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作者:乙王纯成
来源:九五至尊
发布时间:2019-08-27

宠物小精灵

续作MLF意味什么?

????2018年12月14日,央行对当日到期的2860亿元中期借贷便利(MLF)进行了等额续作。14日原有2880亿元MLF到期,降准置换后有2860亿元MLF到期。而截至14日,央行已连续35个交易日暂停开展逆回购操作。何为MLF续作?MLF(Medium-term Lending Facility),中期借贷便利,是中央银行提供中期基础货币的货币政策工具,对象为符合宏观审慎管理要求的商业银行、政策性银行,可通过招标方式开展。发放方式为质押方式,并需提供国债、央行票据、政策性金融债、高等级信用债等优质债券作为合格质押品。MLF本质上则是释放流动性的工具。央行充当最后贷款人,向一级交易商买入有价证券,投放基础货币(向市场释放流动性),并约定未来某个时间回售给它们(到期后收回贷款,即向市场收回流动性)。期限从3个月到1年不等,而这些贷款最终将会流向三农、小微企业等特定领域。MLF续作是指当天MLF到期后立即开展等量的MLF操作。12月14日原有2880亿到期,2880亿流动性将被收回,降准置换后去掉了20亿。续作2860亿MLF,即为当天立即投放2860亿MLF,等量对冲当期投放的流动性。何为降准置换MLF?置换MLF,实为商业银行偿还了央行的贷款,央行的资产和负债都会收缩。续作则保证了流动性,使央行的资产和负债保持不变。降准置换,则是在降准的当日,各商业银行将持有但未到期的MLF,用降准释放的资金来赎回央行的MLF,以达到置换MLF的目的。央行作为银行的银行,是基础货币的最终供给者,其资产负债表决定着整个货币体系的扩张与收缩。在美联储结束QE后,央行持续面临缩表的压力。除了降准、降息外, MLF、SLF、PSL等各种形式的再贷款被用来保证资产负债表的稳定。意义如何?目前资金面较为充裕,往年12月中上旬是年前流动性最宽松时期,但12月下旬到年前,资金需求上升,资金面仍有边际收紧的风险。续作MLF操作一定程度上释放了流动性,所以未来央行很可能进一步降准来填补流动性缺口。

