迷雾中的转向：美联储还会降息吗？ 3. "higher for longer"成为新共识：美联储官员近期的表态一再强调"不急于降息"，他们需要看到"更多几 个月"的通胀数据向好证据。这意味着"更长时间维持高利率"已从市场猜测转变为政策现实。美联储希 望确保通胀能稳定地回到2%的目标，为此，他们宁愿在降息时点上"晚一点"，也不愿"早一步"而前功 尽弃。 二、 降息的"推动力"：为何降息终究会来？ 尽管障碍重重，但降息依然是美联储政策路径上的大概率事件，只是时机后移。因为维持过高利率本身 也蕴含着风险。 1. 限制性利率的滞后效应：货币政策的传导具有滞后性，过去十几次加息的全部影响尚未完全显现。持 续将利率维持在23年高位的"限制性"区间，会不断加大对经济的压力，可能过度抑制企业投资和居民信 贷，最终引发不必要的经济衰退或就业市场"硬着陆"。美联储需要前瞻性地调整政策，以避免"过度刹 车"。 2. 平衡双目标，防范失业率飙升：目前就业市场强劲，但一些领先指标（如职位空缺数下降）已显示其 正在降温。美联储的任务是在通胀受控后，确保就业市场实现"软着陆"。如果等到失业率开始显著上升 时才仓促降息，可能为时已晚。因此， ...

货币政策体系构建 - 优化基础货币投放机制和货币政策中间变量，保持金融总量合理增长，淡化对数量目标的关注，为更多发挥利率调控的作用创造条件 [1][3] - 健全市场化的利率形成、调控和传导机制，不断增强央行政策利率的作用，收窄短期利率走廊的宽度，畅通利率传导，完善贷款市场报价利率（LPR）的报价质量 [1][3] - 完善结构性货币政策工具体系，以市场化方式引导金融机构优化融资结构，做好金融“五篇大文章”，加强对重大战略、重点领域和薄弱环节的金融服务 [4] - 不断完善人民币汇率形成机制，坚持市场在汇率形成中的决定性作用，保持汇率弹性，发挥其调节宏观经济和国际收支的自动稳定器功能 [4] - 持续畅通货币政策传导机制，引导金融机构提高利率政策的传导效能，整治金融业“内卷式”竞争和资金空转，加强货币与财政、产业政策的协调配合 [4] 宏观审慎管理体系构建 - 强化系统性金融风险的监测和评估，建立定量与定性结合的监测评估框架，关注经济运行与金融风险的关联性，聚焦系统重要性金融机构、跨境资本流动等重点领域 [6] - 做实覆盖全面的重点领域风险防范举措，包括防止关键经济领域大幅波动、强化重点金融机构监管、保持跨境资本流动平稳、矫正金融市场“羊群效应”、加强房地产金融宏观审慎管理 [2][7] - 丰富宏观审慎管理的政策工具箱，继续完善系统重要性金融机构、广义信贷、房地产金融、跨境资本流动等领域的工具，研究储备应对宏观经济和金融市场波动的工具 [2][7] - 建设金融稳定保障体系，强化金融机构公司治理和日常监管，加强宏观审慎管理、微观审慎监管、行为监管的协同，发挥存款保险、金融稳定保障基金和央行最后贷款人作用 [8] - 加强与开放水平相适应的金融安全能力建设，有序推进金融服务业和金融市场制度型开放及人民币国际化，参与国际金融治理，维护金融基础设施和海外金融资产安全 [8]

