市場君 國家金融與發展實驗室財富管理研究中心
內容摘要：報告期內，央行公開市場操作共計實現零投放零回籠；A股僅有兩個交易日，繼續呈震盪下跌走勢；受美聯儲貨幣政策表述、最新公佈的經濟數據和上市公司一季度財報等因素疊加影響，美股高位盤整；美元指數震盪下行，非美貨幣漲跌互現；以美元為單位的國際大宗商品市場價格漲跌互現；央行：一季度人民幣普惠金融領域貸款增長14.4%；銀保監會：就《商業銀行金融資產風險分類暫行辦法》公開徵求意見；證監會：科技監管威力顯現。
一、貨幣市場
報告期內，央行未開展逆回購操作，亦無逆回購到期。綜上所述，央行公開市場操作共計實現零投放零回籠（見表1）。
4月30日，央行發佈公告稱，月末財政支出力度較大，銀行體系流動性總量處於較高水平。4月份，央行開展了3000億元逆回購操作和4674億元MLF操作，同期有3000億元央行逆回購和3665億元MLF到期，故央行通過公開市場操作渠道實現資金淨投放1009億元，為2019年以來公開市場操作首次實現單月淨投放。
二、股票市場
1.A股市場：報告期內，由於五一假期因素，A股僅有兩個交易日，繼續呈震盪下跌走勢。具體來看，上證指數週跌幅為0.26%；深圳成指周跌幅為1.09%；創業板指周跌幅為2.05%。
4月下旬A股出現了一波明顯的下跌，導致這一波下跌的主要原因是：業績地雷來襲，讓市場感到恐慌。4月底向來是上市公司年報的集中披露期，為了防止上市公司業績變臉，很多機構投資者都採取了輕倉避讓的態度，生怕踩上業績地雷。
2.歐美股市：報告期內，受美聯儲貨幣政策表述、最新公佈的經濟數據和上市公司一季度財報等因素疊加影響，美股高位盤整。美國勞工部公佈的數據顯示，美國4月非農就業人數增加26.3萬人，預估為增加19萬，前值為增加19.6萬。此外，美國4月失業率錄得3.6%，創49年以來新低。因非農數據表現強勁，利率期貨表明美聯儲2019年降息概率下降。具體來看，香港恆生指數報收於30081.55點，周漲幅為1.61%；美國道瓊斯指數報收於26504.95點，周跌幅為0.14%；日本日經225指數報收於22258.73點，周漲幅為0.26%；英國富時100指數報收於7380.64點，周跌幅為0.64%；德國DAX30指數報收於12412.75點，周漲幅為0.79%（見
表2）。 三、外匯市場
報告期內，美元指數震盪下行，報收於97.48點，周內下跌0.54%。非美貨幣漲跌互現，其中，歐元兌美元報收於1.1202，周內上漲0.52%；美元兌日元報收於111.10，周內下跌0.43%；英鎊兌美元報收於1.3175，周內上漲2.01%；美元兌港幣報收於7.8452，周內上漲0.03%；美元離岸兌人民幣報收於6.7338，周內下跌0.08%（見表3）。
四、大宗商品市場
報告期內，以美元為單位的國際大宗商品市場價格漲跌互現。具體來看，路透CRB商品指數報收於181.77點，周跌幅為1.57%；NYMEX原油價格報收於61.86美元/桶，周跌幅為2.27%；COMEX黃金報收於1280.2美元/盎司，周跌幅為0.66%；LmeS_銅3報收於6243.00美元/噸，周跌幅為2.29%；波羅的海BDI指數報收985.00點，周漲幅為10.80%（見表4）。
五、金融監管動態
央行：一季度人民幣普惠金融領域貸款增長14.4%。中國人民銀行發佈的《2019年一季度金融機構貸款投向統計報告》顯示，一季度普惠小微貸款增長持續加快，企業中長期貸款增長基本穩定。
數據顯示，2019年一季度末，人民幣普惠金融領域貸款餘額15.57萬億元，同比增長14.4％，增速比上年末高1.9個百分點；一季度增加7193億元，同比多增2692億元。2019年一季度末，普惠小微貸款餘額10.05萬億元，同比增長19.1％，增速比上年末高3.9個百分點，一季度增加5529億元，同比多增2899億元；農戶生產經營貸款餘額5.18萬億元，同比增長6.6％；創業擔保貸款餘額1132億元，同比增長8.6％；助學貸款餘額1028億元，同比增長13％。