2018 nian 12 yue 14 ri, yang hang dui dang ri dao qi de 2860 yi yuan zhong qi jie dai bian li MLF jin xing le deng e xu zuo. 14 ri yuan you 2880 yi yuan MLF dao qi, jiang zhun zhi huan hou you 2860 yi yuan MLF dao qi. er jie zhi 14 ri, yang hang yi lian xu 35 ge jiao yi ri zan ting kai zhan ni hui gou cao zuo. he wei MLF xu zuo? MLF Mediumterm Lending Facility, zhong qi jie dai bian li, shi zhong yang yin hang ti gong zhong qi ji chu huo bi de huo bi zheng ce gong ju, dui xiang wei fu he hong guan shen shen guan li yao qiu de shang ye yin hang zheng ce xing yin hang, ke tong guo zhao biao fang shi kai zhan. fa fang fang shi wei zhi ya fang shi, bing xu ti gong guo zhai yang hang piao ju zheng ce xing jin rong zhai gao deng ji xin yong zhai deng you zhi zhai quan zuo wei he ge zhi ya pin. MLF ben zhi shang ze shi shi fang liu dong xing de gong ju. yang hang chong dang zui hou dai kuan ren, xiang yi ji jiao yi shang mai ru you jia zheng quan, tou fang ji chu huo bi xiang shi chang shi fang liu dong xing, bing yue ding wei lai mou ge shi jian hui shou gei ta men dao qi hou shou hui dai kuan, ji xiang shi chang shou hui liu dong xing. qi xian cong 3 ge yue dao 1 nian bu deng, er zhei xie dai kuan zui zhong jiang hui liu xiang san nong xiao wei qi ye deng te ding ling yu. MLF xu zuo shi zhi dang tian MLF dao qi hou li ji kai zhan deng liang de MLF cao zuo. 12 yue 14 ri yuan you 2880 yi dao qi, 2880 yi liu dong xing jiang bei shou hui, jiang zhun zhi huan hou qu diao le 20 yi. xu zuo 2860 yi MLF, ji wei dang tian li ji tou fang 2860 yi MLF, deng liang dui chong dang qi tou fang de liu dong xing. he wei jiang zhun zhi huan MLF? zhi huan MLF, shi wei shang ye yin hang chang huan le yang hang de dai kuan, yang hang de zi chan he fu zhai dou hui shou suo. xu zuo ze bao zheng le liu dong xing, shi yang hang de zi chan he fu zhai bao chi bu bian. jiang zhun zhi huan, ze shi zai jiang zhun di dang ri, ge shang ye yin hang jiang chi you dan wei dao qi de MLF, yong jiang zhun shi fang de zi jin lai shu hui yang hang de MLF, yi da dao zhi huan MLF de mu di. yang hang zuo wei yin hang de yin hang, shi ji chu huo bi de zui zhong gong ji zhe, qi zi chan fu zhai biao jue ding zhe zheng ge huo bi ti xi de kuo zhang yu shou suo. zai mei lian chu jie shu QE hou, yang hang chi xu mian lin suo biao de ya li. chu le jiang zhun jiang xi wai, MLF SLF PSL deng ge zhong xing shi de zai dai kuan bei yong lai bao zheng zi chan fu zhai biao de wen ding. yi yi ru he? mu qian zi jin mian jiao wei chong yu, wang nian 12 yue zhong shang xun shi nian qian liu dong xing zui kuan song shi qi, dan 12 yue xia xun dao nian qian, zi jin xu qiu shang sheng, zi jin mian reng you bian ji shou jin de feng xian. xu zuo MLF cao zuo yi ding cheng du shang shi fang le liu dong xing, suo yi wei lai yang hang hen ke neng jin yi bu jiang zhun lai tian bu liu dong xing que kou.

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2019全球数据新闻奖揭晓

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2019全球数据新闻奖揭晓


大数据文摘授权转载自RUC新闻坊

编辑:刘长宇、刘畅、段钇男、葛书润、肖鳕桐、姚思妤、欧阳婕、马冰莹

2019年全球数据新闻奖于当地时间6月14日(北京时间6月15日)在希腊揭晓,本次评选共收到参赛作品607件,经过初选,103件作品入围决赛并参与12个奖项的角逐,作品来自美国、英国、德国等26个国家和地区,囊括了包括华尔街日报、卫报、路透社在内的73个媒体组织,财新网和解放日报等中国媒体同样榜上有名。经过最终评选,来自美国、阿根廷、西门无恨_蜘蛛资讯网德国等国家的13件作品获奖。

本届大赛概览

2019年全球数据新闻奖的作品来源地是2012年以来覆盖最广的,囊括的国家和地区数量创造了历史记录,数据新闻正在走向全球。从来稿作品数量上看,美国以139件投稿作品排名第一,英国和德国紧随其后,中国大陆以45件投稿作品排名第四位。相比去年,本届大赛有许多新加入的成员,突尼斯,约旦,巴西,蒙古等国家也纷纷加入并投稿参赛。

2019全球数据新闻奖揭晓

数据新闻业在亚洲成长迅速,2019年收到的608件投稿参赛作品中,有30%即181件来自亚洲,相比2018年增长了4%,而在2017年,这一比率只有20%。

2019全球数据新闻奖揭晓

本次评选共有十二个奖项类别,以表彰数据新闻领域的优秀调查报道,个人记者,突发新闻报道及优秀团队。 从各类别的投稿量来看,今年热度最高的奖项是“年度最佳数据可视化”,收到了127件投稿作品。

(以上文字编译及基础数据来自2019全球数据新闻奖官方网站稿件,稿件链接:https://datajournalismawards.org/2019/04/26/discover-new-actors-of-data-journalism/)

以下小花开半夏_蜘蛛资讯网编为大家整理了各奖项获奖作品及其简要介绍:

