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银行融资与欧盟气候目标不一致的风险
向脱碳经济转型的风险会对金融机构的信贷组合产生重大影响。这些转型风险是信贷、市场、运营和流动性风险的驱动因素。金融机构向能源密集型或二氧化碳密集型行业提供信贷的企业可能会在向脱碳经济转型的过程中面临竞争力下降。对于那些没有努力适应脱碳经济的企业来说，情况尤其如此。企业市场竞争力的下降可能是由于碳价上涨、对能源价格的依赖性增强、资产搁浅、环境法规更加严格以及消费者偏好的变化，最终导致其违约风险上升。在延迟转型的情况下，违约风险最高，这需要政府采取突然行动，企业迅速调整。此类违约可能会给金融机构带来意外的额外损失。此外，许多金融机构在很大程度上依赖向能源密集型行业的企业提供信贷，而这些行业的企业是它们大部分利息收入的来源。因此，金融机构必须评估向脱碳经济转型带来的风险。转型风险不仅存在于机构的信贷组合中，还会影响其证券持有量。本报告重点关注银行信贷组合产生的转型风险。
人工智能的监管含义...
模型和算法 模型是流程的简化表示，重点关注建模者感兴趣的关键特征。例如，银行可能希望预测借款人拖欠贷款的可能性，或者保险公司可能希望预测保单持有人提出索赔的可能性。这可以通过将一段时间内对结果（借款人违约或不违约，或保单持有人索赔或不索赔）的观察与被认为影响结果的变量联系起来来实现。例如，贷款违约可能被认为取决于借款人的收入、就业和年龄等变量。模型参数（例如模型变量的权重）决定了每个变量如何影响建模结果。可以使用各种算法来估计模型参数的值，这些算法基于模型输入的“训练”数据集（例如，贷款违约/不违约的数据和影响违约的变量）将预测误差降至最低。算法对结果（因变量，例如贷款违约或保险索赔）与解释变量之间关系进行建模的能力因用于模型估计的算法而异。例如，线性回归假设解释变量与结果之间存在线性关系。或者，人工神经网络可以对模型变量和结果之间的几乎任何函数关系进行建模，包括复杂和非线性关系。在最后一步中，可以将估计的模型应用于解释变量的新数据以预测结果。
nexy 人工智能
缩写：AI，人工智能；ARMD，老年性黄斑变性。任何指征都是部分的，由人工智能软件提供。人工智能软件分析不能替代眼科医生的诊断。它仅用于检索所检查视网膜部分的特定特征。Nexy 处理在视网膜的有限部分拍摄的照片。即使未检测到异常默认值，也不能保证没有疾病。法律免责声明：Nexy 是一种免散瞳视网膜仪，无需通过瞳孔扩张眼底即可观察、捕捉和记录非常高清的图像。IIa 类医疗器械/EC 符合性声明。本文件中的信息旨在供视觉健康专业人士使用。使用前请仔细阅读使用说明。使用前需要接受 Nexy 培训。在某些条件下，健康保险涵盖检查。制造商：Nextsight，一家 Visionix 公司 - 由 Luneau Technology Operations 分销。 Nexy AI 软件是一款基于云的人工智能眼底图像分析软件，由 Visionary Intelligence 提供，可自动检测 Nexy 图像上超过 12 种不同视网膜病变的迹象。该软件给出的指示是临时的、部分的，并且基于视网膜的有限部分。III 类医疗器械/欧盟符合性声明。Nexy AI 软件适用于 Nexy 平台。
关于 Repo 的常见问题
回购是回购交易和买入/卖回交易的统称。1 在回购中，一方以某一价格向另一方出售一项资产（通常是固定收益证券），并承诺在未来某个日期或（在开放式回购的情况下）按要求以不同价格从第二方回购相同或同一资产的另一部分。2 如果卖方在回购期间违约，买方（作为新所有者）可以将资产出售给第三方以抵消其损失。因此，该资产充当了抵押品，并减轻了买方对卖方的信用风险。尽管资产在回购开始时被直接出售，但卖方承诺在未来回购该资产意味着买方只能暂时使用该资产，而卖方也只能暂时使用首次销售的现金收益。因此，尽管回购在法律上被定义为证券的销售和回购，但其经济行为类似于抵押或担保存款（回购的主要用途实际上是现金的担保借贷）。买方在回购开始时支付的价格与他在回购结束时收到的价格之间的差额就是他实际上借给卖方的现金的回报。在回购交易中，现在通常在买入/卖回的情况下，这种回报以年利率百分比表示，称为回购利率。虽然法律上不正确，但回报本身通常是指
通过选择性视觉注意有针对性地招募巴甫洛夫偏见
摘要 13 14 预期结果以“巴甫洛夫”的方式影响行为：奖励前景激发行动，而惩罚前景抑制行动。理论认为，巴甫洛夫偏见是陌生或无法控制的环境中整体行动的“先验”。然而，这种解释无法解释这些偏见的强度——即使在熟悉的环境中也会导致频繁的行动失误。我们认为，如果通过工具控制灵活地运用巴甫洛夫控制，它会更加有用。19 具体而言，工具行动计划可能会塑造对奖励/惩罚信息的选择性注意，从而影响巴甫洛夫控制的输入。在两个眼动追踪样本（N = 35/64）中，我们观察到 Go/NoGo 行动计划影响参与者关注奖励/惩罚信息的时间和时长，这反过来又以巴甫洛夫的方式影响他们的反应。23 注意力效应更强的参与者表现更高。因此，人类似乎将巴甫洛夫控制与其工具性行动计划结合起来，将其作用从行动默认值扩展到确保稳健行动执行的有力工具。 关键词：巴甫洛夫偏见；强化学习，眼动追踪；行动准备；注意力 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
