關于融資業務的幾個問題

追求利潤最大化與社會效益的良好結合，是我們企業單位的經營原則。從投資利潤率與融資成本的比較來看，企業投資利潤率經常是超過融資成本，因此企業的凈利潤應該用于增加投資而不是用自有資金去擴大再生產。擴大再生產的資金來源應該是從銀行信貸或者證券市場融入，而不是凈利潤。從企業生產經營規模的擴張速度來說，凈利潤用于企業的投資項目，由融資業務獲得的資金用于擴大再生產，可以既增加投資規模，又增加了生產規模，是雙向增長。

企業應該充分利用自己的融資業務保證能力，盡可能充分地使用貸款額度，多貸款可以多獲得價值增值。
第一，如果是以凈利潤為保證開展融資業務，融資額可以控制在凈利潤的 80%至 120%。如果以營業利潤為保證，可以控制在營業利潤的 60%至 80%。
第二，如果是以凈資產為保證，融資額可以控制在不超過凈資產額的 150%。在某項生產經營業務有可靠的產銷量和利潤時，該筆融資額超過凈資產額是允許的。
第三，從資產流動比率和速動比率等指標確定自有資金在流動資產與長期資產的分布比例，并且由資產負債率等指標確定短期負債與中長期負債等的負債結構，由此確定融資成本與負債能力的比值，再確定必需的融資額與成本利潤率最大時的融資額度。

關于融資融券業務的加杠桿問題。從理論上說，證券市場交易者可以無限制的融入證券供買賣交易。但是現在的監管制度有自有資本與融入證券的比例控制，同時證券投資公司對倉位有保證金制度的直接控制。因此投資者不可能無限制加杠桿，甚至不可能運用高杠桿開展投資增值活動。另一方面，政策不允許把銀行貸款用于證券投資，這部分通道業務被堵死。在此情況下，要處理好負債結構與資產結構，提高中長期資產的比重，同時增加短期負債的比例，這樣可以提高自身的融資保證能力，獲得更多的融資用于投資，也就是盡可能提高杠桿率。在投資盈利能力趨于市場整體平均盈利水平的前提下，杠桿越高意味著盈利額越多，當然杠桿率要符合監管標準。
在融資融券倉位調整的問題上，重點是倉位內部的結構要符合盈利與成本的匹配關系，各部分總量并沒有絕對的控制參考標準。例如不同板塊、不同期限、不同利率等的匹配。

關于銀行和投資公司對融資對象的把關，不能完全依靠公式或者數據來考核，重點是分項目分類別的專門分析。總體上風險概率較小，具體項目上盈利潛力豐厚。在信用放款與抵押融資的結構比例上，大型企業與中小微企業，上市公司與普通非上市企業，國企與民企，長期戰略合作企業與新建立合作關系企業，等等，在融資業務的結構比例上應有所不同。在目前企業征信制度與市場監督機制已經比較完善的情況下，適當增加信用放款的比例，或者是信用放款與抵押相結合，是可以探索和實行的。
關于貸款損失無法收回時的處理，出售企業的資產及股權變現，或者以貸款入股等方式，都可以考慮，關鍵是看企業的生產經營潛力與行業發展前景。有些還貸困難只是企業暫時的資金調度周轉困難，而不是企業的生產經營已經失敗。

綜上，融資業務是涉及企業經營與發展的大事，是經濟運行不可或缺的金融業務。融資雙方要建立和保持良好的互信合作關系，雙方都實現最佳的成本收益比率。???

在這一股生成式AI的熱潮下，OpenAI成了美國科技投資市場的新寵兒。微軟就因為之前對其進行了大筆投資，如今得以將ChatGPT嵌入微軟的各個平臺上，成了大贏家。在這個先例的吸引下，OpenAI的新一輪融資可想而知會多么受知名機構的歡迎和哄搶。而對OpenAI來講，生成式AI迭代所需要的算力和成本是十分高昂的，其需要更多的融資才能完成未來的技術迭代，這筆融資可以說是雪中送炭了。