重庆武隆建设投资债权融资计划

信托定融项目 2023年05月17日 11:52 92 admin

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%。

重庆武隆建设投资债权融资计划

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【油价调整最新消息：刷新历史新高国内石油概念股逆市上涨】
　　综投网（月26日讯　　9月24日晚，英国布伦特原油价值达到80.79美元/桶，创下2015年国际油价大跌后的反弹新高。分析人士预计，圣诞节前布兰特原油可能升至每桶90美元，明年初超过每桶100美元。与此同时，上海原油期货主力合约站上550元/桶关口，刷新历史新高，涨幅扩大至3.5%。　　受此影响，昨日国内石油概念股有所异动，多数实现逆市上涨。东方市场（4.9%）、中天能源（3.5%）、广汇能源（3.35%）、贝肯能源（2.54%）、高科石化（2.49%）、中曼石油（2.2%）等个股涨幅均超2%。值得关注的是，中海油服（1959.2万元）、东方市场（1948.1万元）、桐昆股份（1542.8万元）等个股昨日大单资金净流入均超1000万元。　　近期，油价上涨带动石油化工板块持续反弹。分析人士表示，从子板块来看，油价上涨利好石油开采板块，直接提高开采业务的毛利率。同时油价上行对炼化产品价格形成支撑，利好炼油板块盈利。　　从中报业绩来看，石油行业相关上市公司普遍实现良好表现，共有30家公司今年上半年净利润实现同比增长，占比逾六成。其中，海越能源（22134.25%）报告期内净利润同比增幅超过200倍，高成长性最为凸显，另外，广汇能源（694.67%）、岳阳兴长（590.15%）、新潮能源（492.10%）、华鼎股份（456.01%）等公司中报净利润均实现同比增长超过400%。　　从三季报业绩来看，有16家公司发布业绩预告，其中，有11家公司业绩预喜。岳阳兴长（523.4%）、泰和新材（145.36%）等2家公司均有望实现净利润翻番。　　估值方面，上述绩优股中，共有8只个股最新动态市盈率均低于板块整体值，其中，上海石化（8.8倍）、东华能源（11.45倍）、中国石化（12.69倍）、海越能源（12.74倍）等个股最新动态市盈率均不足13倍，具有较高的安全边际。　　从机构评级来看，《证券日报》市场研究中心根据同花顺数据统计发现，共有21只石油概念股近期受到机构推荐，其中，恒逸石化（19家）、中国石化（16家）、桐昆股份（10家）、蓝焰控股（10家）等4只个股近30日内均受到10家及以上机构扎堆推荐，后市表现获得机构的集中认可，值得密切关注。　　在油价反弹过程中，行业也迎来了政策利好。近日，国务院印发《关于促进天然气协调稳定发展的若干意见》，加大国内勘探开发力度同时要求2020年底天然气产量达2000亿立方米，业内人士认为，该政策利好上游油服行业以及天然气行业，　　对于油价上涨带来的投资机会，山西证券分析认为，油价上涨对油服板块有一定滞后性，随着上游油企上调资本性支出，油服板块有所回暖。同时油价上涨利好涤纶长丝及上游PTA企业，PTA价差和油价走势一致，油价的上涨带来PTA景气度回升，从价差可以看出来，PTA-涤纶长丝持续高景气，未来可重点关注石油开采、油服及PTA-涤纶长丝板块。

大岩资本黄铂：最优化算法的前世今生（下篇）
　　近期,大岩资本成立七周年庆在深圳成功举办。周年庆上量化投资基金经理黄铂博士结合生活实践中的案例为大家深入浅出阐释了最优化算法的前世今生。　　从实际生活中最基础的应用切入,黄铂博士将抽象的算法概念生动化,解释了什么叫最优化问题、凸优化及算法分类、机器学习与人工智能应用。　　黄博士的分享内容较长,我们将分上、中、下三篇连载推出,本文为下篇。　　最优化算法的高级应用　　随着这些年大数据与人工智能的发展,最优化的算法也随之进一步发展,接下来几个应用可能更有意思。　　第一个应用叫压缩感知,首先我们把一个图去掉80%、90%的像素点,然后如何还原到原有的图片,这个问题看起来非常困难,但是在实际应用中,压缩感知的算法就有非常好的效果。与这个问题相关的,还有很多很优美的优化算法,比如稀疏优化,对偶加速算法、Lasso。　　这个算法还有另外一个应用,人脸识别。看下图,这个图上是同一个人在做各种表情,甚至戴上墨镜,人脸识别通常会用在海关、捉拿罪犯。当我们原始输入的人脸有很多噪音时,它会通过最优化算法,将人脸画像出来,比如当输入的是戴有墨镜的人脸,算法会将墨镜和人脸分离开来。同样的算法可以应用在背景分离,比如我们想要一张非常美的海景,但是又不想要太多人在这个照片上,那么就可以通过这个算法将人物和背景分离开。　　看下图右侧,这是一个电梯口的监控录像,背景是静止的,而来来往往的人是动态的,通过最优化算法就可以将前景和背景分离出来。这项研究是在2009年由微软研究员的几名学者一起研究出来的。　　最后一部分是深度学习。深度学习有很多层神经网络,这个算法在97年就已经被提出来了,但是之所以最近才会有非常大规模的应用,因为在算法上会有非常大的提高,我们可以通过GPU来进行加速运算。另外,我们在优化算法上也有了非常好的进展。其相关的优化算法是随机优化,顾名思义,它不会优化所有的变量、所有的样本,而是随机挑选一个或者几个样本进行优化,然后在不需要看完整样本的情况下就可以有非常好的效果,可以大规模的提高模型训练速度。　　最优化算法,源于生活高于生活,很多应用其实出现在我们每天的日常生活中,希望今天的演讲对大家有所帮助。谢谢大家。(完)

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