简介:摘要:推进新型城镇化建设,关系当代发展和影响未来长远发展的重大问题,是我国未来经济成长的重要推动力量,对于扩大内需、转变经济发展手段有着重大意义。而金融强有力支撑能保证城镇化稳步前进,同时建设新型城镇化也给金融行业的革新发展模式迎来新机会。然而金融对新型城镇化支持建设中,出现一些诸如金融对社会保障和城镇基础设施建设支持力度不足、政府在金融支持建设城镇化中的角色不明确等问题,因此,为解决这些问题,提出改革社会保障制度,加大金融支持、加大资金投入力度,拓宽融资渠道、转变政府职能和破除体制性障碍,探索金融助力城镇化建设模式等。因此,必须重视金融城镇化中的重要作用。
简介:摘要:我国在经济快速发展的同时也面临了严重的资源浪费、环境污染和生态恶化等问题,这些问题的存在也反过来制约我国经济可持续发展,环境保护和经济发展之间的矛盾逐渐扩大。强化公司治理,促进了经济与自然的协调发展。我国的公司治理更重视企业的经济目标而非环境目标,本文将系统全面地分析绿色金融政策对环境绩效的作用和影响,以及从公司治理等角度对绿色金融政策影响环境绩效提出实施建议。
简介:摘要:在建设中国特色社会主义道路的推动下,我国的建筑行业发展迅速。无论是建筑规模还是建筑密度都越来越大,同时,建筑结构也逐渐趋于复杂化。要想有效控制建筑工程质量,提高建筑工程的承载能力和使用寿命,就需结合国家基本建设计划及相关建筑文件等,落实建筑施工组织,以在保障质量和安全的基础上控制施工进度。本文主要通过对建筑施工组织的概念进行阐述,及探索和研究影响建筑施工进度的因素,来分析加强建筑施工进度管理的对策。
简介:摘要:现阶段,我国经济发展十分迅速,会计信息可比性作为会计信息质量特征的重要体现,在实现决策的最优化及资源的合理配置等方面起着关键作用。文章立足于实体经济“脱实向虚”这一现实背景,探究企业金融化对会计信息可比性的影响。研究发现:企业金融化显著降低了会计信息可比性;机制检验发现,企业金融化主要通过增加了真实盈余管理,进而降低了会计信息可比性;进一步研究表明,公司治理、审计质量、市场化进程等治理机制弱化了企业金融化对会计信息可比性的负面影响。文章的结论拓宽了实体企业金融化的经济后果研究,同时也丰富了会计信息质量特征的影响因素,为政府部门防范实体经济虚拟化提供了理论参考。
简介:摘要:本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型,以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术,具有强大的特征学习和数据处理能力,能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息,为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战,以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后,详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程,包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中,本研究采用了多种深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。