DB 部分的估值投资策略 (VIS) 受托人的 DB 投资策略方法 1. 投资策略背景 受托人对计划的 DB 部分的主要目标(和法律义务)是确保能够全额支付成员已累积的现有福利。换句话说,就是确保计划有足够的资金来确保根据计划规则应得的福利,并在现在和将来支付这些福利。 DB 部分的投资策略旨在在产生回报和管理风险之间实现适当的平衡,同时与 DB 部分的综合风险管理框架 (IRMF) 和受托人的风险偏好保持一致。每次三年一次的精算估值时都会详细审查回报和风险之间的平衡,并由受托人的投资委员会定期监控。 2. 什么是估值投资策略 (VIS)?受托人的广泛投资策略是一种理论上但可投资的资产配置,涵盖股票、房地产、英国政府债券和其他固定收益资产,包括负债驱动型投资 (LDI)、公司债券和新兴市场债券。这种理论上的资产配置就是我们所说的估值投资策略 (VIS),它是为最近的精算估值而制定的投资策略,将不时进行调整以保持与 IRMF 和风险偏好的一致性。除了支持估值结果外,VIS 还纳入计划的财务管理计划 (FMP),并通过监测和行动框架用于监测估值预测的进展情况。应该注意的是,VIS 并非实际实施的投资策略,但它确实可以作为实施投资组合构建的指南。实施的投资组合可能与 VIS 不同(在一定范围内),因为 USS Investment Management 在金融市场中寻找机会利用其自由裁量权来增加价值并提高风险调整后的回报。实施的投资组合在与 VIS 相同的风险和回报范围内运作。它由 USS Investment Management 监控和控制,并由投资委员会通过各种报告指标进行监督。 3. VIS 是如何开发的? VIS 是在对不同投资策略的风险和回报特征进行全面和整体分析的基础上开发的,同时考虑了 IRMF。这些风险回报特征与计划的融资目标和受托人的风险偏好进行了比较。在开发 VIS 时,受托人还考虑了:
1 简介................................................................................................ 1
Richard Chasinoff,MBA,MHA,CVA,Abar Rich在医疗保健估值方面拥有30多年的医疗保健经验,以及在运营,业务发展和计划方面的医院领导才能。 他曾与各种规模的社区医院和卫生系统以及教学医院和营利性卫生系统合作。 他的重点是估值医疗保健业务,医师薪酬和业务安排以及医师薪酬设计。Richard Chasinoff,MBA,MHA,CVA,Abar Rich在医疗保健估值方面拥有30多年的医疗保健经验,以及在运营,业务发展和计划方面的医院领导才能。他曾与各种规模的社区医院和卫生系统以及教学医院和营利性卫生系统合作。他的重点是估值医疗保健业务,医师薪酬和业务安排以及医师薪酬设计。
摘要:我们遵循PRISMA扩展进行范围的评论,以回顾新兴的国际实验室,这是关于消费者的态度和愿意付款的经验证据(WTP),用于使用新的植物工程技术(NPETS)生产的11种新颖的11种食品。npets包括基因组/基因12编辑,结牙,内部发生,RNA干扰等。这些新颖的食物通常对环境和人类健康是有益的13,在越来越普遍的气候14个极端情况下更可持续。当将15种动物应用于动物时,这些技术还可以改善动物福利和抗病性。尽管有这些有希望的属性,但有证据表明,许多但不是全部,消费者16与传统食品相比,这些新颖食物都打折。我们的评论分类发现,以确定17个条件因素,可以在18个不能消费者中增加这些新食物的接受和WTP的接受和WTP。确定了国际接受模式。我们还分析了19个信息和知识如何与消费者接受这些新颖的食物和技术 - 20套。消费者的异质性 - 文化和边界以及对科学和21种创新的态度 - 作为接受和WTP的关键决定因素。接受和WTP往往会增加22个,而NPET会产生社会上有益的属性(与以生产者为导向的省成本为23个UTE)。NPET改良的食物的折扣较低。27大多数估值估计值基于假设实验和25个veys,并通过揭示了食品零售环境中实际购买的偏好等待验证。
