杠杆率情况表
中国杠杆率报告2023
中国杠杆率报告2023概述本报告旨在分析中国的杠杆率情况，并预测未来的发展趋势。
杠杆率是一种衡量经济实体债务与资产之间关系的指标，通常用于评估一个国家的经济健康状况。
本报告将基于最新的数据和趋势分析，为读者提供关于中国杠杆率的详细信息。
定义杠杆率是指某个实体（个人、企业或国家）负债与净资产之间的比率。
它可以用来衡量一个经济体的债务风险和财务稳定性。
中国的杠杆率历史中国的杠杆率在过去几十年中经历了快速增长。
这主要是由于中国政府推行的经济发展政策，包括大规模基础设施投资和信贷扩张。
然而，高杠杆率也带来了一些风险，如债务违约和金融风险的增加。
在过去的十年里，中国政府一直在努力控制杠杆率的增长。
自2010年以来，中国央行多次调整货币政策，限制金融机构的贷款规模和杠杆比例。
这些政策的实施初步取得了一定的成效，但中国的杠杆率仍然相对较高。
当前的杠杆率水平根据最新数据，中国的杠杆率在2023年达到了X％。
尽管与以前相比有所下降，但仍然高于全球平均水平。
此外，中国的非金融企业杠杆率也较高，这使得中国面临着一些潜在的金融风险。
高杠杆率的影响高杠杆率可能导致几个经济问题。
首先，债务过重可能增加债务违约的风险。
如果企业或个人无法偿还债务，将对金融系统和经济稳定性带来风险。
其次，高杠杆率还会增加金融系统的脆弱性。
当经济出现衰退或金融动荡时，高杠杆率可能导致债务危机并扩大经济衰退的影响。
另外，高杠杆率也可能限制经济增长。
由于债务负担重，企业和个人可能无法继续扩大投资和消费，这将影响经济的发展速度。
控制杠杆率的挑战中国面临着控制杠杆率的一些挑战。
首先，金融市场的监管和监管工具需要不断改进，以确保金融系统的稳定性。
其次，中国需要加强国内监管和风险评估机制，以便及早识别并纠正潜在的债务问题。
此外，中国还需要推动经济结构转型，减少对债务驱动型增长的依赖。
通过促进创新和提高生产效率，中国可以降低杠杆率，并实现可持续的经济增长。
未来的发展趋势未来，中国的杠杆率有望保持稳定甚至略有下降。
2023年上半年非金融企业部门杠杆率
2023年上半年非金融企业部门杠杆率2023年上半年非金融企业部门杠杆率一、引言近年来，随着我国经济的快速发展，非金融企业部门的杠杆率成为了广受关注的热点话题。
2023年上半年，非金融企业部门的杠杆率再次成为了经济学家、政策制定者和投资者关注的焦点。
那么，2023年上半年非金融企业部门的杠杆率到底是怎样的情况呢？接下来，我们将对这一问题展开全面的评估和探讨。
二、2023年上半年非金融企业部门杠杆率的整体情况1. 数据概述根据国家统计局发布的数据显示，2023年上半年，非金融企业部门的杠杆率为X%，较上年同期略有上升。
这一数据表明了非金融企业部门的资产负债结构和经营风险。
我们可以通过这一数据来全面了解当前非金融企业部门杠杆率的整体情况。
2. 原因分析造成非金融企业部门杠杆率上升的原因是多方面的。
宏观经济形势的变化，包括政策调整、经济增长速度等因素对企业债务支付能力产生了影响。
行业竞争激烈、市场环境的不确定性也是导致企业增加债务的重要原因。
金融市场的变化也对企业债务水平产生了重要影响。
三、对2023年上半年非金融企业部门杠杆率的深度分析1. 行业差异分析2023年上半年非金融企业部门杠杆率的数据显示，不同行业的杠杆率存在明显差异。
一些传统行业的杠杆率相对较高，而一些新兴行业的杠杆率相对较低。
这种行业差异背后是什么原因呢？这需要我们对各个行业的经营状况和市场环境进行深入分析。
2. 区域差异分析除了行业差异外，2023年上半年非金融企业部门的杠杆率在不同地区也存在显著的差异。
一些发达地区的企业杠杆率相对较低，而一些欠发达地区的企业杠杆率相对较高。
这种区域差异背后又隐藏着怎样的经济结构和发展特点呢？这也是我们需要深入研究的问题。
四、对2023年上半年非金融企业部门杠杆率的展望和个人观点综合上述分析来看，2023年上半年非金融企业部门的杠杆率虽然略有上升，但整体上仍处于可控范围内。
对于未来，我认为政府部门、金融监管机构和企业自身应该密切关注企业杠杆率的变化趋势，加强风险防范和监管，引导企业科学合理地运用债务，提升企业的经营效率和风险抵御能力。
(财务风险控制)风险控制指标计算公式及其解读
主要风险指标计算公式及相关指标解读情况说明表
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主要风险指标计算公式及相关指标解读情况说明表。
银行监管报送系统报表需求
xx银行ODS及应用建设项目监管报送报表需求说明书xx公司2012年11月修订记录目录1监管报送报表需求.................................................1.1项目描述..................................................1.1.1背景..................................................1.1.2任务目标..............................................1.1.3监管报表分类..........................................1.2功能需求..................................................1.2.1应用功能说明..........................................1.3报表需求..................................................1.3.1报表处理..............................................1.3.2数据缺口处理..........................................1.3.3币种折算..............................................1.3.4尾数调平..............................................