在项目中增强可持续性 -
但是，智能技术（例如物联网（IoT）和建筑信息建模（BIM））的组合已成为改善项目管理中可持续性的颠覆性方法，尤其是在绿色建筑项目中。这项研究的目的是评估这些技术对可持续性终点的影响，特别是针对结果，包括提高能源效率，减少成本/废物以及资源使用的优化。基于基于资源的观点（RBV）和利益相关者理论，当前的研究首次提供了一种理论结构，以解释智能技术与可持续性目标的关系。采用混合方法设计，本研究通过半结构化访谈获得了标准化问卷和定性数据的定量数据。spss统计数据量化了结果，而定性数据则与NVivo编码以建立相关主题，例如能源效率和利益相关者满意度。结果表明，基于物联网的系统和BIM通过提供实时数据进行决策，减少操作默认值，减少环境影响，从而对项目的可持续性产生显着影响。这项研究通过介绍智能技术的经济和环境优势为项目文献的可持续管理做出了贡献。它还提供了实用的建议 - 例如，政策框架和能力建设计划 - 促进元尺度介绍这些技术。这些观察结果对在该行业工作的人，为建筑业可持续性发展做出贡献的政策制定者和研究人员有很大的帮助。
人机界面 - Novanta IMS
人机界面 ................................................................................................................................ 5 章节概述 ...................................................................................................................................................... 5 简介 .............................................................................................................................................................. 5 特性和优点 ................................................................................................................................................ 5 机械规格 ...................................................................................................................................................... 6 电气规格 ...................................................................................................................................................... 6 电源要求 ................................................................................................................................................ 6 通信 ...................................................................................................................................................... 6 用户输出 ................................................................................................................................................ 6 连接概述 .............................................................................................................................................
