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关于绿色共同基金环境与财务绩效的研究——基于中国市场的实证分析

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简介:
本研究聚焦于中国市场上的绿色共同基金,通过实证分析探讨其环境影响与财务表现之间的关系,旨在为投资者提供科学决策依据。 在中国政府大力倡导“发展绿色金融,建立绿色发展基金”的背景下,我们比较了绿色基金与非绿色基金的环境绩效及财务绩效,以探索环境目标与绿色基金财务目标之间的平衡。本段落选取持股比例超过75%的开放式活跃基金作为研究对象,并通过PSM方法将28个绿色基金与140个非绿色基金进行匹配。基于2010至2016年的大量样本数据得出结论:首先,绿色投资基金组合比非绿色投资基金更清洁;其次,在考察控股企业的长期环境绩效时发现,绿色基金的环境表现优于非绿色基金;然而从短期视角来看,两者在环境性能上并无显著差异。此外还表明了第二点结果:即绿色基金能够获得更高的超额收益。在中国经济转型阶段,绿色基金不仅肩负着提升所投资企业环保水平的责任,并且也关注自身的财务绩效,在追求低污染的同时达到了高回报的效果,实现了双赢的结果。

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  • 绿——
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    本研究聚焦于中国市场上的绿色共同基金,通过实证分析探讨其环境影响与财务表现之间的关系,旨在为投资者提供科学决策依据。 在中国政府大力倡导“发展绿色金融,建立绿色发展基金”的背景下,我们比较了绿色基金与非绿色基金的环境绩效及财务绩效,以探索环境目标与绿色基金财务目标之间的平衡。本段落选取持股比例超过75%的开放式活跃基金作为研究对象,并通过PSM方法将28个绿色基金与140个非绿色基金进行匹配。基于2010至2016年的大量样本数据得出结论:首先,绿色投资基金组合比非绿色投资基金更清洁;其次,在考察控股企业的长期环境绩效时发现,绿色基金的环境表现优于非绿色基金;然而从短期视角来看,两者在环境性能上并无显著差异。此外还表明了第二点结果:即绿色基金能够获得更高的超额收益。在中国经济转型阶段,绿色基金不仅肩负着提升所投资企业环保水平的责任,并且也关注自身的财务绩效,在追求低污染的同时达到了高回报的效果,实现了双赢的结果。
  • CAPM理论论文.doc
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    本文基于资本资产定价模型(CAPM)对中国证券市场的现状进行了深入分析,探讨了市场风险与预期收益之间的关系,并评估了该理论在中国市场的适用性。 CAPM理论下对中国证券市场的分析论文探讨了资本资产定价模型在中国证券市场中的应用与有效性。该研究通过实证方法检验了中国股市是否符合传统金融理论的预测,并深入讨论了影响中国市场特定因素的作用,如市场监管、投资者行为以及宏观经济环境等变量对股票收益的影响。此外,文章还评估了CAPM在不同时间段内的适用性及其对中国证券市场投资策略的意义。 这段文字原本可能包含了一些具体的参考链接或联系方式,在这里进行了删减处理以确保信息的简洁性和安全性。
  • 工业率空间差异收敛性——地级面板数据
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    本文利用中国地级市面板数据,探讨了2011年至2018年间工业环境效率的空间分布及收敛性特征。通过深入分析不同区域间的异同,研究旨在揭示影响工业环境效率差异的关键因素,并为政策制定提供理论依据与实践指导。 本段落利用超效率数据包络分析方法,并基于可持续发展工商理事会(WBCSD)的环境效率概念,构建了工业环境效率评价模型,对中国286个地级城市的工业环境效率及其空间差异进行了收敛性分析。
  • 隐含波动率曲面预测——台湾数据.pdf
