北陆药业将提前赎回"北陆转债",赎回价101.64元/张

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2025月07月21日

(原标题:北陆药业将提前赎回"北陆转债",赎回价101.64元/张)

北陆药业将提前赎回"北陆转债",赎回价101.64元/张
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中访网数据  北京北陆药业股份有限公司(股票代码:300016)宣布将提前赎回其发行的可转换公司债券"北陆转债"。根据公告,自2025年6月17日至7月14日,公司股票已有15个交易日的收盘价不低于当期转股价格7.02元/股的130%,触发了有条件赎回条款。

公司第九届董事会第二次会议已审议通过提前赎回议案,决定以101.64元/张的价格赎回全部未转股的"北陆转债"。该赎回价格包含当期应计利息1.64元/张。

关键时间节点如下: - 赎回登记日:2025年8月4日 - 停止交易日:2025年7月31日 - 停止转股日:2025年8月5日 - 赎回资金到账日:2025年8月12日

公告特别提醒投资者,目前"北陆转债"二级市场价格与赎回价格存在较大差异,若未及时转股可能面临损失。同时,不符合创业板股票适当性管理要求的投资者不能转股。

本次赎回完成后,"北陆转债"将在深交所摘牌。公司表示,此举旨在优化资本结构、降低财务费用。保荐人中信建投证券认为该事项符合相关规定。

值得注意的是,经公司自查,在赎回条件满足前6个月内,公司实际控制人、控股股东等未交易"北陆转债"。

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险企迎利差损风险“大考” 求变经营思路穿越周期

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从寿险、分红险、万能险利率水平相继调降,到银行渠道、保险经纪渠道相继执行“报行合一”,2023年保险业的监管政策调整直接指向行业的核心——保险产品定价及销售。而这些调整远未结束,上海证券报记者了解到,未来保险产品定价利率水平还可能继续下调。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 在此背景下,各家险企已采取多种措施响应监管要求,积极应对外部环境急剧变化带来的挑战。不过,对于目前行业面临的低利率共性挑战,险企管理层认为还须调整经营思路,提高精准定价能力,才能真正穿越低利率时期。 利差损风险就在眼前 保险业经营环境正在发生巨变。几年前,利差益(即险企实际投资收益率高于产品预定利率所带来的经营盈余,反之则出现利差损)还是险企的主要盈利来源。但随着外部投资环境急剧变化,目前,利差损风险已经成为他们最头痛的事情。 “2023年投资市场的波动给整个寿险业上了一堂利差损风险课。”新华保险副总裁、总精算师龚兴峰表示,这堂课是关于利率对长期负债带来的杠杆作用,如果收益不能覆盖负债成本,产生的损失可能是巨大的。 中国人保副总裁、人保寿险总裁肖建友坦言,寿险行业是负债经营,存量业务的负债成本有一定刚性,前几年投资收益能够覆盖负债成本,利差损风险没有明显体现。随着利率下行、资本市场波动,投资收益如果覆盖不了负债成本,就会出现利差损风险。 行业对于潜在的利差损风险已达成共识。而之所以利率下行带来如此严峻的考验,是因为险企过去几年发展了大量的利率敏感型业务。“以某家上市险企为例,如果投资收益率假设下调50个基点,该公司新业务价值将下降超过80%。”业内人士表示,过去几年,一些公司发展了大量以增额终身寿险为主的银保业务,这些业务利润边际非常窄,对利率敏感度非常高。 近年来市场利率下行,存款利率、银行理财收益均大幅下行,增额终身寿险等长期锁定相对高水平利率的保险产品优势明显,部分险企抓住契机销售了大量这类业务。但同时随着利率下行,这些业务的业务价值也在快速下降,不排除反噬保险公司经营利润的可能。 险企推出系列调整措施 显而易见,不均衡的业务结构、外部投资环境的急剧变化等因素,导致了保险业当前面临的利差损风险“大考”。