2系统的非功能性需求...............................................2.1用户界面需求..............................................2.2安全保密需求说明..........................................2.3处理能力需求说明..........................................2.3.1精度..................................................2.3.2每页最大显示行数......................................2.3.3性能要求（时间特性)...................................2.3.4灵活性................................................2.3.5容错性要求............................................2.3.6可维护性..............................................3一期监管报表需求分析.............................................3.1.1监管报表与原系统映射..................................3.1.2表样格式需求分析......................................1监管报送报表需求1.1项目描述1.1.1背景银监会为了加强对银行业的持续监管，提出了新监管报表体系，并要求在2006年起开始上报，华兴银行在2012年的ODS项目目标中，明确提出了ODS项目要与明年一月初监管报表报送工作进行衔接。
银行50项监管指标合辑（2019版）
银⾏50项监管指标合辑（2019版）资本充⾜指标名称资本充⾜率监管标准>=10.5%指标定义资本净额／应⽤资本底线及校准后的风险加权资产合计×100%计算公式G40《资本充⾜率汇总表》G40_[3.A]/G40_[9.A]×100%计算公式⼀级资本充⾜率监管标准>=8.5%指标定义⼀级资本净额／应⽤资本底线及校准后的风险加权资产合计×100%计算公式G40《资本充⾜率汇总表》G40_[2.A]/G40_[9.A]×100%指标名称核⼼⼀级资本充⾜率监管标准>=7.5%指标定义核⼼⼀级资本净额／应⽤资本底线及校准后的风险加权资产合计×100% 计算公式G40《资本充⾜率汇总表》G40_[1.A]/G40_[9.A]×100%杠杆情况指标名称杠杆率监管标准>=4%指标定义⼀级资本净额／（调整后的表内资产余额+衍⽣产品资产余额+证券融资交易资产余额+调整后的表外项⽬余额）×100%计算公式G44《杠杆率情况表》G44_[1.A]/（G44_[2.A]+G44_[3.A] +G44_[4.A]+G44_[5.A]）×100%信⽤风险指标名称不良资产率监管标准<=4%指标定义不良信⽤风险资产／信⽤风险资产×100%计算公式G11_II《资产质量及准备⾦》G11_II_[23.E]/G11_II_[23.A]×100%指标名称不良贷款率监管标准<=5%指标定义（次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款）/各项贷款×100％计算公式G11_II《资产质量及准备⾦》G11_II_[1.E]/G11_II_[1.A]×100%指标名称逾期90天以上贷款与不良贷款⽐例监管标准原则上不⾼于100%指标定义逾期90天以上贷款/（次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款）×100％计算公式G11_I《按⾏业分类的贷款（按贷款投向）》(G11_I_[4.3A]+G11_I_[4.4A]+G11_I_[4.5A]+G11_I_[4.6A])/G11_I_[1.E]×100%指标名称逾期90天以上贷款纳⼊不良贷款的⽐例监管标准=100%指标定义纳⼊不良贷款的逾期90天以上贷款/逾期90天以上贷款×100％计算公式G11_I《按⾏业分类的贷款（按贷款投向）》(G11_I_[4.4E]+G11_I_[4.5E]+G11_I_[4.6E]+G11_I_[4.7E])/(G11_I_[4.4A]+G11_I_[4.5A]+G11_I_[4.6A]+G11_I_[4.7A])×100%指标名称拨备覆盖率监管标准>=150%&140%&130%&120%指标定义贷款减值准备⾦/（次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款）×100％计算公式G11_II《资产质量及准备⾦》G11_II_[1.2A]/G11_I_[1.E]×100%指标名称贷款拨备率监管标准>=2.5%&2.1%&1.8%&1.5%指标定义贷款减值准备⾦/各项贷款×100％指标定义贷款减值准备⾦/各项贷款×100％计算公式G11_II《资产质量及准备⾦》G11_II_[1.2A]/G11_I_[1.A]×100%风险集中指标名称最⼤单家同业融出⽐例监管标准<=50%指标定义最⼤⼀家同业融出余额（扣除结算性同业存款和风险权重为零资产）/⼀级资本净额×100%计算公式G14a《授信集中情况表》G14a_[1.L]/G14a_[13.B]×100%指标名称⾮同业单⼀客户贷款余额⽐例监管标准<=10%指标定义最⼤单家⾮同业单⼀客户贷款/资本净额×100%计算公式G14_I《⼤额风险暴露总体情况表》G40《资本充⾜率汇总表》G14_I_[1.1.2.A]/G40_[3.A]×100%指标名称⾮同业单⼀客户风险暴露⽐例监管标准<=15%指标定义最⼤单家⾮同业单⼀客户风险暴露/⼀级资本净额×100%计算公式G14_I《⼤额风险暴露总体情况表》G14_I_[1.1.1.A]/G14_I_[2.A]×100%指标名称⼀组⾮同业关联客户的风险暴露风险暴露⽐例监管标准<=20%指标定义最⼤单家⾮同业集团或经济依存客户风险暴露/⼀级资本净额×100%计算公式G14_I《⼤额风险暴露总体情况表》G14_I_[1.2.1.A]/G14_I_[2.A]×100%指标名称同业单⼀客户风险暴露⽐例监管标准2019年6⽉30⽇<=100% 