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佛罗里达大学金融学教授杰伊・里特汇编的数据显示，1980 年至 2023 年间👗🥾，美国交易所共有 316 家公司上市，其股票在首个交易日翻倍（不包括发行价低于 5 美元的股票、单位和美国存托凭证）。

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挪威和瑞典央行本周将召开会议👗，市场普遍认为瑞典央行可能会降息。瑞士央行则将在周四召开会议，预计至少将降息25个基点至0%，甚至有可能降至负值🥔🍏🍆，原因在于瑞郎走强。

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在(zai)风险收益特(te)征方(fang)面(mian)，两类ETF有所差异(yi)：绿色债(zhai)券ETF因其债券用途限定，多集中于公(gong)用事业、清洁能源(yuan)等(deng)行业及高信用等级主体，组合总体信用质量较高但行业集(ji)中度可能较(jiao)高(gao)，这可能导致收益略低于(yu)同期限一般债券——市场上观(guan)察到某些高等级(ji)绿色债券存在“绿(lv)色溢价”（Greenium），即投资者因为认可其绿色(se)价值而接受较低收(shou)益率。例如，2024年，在可找(zhao)到可(ke)比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色资产支持证券）中，有约69%的绿色债券的发行(xing)利率低于(yu)可(ke)比债券的平均发行利率，且平均低33个bp。总的来说(shuo)，高信用等级的绿色债券可能牺(xi)牲少许收益换(huan)取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透明、**支持而偏(pian)低，其价格对政策变化较敏感。相比之下，ESG评分型债券ETF涵盖面更广，行业分布更接近市场平均，收益(yi)特征接近传统债(zhai)券指数。由于筛除了(le)部分高风险发(fa)行人，组合平均信用质量可能略有提升，但(dan)同时剔除(chu)高息行业（如烟草、采掘等）也会略(lve)微降低(di)组合收益。因此，其预期回(hui)报与基准指数非(fei)常接近，主要差别体现在波动(dong)性和回(hui)撤上的改善。例如，前述(shu)SUSC基金的目标就是在获得稳定收益(yi)的同时，实现与传统指数几乎(hu)相同的风险/收益表现。实际运行中，该ETF与母指数业绩差距(ju)很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期(qi)彭博美国公司债(zhai)指数的-15.79%基本一(yi)致[44]。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量和风(feng)险控制来换(huan)取与市(shi)场相当(dang)的回报。

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2、不仅是找不到院长，真正具备人工智能科研背景的老师也非常稀缺。复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师薛向阳在接受澎湃科技（www.thepaper.cn）采访时直言，现在不管哪所高校🥦，真正研究人工智能的老师并不多。