21、欧盟可持续金融行动与分类体系解析

欧盟可持续金融行动与分类体系解析

1. 可持续金融行动计划的主要行动

可持续金融行动计划包含多个关键行动,旨在推动金融领域的可持续发展,主要分为三个目标下的系列行动。

1.1 目标一:将可持续性纳入金融体系
  • 行动 4:将可持续性纳入金融建议
    欧盟委员会通过规则,将可持续金融融入《金融工具市场指令 II》(MiFID II)和《保险分销指令》(IDD)框架。这些规则明确了金融顾问向客户提供投资相关社会和环境风险及机会建议的职责,确保金融公司在程序中纳入可持续性考量。例如,在适用性测试中整合可持续性因素,评估金融服务、工具或产品是否适合特定客户;同时将可持续性风险和因素评估纳入投资公司的组织要求、风险管理和产品治理程序。
  • 行动 5:制定可持续性基准
    创建了两种低碳基准,即欧盟气候转型基准(EU Climate Transition Benchmark)和欧盟巴黎协定对齐基准(EU Paris - aligned Benchmark)。这是两个自愿性标签,适用于符合特定条件的基准。欧盟气候转型基准要求投资组合的温室气体强度比可投资范围低 30%,而欧盟巴黎协定对齐基准要求低 50%,且需排除从化石燃料获得大量收入的公司。两者都需使用 1.5°C 参考情景,并目标是投资组合的温室气体排放量每年至少减少 7%。
基准类型 温室气体强度要求 对化石燃料公司要求 参考情景及减排目标 </
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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