세부 사항이 있는데, 두 기간의 재고 감산은 현재 기간의 증가, 즉 증분 재고 증가를 의미하지 않습니다. 사회 융자 재고 증가를 추정하는 일반적인 방법은 다른 하위 항목에 대한 새로운 사회 융자를 추정하고, 새로운 사회 융자 총량을 더하고, 전년 대비 재고량 증가를 계산하는 것이다. 즉, 새로운 양으로 재고 증가율을 직접 추정하면 추정 오차가 도입된다는 뜻입니다. 이 기사의 목적은이 오류의 세부 사항을 논의하는 것입니다.
오차가 얼마나 되나요? 역사적 경험에 따르면 연간 오차는 약 1% 이며 오차는 무시할 수 없습니다.
2065438+2008 년, 사회 융자의 월간 δ 주식과 증가 오차는 3% ~ 25% 사이이다. 역사를 돌이켜 보면, 사회 통합의 증가와 δ 재고 사이에는 항상 오차가 있으며, 대부분의 경우 전자가 후자보다 크다. 방법 1, 현재 증분/이전 재고 *100% 의 두 가지 계산 방법의 결과를 비교하면 오류가 관찰됩니다. 방법 2, (현주-전주)/전주 * 100%. 방법 1 의 계산 결과 확률은 방법 2 보다 높고 차이는 약 1% (연간 빈도) 입니다. 방법 2 는 실제 재고 증가율을 계산하기 때문에 재고 증가율은 직접 신량으로 추정되며 연간 오차는 약 1% 인 것으로 알 수 있습니다.
왜 실수가 있습니까? 오차는 주로 다섯 개의 세분에서 나온다.
사회융자 하위 부문을 분해해 δ 주식과 증가의 차이는 주로 외화 대출, 위탁 대출, 신탁대출, 회사채 융자 및 기타 5 개 하위 항목에서 비롯된 것으로 밝혀졌다.
신탁대출의 오차는 주로 매년 1 월의 재고 조정이다. 신탁업협회 구경의 신탁대출을 그림자 지수로 하여 매년 신탁대출의 δ 주식과 증가오차가 거의 매년 1 달에 기여하는 것으로 밝혀졌으며, 1 달의 주요 오차는 이달 사회융자의 신탁대출 재고량의 펄스 조정이다. 우리는 6 월 5438+ 10 월의 조정이 연초 재고 통계와 관련이 있을 수 있다고 추측한다. 위탁 대출 데이터의 투명성이 높지 않아 오차 원인은 잠시 알려지지 않았다. 하지만 20 15 부터 오차는 거의 무시할 수 있습니다.
외화 대출의 오차는 환율 변동으로 인한 것이다. 외화 대출 증분 계산에는 현재 평균 환율이 사용되고 재고 계산에는 기말 환율이 사용됩니다. 환율의 영향을 수정하는 것, 즉 해당 환율로 환산해 달러화로 산정된 증가량과 증가재고, 증가재고와 증가오차가 기본적으로 평평하게 지워져 외화 대출의 오차가 주로 환율 변동에서 비롯된다는 것을 검증했다. (윌리엄 셰익스피어, 환율, 환율, 환율, 환율, 환율, 환율, 환율)
회사채 융자 실수의 원인은 다르다. 사회 융자 구경의 회사채 융자에는 다양한 채권 (최소 1 1) 이 포함되어 있습니다. 만득구경의1/KLOC-0 그러나 같은 구경이라도 이 1 1 채권의 신액과 δ 재고량도 다르다. 이자일은 만득재고 통계의 표준이고 발행일은 순융자 통계의 기준이기 때문이다. 사회 융자 구경의 회사채 융자에는 다양한 발행 제도, 지불 규칙, 잔액 통계 기준 등 다양한 채권이 포함되며, 이자일과 발행일의 차이만은 아니다. 따라서 일상적인 통계 모니터링은 광범위하고, 자연히 통계적 난이도가 존재하며, 신량과 δ 재고는 불가피하게 통계적 오차가 존재한다.
다른 주요 원인은 보험회사 배상금과 금융 지렛대의 특정 배경에 있다. 사회 융자 총액에서 인민폐 대출을 공제한 후 남은 수입을' 기타 항목' 이라고 하는데, 실제로는 보험회사 배상, 투자성 부동산 및 기타 융자를 포함한다. 우리는 20 16 이후 대부분의 경우 다른 실수는 주로 보험회사 배상이라고 생각합니다. 20 17 의 오차는 보험회사의 배상뿐만 아니라 구체적인 레버리지 제거 배경과도 관련이 있다.
