XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System违约
州情况说明书：众议院共和党人违反《让美国再次伟大》法案将对宾夕法尼亚州产生毁灭性影响
国会共和党人挟持了整个国家的信任和信誉，试图实施毁灭性的削减，这将伤害退伍军人，增加辛勤工作家庭的成本，并阻碍经济增长。《美国违约法案》将削减退伍军人的医疗保健、教育、送餐上门服务和公共安全，剥夺数百万美国人的医疗保健，并将制造业工作岗位转移到海外。外部经济学家表示，一旦颁布，《美国违约法案》将“增加经济衰退的可能性”，并导致到 2024 年底减少 78 万个工作岗位。众议院共和党人在要求削减这些开支的同时，还分别提出通过减税和向富人和大公司倾斜的赠款增加 3 万亿美元赤字的提案。 《美国违约法案》与拜登总统的预算形成鲜明对比，拜登的预算投资于美国，降低家庭成本，保护和加强医疗保险和社会保障，并在 10 年内减少近 3 万亿美元的赤字，同时确保年收入低于 40 万美元的人不会多缴纳一分钱的新税。《美国违约法案》意味着在宾夕法尼亚州投资的联邦拨款将减少至少 23 亿美元，其中包括以下削减：危及交通安全和基础设施
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。
启用净零满足全球对可持续航空燃料和低碳的需求
来源（1）：“生命周期温室气体排放以及来自市政固体废物的柴油和喷气燃料的生产成本”，Energinet；能源见解的全球能源观点； IVL报告“基于气化的生物燃料生产系统的投资成本估算”麦肯锡：“明天的清洁天空：可持续航空燃料作为通往净零航空的途径”；（2）Corisa Corisa违约生命周期的违约生命周期排放值（3）2021年10月，贝托·迪亚（Beto Doe）的低碳乙醇的可持续航空燃料
MS Facilities LLC：2023 年财务报表
如截至 2023 年 12 月 31 日的财务报表附注 2 和 4 所述，LLC 的总信用损失准备金为 8.41 亿美元，其中 2.08 亿美元与集体评估的贷款信用损失准备金有关。LLC 的集体评估准备金包括定量和定性部分。LLC 使用一种方法来估计准备金的定量部分，该方法结合了违约概率 (PD) 和违约损失 (LGD) 因素，这些因素基于内部风险评级模型应用于违约风险敞口（未偿还本金），该模型分为服务和非服务贷款部分，用于评级目的。此类计算的损失因素包括贷款合同期限内预期信用损失的估计值。当发现集体评估准备金的定量部分未捕捉到的内部和外部因素时，将对定性因素进行调整，以反映当时的环境。
MN气候创新金融管理局（MNCIFA）解释器
该机构可以提供私人市场通常不提供的长期低息贷款。该机构还将集中精力用于服务低收入和中等收入社区，对能源升级的需求最大，但能够在当前市场获得融资。该机构旨在使用诸如贷款损失储备等工具来吸引更多的私人投资，以降低传统贷款人的风险（因此利率）。我们目前没有旨在在MN中执行此操作的权限。该当局可以拿走有限的公共资金并利用大量的私人投资。例如，康涅狄格州绿色银行使用了3.22亿美元，并利用20亿美元用于私人投资。所有消费者贷款均受贷款法，《公平信用报告法》，《平等信用机会法》，《公平债务收集惯例法》（如果需要100,000美元或以上的项目预算），则占上风。其他州的融资实体的违约率低于0.5％，而美联储报告的所有贷款和租赁的违约率为1.20％，而2022年的违约率为1.20％。
第 149 次更新 – 实践指导修正案
“(12B) 针对根据法规、书面文书设立的信托，或以口头方式设立并以书面形式证明的信托，且该信托明示或暗示指定英格兰和威尔士为主要管理地，可提出索赔。 (12C) 针对在管辖区内设立的信托，可提出索赔。 (12D) 如果发现信托已经设立，则可要求宣告信托未设立，但前提是该信托符合第 (12)、(12A)、(12B) 或 (12C) 款规定的条件之一。 (12E) 如果信托违约，或违约行为可能发生在管辖区内，则可提出索赔。” 9) 将第 (15) 款替换为——
第 5 章——流向发展中国家的国际公共资金流动……
33 夹层融资包括次级贷款、优先股本和其他混合工具，包括可转换债务或股权。如果发生违约，次级贷款只有在所有优先债务都得到满足后才可偿还。由于风险增加，夹层债权人要求的投资回报高于有担保或更优先的贷款人。如果发生违约，优先股本将在所有优先债务和次级贷款都得到满足后，在普通股股东得到偿付之前偿还。夹层融资是一种比优先债务更昂贵的融资来源，但比股权更便宜。
利用可解释的人工智能优化贷款组合的回报目标函数
近年来，数据科学方法得到了长足发展，并已进入银行和金融业的许多业务流程。其中一个例子是信贷申请的审核和批准流程，使用数据科学的目的是减少贷款组合中罕见但代价高昂的信贷违约。但也存在挑战。由于违约是罕见事件，即使使用机器学习 (ML) 技术，也很难提高预测准确性，而且改进往往微不足道。此外，虽然从事件预测的角度来看，非违约与违约相同，但从经济角度来看，这对最终用户来说更为重要，因为成本不对称性很高。最后，在采用高级 ML 方面存在监管限制，因此 FINMA 和 BaFin 等监管机构呼吁可解释的人工智能 (XAI)。在我们的研究中，我们将应对这些挑战。具体来说，基于一个典型用例，我们展示了如何使 ML 方法适应信贷评估的特定需求，以及在错误预测的成本高度不对称的情况下，优化经济目标函数而不是准确性是有意义的。我们展示了两个简单且可临时解释的 ML 算法，发现在信贷审批的情况下，令人惊讶的高拒绝率有助于实现利润最大化。