XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPIB
块共聚物 - 磷脂杂种囊泡的进步
迄今为止，已经将各种聚合物与磷酸化组装以组装HV，许多聚合物已表现出长期稳定性。表1提供了这些组件的摘要，包括其构件的类型和比率（mol％或w/w％）以及对出版物的参考。脂质的选择通常取决于研究的目标或应用。Fully saturated lipid such as 1,2-dipalmitoyl- sn - glycero -3- phosphocholine (DPPC) or unsaturated zwitterionic lipids such as 1-palmitoyl-2-oleoyl- sn-glycero -3-phosphocholine (POPC), 1,2-dioleoyl- sn - glycero -3-phosphocholine (DOPC) or L - a -磷脂酰胆碱（大豆）（大豆PC）是第一个选择。在某些出版物中，最常用的亲水性块的聚合物是聚（乙二醇）（PEG）或提到聚（氧化乙基）（PEO）。相反，用作疏水块的聚合物更多样化，包括聚（1,2-丁二烯）（PBD），聚（异丁基）（PIB），聚（Dimethyl Siloxane）（PDMS）（PDMS）和聚（胆固醇甲基丙烯酸酯）（PCMA）。脂质和聚合物的化学结构在方案1中总结了。块共聚物分子质量通常位于1.2至20 kDa的范围内。块状分子质量的共聚物与脂质对应物具有更可比的大小。它们是在假定构造具有相似曲率的囊泡的早期，因此比高分子重量块共聚物更适合形成HV。电子邮件：ebk@inano.au.dk尽管看来显而易见的不匹配可能会导致脂质与块共聚物跨学科纳米科学中心（Inano）Aarhus大学之间的相位分离程度更高，但Gustave Wieds Wieds Vej 14，8000 Aarhus C，丹麦。
映射和分析...
摘要：随着巴西农业综合企业的扩张和进步，巴西在出口和生产的世界情景中变得很突出。在民族方面，由大豆在农业部门的生产和在牲畜中切割鸡肉的屠杀所指挥的巴西国内生产总值（GDP）约四分之一。因此，由于家禽生产链的重要性，这项工作旨在对其供应链中的风险进行彻底的分析，以减轻问题和损失或消除行业和农村生产者整合系统的风险因素。微型企业正在研究中，由家庭农业综合企业组成，负责屠宰家禽的处理和仿生过程。工作中通过该部门的书目调查进行的，目的是获得足够的依据来了解和满足项目的目标。这样，它定义了组成项目的步骤，该步骤包括以下步骤：项目详细说明，数据收集，风险分析，风险诊断和缓解建议。从分析中确定了三种风险类别：与供应商有关的风险，与过程相关的风险以及劳动风险。此外，每个涉及的风险的关键程度都是大小的，其中指示提出缓解最关键风险的建议。
教育与经济增长的关系
摘要 本研究利用宾夕法尼亚大学世界表开发的人力资本指数和世界银行世界发展指标中的经济增长数据，研究了教育对 89 个低收入、中等收入和高收入国家经济增长的影响。本研究指定了一个增长核算实证模型来检验教育对经济增长的影响。使用系统广义矩估计技术对 2002 年至 2020 年期间的年度数据进行分析，结果表明教育显著促进了经济增长。平均而言，教育指数每增加 0.1，人均实际 GDP 增长率就会增加 0.8 个百分点。结果还表明，与高收入国家相比，教育对低收入和中等收入国家的回报确实更高。本研究的结果证实了以下论点：贫穷国家应该集中并集中足够的资源用于教育，以此作为实现增长的手段。 关键词：经济增长；教育；系统广义矩估计技术；中低收入和高收入国家。继续研究对 89 个地区、媒体和世界银行的经济发展指标进行的经济教育的研究。我们研究了经济增长的具体经验模型。使用广义矩估计技术在 2002 年至 2020 年期间进行系统评估，其结果对经济增长具有重要意义。媒体报道称，人均 PIB 真实教育增长幅度为 0.1，没有任何指标，为 0.8 %。大多数情况下，教育的结果是与其他国家和地区的媒体进行比较。我们的结果是，我们对国家的信任和对国家发展的集中论证，以及对教育的充分认可，使我的进步和进步得到了充分的体现。 Palavras-chave：Crescimento econômico；教育；系统的概括方法；下、媒体和上层国家。继续研究 89 个地区、中小学和宾夕法尼亚大学世界表的资本人力开发的 89 个领域的经济教育效果研究和世界发展指数的经济研究数据世界银行。这是一个具体的经验模型，旨在检验经济教育的效果。使用 2002 年至 2020 年期间的系统重要时刻的通用方法估计技术，结果表明，教育显著促进经济增长。平均而言，教育指数每增加0.1，人均实际GDP增长率就会提高0.8个百分点。结果还显示，与高收入国家相比，教育为中低收入国家带来了更高的回报。这项研究的结果证实了这样的观点：贫穷国家应该集中精力并分配足够的资源用于教育，以此作为实现增长的手段。关键词：经济增长；教育;广义系统矩法；低收入、中收入和高收入国家。
2021-2030 年国家能源和气候计划 (NECP 2030)
Tabela 1 - Evolução dos principais indicadores energia e clima emPortugal [Fonte: APA, DGEG] 3 Tabela 2 - Metas nacionais de Portugal para o horizonte 2030 .................................................................... 16 Tabela 3 - Metas e contributo nacional para as metas da União .................................................................. 17 Tabela 4 - Meta de redução de emissões de CO 2eq do setor não-CELE (s\ LULUCF) facea 2005 37 Tabela 5 - Limite de emissões para Portugal nos setores não-CELE (Mt), estabelecidas pelo Regulamento Partilha de Esforços em relação a 2005 ............................................................................................................... 38 Tabela 6 - Meta nacional de redução de emissões de CO 2eq (sem LULUCF) face a 2005 .................................... 39 Tabela 7 - Metas nacionais setoriais de redução de emissões de CO 2eq face a 2005 ......................................... 