财新智库展开多条业务线,通过市场化运作,发展创新业务,在宏观经济、行业研究、市场指数、市场调查、数据库等服务领域进行拓展,为中外机构客户提供优质产品服务,促进中国咨询服务市场的健康发展。

财新智库宏观经济指数

财新智库与研究、金融、商业和政府部门紧密合作,整合财经数据资源,推出一系列指数化产品。

中国新经济指数

由财新智库和数联铭品联合北京大学国家发展研究院着力打造的“万事达卡财新BBD中国新经济指数(试行版)”于2016年3月2日首发。中国新经济指数首次基于大数据技术,通过浩繁的大数据挖掘,构建了劳动力、资本和科技投入为基础的生产函数,汇总成一个反映新经济占整个经济比重的比例指数。新经济指数的发布填补了市场在新经济度量方面的空白,有助于刻画中国经济转型中的阶段性结构特征,为实现中国经济平滑转型提供政策依据。

财新中国PMI

财新中国PMI由全球领先的多元化财经信息服务公司Markit编制,每月定期发布。财新智库旗下研究机构承担对财新中国PMI的重要解读和权威声音,实现对经济基本面的深度观测和解析。

中国气候指数

中国气候指数系列由财新智库研究团队和国家气候中心联合研发,基于历史气候资料和未来气候预测结果,进行极端天气气候事件致灾阈值及实际灾害损失分析,结合农作物产区地理分布和适宜生长条件,采用科学的方法,对单一或综合气候条件进行定量化评价,包括中国气候风险指数与中国农产品产量指数两个系列。

中国大宗商品指数

由财新智库和格盛资产合作开发,充分结合了财新在中国宏观经济研究和数据收集方面的优势,和格盛在大宗商品市场投资方面的专业经验。中国大宗商品指数系列包括基础多头指数、多因子加强型投资指数、偏多指数以及多空绝对收益指数,致力于将此系列指数打造成为我国大宗商品期货市场的标杆指数,有效地填补中国大宗商品指数市场的空白。

研究成果

依托多年在经济与金融方面的探索与研究,与研究、金融、商业机构和政府部门紧密合作,深度解读经济前沿,探究中国经济发展脉络。

  • 商业银行服务产业链研究了解详情

    立足商业银行视角,探求在“双循环”格局下的金融创新和服务实体经济的新路径。聚焦产业链供应链金融,深度调研相关产业链中的“难点”、“痛点”,总结商业银行服务产业链企业的应用和实践,寻找商业银行转型升级和更好服务实体经济的新模式,尤其为区块链技术在供应链金融领域的研究与应用提供了借鉴。

  • 横琴自贸区研究报告

    “第三届中国改革横琴论坛”正式发布。报告结合财新智库和财新传媒长久积累的宏观研究及市场策略方面的数据经验,最终形成 “以粤港澳大湾区副中心为定位,以国际化和跨制度为破局”的产业发展建议。

  • 城市商业银行行业研究报告

    联合百融金服,基于特有数据对城市商业银行整体发展环境和竞争格局的深度分析,旨在从多角度为城商行提出方向性规划和建议,并对监管方出台政策起到积极作用。

  • 中国长期价值创造洞察

    财新智库联合加拿大养老保险基金投资理事会、高瓴资本、财新国际开展的首个旨在了解中国企业对于“长期主义”的调研。报告对来自28个行业的逾180家国企和私企进行了调研,受访企业总市值超过2.41万亿美元。

  • 普惠金融需求侧调研(在研)

    小微企业和个体工商户的健康发展对于国计民生至关重要。基于全国范围小微企业和个体工商户调研,深入总结其融资现状与需求,为普惠金融行业发展和政策制定献计献策。

  • 数字货币研究(在研)

    随着网络技术和数字经济蓬勃发展,央行数字货币和私人数字代币风起云涌,稳定币发展尤为迅速。报告积极探索法定数字货币和稳定币如何从理论走向现实,围绕稳定币的法律属性和运营模式,探讨了稳定币的监管体系和潜在影响,以及稳定币在普惠金融、人民币国际化、金融稳定性等领域的重要应用。

