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委員名稱 羅明才
委員發言時間 11:30:38 - 11:42:03
影片長度 685
會議時間 2024-10-17T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第2會期財政委員會第2次全體委員會議(事由:一、邀請中央銀行楊總裁金龍率所屬單位主管暨財金資訊股份有限公司董事長列席業務報告,並備質詢。 二、邀請中央銀行楊總裁金龍就「第七波選擇性信用管制之配套措施」進行專題報告,並備質詢。 【10月16日及17日二天一次會】)
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transcript.pyannote[135].end 392.91471875
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transcript.pyannote[137].start 393.55596875
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transcript.pyannote[138].end 400.37346875
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_01
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transcript.pyannote[140].end 408.32159375
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transcript.pyannote[141].start 408.81096875
transcript.pyannote[141].end 429.97221875
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[142].start 419.66159375
transcript.pyannote[142].end 419.98221875
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transcript.pyannote[143].start 430.46159375
transcript.pyannote[143].end 439.28721875
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[144].start 439.28721875
transcript.pyannote[144].end 441.21096875
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[145].start 440.01284375
transcript.pyannote[145].end 446.62784375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[146].start 442.00409375
transcript.pyannote[146].end 442.02096875
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[147].start 442.02096875
transcript.pyannote[147].end 442.62846875
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[148].start 442.62846875
transcript.pyannote[148].end 442.66221875
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[149].start 447.16784375
transcript.pyannote[149].end 447.48846875
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[150].start 447.99471875
transcript.pyannote[150].end 452.66909375
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[151].start 450.74534375
transcript.pyannote[151].end 450.84659375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[152].start 452.38221875
transcript.pyannote[152].end 454.28909375
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[153].start 452.93909375
transcript.pyannote[153].end 454.10346875
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[154].start 454.28909375
transcript.pyannote[154].end 456.56721875
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[155].start 456.97221875
transcript.pyannote[155].end 463.43534375
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[156].start 463.77284375
transcript.pyannote[156].end 464.61659375
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[157].start 463.78971875
transcript.pyannote[157].end 463.94159375
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[158].start 463.94159375
transcript.pyannote[158].end 464.19471875
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[159].start 465.17346875
transcript.pyannote[159].end 467.40096875
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[160].start 467.53596875
transcript.pyannote[160].end 468.75096875
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[161].start 469.07159375
transcript.pyannote[161].end 472.31159375
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[162].start 472.51409375
transcript.pyannote[162].end 481.10346875
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[163].start 481.42409375
transcript.pyannote[163].end 486.25034375
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[164].start 486.35159375
transcript.pyannote[164].end 489.30471875
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[165].start 489.74346875
transcript.pyannote[165].end 498.51846875
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[166].start 498.58596875
transcript.pyannote[166].end 499.98659375
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[167].start 500.69534375
transcript.pyannote[167].end 507.07409375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[168].start 507.27659375
transcript.pyannote[168].end 507.29346875
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[169].start 507.29346875
transcript.pyannote[169].end 508.39034375
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[170].start 507.49596875
transcript.pyannote[170].end 514.00971875
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[171].start 513.63846875
transcript.pyannote[171].end 527.34096875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[172].start 518.26221875
transcript.pyannote[172].end 521.45159375
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[173].start 528.11721875
transcript.pyannote[173].end 543.62534375
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[174].start 543.23721875
transcript.pyannote[174].end 544.82346875
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[175].start 544.33409375
transcript.pyannote[175].end 545.24534375
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[176].start 545.24534375
transcript.pyannote[176].end 545.43096875
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[177].start 545.43096875
transcript.pyannote[177].end 545.53221875