年度最佳数据可视化奖

拯救恒河的竞赛

机构:路透社美国分社

国家/地区:美国

通过使用令人震撼的照片,动态地图和大量数据,该作品质疑了印度政府能否兑现承诺:在明年之前对污染恒河的大量工业废水和让4亿人饮用水处于不安全状态的未经处理的污水进行有效地治理。作品既通过生动的照片呈现了成千上万忠实教徒在恒河边洗澡、饮水、播撒骨灰的情况,又通过具体的数据展示了恒河的受污染情况,每天约有来自160多个主要城市下水管道的60亿升有毒废水,蔓延2500公里,流进恒河。


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作品截图


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年度调查报道奖

《谁死于飓风玛利亚》(Hurricane Maria’s Dead)

机构:美联社、调查性新闻中心、Quartz网

国家/地区:美国

飓风玛利亚真实死亡人数上千人,然而波多黎各政府只公开了64名死者的信息。《谁死于飓风玛利亚》收集了来自波多黎各人的数百个故事,他们称其亲属死于飓风玛丽亚,但被政府忽视了,死者姓名与波多黎各政府在回应波多黎各调查性新闻机构诉讼时公布的政府死亡记录相匹配。该报道采访了约300个死者家属,并使用疾病控制和预防中心的灾害相关死亡证明审查了近200个死者的记录。鉴于波多黎各政府对飓风玛丽亚的死亡人数统计不力,波多黎各调查性新闻机构、Quartz网和美联社调隋唐演义_蜘蛛资讯网查了死于飓风的死者详情和死亡原因。该项目调查基于大型调查、电话采访和政府诉讼,通过在线调查创建死亡者数据库,对玛丽亚死亡人数的范围和性质进行了史无前例的分析,是一种将现场报道与众包和数据新闻结合的新颖方式。


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谷歌最佳大型数据新闻团队

阿根廷民族报数据团队

机构:阿根廷民族报

国家/地区:阿根廷

民族报数据团队擅长使用公开数据敦促政府承担起应尽之责,以及进行连续不断的数据监测,以倒逼公共部门透明度的提升。该团队致力于通过自身作品,将开放的社会理念传递给公民,并通过与NGO和高校合办的编程马拉松、线下交流会和工作坊等活动,建立一个更为开放、紧密的社群。他们将所有的工作都基于技术、数据、开放和合作,并为数据公开摇旗呐喊。同时,他们也十分注重数据挖掘的能力,认为“每一个应用程序或数据平台都应被充分地开掘利用”。其最近的创新技术应用包括数据科学和内容的自动化。


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团队代表作《司机笔记》截图


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美联社最佳小型数据新闻团队

“仇恨式犯罪”观察(Hate crime watch)

机构:印度“事实核查网”(FactChecker.in)

国家/地区:印度

印度公民因宗教仇恨而产生的犯罪行为观察(简称“仇恨式犯罪”观察)是印度致力于记录由于宗教偏见导致的仇恨式犯罪行为的数据库,是这一领域的先驱者。近几年来,印度的宗教冲突暴力行为持续上升,由于数据的缺乏,这类犯罪行为被称为“遗失的事件”而远离公众视野。“仇恨式犯罪”观察为这类暴力行为的增长提供了一手的统计视角,此外,该项目通过地图映射及过滤器的使用,展现了“仇恨式犯罪”的一些特定的地理、时间和动机模式,这些模式具有象征意义和指示作用,能够帮助公民社会有效的应对日益增多的暴力事件。


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突发新闻数据使用奖(36小时以内)

印度尼西亚坠机事故

机构:路透社美国分社

国家/地区:美国

去年,一架载有189人的狮航客机从印尼首都雅加达起飞后不久坠入大海。在24小时内,路透社图表部门就将飞行跟踪数据拼合在一起,发布了一份深入的、直观的报告。

飞行跟踪数据来自Flightradar24和波音公司的事故数据,地图绘制主要运用QGIS,在处理数据时,团队还和各个机构和专家进行了交谈,收集了多媒体内容,并绘制了飞机结构的矢量图。

