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基于机器学习的信贷风险量化研究
越来越重要。通过对机器学习相关知识的研究和学习，在对金融机构的信用数据进行相应的预处理以及数据集的分裂之后，本文构建了基于逻辑回归，SVM，随机森林等的多种风险定量决策模型。在研究并设置了功能指示器，模型参数和其他细节的选择后，根据培训集数据构建了风险量化决策模型，以判断信用客户的默认行为。然后，将测试集数据替换为模型，并将预测值与客户的实际还款情况进行比较，以验证模型的有效性。本文的研究和实验结果表明，通过构建风险定量决策模型来预测信贷客户的偿还，优化的随机森林模型和SGD分类器模型具有良好的词典效果，高可行性和准确性。当客户申请贷款业务时，他们只需要将相应的功能信息输入到预测模型中即可立即预先描述客户的默认情况。这在促进信贷风险的控制中起着重要作用，并且对中国金融信贷市场的稳定发展具有积极意义。
瑞士信贷托管期货策略基金合并投资时间表2024年10月31日（未经审计）
$ 18,000美国财政账单（1）（AA+，AAA）11/29/24 4.590 $ 17,935,579 10,000美国财政账单（1）（AA+，AAA）12/26/24 124/24 4.615 4.615 9,930,291 10,000美国库务账单9,897,749 18,000美国国库账单（1）（AA+，AAA）02/20/25 4.823 17,754,551 10,000美国财政账单（1）（AA+，AAA）03/20/25/25 4.909 9,831,583 9,831,583 10,000 U.S. U.S. U.S. TREASERURY BILLS（1） 4.881 9,799,799 18,000美国财政账单（1）（AA+，AAA）05/15/25 4.850 17,589,891 10,000美国财政账单（1）（AA+，AAA）06/12/12/25 4.790 9,742,590 9,742,590 10,000年++ 07/10/25 4.300 9,713,058 18,000美国财政账单（1）（AA+，AAA）08/07/25 4.090 17,422,191 10,000美国财政账单（1）（1）（AA+，AAA）09/04/25 3.816 9,816 9,64,647,717+1,717,717+s 1（ AAA）10/02/25 4.084 9,619,682 ____________
毕马威报告：第 45X 条关于先进制造业生产信贷的最终规定
2024 年 10 月 24 日，美国财政部和美国国税局发布了管理第 45X 条下的先进制造业税收抵免的最终法规。第 45X 条抵免由“2022 年通货膨胀削减法案”设立，旨在激励纳税人在美国生产符合条件的太阳能、风能和电池组件、子组件和前体。该抵免是一种制造业生产税收抵免 (MPTC)，基于特定纳税人作为其贸易或业务的一部分生产并出售给相关或非相关人员的“合格组件”的数量或生产成本。最终法规对抵免资格进行了明确的更改，这些更改通常对纳税人有利。与拟议法规相比，最重要的变化之一是最终法规允许将某些直接和间接材料成本纳入第 45X 条的抵免计算中，用于生产电极活性材料和关键矿物。 1.45X-1 一般规则 第 45X 条法规规定，纳税人在美国“生产”并销售的每个合格组件都与相应的抵免额相关。并不要求合格组件的购买者必须在美国境内使用它。生产某些组件（例如，电池模块）的收益以每单位法定金额提供，而其他组件（最显著的是电极活性材料和关键矿物）则按生产成本的法定百分比抵免。 针对某些事实模式扩大了“纳税人生产”的定义 拟议法规将“纳税人生产”定义为纳税人进行的将组成要素、材料或子组件实质性转变为完整且独特的合格组件的过程。“实质性转变”不同于“部分转变、单纯组装和表面修改”。最终法规确认了拟议法规中的做法，将“单纯集会”一词替换为“小型集会”，以允许某些可能被称为“集会”的活动在某些情况下仍可能构成“重大改造”。针对第 45X 条下的拟议法规，评论者要求对“重大改造”的定义进行各种修改或澄清。
欧洲中央银行 2024 年 11 月 4 日关于出于国家安全目的对信贷机构征收临时团结税的意见
2 欧洲议会和理事会 2014 年 7 月 15 日第 806/2014 号条例 (EU)，关于在单一处置机制和单一处置基金框架内为信贷机构和某些投资公司制定统一规则和统一程序，并修订第 1093/2010 号条例 (EU)（OJ L 225，2014 年 7 月 30 日，第 1 页）。
私人信贷——贷款去银行化
1.1 私人信贷的崛起 私人信贷是替代市场中增长最快的部分，也是过去几年增长最快的信贷市场部分。公司（尤其是美国公司）越来越多地从私人信贷基金借款。最近的研究表明，私人信贷市场的快速增长有可能显著改变金融中介、企业格局和整个经济（Ellias and de Fontenay，2024 年）。预计从银行中介融资到私人信贷的结构性转变将改变企业融资、企业行为和经济活动。过去五年，位于美国的私人信贷基金管理的资产以年均 20% 的速度增长，私人信贷占非金融公司贷款总额的 7% 以上。美国的私人信贷市场已经达到了银团贷款和高收益债券市场的规模。在欧洲，私人信贷市场规模较小，但也以年均 17% 的速度快速增长（IMF，2024 年）。图1显示了2014年至2023年美国和欧洲私募债基金管理资产的增长情况。图1