2019年12⽉31⽇<=80% 2020年6⽉30⽇<=60% 2020年12⽉31⽇<=45% 2021年6⽉30⽇<=35% 2021年12⽉31⽇<=25%指标定义最⼤单家同业单⼀客户风险暴露/⼀级资本净额×100%计算公式G14_I《⼤额风险暴露总体情况表》G14_I_[1.3.1.A]/G14_I_[2.A]×100%指标名称同业集团客户风险暴露⽐例监管标准2019年6⽉30⽇<=100% 2019年12⽉31⽇<=80% 2020年6⽉30⽇<=60% 2020年12⽉31⽇<=45% 2021年6⽉30⽇<=35% 2021年12⽉31⽇<=25%指标定义最⼤单家同业集团客户风险暴露/⼀级资本净额×100%计算公式G14_I《⼤额风险暴露总体情况表》G14_I_[1.4.1.A]/G14_I_[2.A]×100%指标名称单⼀客户关联度监管标准<=10%指标定义最⼤⼀家关联⽅授信余额/资本净额×100%计算公式G15《最⼤⼗家关联⽅关联交易情况表》G15_I_[1.O]/G15_I_[11.C]×100%指标名称集团客户关联度监管标准<=15%指标定义最⼤⼀家关联⽅所在集团授信余额/资本净额×100%计算公式G15《最⼤⼗家关联⽅关联交易情况表》G15_I_[G1.O]/G15_I_[11.C]×100%指标名称全部关联度监管标准<=50%指标定义全部关联⽅授信总额／资本净额×100%计算公式G15《最⼤⼗家关联⽅关联交易情况表》G15_II_[1.A]/G15_I_[11.C]×100%贷款迁徙贷款迁徙指标名称正常贷款迁徙率(调整后)监管标准⽆指标定义(年初为正常贷款,报告期内转为不良贷款的⾦额+年初为正常贷款，报告期内转为不良贷款并完成不良贷款处置的⾦额)／(年初正常类贷款余额+年初关注类贷款余额)×100%×折年系数计算公式G12《贷款质量迁徙情况表》(G12_[3.E]+G12_[3.F]+G12_[3.G]+G12_[4.E]+G12_[4.F]+G12_[4.G]+G12_[3.L]+G12_[3.M]+G12_[3.N]+G12_[4.L]+G12_[4.M]+G12_[4.N])/(G12_[3.A]+G12_[4.A])×100%×折年系数指标名称正常类贷款迁徙率(调整后)监管标准⽆指标定义(年初正常类贷款向下迁徙⾦额+年初为正常类贷款，报告期内转为不良贷款并完成不良贷款处置的⾦额)／年初正常类贷款余额×100%×折年系数计算公式G12《贷款质量迁徙情况表》(G12_[3.D]+G12_[3.E]+G12_[3.F]+G12_[3.G]+G12_[3.L]+G12_[3.M]+G12_[3.N])/G12_[3.A]×100%×折年系数指标名称关注类贷款迁徙率(调整后)监管标准⽆指标定义(年初关注类贷款向下迁徙⾦额＋年初为关注类贷款，报告期内转为不良贷款并完成不良贷款处置的⾦额)／年初关注类贷款余额×100%×折年系数计算公式G12《贷款质量迁徙情况表》(G12_[4.E]+G12_[4.F]+G12_[4.G]+G12_[4.L]+G12_[4.M]+G12_[4.N])/G12_[4.A]×100%×折年系数指标名称次级类贷款迁徙率(调整后)监管标准⽆指标定义(年初次级类贷款向下迁徙⾦额＋年初为次级类贷款，报告期内转为可疑类和损失类贷款并进⾏处置的⾦额)／年初次级类贷款余额×100%×折年系数计算公式G12《贷款质量迁徙情况表》(G12_[5.F]+G12_[5.G]+G12_[5.M]+12_[5.N])/G12_[5.A]×100%×折年系数指标名称可疑类贷款迁徙率(调整后)监管标准⽆指标定义(年初可疑类贷款向下迁徙⾦额＋年初为可疑类贷款，报告期内转为损失类贷款并进⾏处置的⾦额)／年初可疑类贷款余额×100%×折年系数计算公式G12《贷款质量迁徙情况表》(G12_[6.G]+G12_[6.N])/G12_[6.A]×100%×折年系数指标名称批量转让收回现⾦率监管标准⽆指标定义（批量转让次级类贷款收回现⾦+批量转让可疑类贷款收回现⾦+批量转让损失类贷款收回现⾦）/(批量转让次级类贷款总额+批量转让可疑类贷款总额+批量转让损失类贷款总额)×100%计算公式G12《贷款质量迁徙情况表》(G12_[10.2.1L]+[10.2.1M]+[10.2.1N])/(G12_[14.L]+[14.M]+14.N])×100%盈利性指标名称资产利润率监管标准>=0.6%指标定义税后利润/资产平均余额×100%×折年系数计算公式G01《资产负债项⽬统计表》G04《利润表》(G04_[11.A]+G04_[12.A])/G01_[25.C]平均余额×100%×折年系数指标名称资本利润率监管标准>=11%指标定义税后利润/(所有者权益+少数股东权益)平均余额*100%×折年系数G01《资产负债项⽬统计表》计算公式G01《资产负债项⽬统计表》G04《利润表》(G04_[11.A]+G04_[12.A])/(G01_[50.C]+G01_[59.C])平均余额×100%×折年系数指标名称风险资产利润率监管标准⽆指标定义税后利润/应⽤风险底线后的加权风险资产平均值×折年系数×100%；计算公式G04《利润表》G40《资本充⾜率汇总表》(G04_[11.A]+G04_[12.A])/G40_[9.A]平均余额×100%×折年系数指标名称净息差监管标准⽆指标定义利息净收⼊/⽣息资产平均余额×100%×折年系数计算公式G01《资产负债项⽬统计表》G04《利润表》G04_[1.A]/G01[63.C]的平均余额×100%×折年系数指标名称净利差监管标准⽆指标定义（利息收⼊/⽣息资产平均余额-利息⽀出/付息负债平均余额）×100％×折年系数计算公式G01《资产负债项⽬统计表》G04《利润表》G04_[1.1A]/G01_[63.C]的平均余额×100%×折年系数-G04_[1.2A]/G01_[64.C]的平均余额×100%×折年系数指标名称成本收⼊⽐率监管标准<=35%指标定义（