评审认为,“这是一个突发新闻视觉呈现的教科书般的案例,以一种美丽的方式,让你一眼就知道需要知道的一切。”


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荣誉题名:一表记录福特和卡诺瓦回避问题的时刻

机构:Vox网站

国家/地区:美国

Vox网站认为,最高法院提名人布雷特卡瓦诺在被指控性侵犯后,在参议院听证会上没有直接回答相关问题。与此同时,指控人福特(Christine Blasey Ford)的回答却直截了当脊梁_蜘蛛资讯网。为了捕捉这种差异,他们在24小时内分析了证词,将不可感的文本变成直观的颜色条。具体来说,他们用记录下福特和卡诺瓦回答问题的情况,用蓝色代表回答问题,用粉色代表拒绝回答或没有直接回答。

评审认为,报道含糊其辞的答案很难,把它形象化就更难了,而Vox的图表优雅而有效地讲述了这个故事。


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(可交互的图表:读者能点进每一个细颜色条,然后查看该部分的听证文本)


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约翰S奈特新闻奖学金 数据新闻创新奖

雷德梅瑟(Radmesser )

机构:Der Tagesspiegel

国家/地区:德国

害怕汽车过于靠近自己是人们不敢在城里骑自行车的重要原因之一,Radmesser项目的发起就是为填补柏林地区骑车安全距离相关信息的空缺。工作团队由记者,物理学家和机器学习专家跨界组建,他们独立研发的100个测量汽车超车距离的传感器分配给100名志愿者,经过两个月的数据收集和三个月的数据分析和可视化处理,于12月上传了这组交互式数据新闻。

Radmesser项目将测量报告、民意调查、公民科学、数据新闻和创新技术相结合,收集到了柏林地区第一份可靠的骑自行车安全距离的可靠数据。在超过13.000公里的记录距离上,总计测量到16.700次超车,其中56%为非法靠近,证明了公众以往的主观恐惧感——超车的确是柏林街头的一个重要问题。

在风格俏皮的交互式新闻网页中,作品综合考量了包括停车、道路建设、骑行受伤状况在内的诸多相关因素,围绕着骑行安全的主题划分出九个小专题。Radmesser呈现以多图像、少文字、图表作为核心叙事的整合模式。骑行者视角的实景路况视证券业协会_蜘蛛资讯网频、精细可交互的街区交通网络图,这些主体性极强的设计将吸引读者走上“柏林街头”,展开一场干货满满的线上漫游。


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Mytilineos最佳个人作品集

Eva Belmonte

机构:Civio

国家/地区:西班牙

Eva Belmonte 最知名的项目“我们的每日公报”致力于为广大普通受众解读诸如法令、任命、补贴等政府公文。她认为报道“政策而非政治”将对报道政府行为大有裨益。技术在她的报道中扮演着重要的角色,作为一名专注于数据新闻的记者,她推动了数据库的建立。例如制药行业向医生付款的数据库使Civio成为了西班牙唯一能够报道相关主题的媒体。她认为,通过公共服务途径、开放透明的方法创造性地使用普通的许可使信息被重新利用起来是她工作的核心价值。


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获奖者照片

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SEMRush年度最佳数据新闻网站

The Pudding

机构:The Pudding

国家/地区:美国

今年SEMrush最佳数据新闻网站奖颁给了The Pudding,评委会评价其“设定了媒介的高水位线”。The Pudding项目致力于对那些兼具信息量和娱乐性的争议性话题进行视觉化,来努力使复杂的观点变得容易理解。其目标是推动公共话语形成,避免媒介的“回声室效应”(Media Echo Chambers)。

The Pudding由6名全职记者和工程师组成的团队进行运作。2019年2月,他们对网站进行了改版:通过对“Greatest Hits”部分增加多种标签,使得每条视觉作品的衡量标准更多元。例如 “MostBuzzworthy”表示社交媒体上最吸引人分享的作品,“Most Engaging”意味着观众在页面上花费的时间更多等。

