武隆建设投资2023债权融资计划

武隆建设投资债权融资计划
【直辖市稀缺项目】【足额应收款质押】热销项目火爆打款中
规模：2.5亿
期限：1年/2年
季度付息：每年3月、6月、9月和12月10日
资金用途：补充公司各基建项目流动资金
预期收益：
1年期：
A类 30万元（含）－50万元（不含） 8.2%
B类 50万元（含）—100万元（不含） 8.5%
C类 100万元及以上 8.8%
2年期：
A类 30万元（含）－50万元（不含） 8.5%
B类 50万元（含）—100万元（不含） 8.8%
C类 100万元及以上 9.1%
认购起点：人民币30万元

【融资主体】重庆市xx资（集团）有限公司是武隆区重点国有企业，公司作为武隆区城乡基础设施建设和开发的重要主体，主业地位突出，能够获得股东较大力度支持。公司总资产253亿，营业收入13亿。2021年远东资信对公司的主体信用评级为AA，代表着公司具备充足的偿债能力。。
【担保主体】重庆武xx有限公司，是武隆区涉水资源的“总业主、总账户、总平台”；是一家集水利、水资源开发利用、水土保持、给排水项目进行投资、建设、经营和管理的平台；是水利电力勘察设计、咨询，水利水电安装及物资销售，旅游业开发建设，土地收购、储备及开发的综合性国有集团公司。
武隆区简介，武隆区地处重庆市东南部，境内有 “世界自然遗产”喀斯特芙蓉洞和“国家5A级旅游景区”天生三桥。2019年9月，入选首批国家全域旅游示范区。2021年12月29日，获得中国天然氧吧称号。2021年，武隆区实现地区生产总值2621413万元，较上年增7.8%。实现一般预算收入15.8亿元，同比增长18%。

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【直击APEC工商领导人中国论坛：交行行长刘珺谈数字经济】
　　11月19日，在2020年APEC工商领导人中国论坛闭幕专场“新十年: 数字经济的生产力”环节上，交行行长刘珺发表主题演讲，就数字经济的趋势前景、技术应用、风险特征等分享观点。 　　刘珺行长带来的这场思想盛宴，由小编再为你划个重点。 　　观点一：双循环格局下中国数字经济发展势头强劲、前景广阔。 　　数字经济科技解锁生产瓶颈这是一个不争的事实。科技作为第一生产力的作用是加速度的，以“数据+算力+算法”来推动生产力的发展，以此为技术基础的数字经济正在以超出想象的速度带来生产力的变革，突破一个又一个瓶颈。 　　需求是经济的源动力和主引擎。中国即将成为全球最大的消费市场，自然也是全球最大的需求源泉，所以我们提出内部大循环这个概念在逻辑上本身是成立的。 　　中国还是数字经济最多元化的场景提供者和最前沿技术的最佳试验场。无论是G端、C端还是B端，中国都是数字经济场景的富矿和数字经济应用的海洋。 　　新经济格局的国内大循环是吸引国际科技的重力场，而双循环与数字经济开放和交互是相得益彰的。数字经济是双循环新经济格局重要的支撑力量。 　　观点二：数字经济具有集成性、非线性衍进、变异突变和低预测性的特征。 　　集成性：数字经济对数据资源的整合有着高度的渴求。在数据汇聚和融合的带动下，我们会发现，资本、人力等其他要素资源也需要随之进行有效的整合，这会进一步加速数据资源的集成。 　　非线性：数字经济时代，增长是多维度的、结构性的，是非线性的。数字经济的特征在于数据资源的集成带来经济产出的非线性增长，其投入产出在数字化逻辑下形成“1×1>1”的效果。 　　突变性：数字经济的突变性和低预测性，源于经济活动的虚拟化程度在加深，它的多元化程度也在加深。数字经济看的是一个系统，它不是价值链、供应链、产业链，它是产业系统、价值系统、供应系统。数字经济时代，信息交换是高频进行，这种非线性因果关系作用下，热点频出的同时也容易转瞬即逝，而突变、变异的概率会大大提升。 　　观点三：大数据之“大”在于数据的整体性，而筒仓和信息茧房效应制约大数据分析工具的充分利用，分割的数据难以成就大数据“大”的优势。 　　数字经济要大数据能“大”得起来才行，不仅是体量上的“大”，更重要的是维度层面的“大”。如果数据资源相互割裂、壁垒高企，那么这一重要生产要素的作用和范围就会大打折扣，其应用水平和对全社会的赋能也必然受到巨大制约。 　　筒仓效应就是缺乏横向沟通，深层次原因是信息发现和信息交换的成本比较高，所以大家就变成数据的“不知用、不能用、不好用、不给用”。要破解筒仓效应，要降低数据信息的发现成本和交换成本，充分运用科技手段，加强数据治理，促进信息共享和融合。 　　茧房效应的产生，客观上是由于推荐算法具有“正反馈”的特点，机器学习本身对相关性的“剪取”导致选择的固化，所以我们大家都喜欢听到跟我们观点一样的声音。要打破茧房效应，需要引入一定的随机性和灵活性，有些时候要从多个来源检索数据的真实有效性。 　　观点四：联邦学习对数据保密和大数据运用的兼顾和平衡。 　　因为数据方面有隐私保护，不同机构无法有效地分享，限制了模型的可用，导致模型效果大打折扣。同时，传统的大数据建模合作方式要求数据以明文形式集中进行存放，扩大了数据集中泄露风险。为解决这些问题，业界涌现出联邦学习、多方安全计算、可信执行环境等解决方案。 　　观点五：算法和模型存在系统性风险特征，一旦“黑盒子”的算法出现问题，则风险是系统性的。 　　近些年模型和算法在金融领域被广泛应用的实践，很多模型是“黑盒子”，一旦算法出现问题，会对整个金融体系和实体经济产生系统性的冲击。原因大体有三： 　　首先是数据及模型本身存在局限性和滞后性，各类预测模型都是借助历史数据来预判未来的风险和趋势。其次是模型使用存在一定的同质性和关联性。最后是金融机构对模型的依赖过高。 　　所以，我们在深入推进科技赋能的同时，也要深刻认识到科技并非万能。需综合运用系统量化、人工研判和其他风险管理手段，平衡好各类工具和风险经验的关系。 　　观点六：数据风险和网络风险等新质风险与传统风险的特征和管理方法是不一样的，需要辩证继承传统理论，革故鼎新。 　　数据是新时代的资产，网络是新时代的渠道，对于数据和网络风险的管理本质依然是资产管控和渠道管控。因此，应对数据风险和网络风险等新质风险，需要辩证继承传统理论，革故鼎新。不能以低维方法应对高维问题，不能以传统思维处置新质风险；而必须以数字化思维和手段去解决数字时代的风险和问题。