어떤 지도적 의의가 있습니까? 20 19 년 증분 재고 증가의 예상 결과는 예년보다 더 안정적이다.
5 개의 하위 항목에 대한 δ 재고 및 증분 오차의 합계를 통해 20 19 구 구경 사회 복지 성장률의 예상 총 오차 확률은 1.04%, 20 10 이후의 중립 오차 수준입니다. 새로운 구경 사회 융자 재고량의 δ 주식과 증감 오차의 큰 확률은 0.9% 미만이다. 즉, 20 19 년 사회 융자 재고량 증가율이 증가하여 예년보다 안정될 것으로 예상된다.
핵심 가설 위험: 중미 무역 마찰이 예상을 초월하고 내수 하락이 예상을 넘어섰다.
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주체
첫째, 사회 융자 재고량의 빼기는 현재의 증가량과 같지 않다.
1. 1 사회융자재고 감산은 현 사회융자의 덧셈을 나타내지 않는다.
중앙 은행은 사회 자금 조달 주식과 증분 데이터를 모두 보고합니다. 그러나 2 기 기말 재고량을 뺀 결과는 당기간의 사회융자 증가와는 같지 않다. 20 18 년을 예로 들면, 65438 년 2 월 신구경 사복재고는 200 조 7500 억 원, 165438 년 10 월 신구경 사복재고는/KLOC-0 입니다 중앙은행이 지난 2 월 보고한 새로운 사회융자 158976 억원에 비해 차이 13626 억원. 마찬가지로, 20 18 부터 12 까지 한 달 동안, δ 재고가 새로운 양과 같지 않은 현상도 있으며, 두 데이터 세트의 오차는 3%-25% 사이 [18] 입니다. 역사적 데이터를 돌이켜 보면, 사회 통합 증가량과 δ 재고 사이에는 항상 오차가 있으며, 대부분의 경우 오차는 양수입니다. 즉, 사회 통합 증가량은 δ 재고보다 큽니다.
1.2 새로운 사회 융자로 사회 융자 재고 증가의 오차를 산정하는 것은 무시할 수 없다.
사회 융자 재고 증가율을 추정하는 한 가지 일반적인 방법은 먼저 T 기 신규 사회 융자 (신규 사회 융자 T) 를 추정한 다음 이전 사회 융자 재고 t- 1 으로 나누어 T 기 사회 융자 재고의 예측 증가율을 얻는 것이다. 그러나 δ 주식은 현재 사회 자금 조달 증가와 같지 않습니다. 즉, 새로운 사회 자금 조달 T 를 사용하여 사회 자금 조달 재고 T 의 전년 대비 증가율을 계산하는 추정 방법은 오류를 도입합니다. 이 오차가 추정 정확도에 어느 정도 영향을 미칩니까? 이것은 사회 융자 재고 증가를 추정하기 위해 직면해야 할 문제이다.
오차를 관찰하기 위해 우리는 두 알고리즘의 계산 결과를 비교했다. 알고리즘 1, 현재 증분/이전 재고 *100%; 알고리즘 2, (현주-전주)/전주 * 100%. 이 가운데 중앙은행이 직접 신고한 사회융자재고 증가율은 방법 2 를 사용하여 계산한다. 즉, 재고/재고 결과는 사회융자량의 실제 증가이다.
그림 3 (구 구경 사회 통합으로만 거슬러 올라간 결과) 에 따르면 알고리즘 1 의 결과는 기본적으로 알고리즘 2 의 결과보다 높으며, 계산 결과의 차이는 대부분 연도마다 1% 로 유지됩니다. 2006 년 (1.. 1%), 2007 년 (1../kloc 등 몇 년이1%를 초과합니다 개별 연도는 2004 년 (3.4%), 2005 년 (4.8%), 2008 년 (3.5%) 과 같이 3% 를 넘습니다. 이러한 차이가 큰 연도는 주로 20 10 이전에 집중되어 있습니다. 20 18 새 구경 (9 월 구경 조정) 과 7 월 구경 조정에도 비슷한 오차가 있습니다. 사용 방법 1 및 방법 2, 차이 (계절 주파수) 는 그림 4 와 같이 0.8% 미만입니다.
둘째, 오류는 주로 5 개의 세분 항목에서 비롯됩니다.
2. 1 오류는 주로 5 개의 하위 항목에서 발생합니다.
