全國銀行業金融機構三季度數據

㈠ 在哪裡查每年銀行業金融機構網點總數

中國銀行監督管理委員會網站

㈡ 關於央行公布的金融數據

媒體上所說的是一些基本的數據，像
CPI -1.8% 8月11日
PPI -8.2% 8月11日
固定資產投資 32.9% 8月11日
消費品零售總額 15.2% 8月11日
工業增加值 10.8% 8月11日
進出口 -19.4% 8月11日
貿易順差 -12.4% 8月11日
新增貸款 33.9% 8月11日
房價 1.0% 8月10日
PMI 53.3% 8月04日

你說的那些系統統計數據還沒有，過一段時間就有了！！！

㈢ 中國銀行業金融機構資產增長知多少

監會11月26日發布銀行業監管統計指標月度情況表。數據顯示，截至11月末銀行業金融機構總資產217.3萬億元人民幣，同比增長15.7%。11月末銀行業金融機構總負債200.4萬億元人民幣，同比增長15.5%。
中國銀監會發布2016年第四季度主要監管指標數據，銀行業資產和負債規模穩步增長。2016年四季度末，我國銀行業金融機構境內外本外幣資產總額為199.3萬億元，同比增長15.7%。銀行業金融機構境內外本外幣負債總額為184.1萬億元，同比增長15.1%。
截至2016年四季度末，銀行業金融機構涉農貸款（不含票據融資）余額26.4萬億元，同比增長11.7%。用於小微企業的貸款（包括小微型企業貸款、個體工商戶貸款和小微企業主貸款）余額23.5萬億元，同比增長13.3%；用於信用卡消費、保障性安居工程等領域貸款同比分別增長21.6%和58.9%。

2016年四季度末，商業銀行不良貸款余額12744億元，較上季末增加881億元；商業銀行不良貸款率1.67%，較上季末上升0.08個百分點。銀行業利潤增長有所趨緩。截至2016年四季度末，商業銀行當年累計實現凈利潤15926億元，同比增長2.43%。2016年四季度商業銀行平均資產利潤率為1.10%，同比下降0.13個百分點；平均資本利潤率14.98%，同比下降2.61個百分點。
20156四季度末，商業銀行貸款損失准備余額為23089億元，較上季末增加455億元；撥備覆蓋率為181.18%，較上季末下降9.62個百分點；貸款撥備率為3.03%，與上季末基本持平。

㈣ 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

㈤ 三季度中國經濟數據如何

10月19日消息， 根據日程安排，國家統計局今日將公布三季度中國經濟「成績單」，三季度國內生產總值(GDP)等重磅數據將揭曉。三季度中國經濟增速如何？就業能否延續向好態勢？收入增速是否會繼續跑贏GDP增速？諸多經濟民生看點值得關注。

資料圖：人民幣和美元。

收入增速是否繼續跑贏GDP增速？

除了經濟增速和就業，居民收入數據亦為外界關注。三季度居民收入會達到什麼水平，其增速能否繼續跑贏GDP增速，是看點之一。

國家統計局的數據顯示，上半年，全國居民人均可支配收入12932元，同比名義增長8.8%，扣除價格因素實際增長7.3%，增速比一季度加快0.3個百分點。上半年居民收入增速跑贏了GDP增速0.4個百分點。

自下半年以來，多地提高最低工資標准。據不完全統計，今年至少已有18個地區公布了2017年最低工資標准，這一數量較去年大幅增加。

即將公布的三季度居民收入增速能否實現延續上半年的走勢，繼續跑贏GDP增速，外界對此抱以期待。

增速平穩應該是可期的。

㈥ 2017年第三季度信貸資產的不良率是多少

據報道，近日銀監會發布了2017年三季度主要監管指標數據，數據顯示，三季度末，商業銀行不良貸款余額1.67萬億元，較上季末增加346億元；商業銀行不良貸款率1.74%，與上季末持平。

隨著中國社會整體信用風險水平趨穩，在經濟平穩增長、市場化債轉股進程加快及不良資產證券化實施的情況下，四季度銀行業資產質量將繼續改善。

㈦ 中國的三大金融機構有那些

中國的三大金融機構是銀行、保險、證券。

2010年，中國人民銀行發布了《金融機構編碼規范》（以下簡稱《規范》），從宏觀層面統一了中國金融機構分類標准，首次明確了中國金融機構涵蓋范圍，界定了各類金融機構具體組成，規范了金融機構統計編碼方式與方法。

該《規范》對金融機構的分類：

貨幣當局

1、中國人民銀行；

2、國家外匯管理局。

監管當局

1、中國銀行保險監督管理委員會；

2、中國證券監督管理委員會；

銀行業存款類金融機構

1、銀行；

2、城市信用合作社（含聯社）；

3、農村信用合作社（含聯社）；

4、農村資金互助社；

5、財務公司。

銀行業非存款類金融機構

1、信託公司；

2、金融資產管理公司；

3、金融租賃公司；

4、汽車金融公司；

5、貸款公司；

6、貨幣經紀公司。

證券業金融機構

1、證券公司；

2、證券投資基金管理公司；

3、期貨公司；

4、投資咨詢公司。

(7)全國銀行業金融機構三季度數據擴展閱讀

金融機構通常提供以下一種或多種金融服務：

1、在市場上籌資從而獲得貨幣資金，將其改變並構建成不同種類的更易接受的金融資產，這類業務形成金融機構的負債和資產。這是金融機構的基本功能，行使這一功能的金融機構是最重要的金融機構類型。

2、代表客戶交易金融資產，提供金融交易的結算服務。

3、自營交易金融資產，滿足客戶對不同金融資產的需求。

4、幫助客戶創造金融資產，並把這些金融資產出售給其他市場參與者。

5、為客戶提供投資建議，保管金融資產，管理客戶的投資組合。

上述第一種服務涉及金融機構接受存款的功能；第二和第三種服務是金融機構的經紀和交易功能；第四種服務被稱為承銷功能，提供承銷的金融機構一般也提供經紀或交易服務；第五種服務則屬於咨詢和信託功能。

參考資料來源：網路-金融機構

㈧ 中國的銀行業金融機構指哪些

我國現行的金融體系包括以下機構：

一、中央銀行 中國人民銀行

二、國有商業內銀行：

1.中國工商銀行

2.中國農容業銀行

3.中國銀行

4.中國建設銀行

三、股份制商業銀行：

1.交通銀行

2.中信實業銀行

3.中國光大銀行

4.深圳發展銀行

5.上海浦東發展銀行

6.招商銀行

7.民生銀行、福建興業銀行、廣東發展銀行、華夏銀行等

四、政策性銀行：

1.國家開發銀行

2.中國進出口銀行

3.中國農業發展銀行

五、主要的非銀行金融機構：

1.中國人民保險公司

2.信用合作社和合作銀行

3.中國國際信託投資公司

4.國家外匯管理局

六、外資銀行和涉外金融機構

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