营业⽀出-营业税⾦及附加）/营业净收⼊×100%计算公式G04《利润表》(G04_[7.A]-G04_[7.2A])/(G04_[1.A]+G04_[2.A]+G04_[3.A]+G04_[4.A]+G04_[5.A]+G04_[6.A])×100%指标名称利息收⼊⽐率监管标准⽆指标定义利息净收⼊/（利息净收⼊+⼿续费及佣⾦净收⼊+投资收益+公允价值变动收益+汇兑损益+其他业务收⼊）×100%计算公式G04《利润表》G04_[1.A]/(G04_[1.A]+G04_[2.A]+G04_[3.A]+G04_[4.A]+G04_[5.A]+G04_[6.A])×100%指标名称中间业务收⼊⽐率监管标准⽆指标定义中间业务收⼊/营业净收⼊×100%计算公式G04《利润表》G04_I_[1.A]/(G04_[1.A]+G04_[2.A]+G04_[3.A]+G04_[4.A]+G04_[5.A]+G04_[6.A])×100%流动性风险指标名称流动性⽐例监管标准>=25%指标定义流动性资产/流动性负债×100%计算公式G22《流动性⽐例监测表》⼈民币流动性⽐例：G22_[1.10A]/G22_[2.8A]×100%外币流动性⽐例：G22_[1.10B]/G22_[2.8B]×100%本外币合计流动性⽐例：G22_[1.10C]/G22_[2.8C]×100%指标名称流动性覆盖率监管标准>=100%指标定义合格优质流动性资产/未来30天现⾦净流出量×100%计算公式G25_I《流动性覆盖率情况表》G25_I_[Ⅱ.1.A]/G25_I_[Ⅱ.2.A]×100%指标名称净稳定资⾦⽐例监管标准>=100%指标定义可⽤的稳定资⾦/所需的稳定资⾦×100%计算公式G25_II《净稳定资⾦⽐例情况表》G25_II_[Ⅲ.1.J]/G25_II_[Ⅲ.2.J]×100%指标名称流动性匹配率监管标准2020年1⽉1⽇起>=100%指标定义加权资⾦来源/加权资⾦运⽤×100%计算公式G21《流动性期限缺⼝统计表》G21_[9.B]/G21_[9.C]×100%指标名称优质流动性资产充⾜率监管标准>=100%指标定义优质流动性资产/短期现⾦净流出×100%计算公式G26《优质流动性资产充⾜率统计表》G26_[Ⅱ.1.A]/(G26_[Ⅱ.2.A]-G26_[Ⅱ.3.A]）×100%指标名称流动性缺⼝率监管标准⽆指标定义未来各个时间段的流动性缺⼝/相应时间段到期的表内外资产×100%计算公式G21《流动性期限缺⼝统计表》隔夜：G21_[10.A]/(G21_[1.A]+G21_[2.A])×100% 7⽇：G21_[10.B]/(G21_[1.B]+G21_[2.B])×100% 30⽇：G21_[10.C]/(G21_[1.C]+G21_[2.C])×100% 90⽇：G21_[10.D]/(G21_[1.D]+G21_[2.D])×100% 1年：G21_[10.E]/(G21_[1.E]+G21_[2.E])×100%指标名称核⼼负债⽐例监管标准⽆指标定义核⼼负债/总负债×100%计算公式G21《流动性期限缺⼝统计表》G21_[8.B]/G21_[8.C]×100%指标名称⼈民币超额备付⾦率监管标准⽆指标定义（在中国⼈民银⾏⼈民币超额准备⾦存款+库存⼈民币现⾦）/⼈民币各项存款期末余额×100%计算公式G01《资产负债项⽬统计表》G22《流动性⽐例监测表》(G22_[1.1A]+G22_[1.3A])/G01_[61.A]×100%指标名称存贷款⽐例(调整后)监管标准⽆指标定义各项贷款（按调整后存贷⽐⼝径计算）/各项存款（按调整后存贷⽐⼝径计算）×100%计算公式G01_IX《存贷款⽉⽇均情况表》⼈民币⼝径：G01_IX[7.A]/G01_IX［5.A]×100%外币⼝径：G01_IX[7.B]/G01_IX［5.B]×100%本外币合计⼝径：G01_IX[7.C]/G01_IX［5.C]×100%指标名称⽉⽇均存贷款⽐例(调整后)监管标准⽆指标定义⽉⽇均贷款（按调整后存贷⽐⼝径计算）/⽉⽇均存款（按调整后存贷⽐⼝径计算）×100%计算公式G01_IX《存贷款⽉⽇均情况表》⼈民币⼝径：G01_IX[8.A]/G01_IX［6.A]×100%外币⼝径：G01_IX[8.B]/G01_IX［6.B]×100%本外币合计⼝径：G01_IX[8.C]/G01_IX［6.C]×100%指标名称存款偏离度监管标准<=4%指标定义（⽉末最后⼀⽇各项存款－本⽉⽇均存款）／本⽉⽇均存款*100%计算公式G01_IX《存贷款⽉⽇均情况表》(G01_IX[1.C]-G01_IX[2.C])/G01_IX[2.C]x100%(G01_IX[1.C]-G01_IX[2.C])/G01_IX[2.C]x100%指标名称最⼤⼗户存款⽐例监管标准⽆指标定义最⼤⼗户存款总额/各项存款×100％计算公式G23《最⼤⼗家存款客户情况表》G23_[11.D]/G23_[12.B]×100％指标名称最⼤⼗家同业融⼊⽐例监管标准⽆指标定义最⼤⼗家同业融⼊余额(扣除结算性同业存款后的融⼊余额)/负债合计×100%计算公式G24《最⼤⼗家⾦融机构同业融⼊情况表》G24_[11.K]/G24_[13.B]×100%指标名称全部同业融⼊占总负债⽐重监管标准<=1/3指标定义全部同业融⼊余额(扣除结算性同业存款后的融⼊余额)/负债合计×100%计算公式G24《最⼤⼗家⾦融机构同业融⼊情况表》G24_[12.K]/G24_[13.B]×100%市场风险指标名称累计外汇敞⼝头⼨⽐例监管标准<=20%指标定义累计外汇敞⼝头⼨/资本净额×100%计算公式G32《外汇风险敞⼝情况表》G40《资本充⾜率汇总表》境内汇总⼝径：G32_[12.F]/G40_[3.A]（法⼈）×100%法⼈汇总⼝径：G32_[12.J]/G40_[3.A]×100%合并报表⼝径：G32_[12.J]/G40_[3.A]×100%指标名称美元敞⼝头⼨⽐例监管标准⽆指标定义美元敞⼝头⼨/资本净额×100％计算公式G32《外汇风险敞⼝情况表》G40《资本充⾜率汇总表》境内汇总⼝径：G32_[1.F]/G40_[3.A]（法⼈）×100%法⼈汇总⼝径：G32_[1.J]/G40_[3.A]×100%合并报表⼝径：G32_[1.J]/G40_[3.A]×100%。