오류의 주요 출처를 설명하기 전에 먼저 중앙은행이 발표한 사회 융자 데이터의 빈도 특징을 간단히 검토해 보겠습니다. 주식사회 통합의 경우 중앙은행은 20 15 에서만 재고 데이터 (하위 항목 포함) 를 직접 발표하기 시작하며, 데이터 빈도는 계절적입니다. 20 16 년 월간 사회금융재고 데이터 발표 (하위 항목 포함). 2002 년부터 20 14 년까지 중앙은행은 사회 융자 재고 규모 (하위 항목 포함) 를 직접 발표하지 않고 사회 융자 재고 (하위 항목 포함) 의 연간 성장률을 발표했다. 따라서 이론적으로 우리는 20 15 이후의 사회금융재고 데이터와 2002 년부터 20 14 년까지의 재고 증가율을 이용하여 해당 연도의 연간 주파수 사회금융재고 데이터를 계산할 수 있다. 사회통합 증가면에서 20 12 년 중앙은행은 사회통합 월간 증가데이터를 발표하고 같은 해 2002 년부터 20 1 1 년 사이의 사회통합 월간 증가데이터를 보완했다. 이에 따라 2002 년 1 이후 월별 증분 데이터가 직접 발표되었습니다.
중앙은행이 발표한 사회 융해 데이터를 분석할 때, 두 가지 주목할 만한 점이 있다. 첫째, 중앙은행이 발표한 전년 대비 증가율은 소수점 이하 한 자리 (20 18 부터 소수점 이하 두 자리까지) 까지만 정확하기 때문에, 전년 대비 증가율을 역전시키는 역계산법은 다음과 같은 상황이 발생한다. 해가 빠를수록 소수점 정밀도로 인한 누적 오차가 많아진다. 둘째, 월간 신신사는' 월초가치' 와' 월초가치' 로 나눌 수 있다. 중앙은행은 매월 10- 15 정도에 사회 융자 규모 (하위 항목 포함) 에 대한 예비 통계를' 이달 초 가치', 매월16-/KLOC 로 발표한다.
우리가 중앙은행이 발표한 사회 융구와 데이터 주파수를 빗질하는 데 약간의 노력을 기울인 것은 어떤 부분의 오차가 δ 재고와 신량간의 차이에서 비롯된 것인지, 어느 부분의 오차는 단지 데이터 구경의 전환으로 인해 도입된 것이다. 예를 들어, 20 15 이전에는 중앙은행이 직접 발표한 사회 융자 재고 데이터가 부족했다. 매년 사회융자 재고량은 중앙은행이 제시한 사회융자 재고량이 전년 동기 대비 증가율에 따라 계산될 수 있지만 중앙은행이 발표한 사회융자 재고량은 전년 동기 대비 소수점 이하 1 위까지만 정확하며 역계산마다 한 번씩 오차가 발생합니다. 그리고 역계산주기가 길어짐에 따라 지난 몇 년 동안 누적된 오차가 많아졌다. 따라서 연간 빈도의 증분 재고 및 증분 차이를 관찰할 때 데이터 범위 상자를 20 10 이상으로 설정했습니다. 또한 20 15 이전에 직접 발표된 월별 빈도 재고 데이터가 없고 월별 빈도 사회 융자 증가율도 계산할 수 없다는 점도 강조해야 합니다. 그래서 우리는 월빈도 δ 재고와 증분 오차를 논의할 때 데이터 범위 상자를 20 16 이상으로 정했다.
20 16 이후 신탁대출, 위탁대출, 외화대출, 기업채권 융자 등은 사회융자δ 주식과 증가오차의 주요 원천이며, 월간 오차는 외화대출, 기업채권 융자 등 세 가지 하위에 집중된다. 사회 총 통합 오차에 대한 세분화의 기여율은 두 가지 요인에 달려 있다. 하나는 세분화 자체의 오차이고, 다른 하나는 사회 총 통합에 대한 세분화의 비율이다. 주식융자 자체의 오차는 크지만 사회융자 총량에서 차지하는 비중은 상대적으로 낮기 때문에 주식융자가 사회융자 총량 오차에 대한 최종 기여도는 높지 않다. 위안화 대출이 사회 융자 총량의 비중을 차지하는 비중은 높지만 그 자체의 δ 주식과 증가 오차는 작기 때문에 위안화 프로젝트의 δ 주식과 증가 오차가 사회 융자 오차 총량에 크게 기여하지 않는다. 어음 규범 이후 표외 어음 융자 오차가 점차 수렴되고 있다. 상대적 비율은 낮지 않지만, 20 16 이후 어음 하위 항목이 사회융자 총 오차에 대한 기여도가 급속히 하락했다. 다음은 신탁대출, 위탁대출, 외화대출, 회사채 융자, 기타 5 개 하위 항목의 오류를 중점적으로 분석합니다.
