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金融抑制听起来是一个负面的政策安排,但在改革的前期却对中国经济增长和金融稳定发挥了正面的影响,这可以从两个方面来看:第一,大多数银行都是由国家控股,资金配置和定价也受到政府多方面的干预,这些都会带来效率损失。但是这个金融体系在把储蓄转化成投资的过程中是非常高效的,只要有储蓄存到银行,很快就能转化投资,直接支持经济增长。第二,政府干预金融体系,对金融稳定有一定的支持作用。最好的例子是在1997年亚洲金融危机期间,中国银行业的平均不良率超过了30%,但没有人去挤兑银行。原因就在于存款人相信,只要政府还在,放在银行的钱是有保障的。中国改革40年期间没有发生过一次系统性的金融危机,并不是说没有出现过金融风险,而是政府用国家信用背书,为金融风险兜底。反过来设想一下,如果中国在1978年就完全放开了金融体系,走向市场化与国际化,几乎可以肯定的是,中国一定已经发生过好几次金融危机了。

尽管人民币的国际投融资功能不断提升,但依然存在制约人民币投融资功能发展的因素。当前中国资本项下尚不能完全可兑换,人民币还不是可自由兑换货币,资本项目下人民币跨境结算主要集中于直接投资,其他金融和投资比重较小。境外主体对人民币的接受程度较为有限,境外企业在收取人民币后往往倾向于兑换成美元等币种。香港地区作为主要的人民币离岸市场,总体上是以负债为主,资产业务比较有限,作为资产货币运用的投资领域还需要继续开拓。

而在加强学习(reinforcement learning)中,研发者不必告诉机器人如何去做任务,而是让机器人去摸索解法。每当机器人的动作更接近正确行为,就给予奖励,进行行为强化。训练BRETT,就如同训练一个3岁的儿童。Abbeel看着它在一次又一次的尝试和摸索中学会正确的动作。BRETT曾经探索如何盖上一个瓶盖,经过一段时间的试错和学习后,BRETT自己把瓶盖拧了上去。

事实上,技术从来都是一把“双刃剑”。不得不承认,近几年由于深度学习技术的普及,面部识别的准确率得以明显改善。但如何让技术的进步,在监管的框架下更好地服务人类和社会经济的发展,是决策者需要思考,且难以逃避的。至少,监管者必须让公众确信,人脸识别只会被用于以合法化利益为目的的情况之下。政府也应该承诺只部署和采购值得信赖的人工智能系统,其设计宗旨是尊重法律和基本权利,符合伦理原则。

关于转债:渐行渐远的转债红利。春节后第一周转债市场表现依旧亮眼,不管是整体涨幅还是个券层面都有不少惊喜,但伴随着上涨估值也在所难免抬升。今年以来转债市场的强势表现已经无需赘述,从背后驱动因素来看一方面市场内生结构的边际改善吸引了增量资金的进入,另一方面权益市场风险偏好的修复推动正股与估值同向上升。短期而言,转债市场的行情依旧围绕上述两方面开展,但随着价格与估值的走扩转债市场整体的红利正在迅速削弱。

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