rating、language、risk policy？……未找到，请讲解

嗨，从没放弃的小努力你好：

6.将业务迁移到高工资国家以减少供应链问题，这一行为更接近于“返派”（reshoring）而不是“大规模迁移”（mass migration）或“离岸外包”（offshoring）。

• 返派（Reshoring）：是指公司将业务活动从低成本国家转回本土或高工资国家的做法。这通常是出于想要减少供应链风险、改善质量控制、缩短交货时间或对政策变化做出响应的目的。在这种情况下，公司可能认为增加的工资成本可以通过供应链的稳定性和效率得到补偿。
• 大规模迁移（Mass Migration）：这一术语通常指的是人口的大规模移动，不是企业的业务活动。它可能是因为经济、社会或环境原因导致的，例如战争、自然灾害或寻求更好的经济机会。
• 离岸外包（Offshoring）：是指企业将业务过程移至其他国家（通常是工资较低的国家）的做法，以降低成本。

这是比较小的一个知识点，在第四章水印版讲义的第15页。

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加油吧，让我们一起遇见更好的自己！

嗨，从没放弃的小努力你好：

5.这个知识点位于第三章水印版讲义第184页。更严格的土地恢复法规在退役阶段最有可能造成的是增加相关项目的关闭和清理成本。当一个项目，比如矿场或能源设施，到达其生命周期的末端时，必须进行退役。这通常包括清理工作，以将土地恢复到接近其原始状态，或至少符合法规要求的状态。如果在这一阶段实施了更严格的法规，那么企业必须采取更多的措施，可能涉及更复杂的技术过程和更高标准的环境修复工作，这自然会增加成本。

这些成本可能包括：

• 更高的土地评估和环境影响研究费用。
• 更复杂的污染物清除和土地修复工作。
• 更长时间的监测和后续修复工作。
• 更多的合规和监管文件准备成本。

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虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！

嗨，爱思考的PZer你好：

1.credit rating agencies是属于Nontraditional ESG data provders.（第五版教材第441页）

2.关于natural language和machine learning，知识点在水印版讲义P50。我们的教材中没有对这个知识点做太多解释。自然语言处理（Natural Language Processing, NLP） 和 机器学习（Machine Learning, ML） 是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域的两个不同分支，NLP专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP的目标是打破人与计算机之间的语言障碍，让计算机能够以类似人类的方式处理文本和语音数据。它结合了计算机科学、人工智能和语言学的技术和理论。应用实例有语音识别系统（如智能助手）、机器翻译（如谷歌翻译）和文本分析工具（情感分析、关键词提取）等。ML是AI领域的另一个子集，重点是开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习并从数据中做出决策或预测。ML利用历史数据来发现数据中的模式，并基于这些模式对新数据做出预测或行为决策。应用实例有推荐系统（如电商网站推荐产品）、图像识别（如人脸识别系统）和预测分析（如股价预测）。

文本量化（Quantitative Text Analysis）属于NLP范畴，因为它涉及将文本内容转化为可量化的数据。这通常涉及文本挖掘、主题建模或情感分析等技术，以便在文本中识别模式、趋势和关系。卫星图像解析（Interpret Satellite Imagery）

通常属于机器学习领域，尤其是当它涉及到使用算法自动识别图像中的特定特征（如土地覆盖变化、城市扩张或农作物健康）时。虽然这个过程可以包含图像处理的其他方面，但机器学习在提高图像解析自动化和准确性方面起着核心作用。

3.风险政策（Risk Policy） 更多的与 运营分析（Operational Analysis） 相关，而不是基本面分析（Fundamental Analysis）。

运营分析关注的是公司的内部运作和管理效率，包括流程、政策、人员管理以及其他日常业务执行方面的细节。风险政策是公司管理和缓解运营风险的战略计划和流程的一部分，这通常涉及到：

• 风险识别
• 风险评估
• 风险监控
• 风险缓解策略
• 应急计划和连续性计划

这些策略和流程是确保公司运营顺畅、避免意外事件影响公司正常运作的重要组成部分。因此，风险政策对于评估公司的运营健康和稳健性是至关重要的。

基本面分析是评估公司价值的一种方法，它涉及对公司的财务报表、行业地位、市场竞争环境、管理团队以及宏观经济环境的深入研究。基本面分析的目标是确定股票的内在价值，从而作出投资决策。它通常包括：

• 资产负债表分析
• 收益表分析
• 现金流量表分析
• 行业分析和市场趋势
• 经济环境和监管因素

4.这个知识点位于第八章水印版讲义的第100页。基于绝对标准的筛选：会根据既定的标准自动给某些行业和领域分配低分。但是，绝对价值方法可能无法提供管理多元化投资组合所需的上下文背景。

基于相对标准的筛选：为构建和维持一个平衡、多样化的投资组合提供了更好的背景信息。这种方法潜在地防止了基于绝对价值数据而对评分较低的行业进行整体排除，这些行业不仅可能是经济周期的重要驱动力，还可能在主要指数中占有重要比重。

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就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！