货币政策执行 - 2024年11月以来实施一揽子较大力度货币政策措施，2025年推出新措施进一步降准降息并加大结构性货币政策支持力度 [3] - 2025年9月末社会融资规模存量同比增长8.7%，广义货币供应量余额同比增长8.4%，社会融资成本处于历史低位 [3] - 2025年9月新发放企业贷款加权平均利率为3.14% [3] 金融业运行与监管 - 2025年9月末金融业机构总资产超520万亿元，商业银行资本充足率15.36%、不良贷款率1.52%，保险公司综合偿付能力充足率186% [4] - 2025年4月全球金融市场震荡期间，相关部门打好政策组合拳维护稳定，上证综指从2024年11月至2025年9月累计上涨18.4%，10月突破3900点创10年来新高 [4] - 2025年8月以来沪深股票日均成交额约2.3万亿元，大幅高于去年同期约7000亿元的水平，10年期国债收益率保持在1.75%-1.85%左右 [4] - 2024年11月以来中国人民银行处罚责任主体1978人（家）次，金融监管总局处罚银行保险机构4127家次，中国证监会处罚责任主体1423人（家）次 [4] 金融支持实体经济 - 2024年11月至2025年9月A股共98家企业首次公开发行股票融资918亿元，其中86%为民营企业，92%为战略性新兴产业企业，上市公司再融资9968亿元相当于前两年总和 [6] - 2025年9月末科技、绿色、普惠、养老、数字经济产业贷款同比分别增长11.8%、22.9%、11.2%、58.2%、12.9%，均明显高于全部贷款增速 [6] - 超600家主体发行科技创新债券约1.4万亿元 [6] 金融改革与开放 - 支持国有大型商业银行成功定向增发5200亿元用于补充资本金 [7] - 人民币成为我国第一大跨境收付币种、全球前三大贸易融资货币和支付货币，在国际货币基金组织特别提款权货币篮子中权重位列第三 [7] - 2025年9月末外汇储备规模3.3万亿美元，较2024年11月末增加728亿美元 [7] 风险防范与化解 - 2025年9月末全国融资平台数量、存量经营性金融债务规模较2023年3月末分别下降71%、62%，风险明显缓释 [8] - 指导商业银行通过城市房地产融资协调机制“白名单”新增贷款2.2万亿元 [8] 未来工作方向 - 落实落细适度宽松的货币政策，保持流动性充裕，使社会融资规模、货币供应量增长同经济增长相匹配 [10] - 加力做好金融“五篇大文章”，继续聚焦科技创新、提振消费、小微企业、稳定外贸等重点方向 [11] - 大力发展债券市场“科技板”，深化科创板、创业板改革，提升直接融资比重 [12] - 稳慎有序推进人民币国际化，推进上海、香港国际金融中心建设 [12] - 继续做好金融支持融资平台化债工作，发挥城市房地产融资协调机制作用，推进中小金融机构改革化险 [13]

文 ： 华创证券研究所副所长 、首席宏观分析师 张瑜（执业证号：S0360518090001） 联系人： 袁玲玲（微信 Yuen43） 报告摘要 10 月 23 日，二十届全会公报，参考点评 《十个关注点 ——四中公报"要点"学习》。全会闭幕次日，中共 中央举行解读新闻发布会，同时国务院及各部委迅速召开学习落实会议。本期政策周报主要关注，全会公 报之外的"新信息" 。 1 、国务院层面部署： 10 月 24 日，总理主持召开国务院党组会议，提出" 谋划一批带动性强的重大政 策、重大改革、重大项目 "，"抓紧谋划明年政策举措，确保'十五五'良好开局"。 2 、经济社会发展主要目标 ： 中央财办分管日常工作的副主任、中央农办主任韩文秀在新闻发布会上提 到，"十五五"时期经济社会发展主要目标包括七个方面，一是高质量发展取得显著成效， 经济增长保持在 合理区间，居民消费率明显提高 。二是科技自立自强水平大幅提高。三是进一步全面深化改革取得新突 破。四是社会文明程度明显提升。五是人民生活品质不断提高。六是美丽中国建设取得新的重大进展。七 是国家安全屏障更加巩固。 "《建议》参照以往惯例，主要提出定性目标，具体的定量指标 ...

