表 1:基准宏观经济假设...................................................................................................................... 2 表 2:2024/25 财年总融资需求.................................................................................................... 4 表 3:国内净融资来源(百万肯尼亚先令)....................................................................................... 5 表 4:外部净融资来源(百万肯尼亚先令)....................................................................................... 7
4. 评估楼面贷款政策,并确定该政策是否仍然适用于当前和计划中的贷款策略。有效的政策通常涉及:• 合格的借款人• 允许融资的商品类型• 发放和监控楼面贷款的指南• 基于与资本和总贷款相关的相关风险因素(例如产品类别、车辆类型、市场)的个别和总体限额• 贷款价值比抵押品要求• 抵押品文件标准和留置权完善程序• 持有所有权和其他所有权文件的指南• 抵押品检查指南• 缩减要求• 在发起时以及之后定期获取和评估借款人财务报表的指南• 获取制造商回购协议的指南• 获取债权人间协议的要求• 三方(制造商、经销商和银行)楼面协议的指南
这些好处不仅在 2023/24 年度得以实现,而且进一步增加短期借款量显然也有好处。因此,在 2024 年预算中,NZDM 再次将预测的核心短期借款增加至 130 亿新西兰元。虽然短期借款增加会增加风险,但借款占 NZGS 投资组合的比例将与疫情前相似。此外,皇家银行的流动性缓冲、内部合规限制以及 NZDM 积极管理到期集中度可有效防范风险。
1 关于本文所用语言的说明:对于“人工智能”、“种族和民族”和“公平”等关键术语的定义,并没有普遍的共识。在所有情况下,我们都力求包容,而不是排斥,在任何情况下,我们都不会贬低任何人的观点的重要性,也不会通过我们的术语伤害某个人或某个群体。为了回应的目的,我们对“人工智能”进行了广泛的定义,包括一系列技术和标准化实践,尤其是那些依赖机器学习或统计理论的技术和实践。我们在种族和民族方面使用以下语言:黑人、拉丁裔、亚裔美国人、夏威夷原住民或其他太平洋岛民、美洲印第安人/阿拉斯加原住民和白人。我们通常不使用“公平”或“负责任”的人工智能系统,而是使用“非歧视性”一词来指代不会以禁止的方式对人们进行差别对待或影响的人工智能系统,并使用“公平”来指代促进公平结果的人工智能系统,特别是那些解决历史歧视问题的人工智能系统。最后,“偏见”一词根据上下文有多种含义,因此,在可能的范围内,我们试图澄清我们指的是种族偏见、模型偏见还是其他形式的偏见。2 关于金融机构使用人工智能(包括机器学习)的信息和评论请求,86 Fed. Reg. 16837(2021 年 3 月 31 日),https://www.federalreserve.gov/newsevents/pressreleases/files/bcreg20210329a1.pdf。
在环境敏感区域内发展应遵循避免,最小化和恢复的原则。当选考虑表明避免了发生环境敏感区域的情况,可以将其内置并支持最终土地利用原理。例如,可以通过提取更深入的缓解措施来授权提取活动来最大程度地减少干扰的横向范围。缓解可能会导致现场特征,从而限制了回收湿过渡区或湿地的空间可行性。这些类型的选址考虑因素将包括在应用程序中的土地使用类型的支持变化中。
§针对医疗保健的有针对性投资,包括雇用1,000名新的医疗保健工作者§提高床的能力并减少等待时间,提高重症监护能力§§使用尖端的癌症药物,同伴测试以更好地匹配特定的癌症药物
§ 有针对性地投资医疗保健,包括计划雇用 1,000 名新的医疗保健工作者 § 增加床位容量,减少急诊室等候时间,提高重症监护能力 § 获得尖端抗癌药物,进行伴随测试,以便更好地将抗癌药物与特定药物相匹配
由于很少有研究人员研究过,如果人们能够获得条件更优厚的贷款,他们是否更有可能借贷,因此国会预算办公室的分析部分使用了有关高等教育助学金计划和学生借贷限额的研究。国会预算办公室认为,大多数学生很难像评估助学金一样,评估拟议的 IDR 计划可能为他们节省的资金。因此,根据拟议的 IDR 计划偿还贷款的可能性对他们的决策的影响可能比获得助学金的可能性要小得多。同样,影响学生借贷限额的政策变化对他们借贷金额决策的影响与贷款期限的变化(借贷限额保持不变)不同。
然而,传统的 UL 和 WL 保单不太可能提供明显高于借贷成本的回报。另一方面,IUL 保单的回报在历史上一直超过借贷成本几百个基点。IUL 保单可能不会每年都产生超过借贷成本的回报,但是,从历史上看,在 10 至 15 年的任何时期,这种正套利一直存在。
参与者将探讨与历史信息合并有关的收益和挑战,以及有关其对决策风险的影响的监管问题。,我们将使用有关控制组的汇总数据或有关治疗差异的信息借用外部信息。重点将放在动态的贝叶斯借贷方法上。这些方法允许将历史数据用作提供信息的先验,并允许根据观察到的历史和当前患者人群之间的差异来调整借贷程度,从而控制了历史数据的影响。我们还将涵盖借贷的替代方法,并讨论使用患者级数据的方法。