企業中長期貸款方面，2019年一季度末，本外幣工業中長期貸款餘額8.86萬億元，同比增長7.4％，增速比上年末高0.1個百分點；一季度增加2744億元，同比多增170億元。其中，重工業中長期貸款餘額7.83萬億元，同比增長7.4％，一季度增加2218億元；輕工業中長期貸款餘額1.03萬億元，同比增長7.3％，一季度增加526億元。
銀保監會：就《商業銀行金融資產風險分類暫行辦法》公開徵求意見。為促進商業銀行準確評估信用風險，真實反映資產質量，中國銀行保險監督管理委員會制定了《商業銀行金融資產風險分類暫行辦法》（以下簡稱《暫行辦法》），現向社會公開徵求意見。銀保監會將根據各界反饋意見，進一步修改完善《暫行辦法》並適時發佈。
信用風險是我國銀行業面臨的最主要風險，完善的風險分類制度是有效防控信用風險的前提。1998年，人民銀行發佈《貸款風險分類指導原則》（銀髮〔1998〕151號），提出了五級分類概念。2007年，原銀監會發布《貸款風險分類指引》（銀監發〔2007〕54號，以下簡稱《指引》），進一步明確了五級分類監管要求。近年來，我國商業銀行金融資產的風險特徵發生了較大變化，風險分類實踐面臨諸多新情況和新問題，暴露出現行風險分類監管制度存在的不足。2017年，巴塞爾委員會發布了《審慎處理資產指引——關於不良暴露和監管容忍的定義》，明確了不良資產和重組資產的認定標準和分類要求，以增強全球銀行業資產風險分類標準的一致性和結果的可比性。借鑑國際最新要求並結合國內監管實踐，制訂並儘快發佈實施《暫行辦法》，以取代現行《指引》，對於推動商業銀行加強信用風險管理具有重要意義。
《暫行辦法》共六章48條，要求商業銀行遵循真實性、及時性、審慎性和獨立性原則，對承擔信用風險的金融資產開展風險分類。與現行《指引》相比，《暫行辦法》拓展了風險分類的資產範圍，提出了新的風險分類核心定義，強調以債務人為中心的分類理念，明確把逾期天數作為風險分類的客觀指標，細化重組資產的風險分類要求。同時，《暫行辦法》針對商業銀行加強風險分類管理提出了系統化要求，並明確了監督管理有關要求。
證監會：科技監管威力顯現。證監會已基本建成監管科技3.0的規章制度體系，完成了五大基礎分析能力工程方法研究工作，組建證監會科技監管專家諮詢委員會，編制完成證監會大數據平臺建設技術指引等規範性文件，正在開展上市公司、擬上市公司和私募公司畫像系統建設，監管科技3.0建設工作業已全面鋪開。
目前，大數據等科技監管技術尚處於初期階段，相關監管應用需要持續推進，上交所對此已有較為明確的規劃。一方面，建立對大數據、人工智能技術發展和應用的跟蹤機制，及時瞭解技術動態和發展趨勢，同時持續開展新技術在監管業務場景的應用研究。例如，為了加強信息披露監管與交易監管的聯動，需要進一步深化對公司財報、網絡輿情、券商研報等半結構化或非結構化監管數據的處理研究和關聯分析，提升一線監管的綜合判斷能力。
另一方面，還需要繼續加大軟硬件基礎設施的投入，建設功能完備的智能監管平臺，充分發揮雲計算、大數據、人工智能等新興技術優勢，依託正在建設的大數據平臺、金融雲平臺，整合交易監管、公司監管、會員監管功能，構建新一代科技監管平臺，提高監管的智能化水平。其中，將進一步深化與外部科研機構、高校、科技公司的交流和聯合研究，重點探索建立科技監管實驗室，完善研究成果快速轉化為應用的機制，為智能監管提供技術支持。
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財富管理研究中心（Research Center for Wealth Management of the NIFD, CASS）是中國社科院金融研究所、國家金融與發展實驗室的下屬單位，始創於2005年。
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