肯尼亚的车辆数量每年以12%的速度增长,截至2018年,国家注册舰队为400万。所有这些车辆都必须定期估值,原因是多种原因不限于保险,转售,租赁和会计。因此,重要的是要有一个易于使用,可靠,易于使用的系统,该系统可以确定车辆的价值,并给出有关该车辆的某些特性。从不同估值师获得的相同车辆获得的值的变化暴露了当代汽车估值系统中的违规行为。在需要快速汽车估值服务时,缺乏一致,准确且随时可用的工具来执行所需的估值,因为获得估值的汽车的主要方法是与有执照的评估公司或保险代理商的专家联系。现有的汽车估值机制主要依靠专家意见和使用公式来计算二手车的复合年度折旧,该折旧是从0英里处的价格中减去的,多年来根据通货膨胀进行了调整。已经尝试通过使用机器学习来自动化车辆估值,这产生了令人鼓舞的结果。已采用多元回归分析来确定对车辆值最大的车辆性质,并预测不同参数的给定值。这种方法也已成功地用于其他领域,以估计土地和FMCG等资产。在这项研究中,采用多代理系统体系结构封装了三个用于车辆价值预测的回归模型,以及一种自然语言处理模型,以从非结构化文本中从车辆描述中提取车辆功能。构建和培训了这三个模型以生成预测,每个模型都利用了基于SVM的回归和神经网络(ANN)在WEKA中的实现,或者在WEKA中实现了,或WekadeEplearning 4J版本3.8.5提供的深度学习回归。最佳性能模型为车辆估值提供了可靠的选择,其相对平均误差为11%,仅在可能的200,000条记录中接受了1000行数据的培训,因此被用于功能原型的设计。鉴于这项研究的时间,预算和计算资源限制,在给定时间,数据和计算能力的情况下,提高预测模型的性能有很大的潜力。
背景 美国的水务部门分散在大约 50,000 家水务公司和 16,000 家污水处理公司(USEPA 2019)。政府所有的水务和污水处理服务年收入约为 1160 亿美元。与政府所有的公用事业公司相比,私人或投资者所有的水务公司的数量(约 4,800 家)很少,私人水务和污水处理公用事业公司的年总收入约为 150 亿美元(Dun & Bradstreet 2018)。虽然公营公用事业公司比私营公用事业公司多得多,但私营水务公司之间的市场活动(兼并和收购)比政府所有的公用事业公司更为普遍,这些活动发生在全国各大市场。此类兼并和收购活动需要进行估值评估。此外,市政当局可能需要估计其公用事业系统的价值还有许多其他原因,例如公用事业管理局的成立、公用事业合并或容量所有权股份的重新分配。
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减少温室气体的主要选择之一是使用可再生能源[28],例如风能和太阳能。这些能源的当前,高度可变的输出在保持需求和供应之间的平衡以及确保可靠且稳定的电力网络之间构成了巨大挑战[34]。在所有高度可变输出的解决方案[22]中,电力存储被公认为具有有希望的电势的解决方案[7]。有许多针对大型电力存储系统的不同技术,每种技术都有其自己的技术特征(请参阅[34],[27],[38])。此外,还开发了可用于电力存储的新技术和概念(例如汽车作为发电厂[31],[37])。从财务的角度来看,电力储存的快速进步也越来越有趣,即,当供应量大量供应(因此价格低廉)并在需求很高(因此高价)时销售。已经彻底研究了业务经济后果,利用性分析,技术发展和电力储藏的应用,[40],[32],[21],[8],[13],[13],[12],[7]。在本文中,定量研究是通过在电力市场上交易来存储电能合同的估值。我们考虑了电力存储的物理局限性和电网的运行限制,同时允许通过动态定价算法对合同进行估算。在电力市场自由化之前,价格易流是最小的,并且经常受到监管。如今,电力和电衍生物(例如前向和期权)进行了非处方(OTC)或电力交换(例如APX组,NORD池AS,Nymex)。电价与其他商品的行为不同,因为电力尚无法大规模存储(技术进步可能会改变这一点),从而导致
在评估一家企业时,我们通常会消除特定买家和卖家的影响,从而实现价值标准化。在大多数价值标准(但不包括投资价值)下,我们根据假设的自愿买家和卖家在公平交易中评估价值。资产价值反映了市场上理性参与者能够接受的价格——而不是那些同意在没有任何退出计划的情况下共享汽车所有权的非理性年轻人。我们考虑大多数市场参与者需要的 DLOM 和 DLOC,而不是关注单方的偏好。这些折扣将取决于基础投资的特征以及市场参与者整体如何看待这些特征。