40 Tabela 8 - Trajetória indicativa e contributo de Portugal para a meta vinculante da União em 2030 ............... 41 Tabela 9 - Trajetórias estimadas para a cota setorial de energia renovável no consumo final de energia no horizonte 2030 .................................................................................................................................................... 42 Tabela 10 - Perspectivas de evolução da capacidade instalada para a produção de eletricidade por tecnologia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ............................... 48 Tabela 11 - Perspectivas de evolução do consumo de energia setor de aquecimento e resfriamento por tecnologia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ...... 50 Tabela 12 - Perspectivas de evolução do consumo de renováveis no setor de transportes por tecnologia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ............................... 50 Tabela 13 - Perspectivas de evolução da demanda de bioenergia em Portugal no horizonte 2030, com base nas políticas e medidas planejadas - Cenário WAM ................................................ 50 Tabela 14 - Contributo indicativo nacional em matéria de eficiência energética para o cumprimento da meta de 32,5% de eficiência energética da União em 2030 .............................................................................................. 51 Tabela 15 - Meta a atingir para economias/poupanças de energia final – artigo 7º Diretiva EED ...................... 52 Tabela 16 - Indicadores de acompanhamento para a temática da eficiênciaenergética ................................. 53 Tabela 17 - Objetivos para os edifícios residenciais face a 2018 ..................................................................... 55 Tabela 18 - Objetivos para os edifícios não residenciais em relação a 2018 ..................................................................... 56 表 19 - 与 2018 年相比的总建筑存量目标 .............................................................................. 56 表 20 - REPowerEU 范围内的能源安全监测指标 .............................................................. 58 表 21 - 葡萄牙到 2030 年减少能源依赖的目标 ...................................................................... 60 表 22 - 到 2030 年安装的电池储能和抽水蓄能容量 61 表 23 - 能源系统的充分性指标 – 电力和天然气 ............................................................................. 62 表 24 - 葡萄牙的电力互联目标 ............................................................................................. 63 表 25 - 与容量/互联水平相关的指标 ............................................................................................. 63 表 26 - 促进能源系统灵活性的指标 ............................................................................................. 66 表 27 - 消费者参与能源系统的指标 ............................................................................................. 68 表 28 - 容量演变表 29 - 与能源贫困相关的指标 ...................................................................................................................... 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ................................................................................................................ 