ニュース詳細 2019/07/23 掲載 延滞案件に係る経過報告 この度は多大なるご心配とご迷惑をお掛けしておりまして、誠に申し訳ございません。 株式会社グリーンインフラレンディングに入金された資金につき、 投資家の皆様への分配が遅延している件につきまして、ご報告いたします。 以下PDFをダウンロードしていただき、詳細をご確認ください。 何卒ご理解賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。 maneoマーケット株式会社
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5億円)→12月末まで遅れる→2021年 2 月末頃まで遅れる →4 月頃まで遅れる 太陽光発電所1案件(金額不明)→12月末まで遅れる→2021年 2 月末頃まで遅れる→2021年4月まで遅れる →4 月返済が確定 バイオマス発電所1案件(7. 5億円)→2021年3月末頃まで遅れる→2021年 5 月末まで遅れる バイオマス発電所 2 案件(6. 【2020年7月28日発表】グリーンインフラレンディング返済は2021年3月末に大幅遅延？ | ソーシャルレンディングでセミリタイア. 0億円)→2021年3月末頃までには返済が可能 →遅れる(時期未定) 太陽光発電所1案件(金額不明)→2021年3月末頃までには返済が可能 →5 月末頃まで遅れる バイオマス発電所1案件(5億円) →5 月中入金のスケジュールでの売却を進めている 上記 赤字部分 が、今回新たに加わった内容になります。 「肝心のバイオマス発電所 3 案件(38. 5億円)の2月末返済はない」 ということですね。 しかし、今まで「見込み」でごまかして遅らせてきたのを太陽光発電所1案件を 「4月返済が確定」 としてきましたか。 管理人の正直な感想を書かせていただきますと、 バイオマス発電所 3 案件(38. 5億円)の今月返済なしは予想どおり。 太陽光発電所1案件の「返済確定」はいいけれど、「肝心の金額を明記しろ!」 といったところですね。 しかし、JCサービスにはまともな人材が一人もいないのでしょうか。 返済確定の対象は、 「太陽光発電所3案件(募集額合計約 15. 6 億円)のうちの1案件」 ということになりますが、 出資者が一番知りたいであろう金額を書かない とは・・・ 「募集額の85%程度について今後の返済の目途が立つ状況」 という真偽不明の情報などは、ついに 2年以上言い続けている わけですが、募集停止から2年以上経過してもいまだに1円も返金されていませんしね。 私の場合は、グリフラに拘束されている額が73万円で、全額デフォルトになってしまっても約57万円の損害で済みますし、 maneoマーケット投資全体では大幅なプラス になっていますので、 maneoマーケットでまともな企業のファンド募集が再開されれば投資を検討したい とも思っています。 ただし、実際にグリーンインフラレンディングのファンド募集をしていた maneoマーケットが、総額126億7, 985万2, 760円もの返済遅延事案について何の発表もしないというのは大問題 なのではないでしょうか。 というか、 勝手にJCサービスに振り込んだ供託金7億5000万円と分配金2憶5000万円の合計約10億円 はどうなってるんだ?
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0 ,二卵性双生児の場合には 0.
929,AGFI=. 815,RMSEA=. 000,AIC=30. 847 [10]高次因子分析 [9]では「対人関係能力」と「知的能力」という2つの因子を設定したが,さらにこれらは「総合能力」という より高次の因子から影響を受けると仮定することも可能 である。 このように,複数の因子をまとめるさらに高次の因子を設定する, 高次因子分析 を行うこともある。 先のデータを用いて高次因子を仮定し,Amosで分析した結果をパス図で表すと以下のようになる。 この分析の場合,「 総合能力 」という「 二次因子 」を仮定しているともいう。 適合度は…GFI=.
1が構造方程式の例。 (2) 階層的重回帰分析 表6. 1. 1 のデータに年齢を付け加えたものが表7. 1のようになったとします。 この場合、年齢がTCとTGに影響し、さらにTCとTGを通して間接的に重症度に影響することは大いに考えられます。 つまり年齢がTCとTGの原因であり、さらにTCとTGが重症度の原因であるという2段階の因果関係があることになります。 このような場合は図7. 2のようなパス図を描くことができます。 表7. 1 高脂血症患者の 年齢とTCとTG 患者No. 年齢 TC TG 重症度 1 50 220 110 0 2 45 230 150 1 3 48 240 150 2 4 41 240 250 1 5 50 250 200 3 6 42 260 150 3 7 54 260 250 2 8 51 260 290 1 9 60 270 250 4 10 47 280 290 4 図7. 共分散構造分析（２/７） :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所. 2のパス係数は次のようにして求めます。 まず最初に年齢を説明変数にしTCを目的変数にした単回帰分析と、年齢を説明変数にしTGを目的変数にした単回帰分析を行います。 そしてその標準偏回帰係数を年齢とTC、年齢とTGのパス係数にします。 ちなみに単回帰分析の標準偏回帰係数は単相関係数と一致するため、この場合のパス係数は標準偏回帰係数であると同時に相関係数でもあります。 次にTCとTGを説明変数にし、重症度を目的変数にした重回帰分析を行います。 これは 第2節 で計算した重回帰分析であり、パス係数は図7. 1と同じになります。 表7. 1のデータについてこれらの計算を行うと次のような結果になります。 ○説明変数x:年齢 目的変数y:TCとした単回帰分析 単回帰式: 標準偏回帰係数=単相関係数=0. 321 ○説明変数x:年齢 目的変数y:TGとした単回帰分析 標準偏回帰係数=単相関係数=0. 280 ○説明変数x 1 :TC、x 2 :TG 目的変数y:重症度とした重回帰分析 重回帰式: TCの標準偏回帰係数=1. 239 TGの標準偏回帰係数=-0. 549 重寄与率:R 2 =0. 814(81. 4%) 重相関係数:R=0. 902 残差寄与率の平方根: このように、因果関係の組み合わせに応じて重回帰分析(または単回帰分析)をいくつかの段階に分けて適用する手法を 階層的重回帰分析(hierarchical multiple regression analysis) といいます。 因果関係が図7.
770,AGFI=. 518,RMSEA=. 128,AIC=35. 092 PLSモデル PLSモデルは,4段階(以上)の因果連鎖のうち2段階目と3段階目に潜在変数を仮定するモデルである。 第8回(2) ,分析例1のデータを用いて,「知的能力」と「対人関係能力」という潜在変数を仮定したPLSモデルを構成すると次のようになる。 適合度は…GFI=. 937,AGFI=. 781,RMSEA=. 000,AIC=33. 570 多重指標モデル 多重指標モデルは,PLSモデルにおける片方の観測変数と潜在変数のパスを逆転した形で表現される。この授業でも出てきたように,潜在変数間の因果関係を表現する際によく見られるモデルである。 また [9] で扱った確認的因子分析は,多重指標モデルの潜在変数間の因果関係を共変(相関)関係に置き換えたものといえる。 適合度は…GFI=.