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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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尽管如此，衡量未来6个月企业状况的前景指数跃升逾23点🩳👠💗💛，创近五年来最大升幅🥾。这份调查数据收集于6月2日至9日，不久后美中两国达成缓和贸易战的临时协议🥥🍎🍒。

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预(yu)计，6月16日08时至17日08时，广东大部、广西北部和东部、江西南部、福建南部以及云南西(xi)部和南部等(deng)地的部分地区有大到暴(bao)雨，其(qi)中，广东中东部和南部沿海等地局地有(you)大暴雨（100～180毫米）；上述部分地区伴有短时强降水（最大小时(shi)降雨量(liang)20～50毫米，局地可超过70毫米），局地有雷暴(bao)大风等强对流天气。

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