增持、回购持续火热 上市公司及其重要股东积极传递信心

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2026月01月28日

  同花顺数据显示,今年以来(即2026年1月1日至1月27日,下同)共有80家上市公司披露了有关重要股东(包括控股股东、持股5%以上的股东、董监高股东等)增持的公告。

增持、回购持续火热 上市公司及其重要股东积极传递信心
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  从上市公司的公告内容来看,重要股东出手增持,通常是看好公司的长期价值。

增持、回购持续火热 上市公司及其重要股东积极传递信心
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  1月24日,天津鹏翎集团股份有限公司发布的公告显示,董事会于2026年1月23日收到公司董事长王志方《计划买卖本公司股份申请表》。公司董事长、控股股东及实际控制人王志方基于对公司业务转型及未来发展前景的信心以及对公司长期投资价值的认可,计划自本次增持计划公告披露之日起6个月内,按照相关法律法规的规定以自有资金通过集中竞价方式增持公司股份,上述增持主体本次拟增持金额合计为2000万元至4000万元。

  除增持之外,今年以来还有71家公司发布了股份回购相关公告。

  例如,1月24日,金开新能源股份有限公司发布回购股份的预案,对于回购的目的,公告显示,基于对公司未来发展的信心和对企业内在价值的判断,为增强投资者信心,在综合考虑经营情况、业务发展前景、财务状况的基础上,公司拟通过集中竞价交易方式回购公司部分A股股份,本次回购的股份将全部予以注销并减少公司注册资本。

  深圳市前海排排网基金销售有限责任公司研究员张鹏远告诉《证券日报》记者,2026年以来,上市公司重要股东增持、公司回购股份在当前市场环境下释放多重积极信号,包括注入流动性与提振信心,推动价值回归,优化资本结构与引导理性投资,彰显治理升级等。

  “短期来看,这为市场提供增量资金,传递产业资本对公司发展及市场前景的坚定信心,稳定市场预期、提振投资者情绪;引导市场更注重企业内在价值,优化股权结构、完善股东回报机制,提升公司价值与市场吸引力。长期来看,帮助企业优化资本结构、提升每股收益,推动市场回归价值投资理念,减少短期投机炒作;还体现上市公司股东回报意识觉醒与治理能力提升,强化市场对上市公司提质增效的预期,为长期健康发展筑牢基础。”张鹏远说。

(责任编辑:张紫祎)
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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...