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[178].start 545.53221875
transcript.pyannote[178].end 547.72596875
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[179].start 547.59096875
transcript.pyannote[179].end 570.91221875
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[180].start 548.56971875
transcript.pyannote[180].end 550.00409375
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[181].start 571.78971875
transcript.pyannote[181].end 585.82971875
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[182].start 580.81784375
transcript.pyannote[182].end 581.29034375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[183].start 581.29034375
transcript.pyannote[183].end 581.32409375
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[184].start 585.34034375
transcript.pyannote[184].end 596.98409375
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[185].start 586.84221875
transcript.pyannote[185].end 586.97721875
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[186].start 598.08096875
transcript.pyannote[186].end 640.25159375
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[187].start 640.70721875
transcript.pyannote[187].end 645.66846875
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[188].start 646.02284375
transcript.pyannote[188].end 647.57534375
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[189].start 647.94659375
transcript.pyannote[189].end 651.06846875
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[190].start 648.03096875
transcript.pyannote[190].end 648.97596875
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[191].start 651.06846875
transcript.pyannote[191].end 659.84346875
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[192].start 651.08534375
transcript.pyannote[192].end 651.28784375
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[193].start 651.54096875
transcript.pyannote[193].end 652.63784375
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[194].start 659.45534375
transcript.pyannote[194].end 661.95284375
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[195].start 662.69534375
transcript.pyannote[195].end 664.02846875
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[196].start 664.02846875
transcript.pyannote[196].end 665.66534375
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[197].start 665.31096875
transcript.pyannote[197].end 666.94784375
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[198].start 666.96471875
transcript.pyannote[198].end 667.20096875
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[199].start 667.20096875
transcript.pyannote[199].end 668.01096875
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[200].start 668.01096875
transcript.pyannote[200].end 668.98971875
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[201].start 673.14096875
transcript.pyannote[201].end 673.34346875
transcript.whisperx[0].start 3.185
transcript.whisperx[0].end 25.802
transcript.whisperx[0].text 楊總裁,你好。現在開始就是電價暴漲。事實上接著會不會萬物起漲?大家都很擔心了。那電價暴漲了以後,會不會影響到整個通膨的發展?我們再看今年就年底了,接著就過年了。
transcript.whisperx[1].start 26.428
transcript.whisperx[1].end 55.957
transcript.whisperx[1].text 一連串都是節日假期的這個會不會間接性讓臺灣整個通膨的情況一觸可發然後會造成失控的情況委員講到這裡就是說我看這一次就是說經濟部他要漲電價就台電要漲電價我覺得他也很謹慎所以他也考慮到這個委員所擔心的事情
transcript.whisperx[2].start 56.517
transcript.whisperx[2].end 62.065
transcript.whisperx[2].text 所以你看看他這一次他就純粹就這些產業比較賺錢的產業比如說電子業他這些一挑戰的時候他要繳的電費就比較高了但是呢
transcript.whisperx[3].start 73.661
transcript.whisperx[3].end 100.822
transcript.whisperx[3].text 因為產業的這個他大部分都是出口而且這些的產業呢大部分都是賺錢而且呢他的即使說他要他要就是說他要他要那個給這個消費者就是說轉嫁給消費者事實上呢他轉嫁也是轉嫁到那個什麼國外的那個進口商所以呢基本上對台灣的物價呢比較不會有受到影響
transcript.whisperx[4].start 101.562
transcript.whisperx[4].end 114.534
transcript.whisperx[4].text 一點影響都沒有?我一想很少啊事實上是對事實上我們同意那個經濟部他台電呢他也有經濟部他有估計呢他大概呢今年呢他的影響是0.03
transcript.whisperx[5].start 116.596
transcript.whisperx[5].end 141.263
transcript.whisperx[5].text 所以0.03基本上我們9月份的那個物價的一個預測預告預測呢基本上我們的大概我們的修改大概很少很少所以呢我還是要跟委員報告基本上我們的物價呢現在是慢慢在下來的不會就像那個那個委員所說的會就是說是那個什麼一發不可縮時絕對不會
transcript.whisperx[6].start 142.543
transcript.whisperx[6].end 161.621
transcript.whisperx[6].text 現在通膨的情況老百姓其實心裡是很痛的比如說一個包子好了包子以前一顆大概六七塊現在一顆包子要三十塊滷肉飯總裁你記得吧以前我們吃大概一碗大概是十二塊左右現在滷肉飯喔 太多你知道嗎多少
transcript.whisperx[7].start 165.144
transcript.whisperx[7].end 191.674
transcript.whisperx[7].text 我想委員講的也沒有錯啦。民眾的壓力感覺越來越沉重。不過是這樣子啦。哀聲連連,不想要向誰來訴說。我們在想一件事情,總裁大概央行裡面表現是算很好的啦。台電連連虧損。
transcript.whisperx[8].start 194.395
transcript.whisperx[8].end 213.881
transcript.whisperx[8].text 又要撥補1000億後面可能再加1000億其他地方沒有錢了啦我們大家講一講也不同意啦除非央行你自己補給他啦央行那麼會賺央行有沒有可能在盈餘裡面直接撥給他去年央行的盈餘是多少我們去年呢
transcript.whisperx[9].start 215
transcript.whisperx[9].end 233.097
transcript.whisperx[9].text 我們去年是就是說繳國庫呢是兩千億吧是不是那我們是去年兩千億我們是兩千億以前最早是八百億後來一千多億就是說對對對我們是兩千億是兩千億沒有錯那為什麼央行會變得那麼會賺錢
transcript.whisperx[10].start 234.778
transcript.whisperx[10].end 254.685
transcript.whisperx[10].text 我們事實上我們是很穩健的去管理我們的外資產所以也就是說我們也不像其他的央行一樣的其他的央行我總覺得他們的一個管理的方法是比較take a risk就是說他們去冒險比較大
transcript.whisperx[11].start 260.807
transcript.whisperx[11].end 260.907
transcript.whisperx[11].text 蓬佩奧﹗
transcript.whisperx[12].start 282.401
transcript.whisperx[12].end 305.084
transcript.whisperx[12].text 按照就是說我們是那個我們是那個管理者善良管理者的一個角色我們要盡量的來讓我們的return我們的收益能夠增加所以我們的收益腳褲的金額大概都是很平穩的我們都很平穩的那今年會不會再增加呢?