在监管部门打出一系列组合拳之后,险企尤其是头部上市险企推出了系列调整措施。梳理来看,目前险企主要进行了四方面调整: 第一是优化产品结构,压降高负债成本业务规模。肖建友介绍,人保寿险在积极推进预定利率较低的新产品销售,加大保障性险种销售力度。中国人寿总裁利明光也表示,中国人寿形成了形态多元、期限多元、成本多元的产品体系,不断拓宽公司利率风险管理链条。 第二是调低新产品利率水平,加强新增负债的成本管理。多家上市险企管理层提到,在新产品设计上增加了有收益调节机制的分红险和万能险,并且考虑到投资收益情况等因素,合理调低了分红水平和万能险结算利率,以加强新增负债的成本管理。 第三是加强分析研判,提高险企投资收益水平。多位上市险企投资负责人表示,公司在想方设法追求更好的投资收益率水平。具体包括:加强对利率趋势的前瞻研判;结合市场情况优化整体配置结构;加强资产久期管理。 第四,强化资产负债联动管理,防范错配风险。利明光表示,公司正在强化资产负债联动,在深谙负债特征的前提下,做好投资;在深谙投资的前提下,做好产品供给。 还需转变经营理念 尽管当前诸多险企在采取措施应对利差损风险,但在业内看来,要渡过这个难关,险企还需自上而下转变经营思路。 普华永道中国金融行业管理咨询合伙人周瑾对记者表示,外部投资环境变化带给保险业的考验之所以如此严峻,与过去行业普遍表现出目标短期化的特征分不开。从股东层面开始追求短期高回报,传导至管理层面临较大的短期业绩压力和奖惩要求,使得各项业务决策都只看重短期效益,才出现上述利率敏感型业务占比过高的情况。 这种认识已经引起越来越多险企的共鸣——多位上市险企高管公开表态,他们不会局限于目前的措施,还将自上而下革新经营思路。 “我们需要从更高的层面来看待这件事情,首先要从长周期、穿透周期角度来看待寿险业务,要对长期投资收益水平和利润水平有一个清醒的认识。”龚兴峰表示,公司正在加强长期主义理念的落地。 利明光也谈到,公司将理念先行,进一步强化资产负债管理在经营过程中的重要作用,并将这一理念贯穿到经营的整个链条。 能否穿越低利率周期,关键在于险企的精准定价能力。“过去保险公司开发产品主要看同业对标,在价格上怎么比同业、银行理财等竞品有竞争力,怎么利于销售怎么来。”一位行业人士表示,过去保险公司的策略不太考虑与自身经营能力是否匹配。 而精准定价能力恰恰要求险企根据自身经营情况量力而行,既让公司拥有合理的利润空间,又要挖掘消费者细分、真实的需求,实现双方需求精准匹配。 利明光表示,未来公司将进一步整合内部多项资源...
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人保伴您前行,人保有温度_2024年景区景点旅游行业的产业链上下游结构及发展现状 2024年4月19日 来源:互联网 692 40 景区景点旅游是旅游行业的重要组成部分,它主要以旅游及其相关活动为主要功能或主要功能之一,满足游客参观游览、休闲度假、康乐健身等多元化旅游需求。景区景点通常具备相应的旅游设施,提供优质的旅游服务,为游客提供安全、舒适、愉快的旅游环境。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 景区景点旅游是旅游行业的重要组成部分,它主要以旅游及其相关活动为主要功能或主要功能之一,满足游客参观游览、休闲度假、康乐健身等多元化旅游需求。景区景点通常具备相应的旅游设施,提供优质的旅游服务,为游客提供安全、舒适、愉快的旅游环境。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 从分类上看,景区景点可以根据不同的标准进行划分。比如按照地理位置和环境特点,可以分为湖泊风景区、山岳风景区、森林风景区、海滨风景区等;按照历史文化和宗教背景,可以分为古镇、古建筑、遗址、博物馆、佛教寺庙、道教庙宇等;而主题公园则是根据娱乐项目的不同,可以分为游乐园、水上乐园、动物园、植物园等。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 根据中研普华产业研究院发布的分析 旅游景区行业的产业链上下游结构 上游环节主要包括景区设计/建设企业、智慧景区技术供应商以及各类型物资/能源供应商等。