The Pudding网站作品的代表特点是庞大的数据收集、复杂的数据处理和奢华但不失直接的设计。在The Pudding网站(https://pudding.cool/)最新发布的作品Best Year in Music中,作者便收集了1960年以来Billboard历年榜单前五名来探究音乐领域的变革情况。读者可以自行选择感兴趣年份,在聆听音乐的同时回顾音乐变迁史。


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开放数据奖

OCCRP数据

机构:有组织犯罪和腐败报告项目 (OCCRP)

国家/地区:波黑

为了调查诈布偶猫_蜘蛛资讯网骗、贿赂、政府捕获和洗钱等案件,有组织犯罪和腐败研究项目(OCCRP)及其成员中心将泄露的文件集、公开发表的记录和搜集到的数据整合到了一个平台中,使资金流向得以追踪。OCCRP的数据规模在调查性新闻界是前所未有的——一共有21 TB的文件和1180个数据库表,涉及公共利益数据的总规模为1.2 TB。OCCRP的数据收集和分析具有较大的规模和丰富的多样性,提供了一个独特的经济和政治权力搜索平台。该平台是用户友好型平台,支持多种语言和字母,具有光符识别、指定实体提取等实用功能。该平台在利用开放数据方面做出了领先的示范,通过增强数据集的可用性、质量和可访问性使自身更加强大。

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年度数据新闻应用奖

《罪犯移民的神话》TheMyth of the Criminal Immigrant

机构:马歇尔计划非盈利新闻机构(The MarshallProject)

国家/地区:美国

特朗普政府称美国社会许多罪行是移民导致的,这一点其实是错误的。特朗普政府却以此推动其移民政策:限制入境、旅行和签证;加强边境执法;计划沿墨西哥边境修建一堵墙。《罪犯移民的神话》这篇报道证明这些说法不准确。

通过四所大学的大规模合作,由纽约州立大学布法罗分校的Robert Adelman领导的一个研究小组研究了全国200个大都市40年间的统计区域,得出结论:高移民人口与高犯罪率之间没有相关性。基于本报告中的数据,马歇尔计划与报告的作者合作,将数据扩展到2016年,然后将这些数据用作进一步深度时间序列分析和可视化移民人口与暴力犯罪率趋势的基础。

此项目分析发现,目前所研究的大都会地区的移民人数比1980年多,暴力犯罪也少。截至最新可读取的2016年数据显示,虽然移民人口几乎全面增长,但犯罪率下降的频率高于上升的频率。移民增加最多的前十名地区在2016年的犯罪率都低于1980年。

马歇尔计划通过可视化的方式进行呈现,逐个城市公开数据和结果。该项目的目标不是简单地让读者相信原始学术论文的统计结果和时间序列分析的结果,而是给读者提供工具,让读者亲自从自己的城市看到数据,并做出自己的判断。


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微软年度学生及青年记者奖

Dada Lyndell

机构:俄罗斯商业咨询

国家/地区:俄罗斯

Dada表示,她所感兴趣的是腐败、卫生、经济和商业这几个领域,而她希望通过自己的数据新闻作品,让看不见的东西“变得透明”,用数据证明公众的一些猜测并非空穴来风。其获奖作品为《老年和“他人”:俄罗斯的死因统计数据出了什么问题》。


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公众选择奖

为了成为模特,你需要有多瘦?

机构:荷兰国家电视台(NOS)

国家/地区:荷兰

尽管在荷兰出现的“模特健康保证”运动承诺了变革,但时尚行业仍然要求模特的臀围不超过90厘米。为了走上T台,模特需要有理想的身材。为了确保观众能理解这是怎样一种要求,获奖作品运用现有的数据爬取软件OutWit Hub收集了25家模特公司的数据,将1000多名模特的臀围与荷兰20多岁女性的平均臀围进行了比较。呈现结果的Youtube视频获得了80多万的点击量,除此之外,该视频下方有1200条评论,模特健康话题成为讨论的中心,这表明该作品成功地吸引了一批年轻的受众。


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