超400只债基年内亏损 债市调整影响多大?

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2025月07月28日

(原标题:超400只债基年内亏损 债市调整影响多大?)

超400只债基年内亏损 债市调整影响多大?
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证券时报记者 吴琦

超400只债基年内亏损 债市调整影响多大?
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受多重因素影响,近期债市出现显著调整,债券基金净值普遍承压,尤以重仓长端利率债的基金为甚。Wind数据显示,7月以来,超半数债券基金业绩告负,其中华泰保兴尊益利率债6个月持有、德邦锐裕利率债等多只主要配置长债的基金,月内净值回撤超1.5%。年内净值亏损的债券基金数量也随之扩大至426只。

超400只债基年内亏损 债市调整影响多大?
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在净值调整压力之下,部分债券基金持有人选择赎回。此轮债市调整何时休,备受市场关注。

债券基金净值承压

随着债市调整引发债券基金净值波动,一些持有人的担忧情绪有所增加。

一位基金投资者对证券时报记者表示:“本来今年债券基金的收益就低,一波动就没了。”

近期参与科创债ETF营销的一位券商销售告诉记者,没想到债券市场会突然迎来调整,此前配置科创债ETF的客户几乎都出现亏损,极小部分资金出现赎回。截至7月25日收盘,近期上市的科创债ETF场内现价均不足100元,这意味着持有人均未能实现盈利,而年初上市的基准做市信用债ETF的现价也跌至100元附近。

值得注意的是,此次债市调整有明显的结构性,调整幅度较大的主要是长端利率债以及部分信用债。如2只场内交易的30年国债ETF近5日跌幅超过1.6%,而短融债ETF价格波动不大。

另一位基金投资者对记者表示:“在关注到债券基金净值调整后,我赶紧去看了下基金账户。其中一只纯债基金尽管有亏损,但亏损幅度不大,反而是另一只‘固收+’基金的收益创下新高了。”

从交易层面看,恒生前海基金固收投资总监李维康分析,股票与商品近期持续上涨,风险偏好提高,使债市承压。近一周利率曲线先陡峭,长端调整为主,短端在上周初还有下行,此时属于对风险偏好提升后期限利差需要提升的定价。但是7月23日―7月24日,短端亦跟随长端调整,或许是因为基金赎回开始逐渐增加,尤其是周四下午14点后利率快速上行,应该就是对赎回的反应。

博时基金基金经理吕瑞君也认为,近期在“反内卷”的政策逻辑推动下,股市和商品都走出较为强势的行情,风险偏好的回升压制了债券的表现。

赎回量较大形成扰动

近一周债券基金净值调整压力较大,部分债券基金持有人进行了赎回。部分投资者向记者表达了债券基金是否会再度出现类似2022年底那种大幅回撤的担忧。Wind数据显示,2022年年底中长期纯债基金指数曾发生了超1%的回撤,调整时间达一个半月。

近一周以来,已有10余只债券基金产品因发生大额赎回而不得不对基金份额净值的精度进行调整。如银华中债1-3年农发行债券指数基金D类份额于2025年7月24日发生大额赎回;金鹰添福纯债C类基金份额、泰信汇盈债券基金均于2025年7月23日发生大额赎回;圆信永丰兴利债券型基金E类份额于2025年7月22日发生大额赎回。

此外,部分债券ETF也出现了资金净流出的现象。7月24日,6.56亿元资金从债券型ETF净流出,资金持续净买入债券ETF的纪录出现中断。

近期债券基金净值调整也为资金不断加大配置债券ETF的热情浇了冷水。今年,基准做市信用债ETF、科创债ETF相继入市,在债券ETF不断新发和持营下,债券ETF规模屡攀高峰。例如,今年年初,债券ETF规模仅有1740亿元,今年6月,债券ETF规模已经突破3000亿元,到了7月18日,债券ETF规模历史首次迈进5000亿元关口。