  • 投资环境国别矩阵(在研)

    从经济、金融、技术、社会、政治、法律等六个维度衡量了特定国家与中国的相似度,指标得分越接近于1,表明该国与中国相似度越高。该项目可为中国资本走出去,加强中国与其他国家的经贸关系提供参考。

  • 新经济专题

    中国新经济系列报告:沿新经济的发展脉络,从人口与城镇化角度刻画新经济发展图像,归纳总结新经济发展趋势,并为行业发展和政策制定提供有价值的参考。

    消费与大健康:从中等收入群体的焦虑视角入手,分析了医疗改革、社会保障、商业保险等多个方面,对医疗保障的方向提出了政策建议。

    平衡竞争与垄断:聚焦于互联网平台的垄断行为研究,对新兴的互联网行业的巨大市场中保持有序的竞争环境进行了深度关注和研究。

  • 租赁住房的探索与选择

    报告从供给、需求在城市化的进程中不同时期的变化,对中国住房演化分期,并通过房产价值形成链要素的租赁房屋分类模型、资产与资本回报率比较模型、资本市场与固定资产市场的价格关系比较模型、土地权利结构模型等研究框架的分析,论证租赁住房运营模式的可行性、资本市场与固定资产市场的价格关系以及土地类型的可利用范围,探究集体土地入市对土地、房地产市场以及解决住房问题的积极作用。

  • 人工智能与量化策略

    人工智能技术对投资管理行业正掀起颠覆性的变革。

    人工智能已经广泛用于图像识别、语音识别和自动驾驶等领域并且已经趋于成熟。在组合投资的分析和构建中,投资者能否受益于类似的机器学习算法?我们的研究表明,机器学习的算法与多因子资本市场理论基础完全一致,虽然预测Alpha(超额收益)从根本上不同于机器学习获得成功的许多业务环境,但是通过引入非线性函数模型和纳入因子相关作用,机器学习算法可以更准确地预测因子组合的超额收益,并且帮助构筑更高收益风险比的智能贝塔策略。另外,不论是国内还是国际市场,针对投资管理行业的机器学习的研究应用才刚刚开始。

    人工智能通过使用大数据和机器学习来“破解金融市场的代码”,结合人类智慧和机器智能,提供了SmartBeta因子组合构建的一种新思路。金融市场是复杂多变的,任何新的见解或优势都会被快速复制。相比线性模型,机器学习模型的复杂程度大幅提升,模型对于历史数据的拟合能力变强。但机器学习的应用也面临很多挑战:金融数据受频率和时间的限制,相比于机器学习在其他领域的应用(如视觉和语言识别),数据的密度随着时间的推移增长得慢得多,频繁交易也有带来交易费用的增加。

    我们以经过可持续发展逆向排除的大中型A股上市股票为投资对象,应用人工智能中的机器学习算法构造策略,长期系统化获得A股市场高回报。策略目标是相对沪深300指数更高的期望收益风险比,选取预测Alpha显著的组合,建立多空仓位。策略具有符合可持续发展理念、高策略容量、大市值、高流动性、低ESG风险等显著特征。

    一月、二月、三月份中,投资组合分别获得了相对沪深300指数3.94%、2.16%以及2.41%的超额收益Alpha。截至4月22日,投资组合在四月获得了2.55%的超额收益Alpha。年初至今,投资组合已累计获得相对沪深300指数11.28%的超额收益。

合作伙伴
  • 国家气候中心
  • 中国建筑设计研究院
  • 清华大学
  • 复旦大学
  • 南开大学
  • Greshment investment
  • IHS Markit
  • CEIC
  • EMIS
  • 中国农业大学
  • 财新锐联
  • 蒙格斯智库
  • 弈格思
  • 数联铭品(BBD)
  • 伺机者

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