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彿(fú)儸(luó)裏(lǐ)達(dá)大學(xué)(xue)金螎(róng)學教授傑(jié)伊・裏特滙(huì)編(biān)的數(shù)據(jù)顯(xiǎn)示，1980 年(nian)至 2023 年間(jiān)，美國(guó)交易所共有 316 傢(jiā)公司上市，其(qi)股(gu)票(piao)在首箇(gè)交易日繙(fān)倍（不包括(kuo)髮(fà)行價(jià)低于 5 美元的股票、單(dān)位咊(hé)美國存託(tuō)憑(píng)(ping)證）。

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挪(nuo)威和瑞典央行本(ben)周将召(zhao)开会议，市场普遍认(ren)为瑞典央行可(ke)能会降(jiang)息。瑞士央行则将在周四召开会议，预(yu)计至少将降息25个基(ji)点至0%，甚至有可(ke)能降至负值，原因在于(yu)瑞(rui)郎走强。

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新指控将加剧(ju)苹果的法律和声誉风险，可能动摇投资者信心并加速欧(ou)洲(zhou)应用商业生态变革。投资者(zhe)将密切关注(zhu)苹果6月26日前提交的方(fang)案(an)以及10月(yue)下旬第三季度财报前欧盟委员会(hui)的(de)回应。

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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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1、6月15日💔🤬，高盛首席中国股票策略师刘劲津发布《中国民营企业回归》系列报告指出🎒👗🥕🍋，在各种宏观🍓🍅、政策和微观因素驱动下💟💌🥥，中国民营企业的中期投资前景正在改善🥝🩳🥾，当前十大领先企业——“中国民企十杰”能够巩固其在股市上的主导地位，与美国的“七巨头”股票遥遥相仿🎒🥭🥥。

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🍓💞👛🧄。