2.2 신탁 대출 오류 또는 주요 원인 1 월별 재고 통계
신탁업협회와 사회융의 신탁대출 데이터를 비교하면, 전자의 재고량은 후자 잔고의 97%-98% 이다. 대부분의 경우 전자의 연간 상승폭은 기본적으로 후자의 94%- 10 1% 이다. 이는 신탁업협회가 집계한 신탁대출 (이하 협회구경이라고 함) 이 사회융자구신탁대출을 관찰하는 훌륭한 그림자 지표로 사용될 수 있음을 보여준다.
첫째, 우리는 사회 금융 구경 신탁 대출의 δ 주식과 증가 오차가 기본적으로 매년 65438+ 10 월에 연간 최고치에 도달했으며, 65438+ 10 월의 오차는 기본적으로 연중 대부분의 오차를 설명할 수 있다는 것을 발견했다. 즉, 사회융자구신탁대출의 주식과 증가오차를 분석해 1 월오차를 주로 해석한다.
둘째, 동아리 구경과 협회 구경을 비교해 보면 매년 1 개월을 제외하고는 주식 데이터의 동향이 거의 동일하다는 것을 알 수 있다. 증가에서 비슷한 계절성 현상은 없다. 그림자 지표로서, 협회의 구경은 매년 1 개월 δ 재고와 사회융구신탁대출 증가간의 오차를 가리키며, 주로 사회융구신탁대출 재고 변화로 인한 것이다.
현재 매년 1 의 사회융자구신탁대출 재고' 펄스 조정' 의 최종 원인을 효과적으로 판단할 수 없다. 우리는 매년 초 신탁대출 데이터의 통계적 안배와 관련이 있을 것이라고 추측한다. 어쨌든, 최소한 사회융자신탁대출 하위 항목인 δ 주식과 증가오차를 알 수 있으며, 65438+ 10 월을 관찰하는 것이 중요하다.
위탁 대출 데이터의 투명성 부족으로 위탁 대출 항목인 δ 주식과 증분 오차의 원인은 아직 알 수 없다. 20 15 부터 위탁 대출 오차가 크게 수렴되어 사회 융자 총 오차에 대한 기여도가 거의 0 이다. 위탁 대출 착오는 당분간 상세한 분석을 하지 않겠습니다.
2.3 외화 대출은 환율 변동으로 인한 것이다.
외화 대출은 금융기관이 대출, 어음할인, 대금, 양도어음, 포페틴 등으로 비금융기업, 개인, 기관, 단체에 제공하는 외화 대출 [2] 입니다. 주목할 만한 것은' 외화' 형식이지만 외화 대출은 사회금융통계에서 인민폐로 평가되기 때문에 환율 변동은 인민폐로 평가된 외화 대출 규모에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 점이다. 사회 융자 증가를 계산할 때 외화 대출은 현행 평균 환율을 채택한다. 사회 자금 조달 재고를 계산할 때 외화 대출은 기말 환율 [3] 을 사용하므로 환율 변동이 증분 재고 및 증분 차이에 영향을 미치는 주요 원인이다. 환율의 영향을 수정, 즉, 위의 환율 변환 원칙에 따라, 주식과 새로운 사회 융자를 각각 달러로 변환, 우리는 δ 주식과 증가 데이터의 격차가 크게 평평 하 게 발견 (그림 15). 개별 월의 데이터는 여전히 약간 차이가 있는데, 주로 기말 환율 변동이 큰 것과 관련이 있다.
2.4 회사채 금융은 통계적 방법 때문이다.
회사채 융자는 비금융기업이 발행한 각종 채권으로 회사채, 초단기 융자권, 단기 융자권, 중기 어음, 중소기업 집합어음, 비공개 방향성 융자 도구, 자산 지원어음, 회사채, 전환채권, 분리가능 채권과 중소기업 사채가 포함됩니다 (위의 11 가지 채권을 포함하되 이에 국한되지 않음). Wonder 구경으로 1 1 클래스 채권 [4] 의 연간 순융자액과 δ 재고를 비교한 결과 1 1 클래스 회사채의 순융자액과 사회융자구경을 발견했습니다 달미 주식도 비슷한 표현을 하고 있다. 그림 17. 그러나 같은 구경에도 11 종 증권의 신규 융자 순액과 δ 재고에도 차이가 있다. 그 차이의 주요 원인은 주식통계가 이자일을 기준으로 하고, 금융순 통계는 발행일을 기준으로 하기 때문이다.