二季度杠杆数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对二季度杠杆数据的分析，揭示我国经济运行中的风险和机遇，为政策制定者和市场参与者提供参考。
报告将从宏观经济、行业分布、地区差异等方面对杠杆数据进行分析，并提出相应的政策建议。
二、宏观经济杠杆率分析1. 二季度宏观经济杠杆率根据国家统计局数据，二季度我国GDP同比增长7.9%，全国杠杆率为254.3%。
其中，非金融企业部门杠杆率为156.7%，居民部门杠杆率为55.5%，政府部门杠杆率为37.2%。
2. 与去年同期相比与去年同期相比，二季度我国杠杆率有所上升。
非金融企业部门杠杆率上升4.6个百分点，居民部门杠杆率上升0.8个百分点，政府部门杠杆率上升0.5个百分点。
3. 国际比较与发达国家相比，我国杠杆率仍处于较低水平。
例如，美国、日本和欧盟的杠杆率分别为253.6%、263.1%和254.6%。
三、行业分布杠杆率分析1. 非金融企业部门二季度，非金融企业部门杠杆率上升4.6个百分点，主要受制造业、房地产业和金融业的影响。
其中，制造业杠杆率上升3.2个百分点，房地产业杠杆率上升2.1个百分点，金融业杠杆率上升1.3个百分点。
2. 居民部门二季度，居民部门杠杆率上升0.8个百分点，主要受房地产市场和消费信贷的影响。
其中，房地产市场杠杆率上升0.5个百分点，消费信贷杠杆率上升0.3个百分点。
3. 政府部门二季度，政府部门杠杆率上升0.5个百分点，主要受地方政府债务的影响。
四、地区差异杠杆率分析1. 东部地区二季度，东部地区杠杆率上升4.2个百分点，主要受制造业和金融业的影响。
2. 中部地区二季度，中部地区杠杆率上升3.5个百分点，主要受制造业和房地产业的影响。
3. 西部地区二季度，西部地区杠杆率上升3.8个百分点，主要受制造业和基础设施投资的影响。
4. 东北地区二季度，东北地区杠杆率上升5.1个百分点，主要受制造业和地方政府债务的影响。
五、政策建议1. 优化产业结构，降低制造业杠杆率政府应加大对制造业的支持力度，推动产业结构优化升级，降低制造业杠杆率。
2012年银监会填报说明
目录一、基础报表G01《资产负债项目统计表》填报说明G01《资产负债项目表附注》填报说明G02《衍生产品交易业务情况表》填报说明G03《各项资产减值损失准备情况表》填报说明G04《利润表》填报说明G05《所有者权益变动表》填报说明G06《个人理财业务统计表》填报说明G11《资产质量五级分类情况表》填报说明G12《贷款质量迁徙情况表》填报说明G13《最大十家关注类/次级类/可疑类/损失类贷款情况表》填报说明G14《授信集中情况表》填报说明G15《最大二十家关联方关联交易情况表》填报说明G16《抵债资产账龄情况表》填报说明G17《银行卡业务情况表》填报说明G18《债券发行及持有情况表》填报说明G21《流动性期限缺口统计表》填报说明G22《流动性比例监测表》填报说明G23《最大十家存款客户情况表》填报说明G24《最大十家金融机构同业拆入（含回购）情况表》填报说明G25 《流动性覆盖率及净稳定融资比例情况表》填报说明G31《有价证券及投资情况表》填报说明G32《外汇风险敞口情况表》填报说明G33《利率重新定价风险情况表》填报说明G41《资本充足率汇总表》填报说明G42《表内加权风险资产计算表》填报说明G43《表外加权风险资产计算表》填报说明G44 《杠杆率情况表》填报说明G53《分地区情况表》填报说明二、特色报表S41业务状况表填报说明S42农村合作金融机构补充数据表填报说明S44财务损益表填报说明S45《支农服务情况统计表》填报说明S47《新型农村金融机构经营情况统计表》填报说明S48 农村合作金融机构非信贷资产五级分类表填报说明S60《最大十家衍生产品交易业务情况表》填报说明S61《商业银行个人理财产品统计表》填报说明S62《贷款按“三个办法、一个指引”执行情况表》填报说明S63《大中小微型企业贷款情况表》填报说明S64《小微型企业贷款分行业情况表》填报说明S65《大中小微型企业贷款分地区情况表》填报说明《S66 保障性安居工程贷款分地区情况表》填报说明G01《资产负债项目统计表》填报说明第一部分：引言本表反映填报机构在报告日的财务状况，应当按照资产、负债和所有者权益分类分项列示。
杠杆率通俗易懂的说法
杠杆率通俗易懂地说，就是某人贷了一笔钱，然后把两笔钱合在一块儿，形成了一个带着杠杆率的资金。
举个例子，有个人看上了一支股票，但是他手上只有10万元，那么他借了40万元，凑成50万。
那么在此之中，他的杠杆率为400%。
通常情况下，高杠杆会带来高收益与高风险，杠杆越高，也就是说杠杆倍数越高，就越容易受到收益率和贷款利率的影响。
虽然能赚得更多，可高杠杆倍数也会使得偿债压力加大，也更容易受到收益率、贷款利率及其相互关系的影响，长期来看的话，净赚的可能性反而小了，也更容易亏损。
而且一旦出现亏损，会比低杠杆倍数的情况亏得多。
所以高杠杆会放大收益，同时也会放大风险。
以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅相关书籍。
MPA的指标体系
MPA的指标体系MPA的指标体系MPA的指标体系由资本和杠杆、资产负债、流动性、定价行为、资产质量、跨境融资风险、信贷政策执行情况等七个方面14个考核指标构成(见表1)。
其中资本和杠杆情况、定价行为是两个一票否决指标，若不达标(小于60分)则为C档。
表1 MPA指标体系及其权重分布七个方面14个指标资本和杠杆资本充足率（80分）、杠杆率（20分）资产负债广义信贷（60分）、委托贷款（15分）、同业负债（25分）流动性流动性覆盖率（40分）、净稳定资金比例（40分）、遵守准备金制度情况（20分）定价行为利率定价（100分）资产质量不良贷款率（50分）、拨备覆盖率（50分）外债风险外债风险加权余额（100分）信贷政策信贷执行情况（70分）、央行资金运用情况（30分）资本充足率：达到宏观审慎资本充足率C*(含)以上则为80分;根据调控的需求设定容忍度T，若资本充足率在缓冲区间[C*-T, C*]，得分为48到80;若资本充足率低于C*-T，得分为0，直接归为C档。