transcript.whisperx[13].start 307.847
transcript.whisperx[13].end 326.184
transcript.whisperx[13].text 我們今年就是兩千億啊那在我們的外匯存底裡面買美國的國債大概買了多少我們至少都有包括美元的資產我們應該是至少都有八成以上八成以上大概是八兆多吧台幣九兆
transcript.whisperx[14].start 328.273
transcript.whisperx[14].end 331.738
transcript.whisperx[14].text 我們都是用美金來...美國的所有的國債5千7百7十幾億外存抵納乘以80%
transcript.whisperx[15].start 338.223
transcript.whisperx[15].end 343.284
transcript.whisperx[15].text 我請問你美國的國債一再的破表現在已經累計大概34兆美元了我請問總裁一個問題那他時間到他還得起來嗎?
transcript.whisperx[16].start 366.468
transcript.whisperx[16].end 367.609
transcript.whisperx[16].text 總裁,如果美元破產了,央行有沒有逼計畫?
transcript.whisperx[17].start 391.311
transcript.whisperx[17].end 418.802
transcript.whisperx[17].text 有什麼B計劃基本上基本上我們是我們都是有在密切的注意密切的注意就是說我們的外匯存底的一個流動性還有它的安全性最重要的安全性我覺得你蠻準的啊因為上次我在野色這個地方我跟你請教說那很多哈日族啊要不要在日幣最低點
transcript.whisperx[18].start 419.642
transcript.whisperx[18].end 446.425
transcript.whisperx[18].text 就是大概一美元兌換158日元的時候你那時候在這裡講說差不多到底了結果果然從你講的那一個時刻開始日幣就開始升值升到140多所以你知道那天有注意聽的老師有講課學生認真聽的他日如看看爸爸爸
transcript.whisperx[19].start 448.035
transcript.whisperx[19].end 461.805
transcript.whisperx[19].text 所以我對你的這個判斷其實是有具參考性的所以說美元現在慢慢會美元強勢的地位慢慢改變那你第二個貨幣的選擇你會選擇哪裡?
transcript.whisperx[20].start 463.806
transcript.whisperx[20].end 489.038
transcript.whisperx[20].text 會不會選擇歐元還是選擇人民幣或者是日元因為日元最近又貶到150左右了我跟委員報告就是說基本上我們的幣比的調整事實上就誠如委員在講的就是說它的第一個我們會考慮到就是說它的匯率的變化第二個呢我們會考慮到它的利率的變化
transcript.whisperx[21].start 489.718
transcript.whisperx[21].end 490.239
transcript.whisperx[21].text 日本會不會再升息?
transcript.whisperx[22].start 501.597
transcript.whisperx[22].end 527.071
transcript.whisperx[22].text 我想我跟委員報告就是說我個人的判斷遲早遲早會勝利遲早因為但是他的時間是怎麼樣這個我因為這是他所以我們看得到最近的日元又走軟所以有150兌換一美元這個甜蜜點又出現了央行會不會考慮增加持有日元的這個比重
transcript.whisperx[23].start 528.114
transcript.whisperx[23].end 529.976
transcript.whisperx[23].text 日幣已經增加,以前是3%多,最近已經增加到快5%了吧?
