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甘肃省专项债券管理领导小组组长为甘肃省省长唐仁健，副组长包括五个副省长以及一位省政府秘书长，成员包括五位省政府副秘书长以及财政厅、发改委、住建厅、自然资源厅、教育厅、水利厅等部门领导。领导小组下设办公室和专责工作组。领导小组办公室设在省财政厅，办公室主任由财政厅长兼任。专责工作组分为九类，包括债券管理综合协调专责工作组、项目汇总储备专责工作组、能源项目专责工作组、农林水利项目专责工作组、生态环保项目专责工作组、社会事业项目专责工作组、物流基础设施项目专责工作组、交通基础设施项目专责工作组、市政和产业园区基础设施项目专责工作组。

第三个观察，我们发现国债曲线尤其是长端国债利率和景气度也高度相关。我们一直说宏观经济的晴雨表不是股票的价格信号，对中国来说宏观经济的晴雨表实际上就是债券的价格信号，尤其是债券的曲线和债券的指数，这里面可以看的很清楚，大概从2011年以来，在过去将近八九年的时间之内，实际上宏观经济一直在持续的走低，在逐步的走稳，伴随着国债曲线十年期的收益率水平也在波动下行的趋势。我们基于对国债曲线和宏观经济景气度重点观察基础上，我们也看到国内外理论文献中，有很多重视国债曲线的期限利差对宏观经济进行了预测，我们过去也反复汇报过很多此，要重视国债收益率曲线期限利差的波动对价格信号的作用。

第七个观察，我们看到从中债市场隐含评级的迁移矩阵的情况来看，我们感觉2018年是信用风险集中释放，但是今年以来有所缓和，这里的图报告的是每个月中债隐含评级，红色代表上调的比例，蓝色代表的是下调的比例，可以看到2018年全年下调的比例特别大，但是到了2019年以来，实际上在收敛。大家可能有感觉，信用事件暴雷出现的频率比去年相对好一些。这是从不同的行业隐含评级调整情况做的统计，从中可以发现采矿业的信用状况有所好转或者是好转的比较明显，制造业下调的比重比较多，这个和当时宏观经济的形势，包括最近几年供给侧结构性改革和去杠杆，都是这些背景的体现。目前尤其要关注制造业的信用风险在未来的情况。因为我们每天也要看信用债的估值，不估值的时候我们要看价格信号本身，同时也要做财务分析，建一些财务违约预警模型，我们把一些成果和大家汇报一下。这里面用的是大数据挖掘的方法，用财务数据做了一个财务数据失败模型，我们到了13-17年四年间的财务数据做样本，财务指标都是大家常用的或者是公认比较相关的70多个财务指标建模，进行模型的训练，从结果来看，模型拟合的情况也比较不错，正确率将近达到95%，误判率在10%以内，截止18年已经披露年报的情况，我们对19年财务失败情况进行了预测，所谓财务失败就意味着可能带来信用风险，因为很多信用事件的发生一般和财务失败是划等号的。从这个财务失败模型来看，发现大概有将近46家发行人，将近90多个存量债可能在今年一段时间之内面临比较大的财务压力，从这46家发行人的行业特征来看，也验证了刚才的观察，这46家也主要集中在制造业。我们拿这46家发行人中债隐含评级情况也再次得到了验证，伴随财务状况的变化，它的隐含评级也有所下调，也证明价格信号的逻辑一致性，也证明了中债的隐含评级对过去调降的动作其实都有其背后的支持。

以前的制造业是标准化的，未来的制造业是个性化的，而且是服务业为主。未来没有纯制造业，也没有纯服务业。服务业和制造业未来一定是结合的。以前的农民是面朝黄土背朝天，以后的农民一定是面朝屏幕背朝数据。所以以前的物流是路通就可以，现在的物流必须通数据。过去政府招商是“五通一平”，即通水、通电、通路、通气、通通讯以及平整土地。今后政府招商要看新“五通一平”，是否通新零售，是否通新制造，是否通新金融，是否通新技术，是否通新数据，以及是否能够创造公平创业和竞争的环境。

根据上述公式，如果传染倍乘系数大于1，那么感染人数会加速增加，这对应于疾病处于爆发状态；但如小于1，那么感染人数虽然也会不断增加，但却不会无限增加，而是最终收敛于N/（1-r）。因此，遏制疾病传播最重要的措施是把传染倍乘系数控制在零界点1以下。

知情人士表示，自美国商务部5月颁布“禁令”以来，包括英特尔和美光在内的美国公司已找到向华为出售技术的方法。这些元器件大约三周前开始流向华为。知情人士透露，美国商务部把华为列入所谓的“实体名单”、对其进行禁售的举动在众多美国供应商内部引发了混乱。许多高管对美国的贸易管制缺乏深入了解，导致他们起初暂停了对华为的货物输送，直到律师弄清楚哪些产品可以发货。