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这个时候，距离烟台人王林清考入被援建的烟台大学法律系，已接近26年。大批的法律学子，步入了社会。无论时代多么跌宕，从法制到法治，社会已经在不可逆转的趋势之中，“法”越来越被尊重，越来越多的人认真对待自己的权利。此时此刻，尚未进入舆论中心的王林清，已经录过了视频，给社会留下了以防万一的交代，他无疑曾经内心灰暗过，但仍然鼓励自己精神昂扬、目标坚定、行动果敢，并相信，苍天一定会给自己一个蓬勃的答案。

业务视角理解不了的，资本运作为你打开另一扇窗。富春股份展示了一套精妙的“闭环式”资本运作——通过不停切换主业以追逐市场热点，通过烂尾式并购以迎合资本炒作，通过花式财技与会计处理以保壳续命。如若类似案例在A股市场被广泛复制，而动机不良的上市公司不为烂尾式并购付出任何代价，那么，劣币驱逐良币后，投资者或将不得不面对一个谎言横行的市场生态。

第二，中央经济工作会议提到“以金融体系结构调整优化为重点来深化金融体制改革，发展民营银行，推动城商行、农商行、农信社业务逐步回归本原”。这些机构的本原是什么？在我来看就是要为“中小微弱”服务，就是要搞普惠金融。这个讲得非常好。但是，我想补充一点，普惠金融绝不仅仅是现有金融机构的事。大家都知道孟加拉的尤努斯教授因为推广小额信贷得到诺贝尔和平奖，他就告诉我说不要相信银行、不要相信现有的金融体系，他们根本没有做普惠金融的基因。他认为做普惠金融就必须另起炉灶，所以他建立了格莱珉银行，这个银行和他一起获得诺贝尔和平奖。我觉得他有点极端。尽管全世界范围内，大多数传统金融机构确实在这方面做得不是太好，但是也还有一些后来居上，尤其是我们总想着中国可能是一个例外。我们的政府一号召，那个能量是非常大的，所以，还是有可能在普惠金融方面有所作为。但是，我们还是要很清醒地看到，仅仅靠现有的银行，普惠金融不会取得实质性的成功。我们必须要建立专门为这些普惠金融对象服务的非银行金融机构。前不久央行行长提出来影子银行也有它的作用。在我来看，货币政策传导机制很大一个障碍，就是没有看到非银行金融机构的价值。这个当中特别要强调类似小贷公司这样的金融机构，都应该得到国家的扶持和推广。

韩股不存在 EPS 与 PE 共同主导走势的时期，主要由于韩股盈利上行周期短。韩股自2008 年步入 EPS 主导的时期后，盈利持续上涨时期仅出现在 2009 年-2011 年、2015 年 -2018 年，持续时间短，2011-2015 年均处于震荡下行期。与台湾类似，韩股不存在 PE 与 EPS 的戴维斯双击或双杀时期。

终于2018年结束了，迎来了2019年，到了2019年年初，投资人也是非常期待了解，今年在风雨之后能否见彩虹？下面我把我的观点向各位作一个概要的汇报。首先，宏观经济总体来说，从目前的情况来看，经济整个增速还是面临着下行的压力。总需求的三个方面，无论是消费还是投资，还是出口还有一些阶段性的挑战。在这些需求因素的作用下，我们看到各方面的机构对于2019年的经济预测基本上都调整到了6.5以下的区间，与此同时，对于CPI和KPI也有下调，这样的话可能会导致2019年名义GDP有一个显著的下行。预计像消费，大家可以感受到，一方面是可支配收入增速在下行，另外一方面是企业的亏损面目前有所扩大。此外，经过过去几年私人的加杠杆之后，目前私人加杠杆的空间比较有限。此外，这两年房子和股市的资产负债效应也有所体现，这会使得我们将会在新的一年里会在低位徘徊。投资对经济的影响是比较大的，有三大支柱，包括房地产投资、基建投资、制造业投资等等。房地产投资涉及到房地产的销售、房地产的价格、房地产拿地，目前整体是呈下行的趋势。基建投资方面，地方政府是基建投资的主力，但是地方政府受制于债务的限制，终生追责，还有卖地收入的影响。制造业投资的先导指标是盈利、出口、房地产的景气等等，这三方面也会对企业进行大规模的制造业投资形成约束。投资方面的三个支柱在2019年暂时看起来不会很强。目前看态势还不错，但是我们看到相互加税的措施在下半年才开始出现，加税的领域，右上图显示的目前已经出现20%左右的增速下滑，而没有加税的还是拉动出口的高增长，到2019年的时候有一些因素，包括前面强出口后续也会有影响，2019年的出口也会较2018年弱一点。这些在过去每一轮经济下行里面都会发生的事情，影响整个资本市场，包括未来经济的方向不光有经济的因素，还有政策的因素。

第二十六条【放款控制】授信与首笔贷款发放时间间隔超过1个月的，商业银行应当在贷款发放前查询借款人信贷记录，重点关注借款人的新增贷款情况。商业银行应当根据借款人特征、贷款金额，确定跟踪其信贷记录的频率，以保证及时获取其全面信用情况。第二十七条【贷款支付】商业银行应当按照借款合同约定，对贷款资金的支付进行管理与控制，加强对支付账户的监测和对账管理，发现风险隐患的，应立即预警并采取相关措施。采用自主支付方式的，应当根据借款人过往行为数据、交易数据和信用数据等，确定单日贷款支付限额。