纽约梅隆银行 Alcentra 全球多策略信贷基金有限公司
基金不按日提供其股份供购买或赎回，根据《1940 年投资公司法》，基金无需也不会确定每日净资产价值。根据董事会批准的程序，基金每季度确定其净资产价值，以符合监管要求并报告业绩。但是，基金还计算并公布每日净资产价值（信息性 NAV）。投资者无法按日交易基金的普通股，因此，应仅将基金提供的每日净资产价值视为信息目的。基金的每股净资产价值（无论是出于信息目的还是监管目的）是通过将基金的净资产价值除以截至上述适用日期的基金流通股数来确定的。引用的业绩数据代表过去的表现，并不保证未来的结果。股价、收益率和投资回报会波动，投资者的股份在赎回时的价值可能高于或低于原始成本。当前业绩可能低于或高于所报业绩。少于 1 年的期间业绩未按年计算。回报显示为扣除基金费用后的净额，并假设所有分配均已再投资。
指导生物多样性信贷市场的高级原则
为了制定高级原则，工作组首先对现有标准和准则进行了广泛的访问。之后，与工作组成员进行磋商，讨论和讲述原则。感谢以下组织及其代表：对自然的会计，社区咨询小组，国际保护，地球，环境政策创新中心，Flora和Fauna International，德国发展合作（GIZ），国际保护基金会，整合委员会，志愿碳市场，麦金太斯大学，林肯大学，弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯特·弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，维尔特·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，弗朗西斯·弗朗西斯特，维尔特·弗朗西斯特，基金会。世界野生动植物基金会。在讨论之后，还将原则草案发送给了BCA，IAPB和WEF社区进行咨询。工作组还与以下组织进行了双边咨询，以进行更深入的见解：Savimbo，社区监护权计划，Carbone 4，皇家保护鸟类保护协会（RSPB）和国际保护区。工作组感谢这些组织及其代表在制定高级原则期间的宝贵意见。
高完整性生物多样性信贷市场的框架
小组成员：Razan Al Mubarak（IUCN；联合国气候变化高级冠军）；亚历山大·安东尼（Alexandre Antonelli）教授（皇家植物园，基德）； Bai Yunwen（财政与可持续性研究所）； Erin Billman（基于科学的目标网络）；罗伯特·卡卡格诺（Robert Calcagno）（摩纳哥基金会的阿尔伯特亲王海洋研究所）；戴维·克雷格（David Craig）（与自然有关的财务披露工作组；自然历史博物馆）； Erick Decker（AXA）； ulrike decoene（AXA）;劳伦·菲斯塔迪格（Lauren Ferstandig）（自然保护协会）； Alexis Gazzo（法国EY）；马克·肯伯（VCMI）； Akanksha Khatri（世界经济论坛）；约翰·马里（Valuentation）； Swapan Mehra（IORA生态解决方案）； Hiromichi Mizuno（MSCI，Inc。；联合国秘书长的前特别使节）；詹妮弗·莫尔纳（Jennifer Molnar）（自然保护协会）；西蒙·摩根（Simon Morgan）博士（价值）；詹妮弗·莫里斯（Jennifer Morris）（自然保护协会）； Pauline Nantongo Kalunda（乌干达的环境保护信托基金）；托尼·奥沙利文（授粉）； Carlos ManuelRodríguez（全球环境设施）； Mariana Sarmiento（Terrasos）；首席Almir Narayamoga Surui（Paiter Surui人民的领导人）； IlonaSzabódeCarvalho（Igarapé学院）； Jennifer Tauli Corpuz（Nia Tero）； Rhian -Mari Thomas OBE博士（绿色金融研究所）； David Vaillant（BNP Paribas资产管理）；西蒙·扎德克（Simon Zadek）博士（Nature Finance）；和Philippe Zaouati（Mirova）。
针对信贷机构的特定报告方面的附加指导
1 CET1 资本的盈余(+)/赤字(-) = 当前 CET1 资本金额 - (4.5% * 总风险加权资产)，T1 资本的盈余(+)/赤字(-) = 当前 T1 资本金额 - (6% * 总风险加权资产) 且总资本的盈余(+)/赤字(-) = 当前总资本金额 - (8% * 总风险加权资产)，其中总风险加权资产 = {COREP C 02.00, r0010, c010)。