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“尽管严格检查了,还是有游客在核心景区偷偷抽烟。这八年里,我们一共熄灭了游客乱扔的烟头51万多个。”丁理表示,就是从熄灭一个烟头这样的小事做起,才守护了玉龙雪山核心区的平安。

央视网消息(记者

三、结论与问题1、二级市场可以有效地甄别信用风险。个券估值信用利差波动幅度超过26BP时,是一个显著的“违约信号”。

玉龙雪山海拔5996米,核心区有2.6万公顷的原始森林,山区内植被茂盛,是保持滇西北地区生物多样性的重要分布区域,同时也是长江上游最重要的生态屏障。

2、在信用债一级发行市场中,存在机构参与者较少和债券发行期数频次较低的现象。与企业合作深入的银行机构发现企业出现问题后,在悄悄出售持有的存量债券时,还有配合企业进一步获得外部资金支持的意愿。两个因素共同导致二级市场比一级市场更能有效地甄别信用风险。

这样广阔的森林里,游人络绎不绝,如何做到八年零火灾?玉龙森林消防大队一中队队长丁理告诉记者:“一是靠队员日防夜守,广泛宣传。我们每天出动三个小组在不同的地方开展执勤任务,从源头杜绝火灾隐患;二是靠前驻防提高队伍机动性,加强日常巡逻,一旦发现火灾隐患及时处理,防止引发森林火灾。从2012年靠前进驻玉龙雪山腹地后,我们克服气候恶劣、营地设施简陋等困难,截至目前集中进了了防火巡逻1080次,检查了近3000万人次入山人员,收缴火种512万多个。”

来源:债券圈作者:闫国涛(zybank)摘要当前信用债市场规模非常庞大,经济下行期出现信用债券违约事件已呈常态。目前银行间市场机构信评能力参次不齐,特别是中小型金融机构信评能力普遍较弱。本文用统计学模型对139条企业首次违约债券的历史估值波动进行统计分析,发现当个券单日信用利差变动幅度超过26BP时,是一个显著的“违约信号”。再对存量债券进行检测,通过寻找“违约信号”可以有效地甄别信用风险。

截至2019年11月3日,市场累计出现139个债券违约主体。可以找到124条“企业首次违约债券历史估值”时间序列数据。对该数据处理后得到 “个券信用利差”时间序列数据,再对“个券信用利差”数据进一步处理得到 “个券信用利差变动值”时间序列数据。

正文一、研究方法及统计模型运用首先判断企业首次违约债券历史估值是否存在估值突变现象,如果存在,尝试找到估值突变发生的时间。分别比较估值突变发生时间与债券实质违约时间和该企业一级市场最后发行债券时间,如果估值突变发生时间显著领先,则说明估值的变动可以作为一个债券实质违约的领先信号。

何川)“您好!玉龙雪山现在处于森林防火高火险期,为了景区和您的安全,请上交火机、火柴等火种,谢谢配合!”在玉龙雪山的收费站前,面对入山人员,云南省丽江市森林消防支队玉龙森林消防大队的执勤人员每天都要将这句话重复多次。

转制改革近一年来,玉龙森林消防大队队员们肩上还多了一份沉甸甸的责任:应急救援。丁理告诉记者:“今年四月中旬,一辆川A牌照的轿车由于道路结冰在景区内发生侧翻,车内2名女子被困。我当时正在带队巡逻,发现情况后迅速组织营救,我们20多名队员在冰天雪地里用双手将侧翻的小轿车抬了起来,并将车上人员送到医院检查。类似这样的紧急救援,我们今年一共参加了12起。”

记者采访结束时看到,一位中年游客立正后,向正在巡逻的队伍敬礼致谢。“游客的理解、支持和群众的尊重,就是对我们最好的褒奖。”丁理说。

玉龙森林消防大队长期驻守雪山上,用青春捍卫着祖国的绿水青山,用汗水保护人民的生命财产安全,被当地群众亲切地称为:雪山“守夜人”。

本文首发于微信公众号:债券圈。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

乏力的信评与有效的市场

2、该“违约信号”可以作为有效的“排雷”工具。通过对存量债券进行检测,找到出现“违约信号”的债券并放入关注名单,能够有效提前排查信用风险。

从2012年起,玉龙森林消防大队一中队、二中队轮换靠前驻防玉龙雪山。驻防8年来,队员们日防夜巡,玉龙雪山核心区没有发生一起森林火灾。

然后找到企业首次违约债券历史估值时间序列的异常值,把该异常值作为一个明确“违约信号”可以有效甄别存量债券的信用风险。

(注:“企业首次违约债券历史估值”序列下文简称“序列A”,该数据为企业首次发生违约的债券在存续期间内的历史估值;“个券信用利差”序列下文简称“序列B”,该数据通过“序列A”减去AA评级企业债收益率曲线获得,能反映债券存续期间内个券信用利差;“个券信用利差变动值”下文简称“序列C”,该数据通过对“序列B”临近两个工作日数据倒减获得,更能充分反映个券单日信用利差变动情况,也是我们最终找到“违约信号”的目标数据。

对序列B进行Manner-Kendall(M-K)---突变检验,发现该序列存在突变点,而且突变点不止一个。再对比最早突变点发生时间和该债券相同发行人债券一级发行时间,发现突变点发生时间显著领先后者。

进一步对“序列C”进行异常值检测,找到124个有效样本异常值μ,使得“序列C”数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为99.73%。

3、由于违约样本数据较少,“违约信号”仍需要进一步验证,随着违约样本数据的增大,“违约信号”也将更显著。

【火焰蓝一周年】玉龙雪山“守夜人”:驻防八年零火灾 怎么做到的?

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