特讯热点！英国央行准备金利息支付方式或将改变：财政空间与货币政策传导面临挑战

英国央行准备金利息支付方式或将改变：财政空间与货币政策传导面临挑战

伦敦 – 2024年6月14日 – 随着英国通胀飙升，英国央行面临着越来越大的压力，需要采取措施抑制通胀。其中，一项备受关注的议题是改变央行向商业银行支付准备金利息的方式。

目前，英国央行向商业银行支付的准备金利息为0.75%。 这意味着，商业银行可以将他们持有的准备金存入央行，并获得利息收入。这笔收入对于商业银行的利润来说是一笔不小的收入。

然而， 随着利率上升，央行支付给商业银行的准备金利息也越来越高。在2023年，央行支付给商业银行的准备金利息高达138亿英镑。这一数字相当于英国政府整个财政预算的1%。

一些英国政界人士认为， 央行支付给商业银行的准备金利息过高，已经成为政府财政负担的沉重包袱。他们呼吁改变央行准备金利息支付方式，以减少政府的财政支出。

例如， 右翼政党“改革英国”(Reform UK)的领导人Nigel Farage建议取消央行准备金的利息，以每年为政府节省350亿英镑。

然而， 工党影子财政大臣Rachel Reeves则警告称，即使是对央行向商业银行支付利息的方式进行轻微调整，也会对货币政策传导构成威胁。

Rachel Reeves指出， 央行向商业银行支付的准备金利息是货币政策传导的重要工具。通过调整准备金利息，央行可以影响商业银行的贷款利率，从而控制货币供应量。

如果央行降低或取消准备金利息， 商业银行可能会降低存款利率，这将导致储蓄减少和投资减少。此外，商业银行也可能会提高贷款利率，这将使企业和家庭的借贷成本上升。

总而言之， 改变央行准备金利息支付方式可能对英国经济产生重大影响。英国政府需要谨慎考虑这一举措的潜在后果，并与央行进行充分协商。

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超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

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