74 表 31 - 与竞争力相关的指标 ............................................................................................................................. 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ............................................................................................................................. 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ............................................................................................................. 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年预测报告的建议] ............................................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放预测 – 现有政策情景（千吨二氧化碳当量）................. 17260 表 22 - 2030 年电池和抽水蓄能安装容量 61 表 23 - 能源系统充分性指标 – 电力和天然气 ............................................................................................. 62 表 24 - 葡萄牙的电力互联目标 ............................................................................................................. 63 表 25 - 与互联容量/水平相关的指标 ............................................................................................. 63 表 26 - 促进能源系统灵活性的指标 ............................................................................................. 66 表 27 - 消费者参与能源系统的指标 ............................................................................................. 68 表 28 - 自用装机容量的演变（MW） ............................................................................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 ............................................................................................................. 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ................................................................................................................................ 74 表 31 - 指标竞争力相关 ................................................................................................................................ 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ...................................................................................................................................................... 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ...................................................................................................................... 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ............................................................................. 17260 表 22 - 2030 年电池和抽水蓄能安装容量 61 表 23 - 能源系统充分性指标 – 电力和天然气 ........................................................................................ 62 表 24 - 葡萄牙的电力互联目标 ........................................................................................................ 63 表 25 - 与互联容量/水平相关的指标 ............................................................................................. 63 表 26 - 促进能源系统灵活性的指标 ............................................................................................. 66 表 27 - 消费者参与能源系统的指标 ............................................................................................. 68 表 28 - 自用装机容量的演变（MW） ............................................................................