这些企业负责景区的规划、设计和建设,为景区提供必要的技术支持和物资保障,确保景区的顺利运营。 中游环节则是各类型景区及其配套设施,包括自然类旅游、人文类旅游、主题类旅游等景区。这些景区是旅游产业链的核心,为游客提供丰富的旅游资源和体验,满足游客的多样化需求。 下游环节主要为线上旅社和线上旅游平台等销售渠道,这些渠道将景区产品推向市场,最终面向消费者——游客。这些平台通过提供预订、咨询、评价等服务,帮助游客更好地了解和选择景区,促进旅游消费的实现。 整个产业链中,各个环节之间紧密相连,相互依存。上游企业为中游景区提供支持和保障,中游景区为下游销售渠道提供产品资源,而下游销售渠道则将景区产品推向市场,实现旅游消费。这种结构有助于形成完整的旅游产业链,推动旅游行业的健康发展。 此外,旅游景区行业还涉及到旅游业务,包括交通客运业和以饭店为代表的住宿业等。这些业务与景区景点旅游行业产业链上下游结构相互关联,共同构成了一个综合性的旅游产业链。 根据文化和旅游部的数据,2024年春节期间,全国国内旅游出游人次达到了4.74亿,同比增长34.3%,相比2019年同期的可比口径增长了19.0%,这实现了2024年的“开门红”。 2018年以来,中国A级旅游景区数量持续增长。截至2022年底,中国A级旅游景区数量达到14917个,较2021年底增加721个,增速为4.83%。2019年,中国A级旅游景区游客接待数量接近65亿人次,较2018年增长7.49%。然而,2021年和2022年连续两年下降,2022年A级旅游景区游客接待数量仅为26.3亿人次。 2019年,中国A级旅游景区营收规模超过5000亿元。但2021年和2022年连续两年下降,2022年A级景区营收规模为1818.5亿元,同比下降22.52%。2023年,国内旅游市场进入快速复苏新通道。2023年全国国内旅游人数接近49亿人次,同比增长约90%;实现国内旅游收入约4.9万亿元,同比增长达到140%。 景区景点旅游行业的发展趋势 随着消费者需求的多样化,个性化和定制化的旅游产品越来越受欢迎。景区需要提供个性化的导览、特色活动和定制化的服务,以满足游客的个性化需求,提升他们的旅游体验。 除了传统的观光游览,景区开始提供多元化的体验,如文化互动、生态探索等。游客可以通过参与各种特色活动,更好地了解当地的文化、历史和自然环境。 科技驱动。科技在景区发展中扮演越来越重要的角色。利用虚拟现实、增强现实等新技术,为游客提供沉浸式的观光体验;通过大数据分析游客的喜好和行为习惯,提供个性化的推荐和服务。 可持续发展。随着环保意识的提高,景区将更加注重可持续发展。这包括减少资源消耗和环境影响,推动可再生能源的使用,以及保护生态环境和文化遗产。 文化体验与互动性。游客对文化体验和互动性的需求日益增加。景区可以通过举办文化活动、提供参与性项目和互动展览等方式,增强游客的参与感和体验感。 了解更多本行业研究分析详见中研普华产业研究院。同时, 中研普华产业研究院还提供产业大数据、产业研究报告、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、智慧招商系统、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。 ...
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人保护你周全,人保有温度_2024年大模型市场发展分析与投资战略规划 通义千问推出最大尺寸1100亿参数开源模型 2024年4月28日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 824 50 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 4月28日,通义千问宣布开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,这标志着该模型成为通义千问全系列中首个达到千亿级参数的开源模型。