사회 융자 구경의 회사채 융자에는 다양한 발행 제도, 지불 규칙 및 잔액 통계 기준을 포함한 다양한 채권이 포함되며 발행일과 이자일 통계 기준의 차이에 국한되지 않습니다. 즉, 회사채 융자의 일상적인 통계 모니터링은 광범위합니다. 당연히 어느 정도의 통계적 어려움이 있습니다. 이는 회사채 융자 추가량과 δ 주식간에 차이가 있는 주된 이유입니다. 사회융자구경의 기업채권 융자 통계의 복잡성과 사회융자구경의 기업채권 융자의 신량과 δ 재고 격차가 뚜렷한 법칙을 드러내지 않았다는 점을 감안하면, 우리는 차이의 원인에 대한 세부 사항을 추궁하지 않을 것이다.
2.5 기타 항목은 주로 보험회사가 배상하고 지렛대를 제거하는 특정 배경 때문이다.
구식 사회 융자 통계에는 인민폐 대출, 외화 대출, 위탁 대출, 신탁대출, 할인되지 않은 은행 인수어음, 회사채 융자, 비금융기업 내 주식융자, 보험회사보상, 투자성 부동산 및 기타 융자 * * * 10 이 포함됩니다. 중앙은행은 보통 상위 7 개 부문의 신규 및 재고 데이터를 발표하지만 보험회사 급여, 투자성 부동산 및 기타 융자에 대한 데이터는 발표하지 않는다. 사회 융자 총량 데이터 공제 전 7 종자 항목 이후의 흑자를' 기타 항목' 이라고 하며, 실제로 보험회사 배상, 투자성 부동산 및 기타 융자 세 가지를 포함한다.
보험사 배상이란 보험회사가 보험계약 유효기간 동안 보상의무를 이행하기 위해 제공하는 각종 자금으로 재산보험배상, 건강보험배상, 사고상해보험배상을 포함한다. 이 지표는 연말에 손익분기가 될 것이며, 재고와 잔액의 개념이 없다. 기타 재고 = 투자성 부동산 재고+기타 융자 재고, 기타 신규 증가 = 보험회사 배상 증가+투자성 부동산 증가+기타 융자 증가, 기타 증가-δ 기타 재고 = (투자성 부동산 증가-δ 투자성 부동산 재고)+(기타 융자 증가-δ 기타 융자 재고)+보험회사 배상
투자성 부동산의 증가는 δ 투자성 부동산 주식과 다르지 않고, 다른 융자 증가도 δ 기타 융자 주식과 다르지 않기 때문에 기타 항목-δ 기타 주식의 증가는 보험회사의 배상 증가와 같다. 보험감독회에 따르면 20 16 이후 대부분의 기간 동안 다른 항목의 증가-δ 기타 항목의 재고는 그림 2 1 과 같이 보험회사의 배상금과 거의 같다. 다른 말로 하면, 많은 경우, 다른 차이는 주로 보험회사의 배상에서 비롯된다는 것이다. 20 17 과 같은 소수의 기간 동안 다른 항목의 증가-δ 및 기타 항목의 재고량은 보험회사의 배상 차이와 크게 다르며 계절적 변동이 두드러집니다. 투자성 부동산은 주로 금융기관이 임대료, 자본가치, 또는 둘 다를 벌기 위해 보유한 부동산을 의미하는 것으로 감안하면 계절적 변동이 쉽지 않다. 따라서 우리는 20 16 의 데이터 차이가 큰 확률이 투자성 부동산 프로젝트에서 나온 것이 아니라고 생각하는 경향이 있습니다. 기타 융자는 실체경제가 소액대출회사와 대출회사에서 자금을 받는 것을 말한다. 주로 소대출회사 대출과 대출회사 대출, 20 17 금융동업 지렛대 제거 배경에 따른 금융아키텍처 변화, 소대출회사 등이 포함된다. 또는 그에 따라 변동합니다. 다른 말로 하자면, 우리는 20 17 의 다른 증가량과 δ 주식의 차이가 보험회사의 배상과 관련이 있을 뿐만 아니라 구체적인 금융 레버리지 배경과 관련이 있다고 생각하는 경향이 있다.
