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全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有:
1、美国国税局要求国会授权获取加密市场数据 比特币等应声下挫
3、花式避税:报告称贝佐斯、巴菲特等巨富实际所得税率远低于普通民众
4、美联储通胀指标改革者预警通胀预期水平 称政策转变势在必行
美国国税局局长Charles Rettig周二在参议院财政委员会听证会上表示,国税局需要国会授予更多权力来监管加密货币行业,并要求该行业加强用户报告事宜。
Rettig称,“我们经常受到挑战,如果能获得国会对收集这些信息的明确授权,将是至关重要的”。
拜登政府提议要求交易所等加密货币经纪人报告客户的信息,包括间接外国投资者的信息。此外,还要求企业在收到价值超过10000美元的加密资产时对国税局申报。
Rettig指出,加密货币市场的价值现在超过2万亿美元。
他表示,“大多数加密货币、虚拟货币的创设旨在远离监管雷达,国税局目前已向第三方发出传票,以获取有关加密货币用户的信息”。Rettig未透露具体个人的身份。其表示,国税局正在积极参与民事和刑事执法,但也需要国会提供额外的工具和资源。
据悉,欧盟领导人与美国总统拜登将在6月15日欧盟-美国峰会召开时承诺结束贸易战,并承诺年底前取消与钢铝贸易冲突相关的关税。
根据草案,欧美将承诺在7月11日前找出航空业争端解决方案。草案内容还可能有修改。双方先前已同意暂停航空业关税到7月份,以促进解决方案的达成。
另外草案显示,双方还将努力在12月1日前取消钢铝贸易争端中加征的关税。
美国和欧盟还将宣布建立旨在加强两地区半导体供应的伙伴关系。这将是欧盟与美国的数字问题合作平台--贸易和技术委员会的部分工作内容,双方将在此次峰会上正式达成一致。
花式避税:报告称贝佐斯、巴菲特等巨富实际所得税率远低于普通民众
周二公布的一份报告显示,一些世界上最富有的人——杰夫-贝佐斯、埃隆-马斯克、沃伦-巴菲特、卡尔-伊坎、迈克尔-布隆伯格和乔治-索罗斯——缴纳的所得税仅占到他们不断增加的财富的一小部分,在某些特定年份纳税甚至为零。
ProPublica援引从美国国税局获得的数千名富人的机密数据称,25位最富有的美国人的身价在2014年到2018年期间总共增加了4010亿美元,但这些人在这五年中总共只缴纳了136亿美元的联邦所得税,“相当于真实税率仅为3.4%”。
相比之下,近年来美国家庭年收入的中位数约为70000美元,联邦所得税率达到14%,家庭收入最高一档的税率则高达37%。
ProPublica指出,与大多数收入来自传统工资的普通民众不同,亿万富翁们往往受益于“普通人无法企及的避税策略”。报告指出,他们的财富通常主要基于股票和房地产的升值,除非出售这些资产,否则这些资产不被视为应纳税项。
曾帮助美联储修改了长期通胀预期评估方式的经济学家表示,目前预期水平意味着美联储需要开始为缩减购债铺路。
Brian Sack将近二十年前担任美联储理事会货币和金融市场分析主管的时候,与同事主张用前瞻性的通胀预期指标来帮助指引政策。现在担任对冲基金DE Shaw&Co.全球经济董事的Sack称,若5年/5年远期盈亏平衡通胀率进一步上升,对美联储而言将是个问题。
这项指标会滤掉影响消费者价格的短期噪音,上月一度达到2.55%的七年高点,意味着在2026-2030年,被美联储作为目标的价格指数平均年涨幅料超过2%。也就是说,在投资者看来,美联储实际上正在实现2%的平均通胀目标。
Sack表示,该指标从新冠疫情最初爆发时的超低水平反弹是有利的,但如果进一步上涨太多,就可能导致美联储更难实现物价稳定和充分就业的双重目标。
美国4月份的贸易逆差今年来首次收窄,因商品和服务出口额攀升而进口额下降。
据美国商务部周二公布的数据,4月份美国商品和服务贸易逆差收窄8.2%,至689亿美元,市场预期为逆差687亿美元,而3月份贸易逆差上修至750亿美元。
美国4月份出口额增长至2050亿美元,为2020年1月以来最高水平,而进口额下降至2739亿美元。
数据显示进口回落,此前新冠疫情期间的消费者需求使美国进口迭创新高。同时,海外经济改善,开始推动对美国产品和服务的需求。美国对外商品出口攀升至纪录最高。
Man Group资助的牛津大学研究员声称其AI可以预测股票走势
Man Group资助的牛津大学研究员说,他们创建了一个机器学习程序,可以预测股价如何变动——在大约30秒的实况交易中取得80%的成功率。
牛津-Man数量金融研究所的人工智能专家利用自然语言处理的原理,在限价交易指令中挖掘流动性数据。
这对寻求市场踩点的快钱交易者来说是一个潜在的进步,该算法可以算出价格在100个tick(分时周期)内的变化方向,相当于大约30秒到2分钟的交易时间,具体取决于市场状况。
“在多步预测中,我们有效地建立了一个模型,经过训练可以在较小时间范围内进行预测,”该研究所副教授、本项研究的共同作者Stefan Zohren说。“但我们可以将这些信息反馈给模型自身,滚动预测,以获得更长期的预测。”
该算法仍然处于测试阶段。Man AHL的首席科学家Anthony Ledford表示,这个算法对对冲基金经理很有诱惑力,他们经常将大额交易指令分拆成多个较小的交易。
责任编辑:张玉洁 SF107
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