表格-20F 2022 - 沙索有限公司
项目 2. 报价统计和预计时间表 9 项目 3. 关键信息 9 项目 4. 公司信息 43 项目 4A.未解决的员工意见 68 项目 5. 经营和财务回顾及前景 68 项目 6. 董事、高级管理人员和员工 83 项目 7. 主要股东和关联方交易 89 项目 8. 财务信息 90 项目 9. 发行和上市 90 项目 10. 附加信息 91 项目 11. 关于市场风险的定量和定性披露 103 项目 12. 除股权证券以外的证券的描述 105 项目 13. 违约、股息拖欠和违约 105 项目 14. 重大对证券持有人权利和募集资金使用的修改 105 项目 15. 控制和程序 105 项目 16A. 审计委员会财务专家 109 项目 16B. 道德规范 109 项目 16C. 首席会计师费用和服务 109 项目 16D. 审计委员会的上市准则豁免 110 项目 16E. 发行人和关联购买者购买股权证券 110 项目 16F. 更换注册人的注册会计师 110 项目 16G. 公司治理 111 项目 16H.矿山安全披露 111 项目 16I. 关于阻止检查的外国司法管辖区的披露 111 项目 17. 财务报表 111 项目 18. 财务报表 111 项目 19. 附件 H-1 位置图 M-1
飞机贷款和租赁组合建模 - GE Capital
简介 在评估飞机贷款时，通常要考虑初始贷款金额的支付、本金偿还、利息和保证金支付、费用产生的现金流，并计算净现值 (NPV) 或内部收益率 (IRR)。在经营租赁中，我们采用飞机的初始购买价格、租金支付、利息、维护储备金支付和费用以及租赁期结束时假定残值的销售收益来计算 NPV 或 IRR。还可以考虑税收、再融资条款和资本规则。根据内部目标，可以构建条款以满足接受或拒绝拟议交易的标准。这种方法的局限性在于：1）当航空公司违约时，合同债务或租金支付有时会中断；2）期限结束时或发生违约时的飞机价值不一定是最初假设的价值；3）利率可能随时间变化，从而影响净现值。这些不确定性会产生风险 - 违约风险、飞机价值风险和利率风险。因此，NPV 和 IRR 不是静态数字，而是可能结果的范围或概率分布。本文将讨论如何估计航空公司生存、飞机价值和利率中的这些不确定性，如何建立 NPV/IRR 分布，以及如何使用此分布作为构建、定价、接受或拒绝拟议交易的指南，如何衡量风险贷款或租赁的价值，或如何衡量风险以设定损失准备金或分配资本。我们首先讨论具有单一交易对手和单一飞机的独立交易。讨论多架飞机和航空公司交易、交叉抵押、投资组合、多样化和集中度等问题，其中飞机价值、航空公司违约和利率的相互依赖性发挥作用。从根本上讲，未来的违约事件、飞机价值和利率都是我们做出的猜测。历史可以作为参考，但我们生活在一个不断变化的世界，经济、政治和社会模式是由人类而不是时不变的物理定律塑造的。喷气时代的历史如此短暂，过去的事件不可能涵盖未来的所有可能情景。经验、判断和直觉必须补充历史数据，才能对未来结果做出有意义的假设。金融资产的市场价格也可以作为参考。信用违约掉期或利率衍生品的价格可以帮助我们假设违约预期或利率的演变。EETC 的价格可以揭示市场对飞机价值的预期，尽管违约风险和利率也会影响价格。经营租赁条款可以帮助估计飞机价值。但是，即使拥有最好的数据和假设，仅靠模型也不足以在飞机融资中取得成功。我们将指出可以使我们超越静态分析（其中风险和回报仅以直观的方式考虑）的工具和概念，并帮助我们做出更快、更好、更连贯的决策。此类模型将帮助我们在 1) 交易过程中保持一致，即我们如何看待特定的航空公司或飞机类型；它们将帮助我们在 2) 交易过程中保持一致，即我们如何权衡一个特征对另一个特征的影响，信贷质量、贷款价值比、飞机质量、定价和期限结构，并将交易的所有活动部分融合成一个连贯的画面；最后，它们将帮助我们在 3) 时间范围内保持一致，希望能抑制从众行为。
评估供应链网络传染对金融稳定的影响
现实的信用风险评估，即对交易对手破产损失的估计，对于金融稳定至关重要。信用风险模型关注借款人的财务状况，只考虑实体经济的其他风险，尤其是供应链。最近的流行病、地缘政治不稳定和自然灾害表明，供应链冲击确实造成了巨大的财务损失。基于一个独特的全国性微观数据集，该数据集几乎包含所有匈牙利公司的所有供应链关系及其银行贷款，我们估计公司破产如何影响供应链网络，从而可能导致公司进一步违约和财务损失。在多层网络框架内，我们为每家公司定义了一个金融系统性风险指数 (FSRI)，量化由其自身以及供应链网络 (SCN) 冲击传播导致的所有次级违约贷款造成的预期财务损失。我们发现一小部分公司承担着巨大的金融系统性风险，影响了银行系统高达 16% 的整体权益。这些损失主要是由 SCN 传染造成的。对于每家银行，我们计算了考虑和不考虑 SCN 传染的预期损失 (EL)、风险价值 (VaR) 和预期缺口 (ES)。我们发现 SCN 传染分别将 EL、VaR 和 ES 放大了 4.3 倍、4.5 倍和 3.2 倍。这些发现表明，为了更全面地了解金融稳定性和现实的信用风险评估，需要考虑 SCN 传染。这种新量化的传染渠道对监管机构未来的系统性风险评估具有潜在意义。