AI股票估值与市场影响 - 标普500指数的周期调整市盈率已接近互联网泡沫时期高峰水平[2] - AI股票中位数未来12个月预期市盈率达31倍，显著高于标普500指数整体的19倍[2] - 摩根大通"AI股票"指数包含30家受AI重大影响的标普500成分股，这些股票在标普500中占比从2022年底的26%升至2025年10月的44%[3] - 当前AI企业估值水平依赖于高盈利预期的实现，但这些盈利预测能否兑现存在高度不确定性[3] AI产业链关键依赖关系 - AI产业链涵盖超大规模云服务、AI模型制造商、专业AI芯片制造商、AI应用人力资源、数据中心网络存储冷却系统企业及数据中心运营商等多个环节[3] - AI系统训练和推理需要大量电力，新AI数据中心和能源基础设施开发带动铜和铀等大宗商品需求[3] - 每兆瓦AI数据中心电力容量需要20至40吨铜[8] - 摩根大通研究显示AI产业链企业未来预期收益均依赖于AI进展和采用的未来方向[3] AI基础设施投资规模 - 麦肯锡估计到2030年具备AI处理能力的数据中心将需要5.2万亿美元资本支出[6] - 摩根士丹利研究部估计2025年至2028年期间AI基础设施资本支出将达到2.9万亿美元[6] - 其中1.5万亿美元预计由外部资本满足，包括8000亿美元的私人信贷[6] - 高盛估计到2030年数据中心电力需求增长的60%需要新增产能满足[7] - 国际能源署预计到2030年全球数据中心电力需求将增加一倍以上，达到高于日本的消费水平[7] 金融稳定风险传导机制 - AI相关资产价格下跌可能通过商业投资下降和财富效应影响美国经济增长[9] - 银行通过对AI公司的信贷敞口直接面临风险，并通过向私人信贷基金等金融机构提供贷款面临间接风险[9] - 大宗商品价格冲击可能对系统性机构产生溢出影响，如2022年伦敦金属交易所镍期货市场事件[8] - 金融系统内部可能隐藏杠杆存在，Archegos Capital Management案例显示杠杆股票头寸可能给系统性金融机构带来风险[8]

AI相关股票估值水平 - 标普500指数的周期调整市盈率已接近互联网泡沫时期高峰水平 [2] - AI股票中位数未来12个月预期市盈率达31倍，显著高于标普500指数整体的19倍 [2] - 若AI企业的高盈利预期能够实现，当前估值水平可以得到合理解释，但盈利预测能否兑现存在高度不确定性 [4] AI产业链影响范围 - AI资产价格影响不仅限于大型模型产业，还包括云服务、AI芯片、数据中心运营商等关键依赖环节 [4] - 摩根大通"AI股票"指数包含30家受AI重大影响的标普500成分股，覆盖技术、房地产、公用事业和非必需消费等多个行业 [4] - 这些AI相关股票在标普500指数中的权重从2022年底的26%上升至2025年10月的44% [4] - AI系统训练和推理带动电力需求，推动铜和铀等大宗商品的需求增长 [4] AI基础设施建设与融资需求 - 到2030年，提升AI能力的基础建设预计需要数万亿美元的资本投资 [5] - 麦肯锡估计具备AI处理能力的数据中心将需要5.2万亿美元资本支出 [6] - 摩根士丹利预计2025年至2028年AI基础设施资本支出达2.9万亿美元，其中1.5万亿美元需外部资本满足 [6] - 融资来源包括超大规模企业现金流14000亿美元、私募股权和风险投资3500亿美元、资产抵押证券1500亿美元、公司债2000亿美元以及私人信贷8000亿美元 [6] 能源基础设施需求 - 数据中心电力需求增长的60%需要新增产能来满足 [7] - 国际能源署估计到2030年全球数据中心电力需求将增加一倍以上，超过日本的消费水平 [7] - 基础设施支出数据未包含为AI数据中心建设能源基础设施所需的资本支出，这笔支出本身相当可观 [7] 金融稳定潜在传导机制 - AI相关资产价格下跌可能通过商业投资下降和财富效应影响美国经济增长 [9] - 每兆瓦AI数据中心电力容量需要20至40吨铜，大宗商品价格冲击可能对系统性机构产生溢出影响 [8] - 银行通过对AI公司的信贷敞口直接面临风险，并通过向私人信贷基金等金融机构提供融资间接面临风险 [9] - 若电力成为AI数据中心项目的运营瓶颈，可能会损害其信用风险 [8]