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 ............................................................................................................. 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ................................................................................................................................ 74 表 31 - 指标竞争力相关 ................................................................................................................................ 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ...................................................................................................................................................... 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ...................................................................................................................... 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ............................................................................. 172.................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 .......................................................................................................................... 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ............................................................................................................................. 74 表 31 - 与竞争力相关的指标 ............................................................................................................................. 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ............................................................................................................................. 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ............................................................................................................. 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放量预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ........................... 172.................................................. 69 表 29 - 与能源贫困相关的指标 .......................................................................................................................... 72 表 30 - 公共和私营部门研发的国家资金目标（占 GDP 的百分比） ............................................................................................................................. 74 表 31 - 与竞争力相关的指标 ............................................................................................................................. 75 表 32 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GDP 和人口） ............................................................................................................................. 166 表 33 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（GVA） ............................................................................................................. 166 表 34 - 国家能源系统建模中使用的主要假设（价格）[欧洲委员会关于 2023 年报告预测的建议] ............................................................................................. 167 表 35 - 按部门划分的温室气体排放量预测 – 现有政策情景（kt CO 2eq ） ........................... 172
Cosaúde初步报告-Portal Gov.br
[IC95％0.58-1.87]与Chimio+Pemerexede），当然中度至非常低。selpercatinibe还可以增加严重不良事件的风险（RR 1.48； [CI 95％0.98-2.25]）。除了在selpercatinib的整体生存中的临床益处的不确定性外，成本单位的结果在为补充健康提供的情况下似乎也不确定。此外，其他纳入Selpercatinib的机构限制了其使用并进行了价格谈判，并需要对药物进行编程的重新评估； •对于全国集团医学公司联合会（Sinamge/Abramge），科学证据表明数据明显不成熟。全球生存没有差异，不利的GIII事件或更常见地增加了许多不确定性的经济研究，包括所考虑的扩散率。但最引人注目的是，除了提议成立的价格为CMED全额（注册价格和提交的ANS）的拟议价格外，该技术不被认为是有效的成本，这是每次捕获的4至15倍，而GDP则高出4至15倍，显然是个人，家庭和公司所需的体重，使得个人，家庭和公司都必须提供Brazilian的努力。这限制了对受益人的访问，以难以理解的方式浪费宝贵的财务资源。我们需要讨论合并价格，具有某种类型的LCE（具有积极变体），就像它在所有相关的世界机构和Conitec本身中所运行的方式相同； •未经染色的巴西是针对
经济复杂性与区域经济发展
区域 6 - 经济成长、发展和机构 João P. Romero – Cedeplar-UFMG Elton Freitas – Cedeplar-UFMG Fabrício Silveira – Cedeplar-UFMG Gustavo Britto – Cedeplar-UFMG Fernanda Cimini – Cedeplar-UFMG Frederico G. Jayme Jr. – Cedeplar-UFMG 摘要 本文使用巴西市镇的数据，为经济复杂性和区域发展方面的文献提供了三点贡献。首先，它报告了使用就业数据以及人均 GDP 和人均正式就业的对数计算的区域经济复杂性关系的计量经济学测试。这些测试受到 Hausmann 等人 (2014) 进行的测试的启发，将其结果转换到区域层面并进行扩展，以考虑经济复杂性和就业之间的关系。其次，本文提出了一种新方法，对区域发展政策所针对的有前途的活动进行排序，结合了不同的指标，如 Hausmann 等人 (2017) 所提议的那样，但使用通过主成分方法估计的权重。结果表明，与经济复杂性增加的地区相比，制定智能多元化战略的拟议规则表现非常好。以贝洛奥里藏特市为例说明了这种方法。利用经济复杂性、收入和就业之间关系的估计值，本文模拟了实施拟议的发展战略后可能获得的潜在收益。关键词：经济复杂性；经济增长；区域发展。JEL：O11；O47；R11。摘要本文介绍了巴西市政当局在经济复杂性和区域发展方面的重大贡献。第一，关于地区经济综合体关系的经济报告，计算人均经营规模、人均 PIB 和正式人均经营的对数。 Estes testes, inspirados nos testes realizados por Hausmann 等人。 (2014)，传输区域内的结果，并考虑与企业的复杂关系。第二，我们将通过地区政治发展、不同指标的组合等方式，通过 Hausmann 等人提出的建议，推动区域经济活动的新进展。 (2017)，使用原则上的方法来估计比值。我们的结果是，我们对多样化智能战略的制定提出了建议，将其与地区进行比较，以提高综合实力。一种使用贝洛奥里藏特城市范例的方法论。 Usando 作为对关系的估计，renda e emprego，然后，文章对实施所提出的发展战略所能获得的潜在收益进行了模拟。关键词：经济复杂性；经济增长;区域发展。杰尔：O11； O47； R11。
中年人体内脂肪分布、胰岛素抵抗和淀粉样蛋白负担之间的关联目的中年人肥胖是导致发育迟缓的风险因素
中年人体脂定位、胰岛素抵抗和淀粉样蛋白负担之间的关联目的中年肥胖是晚年患阿尔茨海默病的风险因素。然而，体脂的代谢和炎症影响因其解剖位置而异。在本研究中，我们旨在调查 MRI 衍生的腹部内脏和皮下脂肪组织 (VAT 和 SAT)、肝脏质子密度脂肪分数 (PDFF)、大腿脂肪与肌肉比 (FMR) 和胰岛素抵抗与认知正常中年人全脑淀粉样蛋白负担之间的关联。方法和材料总共 62 名认知正常的中年人 (年龄：50.35 岁，61.3% 为女性，BMI：32.30 kg/m2>，53.2% 为肥胖) 接受了脑部 PET 扫描、身体 MRI 和代谢评估。使用胰岛素抵抗稳态模型评估 (HOMAIR) 来测量胰岛素抵抗。通过推注 15mCi [11C] PiB 并进行 60 分钟扫描进行动态淀粉样蛋白成像。注射后 30 至 60 分钟窗口内的数据用于计算全脑淀粉样蛋白 Centiloid。使用内部基于 MATLAB 的软件半自动分割 VAT 和 SAT。PDFF 图由肝脏化学位移编码的 MR 图像生成，并使用 3D CNN 模型和手动校正进行分割。在对坐骨升支和膝关节内侧髁之间的大腿中部切片进行预处理和 N4ITK 偏差校正后，使用内部 MATLAB 程序分割大腿总脂肪（皮下、肌间和肌内脂肪）和肌肉体积。计算大腿总脂肪与肌肉的比率 (FMR)。使用线性回归，评估了 Centiloid 与 BMI、HOMAIR、VAT、SAT、PDFF 和 FMR 之间的关联，年龄和性别为协变量。结果 肥胖个体的 Centiloid 比非肥胖个体高 (p=0.008)。Centiloid 与 VAT (Adj-R2=0.25, p<0.0001)、HOMAIR (Adj-R2=0.08, p=0.02)、SAT (Adj-R2=0.08, p=0.02) 和 BMI (Adj-R2=0.09, p=0.01) 显著相关，但与其他脂肪指标无关。中介分析表明，BMI 对 Centiloid 的影响完全由 VAT 介导（ACME= 0.282，p <2e-16，ADE= 0.061，p=0.56），并且 VAT 对淀粉样蛋白负担有显著的直接影响（ADE=0.0104，p<2e-16），而 HOMAIR 无法解释（ACME=-0.003，p=0.86）。结论肥胖、内脏脂肪含量较高，以及程度较小的胰岛素抵抗、BMI、皮下脂肪（但不是肝脏或大腿脂肪）与中年人全脑淀粉样蛋白含量较高有关。这凸显了体脂解剖特征对于阿尔茨海默病风险的重要性，其中肥胖相关的淀粉样蛋白病理完全由内脏脂肪解释。临床相关性/应用可以考虑修改内脏脂肪组织以在中年时期降低与肥胖相关的阿尔茨海默病风险。
2016 年澳大利亚国防白皮书 (LBDA)
2 月 25 日发布的《LBDA 2016》虽然晚了两个月，但它履行了政府在 2015 年期间提交新白皮书的承诺。LBDA 制定了一项全面、负责任的长期澳大利亚国防计划。这项长期计划被认为是获得新国际形势所需的武装部队以保护澳大利亚并在未来几十年促进其利益所必需的。 LBDA 中制定的计划的成本已经过外部验证。通过这种方式，所有战略和能力计划都与预算保持一致，因此它们被认为是负担得起和可实现的，此外还为它们提供了长期预算稳定性，这将使大型计划得以实施。从这个意义上说，这是第一次制定了与LBDA同时发布的综合投资计划，其中包含所有武器、平台和系统计划，以及所有这些支持要素：服务、基础设施、人员以及通信和信息技术。同样，与 LBDA 联合发布的国防工业政策声明承认澳大利亚工业对国防能力做出的根本性贡献。通过这种方式，目的是加强国防和澳大利亚工业之间的关系，以支持 LBDA 计划。
Carteira deAçõesInternacionais -BTG内容Carteira deAçõesInternacionais -BTG内容
