让一位高级信贷员接受比特币是非常困难的。对一群资产型放贷者说出“比特币挖矿”这个词,可能不会得到很好的回应。一个营运资本密集型、碳中性日益增强、拥有数亿美元设备、应收账款和房地产的行业,怎么会从任何有担保的放贷者那里获得几乎为零的债务资本?最有可能的是,因为比特币背负着这样的污名:(i) 它是无良高管在巴哈马购买房产的一种欺诈手段,1 (ii) 如果没有“真实”资产或中央银行的支持,本质上就一文不值,2 (iii) 是一种犯罪行为的手段,3 (iv) 庞氏骗局,4 (v) “可能是老鼠药的平方”,5 和 (vi) 大量浪费能源并对环境有害,这将不可避免地导致该行业陷入衰退和亏损的恶性循环。 6 上述观点的优点和价值尚未在公开市场上得到体现,现实情况更为复杂。然而,本文将讨论这最后一项批评。本文认为,比特币矿工为能源生产商提供了稳定、可靠的需求支持,以应对石油钻探、太阳能和风能设施产生的浪费能源(如下所述,此类能源称为“搁浅能源”)。比特币矿工对搁浅能源的消费应该有助于有担保的放贷人承销贷款,因为它可以减少天然气燃烧造成的空气污染,并改善可再生能源的生命周期经济性。
1. 根据 SM Entertainment 的独立数据;四舍五入到最接近的十分位,因此可能与 IR 发布的数据略有不同;不包括其他收入(例如 DM 北京);2. 根据发行专辑/数字音乐的活跃艺术家的 IP 数量
»温室气体排放影响:生物甲烷是一种多功能的可再生能量载体。它可用于多个最终用途领域,包括转运(道路,运输),供暖(用于行业和建筑物)和电力生产。生物甲烷可以直接取代这些领域中化石燃料的使用,从而有可能减少温室气体排放。此外,可以通过将肥料作为生物甲烷生产的原料来在很大程度上避免农业部门的逃避排放,从而提供了一种有价值的解决方案来支持为全球甲烷排放的努力(例如,作为全球甲烷质疑的一部分(作为全球甲烷质疑的一部分),旨在将全球甲烷排放量降低至少30%至2030级别,至少将3030降低到2030年。当通过厌氧消化处理其他领域的有机废物流(例如生物塑料)中,将实现类似的好处。最后,由于合成肥料的生产非常强(尤其是基于氮气的肥料,因为天然气用作原料和工艺燃料),因此,由于合成肥料的生产而替换合成肥料的使用也减少了温室气体的排放。
本文提出的结论是基于独立研究和公开材料的。本文所表达的观点并不表示反映或代表Charles River Associates或作者隶属的任何组织的观点。作者和查尔斯河同事不接受任何当事方的关怀或责任的义务,也不承担任何损害责任(如果有的话),因为任何一方遭受了任何一方的损害,因为决定,没有做出,或未根据本文做出,或未采取的行动或不采取行动。如果您有疑问或需要有关此问题的CRA Insights:Energy,请与Charles River Associates的撰稿人或编辑联系。该材料可能被视为广告。有关CRA International,Inc。的Charles River Associates的详细信息,请访问www.crai.com。
我要传达的是,印度政府一直强调建设优质基础设施的必要性,因为这可以增加就业机会、获得市场和原材料、改善生活质量并增强弱势群体的权利。为了加快建设优质基础设施,印度政府已将资产货币化确定为建设基础设施的重要融资选择,因为它可以实现两个关键目标:释放基础设施公共投资的价值,以及挖掘私营部门在基础设施运营和管理方面的灵活性。2. 资产货币化释放了其价值,消除了持有成本,并将稀缺的公共资金部署到新项目中,从而加快了新基础设施的建设。印度利用基础设施投资信托 (lnvlTs) 等创新结构和基于 PPP 的模式 [收费运营转让 (TOT)、运营、管理和开发协议 (OMDA) 等] 将收费公路、输电资产、管道和电信等资产货币化,在吸引基础设施资产机构投资方面取得了良好的成绩。 3. 在这方面,印度电力部下属的中央电力部门企业印度电网公司 (POWERGRID) 于 2021 年 5 月通过基础设施投资信托 (lnvlT) 将其 5 项输电资产货币化,从而货币化了超过 7700 亿卢比。 4 各州还具有将其输电资产货币化的巨大潜力,因此可以获得在各州创建输电资产所需的急需资金。为了为希望进行输电资产货币化的输电公司制定一个共同的框架和方法,电力部与相关利益相关者协商制定了“公共部门输电资产货币化指导原则”。随函附上一份。 5. 考虑到需要通过合同机制保持一定程度的监督、保护用户利益和最大化公共当局的价值,本文件通过基于收购、运营、维护和转让 (AOMT) 的公私合作模式规定了输电资产货币化的轮廓。建议的模型包括输电服务提供商 SPV 所有权的有限期转让以及在交易期结束时强制回购给拥有资产的公共部门实体。
结果。当标记的输入数据被输入到模型中时,模型会调整其在模型变量中的权重,直到使用优化程序对模型进行适当拟合,以最小化损失或误差函数。回归建模是一种常见的监督机器学习算法。
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