会议还表示，要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融"五篇大文章"，提高金融服 务实体经济的适配性，支持国民经济的重点领域和薄弱环节；稳步推进数字人民币研发和应用；推进人 民币国际化，拓展贸易项下人民币使用，有序深化金融市场双向开放，推进人民币离岸市场发展等。 (完) （文章来源：中国新闻网） 会议提出，要根据经济金融运行情况，把握好货币政策的力度、时机和节奏，充分释放各项货币政策效 能，为经济稳定增长和高质量发展创造良好的货币金融环境。动态完善货币政策框架，加强货币政策执 行和传导。深化人民币汇率形成机制改革，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。 会议称，要继续会同有关部门做好支持地方中小金融机构、地方政府融资平台债务、房地产市场风险化 解工作，严肃财经纪律、市场纪律和监管规则，防范道德风险。健全金融稳定保障体系，加快推进金融 立法。 会议提出了五个方面的重点工作，包括坚持党中央对金融工作的集中统一领导，纵深推进全面从严治 党；构建科学稳健的货币政策体系；健全覆盖全面的宏观审慎管理体系和系统性金融风险防范处置机 制；持续深化金融供给侧结构性改革；稳步推进金融高水平开放，坚决维护国家金融安 ...

10月24日，中国人民银行党委书记、行长潘功胜主持召开党委会议。会议强调，健全覆盖全面的宏观审 慎管理体系和系统性金融风险防范处置机制。从宏观、逆周期和防传染的视角，强化系统性金融风险的 监测、评估和预警，不断拓展宏观审慎管理覆盖范围。拓展丰富中央银行宏观审慎和金融稳定功能，维 护股市、债市、汇市等金融市场平稳运行。继续会同有关部门做好支持地方中小金融机构、地方政府融 资平台债务、房地产市场风险化解工作，严肃财经纪律、市场纪律和监管规则，防范道德风险。健全金 融稳定保障体系，加快推进金融立法。 ...

10月24日，中国人民银行党委召开会议，传达学习党的二十届四中全会精神。会议强调，健全覆盖全面 的宏观审慎管理体系和系统性金融风险防范处置机制。从宏观、逆周期和防传染的视角，强化系统性金 融风险的监测、评估和预警，不断拓展宏观审慎管理覆盖范围。拓展丰富中央银行宏观审慎和金融稳定 功能，维护股市、债市、汇市等金融市场平稳运行。继续会同有关部门做好支持地方中小金融机构、地 方政府融资平台债务、房地产市场风险化解工作，严肃财经纪律、市场纪律和监管规则，防范道德风 险。健全金融稳定保障体系，加快推进金融立法。 ...

货币政策需要稳健、持续的判断，而AI的高频数据处理能力与这一特性存在一定差距。 10月23日，中国央行原行长周小川在2025外滩年会回应人工智能（AI）对央行业务的影响时表示，这一问题仍需更长时间观察和研究，但人工智能在央行 决策中具有一定应用潜力，尤其是在金融稳定与风险防控领域。 （周小川在圆桌讨论现场。摄影/吴军） 周小川指出，尽管AI和机器学习技术在数据收集、处理及模式识别方面具有显著优势，但对于货币政策而言，其影响尚不明显。他解释道："货币政策本质 上是'慢变量'，随经济周期或宏观经济指标调整，而这种调整不会太快。比如CPI每月收集一次数据，就算我们每天关注蔬菜价格变化，也不可能对短期波 动作出货币政策反应。" 他强调，金融系统的不稳定往往经历积累期后突发爆发，这与传统正弦波式经济周期不同，预测此类风险需要AI处理大量结构性和非结构性数据，包括社 会情绪、舆情信息等多模态信息。 在谈及监管与政策实践时，周小川指出，AI带来的"黑箱模型"问题也需要关注。他表示，若金融机构大量使用不可解释的深度学习模型，监管部门可能面临 模型结果难以解释、潜在风险不可控的挑战。同时，AI高频短期数据分析可能与央行所需的长 ...