셋째, 기술 세부 사항이 사회 융자 재고 증가 예측에 미치는 의미
외화 대출은 나날이 대외무역기업의 중요한 융자 채널이 되고 있다. 외화로 가격을 매기는 만큼 외화 대출의 성장은 세계 경제 정세, 국내외 이차, 외환관리 정책 등 여러 요인의 겹침에 영향을 받을 수 있다. 외화 대출 증가 추정으로 인한 오차 교란을 정확하게 포착하기는 어렵다. 마찬가지로, 회사채 융자에는 서로 다른 채권 종류와 통계 기준이 포함되는 반면, 다른 프로젝트에는 세 개의 하위 융자, 위탁 및 신탁 대출에는 비표준 프로젝트가 포함되므로 정보가 완전히 투명하지 않아 다섯 개의 하위 항목에 대한 오류를 정확하게 포착하기가 어렵습니다. 우리는 역사 비교법에 의지하여 20 19 년 5 개 하위의 δ 재고 및 증분 오차를 대략적으로 추정한다.
돌이켜 보면 20 10 부터 다른 항목의 오차는 기본적으로 0.3%~0.5% 범위 내에서 안정되어 있습니다. 우리는 20 19 기타 항목의 오차 확률이 0.3%~0.5% 로 중성 수준에 속한다고 생각하는 경향이 있다. 회사채 융자의 경우 20 18 (0.4%) 을 제외하고 20 10 이후 오차는 -0.2%~0.2% 범위를 거의 초과하지 않습니다. 우리는 20 19 년 회사채의 잘못된 확률이 -0.2%~0.4% 로 최근 몇 년 동안 높은 수준이라고 생각하는 경향이 있다. 외화 대출 방면에서 2009 년 이후 오차는 기본적으로 -0.2%~0.45% 로 통제됐다. 200 15 이후 인민폐의 일방적 평가절하 추세에 따라 외화 대출 오차도 양수에서 마이너스로 바뀌었다. 20 17 을 위안화 환율평가절상 가정으로 한 참고샘플, 20 15 를 위안화 환율평가절하 가정으로 한 참고샘플, 20 19 외화 대출 오차는-0./KLOC-로 예상된다. 신탁과 위탁대출 방면에서 6 월 5438+ 10 월 신탁대출 증가량 582 억원, 최근 2 년 동안 같은 수준을 넘어 위탁대출도 마찬가지다. 신탁대출 오차가 주로 6 월 5438+ 10 월에 기여한다는 점을 감안하면 20 19 년 신탁대출과 위탁대출 도입 오차가 20 17 년 및 201보다 높다는 뜻입니다. 최근 2 년 동안 65438+ 10 월의 동시 오차 수에 따르면 선형 외삽에 따르면 20 19 년 위탁 및 신탁대출 세분화는 0.02%~0.04% 의 오차를 도입하여 역사적 고위급으로 나타날 수 있습니다. 5 개의 하위 오차를 합치면 최종 오차의 확률은 1.04% 로 20 10 이후 중성소 수준에 속한다.
주목할 만하게도 중앙은행은 20 19 년 6-2 월 반제 및 ABS 상세내역을 발표하지 않았다. 최근 2 년간의 경험에 따르면 지방전문채권의 재고와 증가, ABS, 반제는 모두 잘못이 없다. 그렇다면 새 구경의 증가재고 및 증가오차는 주로 외화 대출, 신탁대출, 위탁대출, 회사채 융자, 기타 항목 등 다섯 가지 하위 항목에서 비롯된다. 이 다섯 가지 위험은 새 구경 본점 증가재고 및 증가오차에 대한 기여도가 0.9% 미만이다.
위험 힌트: 중미 무역 마찰이 예상을 초월하고 내수 하락이 예상을 초과했다.
[1] 오차는 (증분-δ 재고)/δ 재고로 계산됩니다.
[2] 성송성 등 사회융자 규모 이론과 실천 (제 3 판), 중국 금융출판사.
[3] 성송성 등 사회융자 규모 이론과 실천 (제 3 판), 중국 금융출판사.
[4] 회사채, 회사채, 중기 어음, 단기 자금 조달, PPN, ABN, 전환 사채 및 분리 가능한 전환 사채 중 8 개 항목을 검사합니다.
(문장 출처: 곽뢰 거시 찻집)