价值投资股票排名，价值投资公司选择
　　价值投资近几年一直很受人欢迎，在股市中，价值投资股票势头也一直攀升，我们来看看2020年如何选择价值投资股票。 　　2020年股市的三大理念 　　第一是取“量”，即2020年通过大量交易支撑业绩的概率高的区域； 　　二是采取“价格”，即通过价格维持高毛利； 　　三是采取“新”方式，即在自上而下大力推进战略性新兴产业和高端制造业的背景下，寻找具有创新能力、大规模生产能力或市场话语权的领域。 　　1.上游 　　2.中游 　　3.下游 　　十大价值投资股票排名 　　价值投资公司选择 　　1.蓝筹股 　　谈到价值投资，投资者首先想到的是购买蓝筹股，或者他们认为投资成长股会违反价值投资的概念。事实上，不管是蓝筹股还是成长股，都有价值投资，这需要看公司自身的价值。 　　价值投资不仅是为了分享上市公司业绩增长带来的红利，也是为了以安全的边际价格获得一定的高回报，同时也是为了展望被投资公司未来的发展前景。价值投资和公司是蓝筹股还是成长股之间没有必然的联系。 　　2.成长股 　　成长型股票在成长型阶段的业绩确定性普遍较低，一些上市公司行业竞争激烈，而公司的护城河分布不够广，因此成长型股票的估值在做出判断之前需要更加仔细和严格的检验。当然，一旦判断正确，回报将是可观的。 　　价值投资一般需要长期持股才能获得上市公司的价值，这是通过市场价格发现的，进而导致上市公司股价的上涨。但是，如果是在购买股票后被动持股，而投资者本身又没有对上市公司做基本的商业研究和判断，那就不是价值投资。 　　此外，即使投资者购买上市公司的股票，获利后不退股，此时投资者也不会研究和判断公司的基本面，这当然不能说是价值投资。 　　3.高分红 　　此外，高分红的上市公司可能不值得投资。而那些成长型公司实际上更适合少量的分红，以便保留充裕的资金流量来发展自己的业务。我们熟知的国际公司亚马逊公司，在没有分红的情况下，已经被投资者青睐了20年。当然，处于衰退中的公司应该让投资者在分红，高处感到安全，而成熟的公司需要根据自己的发展方向重新思考。 　　因此，选择分红高的上市公司不是价值投资的首选。 　　价值投资实际上就是跨越时间和空间的价值交换，投资比例如何分配，如何看待投资市场都是大家需要面对的。