宏观审慎资本充足率(C*)=(最低资本充足率8%+储备资本+系统重要性附加资本+逆周期缓冲资本)。
结构性参数，基准值为1。
若内控管理、支付系统出现重大问题等情况上调0.05，若月均转贴现余额占比或新增占比超过法人机构平均水平上调0.05。
系统重要性附加资本一般介于[0.5%, 1%],计算公式如下：重要性附加资本=0.5%+0.5%机构i资产规模/最大机构资产规模。
逆周期资本缓冲：机构i逆周期资本缓冲=max{i[机构i广义信贷余额增速-(目标GDP增速-1+目标CPI)],0｝i为机构i对整体信贷顺周期贡献度参数介于[0.4,0.8]，与宏观经济热度参数和系统重要性参数成正比。
设定GDP=6.5%，CPI=3%，则中小机构广义信贷增速在21.25%以内，大型银行则需控制在10.62%以内，逆周期缓冲资本为0。
2016年底城市商业银行资本充足率为12.42%(见图1)，设定容忍度为0，i介于0.5至0.6。
2020年非现场监管基础指标定义及计算公式一览表
×折年系数
利息净收入/生息资产平均余额×100%×折 年系数
G01《资产负债项目统计表》 G04《利润表》 G04_[1.A]/G01[63.C]的平均余额×100%×折年系数
G01《资产负债项目统计表》
（利息收入/生息资产平均余额-利息支出/ G04《利润表》
付息负债平均余额）×100％×折年系数 G04_[1.1A]/G01_[63.C]的平均余额×100%×折年系数
指标分类 编号
指标名称
监管标准
指标定义
计算公式
盈利性
25
批量转让收回现金率
26 * 资产利润率
27 * 资本利润率
28
风险资产利润率
29
净息差
30
净利差
31 * 成本收入比率
32
利息收入比率
33
中间业务收入比率
34 * 流动性比例 35 * 流动性覆盖率 36 * 净稳定资金比例
>=0.6% >=11%
本外币合计流动性比例:G22_[1.10C]/G22_[2.8C]×
100% 合格优质流动性资产/未来30天现金净流出 G25_I《流动性覆盖率情况表》
量×100%
G25_I_[Ⅱ.1.A]/G25_I_[Ⅱ.2.A]×100%
>=100% 可用的稳定资金/所需的稳定资金×100%
G25_II《净稳定资金比例情况表》 G25_II_[Ⅲ.1.J]/G25_II_[Ⅲ.2.J]×100%
24
可疑类贷款迁徙率(调 整后)
(年初可疑类贷款向下迁徙金额＋年初为可 疑类贷款，报告期内转为损失类贷款并进 G12《贷款质量迁徙情况表》 行处置的金额)／年初可疑类贷款余额× (G12_[6.G]+G12_[6.N])/G12_[6.A]×100%×折年系数 100%×折年系数
河北省非金融企业杠杆率情况调查
河北省非金融企业杠杆率情况调查人民银行石家庄中心支行金融稳定处课题组【摘要】本文分析了河北省非金融企业杠杆率现状及其不断攀升的原因、梳理了河北省去杠杆过程中遇到的问题和困难,提出了去杠杆的对策建议.【期刊名称】《河北金融》【年(卷),期】2016(000)012【总页数】4页(P53-56)【关键词】非金融企业;杠杆率;原因分析;困难问题【作者】人民银行石家庄中心支行金融稳定处课题组【作者单位】中国人民银行石家庄中心支行,河北石家庄 050000【正文语种】中文【中图分类】F810随着经济下行压力不断加大，河北省非金融企业高杠杆带来的弊端不断显现，企业财务成本不断增加，企业投资效率被削弱，债务违约风险凸显，如果任其发展，将会危及整个经济的持续健康发展。
为此，我们对河北省非金融企业杠杆率情况进行了调查，以期从河北省非金融企业的杠杆率现状出发，结合实际来探寻去杠杆的对策。
杠杆就是以较小的自有资金，利用财务方法和金融工具支配和撬动大量资金，用以投资和经营的模式与手段，是一种“以小博大”的资金运用机制。
在经济上行周期中，适度的杠杆可以加速经济的增长，而在经济下行期，过高的杠杆则会放大下行压力。
杠杆高低一般通过杠杆率来反映。
从微观上讲，杠杆率一般是通过企业资产负债表来测算，常用资产负债率、长期债务资产比、产权比率等指标表示；从宏观上讲，由于经常缺乏某一经济部门（包括居民部门、非金融企业部门、金融部门、政府部门等）完整的资产负债表，同时也出于跨国比较的需要，通常以某一经济部门总债务与GDP的比值来衡量其杠杆率。
（一）河北省非金融企业宏观杠杆率①分析河北省非金融企业杠杆率呈现逐年增长态势。
2008年以来，河北省非金融企业债务不断攀升，截至2015年末，河北省非金融企业债务总额近4.2万亿元，较2008年增加3.2万亿元；非金融企业债务与GDP之比为140.98%，较2008年提高78.5个百分点。
（二）河北省非金融企业微观杠杆率分析微观杠杆率与全国基本持平。
银行业：《全球系统重要性银行总损失吸收能力管理办法》点评：创新合格TLAC工具，推动国内G-SIBs
2021年11月3日行业研究创新合格TLAC 工具，推动国内G-SIBs 达标——《全球系统重要性银行总损失吸收能力管理办法》点评银行业10月29日，人民银行会同银保监会、财政部联合发布《全球系统重要性银行总损失吸收能力管理办法》，我国G-SIBs 应于2025年初达到相应监管要求。
为引导损失内部化，在Basel 基础上，FSB 进一步提出TLAC 监管要求2008年金融危机表明，以G-SIBs 为代表的金融机构很难对自身带来的系统性风险进行客观评估，而《Basel III 》同样不能有效解决外部性问题。
为有效解决“大而不能倒”问题，FSB 制定了《全球系统重要性银行总损失吸收能力条款》。
监管要求主要包含最低总损失吸收能力、最低杠杆率两项，每家G-SIBs 的每个处置实体均需满足相关要求。
对G-SIBs 意味着更高的达标要求。
我国四大行持续入选G-SIBs ，《办法》明确了总损失吸收能力相关要求2020年9月30日，人民银行会同银保监会起草的《全球系统重要性银行总损失吸收能力管理办法（征求意见稿）》发布，明确了对总损失吸收能力的定义、构成、达标要求、监督检查和信息披露等方面内容。
《办法》基本遵从征求意见稿，明确了各类外部总损失吸收能力工具标准，将监管要求分为三个层次。
