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在风险收益(yi)特征方面，两类(lei)ETF有所差(cha)异(yi)：绿色债券ETF因其债券用途(tu)限定，多(duo)集中于公用事业(ye)、清洁能源等行业及高信用等级(ji)主体，组合(he)总体信用质量较高但(dan)行业(ye)集中度可能较高，这可能导致收益略低(di)于同(tong)期限一般债(zhai)券——市场上观察到某(mou)些高等级(ji)绿色债券存在“绿色溢价”（Greenium），即投资者因为认可其绿色价值而接受较低收益率。例如，2024年，在可找到(dao)可比债券[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(zhai)券的发行利率低于可(ke)比债券的平均发行利率，且平均低(di)33个bp。总的来说(shuo)，高信用等级的绿色债券可能牺牲少许(xu)收益换取绿色效益，而整体风险（违约率(lv)）因(yin)筹资用途透明、**支持而偏低，其价格对政策变化(hua)较敏(min)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(shi)场(chang)平均，收益特征接近传统债券指数。由于筛除(chu)了部分高风险发行人，组(zu)合平均信(xin)用质量可能(neng)略有提升，但同时剔除高息行业（如烟草(cao)、采掘等）也会略微(wei)降低组合收益(yi)。因此(ci)，其预期(qi)回报与基准指数非常接(jie)近，主要差别体现在波动(dong)性和回撤上的(de)改善。例(li)如，前述SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的同时(shi)，实现与传(chuan)统指(zhi)数几乎相同的风险/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(yu)同期(qi)彭博美国公(gong)司债指数的-15.79%基(ji)本一致[44]。这说明ESG评(ping)分策略并未明显牺牲收益，而是以更优的ESG质量和(he)风险控(kong)制来换取与市场相当的回报。

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1、所得款项净额将为约87.15亿港元😈🧡🥑。公司拟将发行债券的所得款项净额用于黄金首饰业务的发展及融资🎒、门店升级及国内外市场的策略扩充，以及用作一般营运资金。

2、OpenAI 和其他人工智能模型创造者正在与行业竞争对手展开激烈竞争，以招聘工程师和开发人员来帮助实现他们的人工智能愿景🍏🥒。上周，Meta Platforms 宣布对初创公司 Scale AI 投资超过 140 亿美元，其中包括首席执行官亚历山大・王（Alexandr Wang）加入这家社交媒体公司👚😡🍊。其他主要的人工智能竞争对手包括 Anthropic 和 Alphabet。