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在风险收益特征方面，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债券用途限定，多集中于公用事业、清洁能源等行业及高信用等级主体，组合总体信用质量较高但行业集中度可能较高，这可能导致收益略低于同期限一般债券——市场上观察到某些高等级绿色债券存在“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%的绿色债券的发行利率低于可比债券的平均发行利率👞👚，且平均低33个bp👅😠👙。总的来说，高信用等级的绿色债券可能牺牲少许收益换取绿色效益💟💛，而整体风险（违约率）因筹资用途透明🍌🥾、**支持而偏低，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🍑🥒🥑，收益特征接近传统债券指数🎒🥾👿🤬。由于筛除了部分高风险发行人，组合平均信用质量可能略有提升，但同时剔除高息行业（如烟草、采掘等）也会略微降低组合收益。因此，其预期回报与基准指数非常接近，主要差别体现在波动性和回撤上的改善。例如💓🩰🥔👞👞，前述SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的同时，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现。实际运行中👘👚，该ETF与母指数业绩差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本一致[44]💖🍑。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益💖，而是以更优的ESG质量和风险控制来换取与市场相当的回报。

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2、衕(tòng)樣(yàng)的，這(zhè)類(lèi)課(kè)程也有一定門(mén)檻(kǎn)(kan)，學(xué)(xue)生需要自己先掌握Python知識(shí)，否則(zé)(ze)上課完全看不懂。即便(bian)昰(shì)有(you)關(guān)深度學習(xí)的課程，“光聽(tīng)老(lao)師(shī)講(jiǎng)也不行，必鬚(xū)自己上網(wǎng)(wang)找資料學習。”