transcript.whisperx[24].start 548.652
transcript.whisperx[24].end 570.72
transcript.whisperx[24].text 因為日幣唯一的缺點就是日幣的唯一缺點當然如果說純粹從匯率的觀點來看的話第一個它波動也蠻大的就誠如剛剛你說它158然後波波波到140然後又波波波到150所以這個也是波動很大的一個必備這是第一點第二點它也是它的利率太低
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transcript.whisperx[25].end 596.736
transcript.whisperx[25].text 所以也是在這種情況之下我們在動態的調整當中雖然他也是必備的一個之一但是除了我剛跟委員報告的他也有這兩大的弱點因為時間的關係我想因為美國的變化11月5號總統大選就到了假設是川普當選那總裁你對美元的走勢未來怎麼看
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transcript.whisperx[26].text 美元就說現在如果說以目前我們看就是說你看看10年期的公債的利率以前大家都認為就是說美國在調降利率的過程當中這10年期的公債的利率會下跌
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transcript.whisperx[27].text 但是呢最近的表現好像不是這樣子那這個表示什麼呢表示第一個就是說美國的經濟呢還是很有韌性的這是第一點第二點呢也是在反映就是說他的一個政治的不確定性包括就是說如果說川普上台的時候呢恐怕大家都會認為就是說我恐怕對通膨呢又會有不利的影響好像是市場呢也有做這樣的一個反應所以你希望川普當選嗎
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transcript.whisperx[28].text 這個我不予置評。這個你都要判斷嘛,兩邊。當然,我覺得中央銀行也會密切來關注,就是說美國哪一位總統會當選,那我們要怎麼...那你現在評比是哪一個比較會當選?這個我不好意思在這邊那個...那私下再跟我說好了。好,謝謝。
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transcript.whisperx[29].end 672.806
transcript.whisperx[29].text 多謝您的參與。
gazette.lineno 841
gazette.blocks[0][0] 羅委員明才:(11時30分)主席、各位委員、出列席官員、大家好。主席,可不可以請楊總裁?
gazette.blocks[1][0] 主席:請楊總裁。
gazette.blocks[2][0] 羅委員明才:楊總裁你好。
gazette.blocks[3][0] 楊總裁金龍:羅委員早。
gazette.blocks[4][0] 羅委員明才:現在開始電價暴漲,接著會不會萬物齊漲,大家都很擔心。電價暴漲了以後,會不會影響到整個通膨的發展?我們看今年都年底了,接著就過年,一連串都是節日、假期,這會不會間接讓臺灣的通膨情況一觸即發,然後造成失控的情況?
gazette.blocks[5][0] 楊總裁金龍:對於委員講的,我覺得這一次經濟部台電要漲電價也很謹慎,也考慮到委員所擔心的事情,所以你看他們這一次純粹就這些比較賺錢的產業,譬如電子業等等調漲,他們要繳的電費就比較高了。因為這些產業大部分都是出口,大部分都是賺錢的,即使他們要轉嫁給消費者,要轉嫁也是轉嫁給國外的進口商。基本上,對臺灣的物價比較不會有影響。
gazette.blocks[6][0] 羅委員明才:一點影響都沒有?
gazette.blocks[7][0] 楊總裁金龍:影響很少啊。
gazette.blocks[8][0] 羅委員明才:很少?
gazette.blocks[9][0] 楊總裁金龍:對,事實上經濟部和台電也有估計,大概今年它的影響是0.03;9月份的物價預測,基本上我們的修改(revise)大概也很少,很少。所以我還是要跟委員報告,我們的物價現在是慢慢在下來的,絕對不會像委員所說的一發不可收拾,絕對不會!
gazette.blocks[10][0] 羅委員明才:面對現在通膨的情況,其實老百姓的心裡是很痛的,比如說包子好了,以前一顆大概6、7塊,現在一顆包子要30塊,總裁記得吧,以前吃一碗滷肉飯大概12塊左右,現在的滷肉飯一碗多少錢,你知道嗎?
gazette.blocks[11][0] 楊總裁金龍:是。
gazette.blocks[12][0] 羅委員明才:多少?
gazette.blocks[13][0] 楊總裁金龍:對,我想……
gazette.blocks[14][0] 羅委員明才:50、60塊!