伴随近期债券基金净值调整,部分资金或因债券ETF回吐近一月涨幅而出现净流出。8只基准做市信用债ETF近一周均出现资金净流出现象,热度较高的部分科创债ETF也出现资金净流出现象。

华西固收团队根据第三方债基申赎数据指出,7月24日,公募债基净申购指数负值扩张至29.2,为去年“9・24”之后的最大单日赎回。华西固收团队指出,其中主要减持机构为银行理财及其通道(券商、信托、期货等),从逻辑上看,理财系赎回债基的背景或多为防御性操作,而非其自身负债的大规模流失。

从情绪面看,李维康认为,去年“9・24”债券基金的剧烈调整大概率不会出现(其间中长期纯债基金指数最大回撤为0.67%)。

首先,他从年初就一直强调股债双牛的观点,在货币保持宽松的环境下,会有这类大类资产的表现,类似的可以参考2016年、2019年。二季度实际上就是股债双牛,因为资金宽松了,只是在短线上的表现仍然是股债跷跷板。

其次,他认为权益市场并不是刚突破启动,而是已经涨了一段时间了,去年9月是从低位启动,机构、居民大类资产配置上同时出现剧烈变化,所以很容易对债市产生影响。现在是在相对高位加速,所以应该不会形成之前那样的影响。这两日主要是利率债和高等级信用债的波动,有所下沉的久期短的个券上行幅度比二永债(商业银行发行的二级资本债、永续债)还小,所以目前可以认为是赎回量较大,但并没有很大的冲击。

基金经理称不必过于担忧

值得注意的是,在国债利率持续攀升、30年国债ETF大幅回调之际,ETF资金反而逆势抄底,博时基金和鹏扬基金旗下2只30年国债ETF近一周分别获资金净流入52.72亿元和36.73亿元,而2只场内ETF年度回报分别为0.24%和-0.11%。

“短期债市或仍有情绪性震荡,不过回调空间较为有限。”深圳一位基金经理在接受证券时报记者采访时表示,今年债市结构性机会较多,通过预判可以不断挖掘交易机会,以此获得债券投资回报。她认为,在基本面以及宏观环境变化不大的情况下,每轮债市调整均是较好的介入机会。

不过,一位基金投顾认为,今年债券市场机会并不多,对债券基金年内收益并未寄予较高期望。他建议投资者如果想获得高于货币基金的收益,短债基金可能更适合,风险偏好高的投资者可以尝试一些波动不大的“固收+”基金。

经过本轮调整,李维康认为,10年期国债收益率上行至1.75%附近,压力消化大概率已基本到位。针对近期债市出现的波动,李维康认为,整体上不必过于担忧,保持债券市场不是转熊时点的看法,调整后很可能是配置机会。

展望未来,信用方面,李维康认为,信用债的调整是经过二季度的下行后,利差偏低,因此出现一定修复,但仍需要保持谨慎态度。今年由于基准做市ETF和科创ETF上市及扩量、理财规模新高、存款降息脱媒等因素,信用利差已经压得很低,短端信用利差低于去年低点达到新低,和去年信用债低于同业存单价格后出现调整是一致的。利率方面,李维康认为,此前市场策略过于一致,纯债基金久期中位数达4年,本轮市场波动也是对各个机构的仓位、久期策略进行重置的过程。但利率债的相对性价比在经过二季度的横盘后实际上是提升的,如果无风险利率不是转熊时间点,各类固收资产都应该更多关注机会而非系统性风险。

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2024年中国交通管理系统行业的市场发展现状及发展趋势分析_人保车险,人保财险政银保