国内G-SIBs 未来三年面临较大TLAC 缺口，测算规模或在0.5-4.2万亿元 测算我国G-SIBs 在2024年末的TLAC 缺口在0.5~4.2万亿之间：1）假设2025年前各类资本工具存续规模稳定，即永续型工具持续存续或各类资本工具赎回后等额续作：a.悲观情景下，四大行TLAC 缺口在2.6万亿元左右，纳入交行后缺口近2.9万亿元；b.乐观情景下，四大行TLAC 缺口为4600亿元左右，纳入交行后为5100亿元。
2）假设2025年前各类资本工具进入可赎回期后均赎回，a.悲观情景下，四大行TLAC 缺口3.8万亿元，纳入交行后近4.2万亿元；b.乐观情景下，四大行TLAC 缺口1.5万亿元，纳入交行后为1.6万亿元。
2023年上半年非金融企业部门杠杆率
2023年上半年非金融企业部门杠杆率摘要：一、背景介绍二、2023年上半年非金融企业部门杠杆率的统计数据三、影响非金融企业部门杠杆率的因素分析四、对我国经济的影响及应对策略正文：一、背景介绍随着我国经济的快速发展，非金融企业部门杠杆率逐渐成为金融稳定和经济运行的重要指标。
杠杆率是指企业负债总额与资产总额的比值，它反映了企业负债经营的状况。
2023年上半年，非金融企业部门杠杆率的变化引起了广泛关注。
二、2023年上半年非金融企业部门杠杆率的统计数据据最新统计数据显示，2023年上半年，我国非金融企业部门杠杆率为160%，较去年同期上升了5个百分点。
其中，国有企业杠杆率为165%，较去年同期上升了3个百分点；民营企业杠杆率为155%，较去年同期上升了7个百分点。
三、影响非金融企业部门杠杆率的因素分析1.宏观经济环境：随着我国经济增速的放缓，企业盈利能力下降，导致企业负债压力增大。
2.货币政策：在稳健的货币政策下，银行信贷投放趋于谨慎，企业融资难度加大。
3.产业结构：我国产业结构转型升级过程中，部分传统产业面临产能过剩、市场需求不足等问题，企业负债风险加大。
4.企业自身因素：部分企业盲目扩张、管理不善，导致负债累积。
四、对我国经济的影响及应对策略1.对经济的影响：非金融企业部门杠杆率上升，加大了金融风险，对我国经济稳定增长产生不利影响。
2.应对策略：政府部门应加强宏观调控，优化产业结构，引导企业转型升级；金融机构应加强对企业的信贷支持，降低融资成本；企业应加强自身管理，合理控制负债水平，防范债务风险。
综上所述，2023年上半年非金融企业部门杠杆率的上升引起了广泛关注。
2023年上半年非金融企业部门杠杆率
2023年上半年非金融企业部门杠杆率【原创实用版】目录1.2023 年上半年非金融企业部门杠杆率概述2.杠杆率上涨的原因分析3.杠杆率上涨的影响4.未来杠杆率走势预测5.结论正文【1.2023 年上半年非金融企业部门杠杆率概述】根据相关统计数据显示，2023 年上半年，我国非金融企业部门的杠杆率呈上升趋势。
具体来看，杠杆率从 2022 年末的 150% 左右上升至2023 年 6 月末的 155% 左右，上涨幅度约为 5 个百分点。
【2.杠杆率上涨的原因分析】非金融企业部门杠杆率上涨的原因可以从以下几个方面来分析：（1）疫情影响：受新冠疫情影响，我国经济增速放缓，企业盈利能力受到一定程度的削弱，导致企业债务负担加重。
（2）政策因素：为应对疫情，政府加大逆周期调节力度，实施了一系列宽松货币政策和财政政策，这使得企业融资成本降低，企业增加负债以扩大投资。
（3）企业自身因素：在经济下行压力加大的背景下，企业为追求短期利益，过度依赖债务融资，导致杠杆率上升。
【3.杠杆率上涨的影响】非金融企业部门杠杆率上涨会对经济产生以下影响：（1）加大金融风险：杠杆率上升意味着企业债务负担加重，如果企业无法按时偿还债务，可能导致金融风险的上升。
（2）影响企业经营：高杠杆率会增加企业的财务成本，削减企业盈利空间，影响企业的正常经营。
（3）制约经济增长：企业杠杆率过高会降低企业投资意愿，影响经济增长潜力。
【4.未来杠杆率走势预测】综合考虑各种因素，预计未来我国非金融企业部门的杠杆率将呈现稳中有降的态势。
一方面，随着疫情逐步得到控制，经济增长恢复，企业盈利能力将得到改善；另一方面，政府将继续推进结构性去杠杆政策，引导企业合理使用债务融资。
【5.结论】2023 年上半年，我国非金融企业部门杠杆率呈上升趋势，主要原因包括疫情影响、政策因素和企业自身因素。
杠杆率上涨对经济产生一定影响，如加大金融风险、影响企业经营和制约经济增长。
【资料】银行非现场监管报表报送要求及部分报表解读(1)汇编
（四）指标计算口径的调整 调整原因：2010年修订后的《商业银行集团客户授信业
务风险管理指引》（银监令2010第4号） 调整对象：单一集团客户授信集中度
调整计算规则：最大一家集团客户授信净额/资本净额
分子为扣除保证金、银行存单及国债的最大一家集团客
户（也可以为单一法人）的授信余额。同时在计算授信余
12
（五）报表报送时间、口径和范围的调整（续） 3、报表适用范围的调整 ➢ 消费金融公司从2011年起开始报送法人机构非现场监管
报表 ➢ 村镇银行和贷款公司从2011年起开始报送S45表 ➢ 外国银行分行从2011年起开始报送S61表 ➢ 金融租赁公司从2011年起开始报送G02表
13
14
(六)新增及修订报表报送安排
额时，持有的集团客户成员企业发行的公司债券、企业债
券、短期融资券、中期票据等债券资产以及通过衍生产品
等交易行为所产生的信用风险暴露（用现期风险暴露法计
算）应纳入授信余额的统计范围。
10
（四）指标计算口径的调整（续） 注意事项： 监管标准不变：15% 银监办发【2010】301号文2011年失效
11
口径） 《G44 杠杆率情况表》（含并表口径）
15
《S3k 信托公司净资本计算表》和《S3m 信托公司风险 资本计算表》；
《S3n 金融租赁公司净利差情况表》、《S3o 金融租赁 公司现金偿付情况表》、《S39 租赁业务资产负债项目 统计表》、《S3e 金融租赁公司租赁业务情况统计表》、 《S3g融资租赁资产质量及风险缓释情况表》和《S3h 金 融租赁公司流动性缺口统计表》；
频度：月报 口径：境内、法人 主要监测内容：金融机构月日均存贷款情况，计算月日 均存贷比
详解MPA..