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    本文通过对中国台湾市场的实证研究,探讨了隐含波动率曲面的预测方法及其应用价值,为金融衍生品定价和风险管理提供新视角。 本段落通过“两步法”构建了期权隐含波动率曲面的动态模型,并利用该模型检验了台指期权隐含波动率曲面的可预测性。研究结果显示,无论从统计意义还是经济意义上来看,台指期权隐含波动率曲面都具有显著的可预测性。当在预测过程中加入看涨(或看跌)期权市场净购买压力信息后,看涨(或看跌)期权隐含波动率曲面的样本外预测效果明显提升。此外,在不考虑交易成本以及合理的交易成本条件下,依据模型预测结果制定的投资策略能够获得正向超额收益。
  • 绿供应链管理绿创新
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    本研究探讨了绿色供应链管理对促进企业绿色创新的作用机制和影响路径,旨在为企业提供可持续发展的策略指导。 为了更好地理解绿色供应链管理与绿色创新之间的关系,并深化对这两者的认识以及探究它们的内在联系,本段落从内部环境管理、生态设计、绿色采购、投资回收和消费者协作五个方面入手,分别研究了这些因素如何影响企业的绿色管理和技术创新。 通过以制造业企业为样本并基于210份有效问卷的数据,运用SPSS 24.0软件进行了实证分析。结果表明:在绿色供应链管理的框架下,内部环境管理、绿色采购和消费者协作对促进企业和技术层面的创新具有显著正向作用;而生态设计则主要促进了技术创新。 为了进一步提升制造业企业的绿色创新能力,建议企业推进内部环保措施改革、重视产品生态设计的发展、实施更广泛的绿色采购策略以及与消费者的互动合作。
  • PythonMatplotlib数据可视化
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    本项目利用Python编程语言及Matplotlib库,深入分析和展示金融市场的数据趋势,助力投资者洞察市场动态。 用于金融数据可视化与分析的matplotlib实用工具mplfinance安装方法为:`pip install --upgrade mplfinance`。该库需要依赖于matplotlib和pandas,并且宣布版本0.12.7新增了外部轴模式和动画支持功能。 内容包括: - 新API教程,介绍基本用法; - 自定义图的外观(新功能自2020年6月起); - 在子图中添加自己的技术研究:单个图形上有多个图表(新功能自2020年8月)。
  • LD7552B绿电源设计
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    本文章主要探讨了利用LD7552B芯片进行绿色开关电源的设计与实现,详细解析其工作原理、技术优势及应用前景。 近年来,国外一些半导体公司相继推出了绿色电源芯片产品,为AC/DC电路的转型提供了支持条件。在众多绿色电源芯片当中,LD7552B及其相关型号尤为突出。 LD7552B可以输出PWM(脉冲宽度调制)开关信号,并且能够与场效应管、变压器、精密比较器和光电耦合器等元件配合使用来构建绿色电源系统。通过合理选择外部元器件的参数,可以使该系统的稳压范围更宽广并具有更为灵敏的保护功能。 基于LD7552B设计出的开关电源适用于液晶显示器、电视机、适配器以及打印机和复印机等多种设备中,并且应用前景广阔。 随着环保理念的发展,绿色电源芯片已经成为一种趋势。其中,由Leadtrend(通嘉)科技公司开发的LD7552B就是一款代表性的产品。该集成电路具有电流模式控制及多种保护功能,例如过压保护和过载保护等特性,并且其内部结构包括防静电措施以及无噪声绿色模式控制。 LD7552B与LD7552D都采用DIP-8封装形式,便于安装使用;同时这些芯片能够驱动不同类型的场效应管如2SK2630、2SK2645和2SK2649等,具有较强的适应性。 在电路设计方面: 1. **交流输入及整流滤波**:这部分包括电源开关、保险丝、热敏电阻以及桥堆与电容等组件。