gazette.blocks[15][0] 楊總裁金龍:委員講的也沒有錯啦,就是說……
gazette.blocks[16][0] 羅委員明才:民眾的壓力感覺是愈來愈沉重。
gazette.blocks[17][0] 楊總裁金龍:不過是這樣子啦……
gazette.blocks[18][0] 羅委員明才:真的是唉聲連連,不曉得要向誰來訴說。
gazette.blocks[19][0] 楊總裁金龍:是啦,我覺得委員的這個……
gazette.blocks[20][0] 羅委員明才:我在想一件事情,總裁大概是央行裡面表現算很好的……
gazette.blocks[21][0] 楊總裁金龍:謝謝委員。
gazette.blocks[22][0] 羅委員明才:現在台電連年虧損,又要撥補1,000億,後面可能再加1,000億,其他地方也沒有錢了,我們大家講一講也不同意,除非央行自己補給它。央行那麼會賺,有沒有可能在盈餘裡面直接撥給它?去年央行的盈餘是多少?
gazette.blocks[23][0] 楊總裁金龍:我們去年繳國庫是2,000億吧。
gazette.blocks[24][0] 羅委員明才:最早是800百億,後來一千多億。
gazette.blocks[25][0] 楊總裁金龍:對,我們去年是2,000億,沒有錯。
gazette.blocks[26][0] 羅委員明才:為什麼央行變得那麼會賺錢?
gazette.blocks[27][0] 楊總裁金龍:事實上我們是很穩健的在管理我們的外匯資產,也就是說,我們不像其他的央行,他們的管理方法是比較take risk,他們的操作冒險比較大,所以他們有些時候會沒有賺錢,有些時候會賺很多……
gazette.blocks[28][0] 羅委員明才:那我們的央行呢?
gazette.blocks[29][0] 楊總裁金龍:我們就比較不會take risk,因為我們強調的是流動性跟安全性,我們覺得在安全性沒有問題的情況下,按照善良管理者的角色,儘量來讓我們的return,我們的收益能能夠增加。所以我們的收益、繳庫的金額,大概都是很平穩的。
gazette.blocks[30][0] 羅委員明才:今年會不會再增加?
gazette.blocks[31][0] 楊總裁金龍:我們今年就是2,000億啊!
gazette.blocks[32][0] 羅委員明才:在我們的外匯存底裡面,美國的國債大概買了多少?
gazette.blocks[33][0] 楊總裁金龍:包括美元資產,我們應該至少都有八成以上。
gazette.blocks[34][0] 羅委員明才:台幣大概是八兆多、九兆?
gazette.blocks[35][0] 楊總裁金龍:我們都是用美金來計算,總共是五千七百七十幾億的外匯存底,再乘以80%。
gazette.blocks[36][0] 羅委員明才:幾兆?
gazette.blocks[37][0] 楊總裁金龍:就是四千多億的美金。
gazette.blocks[38][0] 羅委員明才:所以是十幾兆的臺幣,換算成美金就是你剛剛講的數字。
gazette.blocks[39][0] 楊總裁金龍:對。
gazette.blocks[40][0] 羅委員明才:再請問你,美國國債一再破表,現在已經累積大概34兆美元,我想請問總裁一個問題,時間到了他們還得起嗎?他的財務狀況每下愈況。
gazette.blocks[41][0] 楊總裁金龍:當然啦,委員講的也沒有錯,不過相較其他的國家來講,美元現在還是一個比較可靠的投資工具。
gazette.blocks[42][0] 羅委員明才:如果美元破產,央行有沒有B計畫(B plan)?
gazette.blocks[43][0] 楊總裁金龍:基本上,我們都有在密切注意我們外匯存底的流動性,還有它的安全性,最重要的是安全性。
gazette.blocks[44][0] 羅委員明才:我覺得你滿準的,因為上次我也是在這個地方向你請教,很多哈日族要不要在日幣最低點,大概是1美元兌換158日元,你那時候在這裡講:差不多到底了,結果從你講的那一刻開始,日幣就開始升值,升到一百四十多。
gazette.blocks[45][0] 楊總裁金龍:對,沒有錯。
gazette.blocks[46][0] 羅委員明才:所以那天老師講課,如果有認真聽的學生、哈日族,真的就賺飽飽!所以我覺得你的判斷,其實是有參考性的。
gazette.blocks[47][0] 楊總裁金龍:謝謝委員。
gazette.blocks[48][0] 羅委員明才:美元現在的強勢地位會慢慢改變,你的第二個貨幣選擇,你會選擇哪裡?會不會選擇歐元、人民幣或者是日圓?因為日圓最近又貶到150左右。
gazette.blocks[49][0] 楊總裁金龍:我跟委員報告,基本上幣別的調整,就誠如委員所講的,第一個我們會考慮它的匯率變化;第二個我們會考慮它的利率變化,當然還有它的安全性啦!所以,我們隨時在做動態的調整。
gazette.blocks[50][0] 羅委員明才:日本會不會再升息?