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人保车险,人保财险政银保 _2024年中国交通管理系统行业的市场发展现状及发展趋势分析 2024年5月14日 来源:互联网 306 12 交通系统管理是指对道路、铁路、水路、航空等交通网络的规划、建设、运营、维护和改善的全过程中,对各种资源、信息、流程和环境进行协调、管理和监控,以实现交通安全、高效、可持续的目标的一系列管理活动。这包括政策、法规、规划、设计、建设、运营、维护、监测、评图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 交通系统管理是指对道路、铁路、水路、航空等交通网络的规划、建设、运营、维护和改善的全过程中,对各种资源、信息、流程和环境进行协调、管理和监控,以实现交通安全、高效、可持续的目标的一系列管理活动。这包括政策、法规、规划、设计、建设、运营、维护、监测、评估等多个方面,需要跨部门、跨领域、跨地区的协作与配合。 根据中研普华产业研究院发布的分析 从城市交通的整体出发,交通系统管理运用系统科学和计算机技术合理地开发、运用和管理交通资源,使其获得最大整体交通效益的管理技术。其基本内容是运用自然科学、社会科学的理论和系统分析的技术揭示城市交通的系统性质和运动规律,并从城市交通系统整体优化的角度进行协调和改善,达到充分利用现有道路交通的资源,用较少的投资和较短的时间从整体上提高道路交通系统的容量和运行质量。 实施交通系统管理的工作程序包括交通调查、交通分析、确定交通治理的目标和任务、制定交通治理方案的评价指标、评价交通治理方案并提出最优方案、根据最优方案进行交通设计、治理方案的组织实施、监测与调整等步骤。同时,实施交通系统管理的常用措施包括健全交通法规、加大执法力度、改善交通信号控制系统与交通管理设备等。 交通管理系统行业的市场发展现状 全球与中国交通管理系统市场在2023年的市场规模分别为4513.27亿元(人民币)与1379.71亿元。预计到2029年,交通管理系统市场规模将达到14990.63亿元,显示出强劲的增长趋势。 在特定时间段内,如2024年一季度,交通管控规模以上项目有184个,市场规模为31.61亿元,同比减少17.47%。智慧运输(含智能网联)规模以上项目有132个,规模为17.49亿元,同比减少22.34%。这些数据显示了智能交通行业的活跃度和市场规模的波动情况。 在公路信息化领域,2024年一季度市场投资规模达到52.25亿元,同比增长37.74%,项目平均投资规模为4837.9万元。这表明公路信息化市场是智能交通市场中唯一有增长的细分领域,并且投资规模在显著增长。 智能化和自动化。随着物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展,交通管理系统将实现更加智能化的管理和决策。智能交通信号灯、智能停车系统、自动驾驶等应用将越来越普及,通过实时感知和灵活调度,提高交通流畅度和安全性。 跨部门、跨领域的协同合作。交通管理涉及多个部门和领域,包括交通规划、道路建设、交通执法、公共交通等。未来,交通管理系统将更加注重各部门之间的信息共享和资源整合,形成协同联动的交通管理体系,提升整体交通运行效率。 精细化治理。随着我国城市化进程的不断推进,机动车和驾驶人数量持续大幅增长,对城市道路交通管理工作提出新的更高要求。因此,需要采用精细化治理的方法,对交通管理进行更加细致、精准的规划和管理,以应对复杂的交通问题。 车城协同发展。随着智能网联汽车技术的发展,车城协同发展将成为未来的重要趋势。交通管理系统将更加注重与智能网联汽车的协同,实现车辆与道路基础设施的信息互联和共享,提高交通系统的整体效率和安全性。 安全和隐私保护。在交通管理系统中,安全和隐私保护将成为一个重要的议题。随着数据量的不断增加和应用的广泛普及,如何保护用户的隐私和数据安全将成为一个重要的挑战。因此,需要加强相关技术的研发和应用,确保系统的安全和稳定。 交通管理系统行业的发展趋势将更加注重智能化、协同化、精细化、服务化和个性化等方面的发展,以满足人们日益增长的出行需求和提高交通系统的整体效率和安全性。 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。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11122 28...
国产人形机器人进展飞速 机器人行业市场前景趋势分析_人保财险 ,拥有“如意行”驾乘险,出行更顺畅!

