杠杆

来源 | 李迅雷金融与投资 (ID：lixunlei0722) 作者 | 李迅雷 杨畅 2月23号，我们发布了报告《疫情下如何促进消费回补：发放消费券》，一个月以来，已经有多个省市区陆续采取这一政策。通过消费券可以刺激消费，带动供给增加，进而又带动收入增加，收入增加又能反作用于消费，重新形成消费回补的良性循环。消费券并非独创工具，而是相对成熟的做法，同时还能作为社会救济的工具，经验也非常成熟。‌‌随着疫情得到全面控制，下一步可以在全国层面发行消费券，以进一步促进消费回补和释放消费潜力。 【主要观点】 1.消费券短期以地方政府发放为主，今后再不断扩大发行范围。 2.消费券拉动社会消费品零售（以下简称社零）额的杠杆效应大约在15倍左右，拉高幅度平均约10个百分点。 3.主要受益行业集中在必需消费品和服务消费领域。 4.全国层面发行消费券，并非不可能，国家财力完全可承受。 5.建议给全民普发消费券，暂不建议按居民的不同收入水平进行区分。 01 消费券发放的现状与逻辑 我国港澳地区有发放现金和消费券的历史，如香港对18岁或以上的永久居民发放1万块港币，澳门则是发放3000澳门元电子消费券。对于直接发放现金，在内地可能效果欠佳，如居民对未来经济存在悲观预期，可能就直接把发放现金储蓄，而不进行消费。 我国前期很多省市也都发放过消费券，另如南京等城市，则发放过电子消费券，则相对成熟。

来源 | 李迅雷金融与投资 (ID：lixunlei0722) 作者 | 李迅雷 杨畅 2月23号，我们发布了报告《疫情下如何促进消费回补：发放消费券》，一个月以来，已经有多个省市区陆续采取这一政策。通过消费券可以刺激消费，带动供给增加，进而又带动收入增加，收入增加又能反作用于消费，重新形成消费回补的良性循环。消费券并非独创工具，而是相对成熟的做法，同时还能作为社会救济的工具，经验也非常成熟。‌‌随着疫情得到全面控制，下一步可以在全国层面发行消费券，以进一步促进消费回补和释放消费潜力。 【主要观点】 1.消费券短期以地方政府发放为主，今后再不断扩大发行范围。 2.消费券拉动社会消费品零售（以下简称社零）额的杠杆效应大约在15倍左右，拉高幅度平均约10个百分点。 3.主要受益行业集中在必需消费品和服务消费领域。 4.全国层面发行消费券，并非不可能，国家财力完全可承受。 5.建议给全民普发消费券，暂不建议按居民的不同收入水平进行区分。 01 消费券发放的现状与逻辑 我国港澳地区有发放现金和消费券的历史，如香港对18岁或以上的永久居民发放1万块港币，澳门则是发放3000澳门元电子消费券。对于直接发放现金，在内地可能效果欠佳，如居民对未来经济存在悲观预期，可能就直接把发放现金储蓄，而不进行消费。 我国前期很多省市也都发放过消费券，另如南京等城市，则发放过电子消费券，则相对成熟。

作者 | 古月龙天 来源 | 新流财经 从2月中旬开始，“粤中小企业18条”、“渝9条”、“鲁10条”相继被地方金管局推出，一时之间引起了市场广泛关注。时至3月，深圳金管局也相继推出类似政策跟进。 在疫情影响仍然持续的情况下，为进一步有效解决中小微企业合理的融资需要，部分省市已放宽了原本限制小贷公司的管理要求。 其中，适当提高融资杠杆比例引起热议，广东、山东以及广东深圳的金融监管局将这一比例最高调至5倍，理论上减小了当地小贷公司的经营压力，并且提高了他们的展业规模。 不过，上述文件所颁布的内容大多都是暂时性措施（大概是半年左右的时间），并且地方之间也有所差异，放宽限制的范围和强度也有不同。 在杠杆率方面，重庆地区并没有明示放宽当地小贷公司的融资杠杆倍数，而指引渝籍小贷公司用好用足现定的2.3倍融资杠杆；并且以融资业务窗口指导的方式，针对支持疫情防控的融资业务可在2.3倍杠杠内实行事后备案制。 广东、山东以及深圳地区则相对明晰地表示，可适当放宽优秀小贷公司、积极参与疫情防控的小贷公司的融资杠杆，从目前的1倍到2倍提高至5倍。其中，非标准化融资余额不超过净资产的2倍；而标准化融资余额则不超过净资产的3倍。 其中，山东方面还明确指出，新增融资60%以上应用于支持防疫物资生产和受疫情影响较大的企业恢复生产，在展业范围上还是有一定的限制条件。 对此，业内预计，这一措施可能会延展至其他省市

R语言回归分析 回归分析可以说是统计学的核心，它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量（也称自变量或解释变量）来预测响应变量（也称因变量、效标变量或结果变量）的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的解释变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过解释变量来预测响应变量。 最小二乘法回归是通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数，目标是通过减少响应变量的真实值与预测值的差值来获得模型参数（截距项和斜率），具体而言，即使得残差平方和最小。下面将通过几篇博客介绍回归分析，这是第二篇：异常观测值。 8.4.1 离群点 离群点是指那些模型预测效果不佳的观测点。它们通常有很大的、或正或负的残差（Y[i] –Ŷ[i] 。 正的残差说明模型低估了响应值，负的残差则说明高估了响应值。下面是查看离群点的两种方法： QQ图：在之前通过QQ图，落在置信区间带外的点即可被认为是离群点 标准化残差：另外一个粗糙的判断方法是：标准化残差值大于2或者小于–2的点可能是离群点，需要特别关注。 这里介绍的是 car 包里面的 outlierTest() 函数，该函数可以求得最大标准化残差绝对值Bonferroni调整后的p值，注意，该函数只是根据单个最大（或正或负）残差值的显著性来判断是否有离群点。若不显著，则说明数据集中没有离群点；若显著