这一重大进展显示了通义千问在大型语言模型领域的持续创新和领先地位。 Qwen1.5-110B模型继承了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构,并采纳了分组查询注意力方法(GQA),使其在推理过程中效率显著提升。这一模型支持长达32K的上下文长度,并具备卓越的多语言处理能力,兼容包括中文、英语、法语、德语、西班牙语、俄语、日语、韩语、越南语以及阿拉伯语在内的多种语言。这种多语言特性使得Qwen1.5-110B模型在全球化的应用场景中具有显著优势。 在性能表现上,Qwen1.5-110B模型在多项基准测评中均展现出卓越的性能,其基础能力可与Meta最近发布的Llama-3-70B模型相媲美。这一成绩进一步证明了通义千问在大型语言模型技术上的实力和突破。 此外,通义千问在开源社区也取得了显著成果。目前,Qwen1.5系列已累计开源10款大模型,通义千问开源模型下载量超过700万,成为最受开发者欢迎的开源大模型之一。这一成就不仅体现了通义千问在开源社区的影响力,也为其在全球范围内的技术合作和生态建设奠定了坚实基础。 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B,不仅推动了大型语言模型技术的发展,也为全球开发者提供了更多选择和可能性。随着该模型的广泛应用和不断优化,相信未来通义千问将在人工智能领域取得更多突破和成就。 通义千问开源模型具有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用领域: 智能对话系统:通义千问大模型能够理解自然语言文本的语义,进行自然对话。这使得它可以被应用于构建智能对话系统,例如智能客服机器人、智能语音助手等,为用户提供更加自然和智能的交互体验。 文本生成和创作:通义千问大模型具有强大的文本生成能力,可以用于自然语言文本的生成和创作。它可以被应用于自动摘要生成、文档自动化生成、创意文案生成等领域,为用户提供更加高效和智能的文本生成和创作辅助工具。 情感分析和舆情监测:通义千问大模型可以对自然语言文本进行情感分析,帮助用户了解文本中的情感倾向和情感态度。这使得它可以被应用于舆情监测、舆情分析、情感智能客服等领域,为用户提供更加全面和深入的情感分析服务。 此外,通义千问开源模型还在多个行业领域得到了应用。例如,中国科学院国家天文台人工智能组基于通义千问开源模型开发了新一代天文大模型“星语3.0”,大模型首次应用于天文观测领域。陕煤建新煤矿等十余座矿山推出了由通义大模型支持的新型矿山重大风险识别处置系统,这是大模型在矿山场景的首次规模化落地。 随着技术的不断进步和应用场景的扩展,通义千问开源模型的应用将会更加广泛和深入,为各行各业提供智能化解决方案,推动社会进步和发展。 据中研普华产业院研究报告分析 大模型行业,作为人工智能领域的重要组成部分,近年来呈现出了蓬勃发展的态势。大模型通常指的是参数规模较大的机器学习模型,它们能够利用大量数据进行训练,以更好地捕捉数据之间的复杂关系。这些模型在计算能力不断提升的今天,已经成为各领域人工智能研究的热点之一。 从应用场景来看,大模型具有广泛的应用前景和商业价值。它们被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等领域。在自然语言处理领域,大模型可以用于机器翻译、语言理解和生成等方面;在计算机视觉领域,它能够实现图像分类、目标检测和图像生成等功能;在语音识别领域,大模型可以提高语音识别和合成系统的精度和流畅度;在推荐系统领域,大模型可以将用户的历史行为和兴趣转化为表达式,为用户提供更精准的推荐内容。 从市场角度来看,大模型行业市场规模不断扩大,吸引了众多企业、研究机构和高校等参与者的加入。这些参与者通过不断优化算法、改进模型架构、提高计算效率和数据处理能力来提升AI模型的性能,同时也在探索和开发新的应用场景和解决方案。竞争格局方面,大型科技公司、初创企业、研究机构等都在积极投入资源,力图在这个领域取得突破。 展望未来,大模型行业的发展前景依然广阔。随着技术的不断进步和市场的持续扩...