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国产人形机器人进展飞速 机器人行业市场前景趋势分析 2024年5月16日 来源:百度 1123 72 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产人形机器人进展飞速,不断优化硬件以及提升智能化水平,一方面接入机器人大模型,模仿&学习驱动下AI智能化进度较快,动作执行的准确度、连续性均在持续进步;另一方面,硬件能力不断提升,可选配多自由度的灵巧手,可触达应用场景更多。2024年是人形机器人发展的加速之年,技术升级、产品训练测试及产业链验证会持续出现。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活动及能力范围。 近年来,国家机器人产业相关政策助力了国内工业机器人市场的迅猛发展,2023年1月19日,工信部等17部门联合印发《“机器人+”应用行动实施方案》,全方位支持机器人行业发展。 据中研产业研究院 数字技术是典型的通用目的技术,在国民经济各行业获得广泛应用并推动应用该技术的行业发生深刻变革,机器人产业也不例外。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术的日益成熟,数字技术在机器人产业的深度应用成为可能。5G技术凭借高速率、低时延、大连接的特点,将工业机器人接入工业互联网,使其成为工业智能制造体系不可分割的部分。通过工业互联网将机器人的工况数据实时传输,可以检测工业机器人的运行状态,分析工作效率,研判和预警潜在故障。人工智能技术则可以显著增强机器人的功能,使机器人具备感知、决策等能力。此外,机器人还与激光雷达、卫星遥感、地理信息系统(GIS)、虚拟现实、认知科学、生物技术、新材料技术等新兴技术越来越紧密地结合在一起,形态不断丰富、功能持续增强。 到2022年,中国、日本、美国、韩国和德国共占全球机器人装机量的79%(43.8万台)。在全球范围内,机器人技术的主要客户行业是电子行业(占新安装机器人总数的28%),汽车行业(占新安装总数的25%),金属和机械行业(12%)、塑料和化学产品行业(4%)以及食品和饮料行业(3%)。 近年来,中国机器人市场一直保持快速增长势头。2017年至2021年间,工业机器人销售额从46亿美元增加到75亿美元,年均增长13.0%;服务机器人销售额从12亿美元增加到49亿美元,年均增长42.2%。中国工业机器人和服务机器人销售额占全球比重分别从2017年的28.2%和18.2%提高到2021年的42.9%和28.5%。未来,随着下游需求市场的扩大,工业机器人发展将持续向好,预计2023年市场规模将达99亿美元。 业界普遍认为,这一轮 AI大模型的爆发,给了人形机器人一个“重大的发展契机”: 人形机器人所面临的应用场景与人类的日常生活接近,需要面对多种多样、不重复、没见过的任务,商业化的关键在于 “AI大脑”,或者说是通过AI大模型加持实现通用性。 在以GPT为代表的AI大模型出现以前,市场上的机器人在很大程度上还只能做一些数据的统计与分析,不具备逻辑性、思考性。 大模型技术飞速发展,为机器人应用和发展打开了新的想象空间。 在新一代数字技术的赋能下,机器人向着云化、智能化的方向发展。云化意味着机器人本体终端只需要利用边缘算力处理需要实时处理的小规模数据,大规模的数据处理放在云端进行,存储、计算等系统资源按需调用,由此可以减少存储、计算资源在机器人硬件上的负荷,使机器人变得轻量化、低能耗,还可以降低机器人的使用成本,更好地促进机器人的普及。此外,连接到云端的机器人之间还可以更方便地进行数据交互,实现统一调度控制和机器人之间的协同工作。智能化意味着机器人获得一定的在复杂场景下自主解决问题的能力,依托于知识图谱数据库、在应用场景数据中进行训练习得的算法,机器人具备了全域感知、智能决策、准确执行等能力。智能化的机器人能够感知理解环境变化,并自主地对环境变化作出快速、准确的决策和响应。借助于人工智能技术的发展与融合,服务机器人在自然语言理解、场景识别、推理认知等方面取得了明显进步。未来机器人将愈加智能和灵活,从单一感知向全域感知、从感知智能向认知智能、从单机智能向集群智能的方向演进。 ...