它们的作用是将交流电压转换为稳定的直流电压,并且需要选择合适的保险丝和滤波电容器,以确保设备的稳定运行。 2. **启动供电电路设计**:LD7552B在3脚设有启动电路,在7脚则有正常工作时所需的供电路径。启动过程中只需通过一个电阻提供电流;而在常态下,则需额外配置变压器和其他元件来满足需求。 3. **振荡频率设定**:调整4脚外部的电阻可以调节芯片内部产生的振荡信号,通常要求该值在50~130kHz范围内波动以保证最佳性能表现。 4. **反馈检测电路设计**:6脚作为反馈输入端,用于监控输出电压。一般会利用精密比较器和光电耦合器共同构成闭环控制系统来维持稳定状态下的恒定输出电压水平。 5. **稳压控制方案**:该部分由精密三端参考源(如KIA431A或TL431A)、光隔离器件以及采样电阻组成,通过对比实际值与标准基准之间的差异调整PWM信号占空比来实现精准调节效果。 综上所述,LD7552B是一款绿色电源控制芯片,在构建高效且稳定的开关电源系统方面表现优异。经过精心设计和配置外围电路后可以提供广泛的输出电压范围以及可靠的保护机制以满足不同应用场景的需求。
  • CUDA下汇流并行算法现论文
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    本文探讨了在CUDA环境下进行汇流分析并行算法的设计、优化及其应用,旨在提高大规模数据处理中的计算效率和速度。 为解决基于数字高程模型(DEM)生成流域等流时线的快速运算问题,本段落提出了一种利用统一设备计算架构(CUDA)平台并充分发挥图形处理器(GPU)并行运算特性的汇流分析快速并行算法。该方法采用改进后的归并排序算法进行数据排序,并结合新的内存分配策略和优化过的并行算法执行汇流分析。通过比较基于此并行算法的GPU处理与传统CPU上的串行算法,对生成DEM流域等流时线的时间及矩阵乘法运算时间进行了详细的性能评估实验。结果显示,采用CUDA平台实现的汇流分析并行算法能够显著提高计算效率,并展现出良好的应用效果。
  • 多机器人协未知探索.pdf
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    本文探讨了采用市场机制实现多机器人系统在未知环境中高效协作探索的方法,分析其适应性和优越性。 在当今科技领域,多机器人协作探索未知环境是机器人技术中的一个重要研究方向。随着技术的进步,这类系统已在战场侦察、灾难救援及星球探测等领域发挥着越来越重要的作用。相比单个机器人系统,多机器人系统具有信息冗余、灵活性和并行性等优势;但同时面临着任务分配复杂化、通信带宽限制以及重复区域探索等问题。 为提升效率、可靠性和鲁棒性,在未知环境探索中应用了多种算法与方法,例如蚁群算法、市场拍卖法及粒子群优化技术。文档标题《基于市场法的多机器人协作未知环境探索》涵盖了以下关键知识点: 1. 市场法:模拟拍卖机制让各机器人根据任务完成时间和能源消耗进行竞标分配任务。 2. 多任务分配问题:如何合理地将任务分派给各个机器人以提高效率,减少资源浪费及重复工作是核心挑战之一。 3. 传统市场方法的局限性:过分追求单个机器人的最优性能可能影响整体系统表现。 4. 蚁群算法和排斥素概念的应用:通过模仿蚂蚁觅食行为解决路径规划问题,并利用信息素排斥机制避免任务重叠。 5. 改进后的市场法:引入了机器人到目标点的“排斥素”数量作为竞标条件,以期提高探索效率并克服传统方法中的局部最优解难题。 6. 实验验证:通过实验来测试改进算法的有效性与稳定性,在复杂多变的实际环境中确保其性能表现。 7. 应用背景及意义:在战场侦察、灾难救援和星球探测等场景下,机器人系统的自主导航能力和协同作业能力至关重要。该技术能够提供冗余信息并执行更复杂的任务,同时增强恶劣环境下的生存率与成功率。 8. 支持研究的项目与资金来源:“基于环境搜索面上的研究”国家自然科学基金项目的资助显示了这一领域的重要性及其潜在价值。 综上所述,在多机器人协作探索未知环境中应用市场法能够有效协调复杂任务,并通过引入“排斥素”的概念改进任务分配机制,从而提升整个系统的表现。该领域的研究不仅具有理论意义,还拥有广泛的应用前景和实际价值。