金融乱象为我国经济金融发展埋下多重隐患。部分业务绕过监管进行监管套利,“以钱炒钱”、不合理加杠杆、多层嵌套等问题不少,变相抬高资金成本。经验表明,金融机构间不同监管统计标准和数据信息不共享是产生上述乱象的部分原因。因此,精确的数据统计系统成为防范金融领域风险、深入扎实整治金融乱象“良药”。
若拥有质量高且及时有效的预警监测数据,那么有关部门就可提前预知金融体系的许多潜在风险。在此过程中,有关部门也能更科学、全面和高效地决策。
在诸多业界人士看来,金融业综合统计是有效防范金融领域风险的前提之一,也符合持续推进金融改革的要求。从长远看,金融业综合统计是我国金融基础设施现代化重要组成部分,是维护金融稳定迫切需要。
央行早在2016年3月就开展金融业综合统计的试点工作。综合统计在去年《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见(征求意见稿)》中已有所提及。国务院办公厅日前还印发了《关于全面推进金融业综合统计工作的意见》。
作为金融的量化反映,金融统计工作至关重要。当下,仍有许多问题摆在金融业统计工作面前。如何解决这些问题是推进金融统计工作关键。
首先,是如何全面收集基础数据和统一数据标准。须在央行统筹下,加快制定并完善统一数据的标准和制度体系。妥善利用大数据力量,发挥金融科技在数据收集过程中的优势,提高数据整合和信息归集能力。在庞大的数据中尽可能地精确筛选,以便监管部门及时根据数据准确研判。
其次,是需加强各成员单位间的协调与配合。中国人民银行行长易纲表示,目前监管的基本框架仍是分业监管。在此背景下,数据收集过程会产生一定阻碍,比如银保监会、证监会等有各自的统计系统,未来在央行牵头成立的金融业综合统计管理工作小组中,需让这些成员单位形成合力,共同推进统计工作。对一些交叉性金融产品,如何避免被重复统计也是需要考虑的问题之一。
第三,是部分金融活动游离于金融统计体系外,金融业基础数据存在不健全现象。在新的金融业态下,金融创新层出不穷,想要随时动态识别新风险点难度不小。以互联网金融行业为例,部分从业机构尚未接入国家金融信用信息基础数据库,相关经营状况游离于国家金融统计体系外。这些都给金融业综合统计工作造成很大困难,需从制度上尽快完善。
总的来看,虽然金融业综合统计工作有些困难,但必定会成为我国能否打赢“防范化解重大风险”战役的关键。数据信息共享会帮助金融监管部门消除监控空白、压缩监管套利空间,为经济发展提供更广阔空间。记者 彭扬
四大上市险企日前相继披露了2月保费数据。从今年前2月的原保险保费数据来看,中国平安、中国太保、新华保险、中国人寿累计原保费依次为1929亿、851亿、254亿、1546亿,同比增速依次为20%、20%、8%、-19%,相较于四大险企今年1月的增速(21%、23%、10%、-21%)轻微放缓。
数据逐年看:为什么说这5年发生了历史性变革
1月9日,住房大数据联合实验室、中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组今天发布数据的显示,2017年12月中国二手房房价最高的城市是北京,达到67822元/平方米,最低城市为广西来宾,仅2652/平方米。
12月16日,由河南大学、郑州市郑东新区管理委员会、河南省测绘学会共同主办的首届时空大数据产业技术发展高峰论坛在郑州召开。河南省时空大数据产业技术研究院当天揭牌,中国工程院院士王家耀担任院长。
随着民生领域改革不断深化,“异地办”持续推进。身份证异地办理、因私出入境证件异地申办、异地就医直接结算等举措,极大地方便了老百姓的生活。
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12月12日,省委书记谢伏瞻在郑州市龙子湖智慧岛调研国家大数据综合试验区建设情况。郑东新区龙子湖湖心岛的智慧岛,是河南建设国家大数据综合试验区的核心区和先导区。要集中力量谋划推动一批应用示范项目,打造国家大数据应用样板工程,推进我省大数据发展进入全国先进行列。
11月27日,科技部公布的2016年度全国科普统计数据显示,我国科普经费持续稳定增长、科普场馆数量快速增加、科研设施开放渐成常态。
数据的供应从未像如今这般全面、系统、及时,人们也从未如此重视旅游数据。可以说,旅游数据对于旅游业的政策设计、发展规划乃至宏观调控都起着重要的导向性作用。
按照设计,本次活动由每位网友从河南日报提供的24个数据中投票选出10个最能代表河南新气质的数据。在中国(河南)创新发展研究院院长喻新安看来,“荣获国家科技奖励101项”理应入选。
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一位乐视网员工向网易财经出示了他在住房公积金官网上查询的结果截图。从截图能够看到,这位乐视员工最后办理公积金业务是在4月18日,而那次交的是3月份的公积金。
5月30日,记者从省发改委获悉,我省已敲定了首批18家大数据产业园,作为打造大数据产业发展的载体,加快推进河南国家大数据综合试验区建设。
5月30日,记者从省发改委获悉,我省已敲定了首批18家大数据产业园,作为打造大数据产业发展的载体,加快推进河南国家大数据综合试验区建设。按照要求,这18个大数据产业园区要围绕数据应用的全流程,发展各具特色的大数据硬件产品制造、软件及应用服务、信息技术核心基础产品,打造完整的大数据产业链。