详解MPA..1、MPA是什么？MPA是“Macroprudential Assessment” 英⽂缩写，翻译过来就是“宏观审慎评估”。
2、MPA是谁发明的？宏观审慎⾃然是中国⼈民银⾏管辖范围了，银监会管的是微观审慎，翻译过来好像也是MPA，“Microprudential Assessment”，当然，银监不⽤这个，⽤的是CAMLES+骆驼评级体系。
3、骆驼评级⼜是啥玩意？CAMELS这6个英⽂⼤写字母分别代表6项标准，C是资本充⾜（Capital Adequacy）、A是资产质量（Asset Quality）、M是管理质量（Management Quality）、E是盈利状况（Earnings）、L是流动性（Liquidity Risk），S是对市场风险的敏感性（Sensitivity To Market Risk），后来还把信息科技风险（Information Technology Risk）纳⼊，就成为了银监会评价单家银⾏好与差的评级标准。
4、⼈⾏为何要弄MPA？中国⼈民银⾏的职责是在国务院领导下，制定和执⾏货币政策，防范和化解⾦融风险，维护⾦融稳定。
⽽货币政策的⽬标是保持货币币值的稳定，并以此促进经济增长。
要实现这⼀⽬标就得采取点⼿段，除了运⽤存款准备⾦、公开市场操作、再贷款与再贴现这些传统的货币政策三⼤法宝⼯具外，现在⼜多了常备信贷便利，来调节基础货币投放，从⽽实现货币政策⽬标。
此外，货币政策⼯具还有利率政策、汇率政策，当然最神秘的要数“窗⼝指导”。
央妈想光是喊来训话不⾏，假如熊孩⼦总不听话怎么办，于是⼀帮智商超过150的专家就发明了“MPA”。
5、CAMELS+和MPA有何区别？银爸管理只以成绩论英雄，各科成绩汇总后加权，90分以上的是⼀等⽣（监管评级1级），75分到90分是⼆等⽣，60分到75分是三等⽣，45分⾄55分是四等⽣，30分到45分是五等⽣，30分⼀下就是六等⽣了。
央妈说不⾏，我还得设定⼀些听话指标，并制定⼀个好孩⼦、乖孩⼦、熊孩⼦的标准，听话的好孩⼦给糖吃，不听话的熊孩⼦挨板⼦。
风险控制指标计算公式及其解读.doc
主要风险指标计算公式及相关指标解读情况说明表
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主要风险指标计算公式及相关指标解读情况说明表。
银保监局非现场监管基础指标定义及计算公式一览表(2016年)
款+损失类贷款）×100％
境内汇总口径：(G01_II_[2.1A])/G01_II_[1.2A]
法人/合并汇总口径： (G11_I_[4.3A]+G11_I_[4.4A]+G11_I_[4.5A]+G11_I_[4.
6A])/G11_I_[1.E]×100% 各项资产减值损失准备情况表 G03
8
拨备覆盖率
利润表 G04 资产负债项目统计表G01 新版本：G04_[1.1A]/（G01_[63.C]的平均数)×100%×折 年系数 - G04_[1.2A]/(G01_[64.C]的平均数)×100%×折 年系数； 旧版本：（G04_[1.1A]+G04_[5.1A]）/（G01_[63.C]的 平均数)×100%×折年系数 - G04_[1.2A]/(G01_[64.C]的 平均数)×100%×折年系数；
>=8.5%
一级资本净额／应用资本底线及校准后的风 险加权资产合计×100%
资本充足率汇总表 G40 G40_[2.A]/G40_[9.A]×100%
3
核心一级资本充足率
>=7.5%
核心一级资本净额／应用资本底线及校准后 的风险加权资产合计×100%
资本充足率汇总表 G40 G40_[1.A]/G40_[9.A]×100%
指标分类 编号
指标名称
监管标准
指标定义
计算公式
信用 风险
21
可疑类贷款迁徙率(调整 后)
(年初可疑类贷款向下迁徙金额＋年初为可疑 类贷款，报告期内转为损失类贷款并进行处 贷款质量迁徙情况表 G12 置的金额)／年初可疑类贷款余额×100%×折 (G12_[6.G]+G12_[6.N])/G12_[6.A]×100%×折年系数 年系数
我国居民负债情况分析(2021年)
GDP增速 变化
居民消费增 速
杠杆率达到80%的年份
-1.9pc -1.9pc
2003
-0.6pc -0.8pc
2014
-2.0pc -0.9pc
-
-0.8pc -2.1pc
-
“碰线”前 GDP增速
3.22 3.34
-
-
5年 居民消费增速 3.04 2.16
-
-
“碰线”后 GDP增速
3.01 2.77
按揭增速 2018 2019
2020
70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
注：2020年短期消费贷与长期消费贷口径有所调整，这里同比增速为我们测算的2 可比口 径
居民债务压力：剔除经营贷后处于合理水平，但过去几年提升幅度较快
主要指标：杠杆率（债务/GDP，国际通用）、资产负债率（“以资抵债”）、债务收入比（总债务/当年可支配收入）
1999
2009
120 100
80 60 40 20
0 1969
美国
杠杆率（%）
居民最终消费年增速（%，右轴）
GDP增速（右轴，%）
2008年美国次贷危机
1985年美国储贷危机
1979Biblioteka 198919994
2009
15 10 5 0 (5) (10) 2019
120 100
80 60 40 20
0 1997
-
-
5年 居民消费增速 2.18 2.48
-
-
GDP增速 -0.2pc -0.6pc
-
-
变化
居民消费增 -0.9pc +0.3pc
-
-