美国|经济增长应在2025年稳固的稳定性，美国经济具有弹性的增长预期，到2024年增长2.8％之后，我们的团队预计到2025年的GDP增长率为2.3％。 这种增长得到了低失业情况，受控家庭的杠杆作用和信用扩张的支持。 但是，通货膨胀显示在2024年末恶化，需要更加专注于服务部门和住房价格的稳定，以与美联储的目标保持一致。 特朗普政府政策，例如提高利率和对移民的限制，可以加剧对商品和工资价格的压力，将通货膨胀风险提高到2025年。 目前，我们预计PCE从2.46％到2025（标题和核心）。 鉴于这种情况，美联储应针对新的兴趣而采取更谨慎的姿势。 我们期望2025年最终利率在4.00％至4.25％之间。 更改|较高的谨慎程度，但我们仍然对12月的结构乐观，由于两个因素，我们正在降低投资组合持续时间：审查降低期望值和高标准普尔500指数估值，在过去两年中积累了50％以上，协商了22倍的价格/利润到2025年。 尽管对美国指数和例外主义的结构乐观主义，但这些因素仍然证明了更加谨慎的立场。 ，由于其弹性业务模型，我们添加了MasterCard。 ，由于对公共部门的高度接触以及与合同重新协商相关的风险，我们从转移中删除了BDR。美国|经济增长应在2025年稳固的稳定性，美国经济具有弹性的增长预期，到2024年增长2.8％之后，我们的团队预计到2025年的GDP增长率为2.3％。这种增长得到了低失业情况，受控家庭的杠杆作用和信用扩张的支持。但是，通货膨胀显示在2024年末恶化，需要更加专注于服务部门和住房价格的稳定，以与美联储的目标保持一致。特朗普政府政策，例如提高利率和对移民的限制，可以加剧对商品和工资价格的压力，将通货膨胀风险提高到2025年。目前，我们预计PCE从2.46％到2025（标题和核心）。鉴于这种情况，美联储应针对新的兴趣而采取更谨慎的姿势。我们期望2025年最终利率在4.00％至4.25％之间。更改|较高的谨慎程度，但我们仍然对12月的结构乐观，由于两个因素，我们正在降低投资组合持续时间：审查降低期望值和高标准普尔500指数估值，在过去两年中积累了50％以上，协商了22倍的价格/利润到2025年。尽管对美国指数和例外主义的结构乐观主义，但这些因素仍然证明了更加谨慎的立场。，由于其弹性业务模型，我们添加了MasterCard。，由于对公共部门的高度接触以及与合同重新协商相关的风险，我们从转移中删除了BDR。特朗普政府政策，例如增加关税和对移民的限制，可以加剧通货膨胀压力。我们随着预订的进入，增加了对人工智能主题的接触，在定制优惠和更好的客户体验中，大数据和机器学习技术的应用中脱颖而出。最后，我们对钱包进行了战术调整：特斯拉 +1％，Eli Lilly -2％和Microsoft -2％。
部分经济指标
经济增长 1. 2015-16 年现行基本价格下的 GDP（十亿卢比） 43,798.40 47,540.41 55,836.23 66,623.56 84,657.81 2. 2015-16 年不变基本价格下的 GDP（十亿卢比） 37,184.10 36,710.35 39,101.62 40,941.66 41,632.50 3. 农业部门实际增长率 0.94 3.91 3.52 4.27 1.55 4. 制造业部门实际增长率 4.52 (7.80) 10.52 10.86 (3.91) 5. 服务业实际增长率 5.00 （1.21） 5.91 6.59 0.86 货币部门 6. 货币/存款比率 0.39 0.42 0.40 0.38 0.41 7. 存单/存款 0.09 0.07 0.06 0.06 0.07 8. M2/GDP 1 0.41 0.44 0.44 0.41 0.37 9. 私营部门信贷/GDP 1（%） 15.22 14.44 13.66 13.87 10.83 10. 私营部门信贷/存款 0.52 0.47 0.44 0.46 0.41 11. M2 增长率 11.26 17.47 16.21 13.60 14.23 12. 储备货币增长率 19.85 16.83 12.81 7.65 22.52 13. 货币乘数 2.71 2.72 2.80 2.96 2.76 宏观审慎指标 14. 资本充足率 16.10 18.70 18.30 16.10 17.78 15. 预付款/存款比率 53.20 46.30 43.10 45.90 45.02 16. 资产回报率（税后） 0.80 1.10 0.90 0.80 1.48 17. 不良贷款/预付款（总额） 8.80 9.70 8.90 7.50 7.40 18. 不良贷款/预付款（净额） 2.10 1.90 1.10 0.70 0.45 19. 拨备/不良贷款 78.40 81.60 88.80 91.60 94.36 利率（%） 20. SBP 逆回购利率（期末） 12.75 8.00 8.00 14.75 23.00 21. 银行间隔夜拆借平均利率 9.32 11.38 7.11 9.79 17.04 22. SBP 政策（目标）利率（期末） 12.25 7.00 7.00 13.75 22.00 23. 六个月期国库券加权平均利率（期末） 12.70 7.48 7.57 14.80 21.92 24. 六个月 KIBOR（期末） 12.99 7.12 7.47 15.23 22.85 25. 存款加权平均收益率（期末） 5.67 4.03 3.38 6.96 10.39 26. 预付款加权平均收益率（期末） 11.54 10.32 8.01 11.40 17.80 27. 五年期 PIB 收益率 – 加权平均值（期末） 13.77 8.35 9.20 13.07** 28. SBP 出口融资计划利率（期末） 3.00 3.00 3.00 7.50 19.00 通货膨胀率 2（平均） 29. 消费者价格全国通货膨胀率 6.80 10.74 8.90 12.15 29.18 30. 核心通货膨胀率（城市） 3 7.19 7.52 5.99 8.13 16.19 31. 核心通货膨胀率（农村） 3 6.76 8.67 7.60 9.03 20.57 32. 批发价格通货膨胀率 16.00 10.23 9.41 24.91 32.80 财政平衡（十亿卢比） 33. 联邦政府收入 4,435.60 5,782.30 6,269.70 7,328.20 8,879.90 34. 联邦政府支出与贷款 5,599.20 6,818.90 7,244.80 9,350.10 11,332.40 35. 联邦政府发展支出 731.90 687.70 694.60 558.10 743.00 外部部门 对外贸易 4 36. 出口-离岸价（百万美元） 22,958.00 21,394.00 25,304.00 31,782.00 27,735.00 37. 进口-到岸价（百万美元） 54,763.00 44,553.00 56,380.00 80,136.00 55,330.00 38. 贸易条件（1990-91 = 100） 59.21 61.43 62.26 60.74 … 39. 出口价格指数（1990-91年=100） 794.77 841.44 903.14 1,185.12 … 40. 进口价格指数（1990-91年=100） 1,342.30 1,369.71 1,450。51 1,951.18 …