gazette.blocks[51][0] 楊總裁金龍:我跟委員報告,我個人的判斷,遲早……
gazette.blocks[52][0] 羅委員明才:遲早會升息?
gazette.blocks[53][0] 楊總裁金龍:遲早會,但是它的時間是怎麼樣,我……
gazette.blocks[54][0] 羅委員明才:我們看到最近的日圓又走軟,來到150兌換1美元,這個甜蜜點又出現了,央行會不會考慮增加持有日圓的比重?
gazette.blocks[55][0] 楊總裁金龍:基本上我們有做其他幣別的調整,從美元或從人民幣去做調整,日幣也是我們其中考量之一啦!
gazette.blocks[56][0] 羅委員明才:日幣已經增加,以前是3%多,最近增加到快5%了吧?
gazette.blocks[57][0] 楊總裁金龍:不,不。
gazette.blocks[58][0] 羅委員明才:沒有沒有到5%,是4%多?
gazette.blocks[59][0] 楊總裁金龍:日幣唯一的缺點,如果純粹從匯率的觀點來看的話,第一個它的波動也滿大的,誠如委員剛剛說它在158,然後又到140,然後又到150,所以它也是波動很大的幣別,這是第一點;第二點是它的利率太低,我們在動態的調整當中,雖然它也是幣別之一,但就如我剛剛跟委員報告的,它也有這兩大的弱點。
gazette.blocks[60][0] 羅委員明才:因為時間的關係,有關美國的變化,11月5日美國總統大選就到了,假設是川普當選,那麼總裁對美元的走勢,未來是怎麼看?
gazette.blocks[61][0] 楊總裁金龍:美元如果就目前來看,十年期的公債利率,以前大家都認為美國在調降利率的過程當中,十年期的公債利率會下跌,但是最近的表現好像不是這樣子,這個表示什麼呢?第一點,就是美國的經濟還是很有韌性的;第二點,也是在反映它的政治不確定性。如果川普上臺,恐怕大家都會認為對通膨又會有不利的影響,市場好像也有做這樣的反應。
gazette.blocks[62][0] 羅委員明才:所以你希望川普當選嗎?
gazette.blocks[63][0] 楊總裁金龍:這個我不予置評。
gazette.blocks[64][0] 羅委員明才:可是你對兩邊都要判斷嘛!
gazette.blocks[65][0] 楊總裁金龍:當然,中央銀行也會密切來關注,就是美國哪一位總統會當選,我們要怎麼……
gazette.blocks[66][0] 羅委員明才:你現在的評比是哪一個比較會當選?
gazette.blocks[67][0] 楊總裁金龍:這個我不好意思在這邊……
gazette.blocks[68][0] 羅委員明才:那私下再跟我說,謝謝。
gazette.blocks[69][0] 楊總裁金龍:謝謝。
gazette.blocks[70][0] 主席:謝謝羅明才委員。
gazette.blocks[70][1] 請麥玉珍、麥玉珍,麥玉珍委員不在。
gazette.blocks[70][2] 請楊瓊瓔、楊瓊瓔,楊瓊瓔委員不在。
gazette.blocks[70][3] 請張嘉郡、張嘉郡,張嘉郡委員不在。
gazette.blocks[70][4] 請鄭正鈐、鄭正鈐,鄭正鈐委員不在。
gazette.blocks[70][5] 請羅智強、羅智強,羅智強委員不在。
gazette.blocks[70][6] 請徐巧芯、徐巧芯,徐巧芯委員不在。
gazette.blocks[70][7] 現在休息5分鐘。
gazette.blocks[70][8] 休息(11時42分)
gazette.blocks[70][9] 繼續開會(11時42分)
gazette.blocks[71][0] 主席:繼續開會。
gazette.blocks[71][1] 接著請伍麗華委員質詢。
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gazette.agenda.meet_name 立法院第11屆第2會期財政委員會第2次全體委員會議紀錄
gazette.agenda.content 一、邀請中央銀行楊總裁金龍率所屬單位主管暨財金資訊股份有限公司董事長列席業務報告,並 備質詢;二、邀請中央銀行楊總裁金龍就「第七波選擇性信用管制之配套措施」進行專題報告, 並備質詢
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日期 2024-10-17
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會議資料.標題 第11屆第2會期財政委員會第2次全體委員會議
影片種類 Clip
開始時間 2024-10-17T11:30:38+08:00
結束時間 2024-10-17T11:42:03+08:00
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