产业资本逆势增持银行股,用真金白银传递信心
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9月的A股市场,银行板块掀起一轮增持热潮。光大银行控股股东光😂大集团增持金额5166.10万元;南京银行大股东控股子公司紫😁金信托增持该行股份5677.98万股,占总股本0.46%;苏🤔州银行12名董高监在短短一周内合计增持金额达496.04万元👍,完成原定计划的118%。 产业资本和银行内部人员正在😢用真金白银的增持行动,表达对这个板块未来发展的信心。这一系列🔥增持行为背后,是银行业的业绩改善与估值洼地形成的鲜明对比,也😂是投资者在当前市场环境下对价值投资的重新审视。 产业资😁本疯狂抢筹,5%股息率成资产荒下的“香饽饽” 银行股增😉持潮中,各类主体纷纷登场。大股东、董监高成为增持的主力军,用😎自有资金真金白银地投入。 除了光大银行和南京银行,华夏🔥银行部分董事、监事、高级管理人员自愿增持计划已实施完毕。他们🥳累计增持422.93万股,金额3190.2万元,较原计划提前🤯一个月完成。 青岛银行也发布公告,大股东国信产融控股计🙌划通过二级市场交易方式增持该行股份。增持数量不少于2.33亿👏股且不超过2.91亿股。 重庆银行、浙商银行、邮储银行😆等十余家上市银行也宣布了重要股东及董监高的增持计划,部分已经🤩实施完成。 从增持主体来看,涵盖了中央控股集团、地方国😢资、信托公司、银行管理层等多类型机构和个人,体现了对银行股投👏资价值的广泛认可。 增持行动的背后,是产业资本对银行股⭐投资价值的深度认可。多家银行在公告中明确表示,增持是基于对自💯家银行未来发展前景的信心和长期投资价值的认可。这种信心并非空😁穴来风,而是建立在银行业基本面稳健支撑的基础上。 股东🙌增资是银行补充资本的重要途径。在当前监管环境下,银行资本实力⭐对业务发展和风险抵御能力至关重要。通过增持,股东不仅表达信心🙄,也直接增强了银行的资本实力。 此外,南京银行的案例还😴显示,增持可能用于弥补可转债转股导致的持股稀释效应。在“南银🤗转债”成功转股后,紫金集团及其控股子公司的持股比例被摊薄,增👍持是为了恢复持股比例。 从更深层次看,产业资本的增持还🌟体现了战略布局的意图。对于地方产业资本而言,增持区域性银行可😘能蕴含着稳定股价、强化产融协同的战略考量。通过股权纽带深化银😂企合作,能更好地支持地方产业升级和中小企业融资。 银行⭐业的增持潮背后是行业基本面的稳健支撑。2025年上半年,A股👍42家上市银行交出了一份稳健的“成绩单”,合计实现营业收入2⭐.92万亿元,归母净利润约1.1万亿元。超六成银行实现营业收😉入与归母净利润“双增”。南京银行上半年实现营业收入285亿元🥳,同比增长8.64%;归母净利润126亿元,同比增长8.84😅%。 尽管业绩改善,银行股估值却仍处于历史低位。最新数😁据显示,南京银行PE(市盈率)才6.23倍,PB(市净率)才💯0.75倍;光大银行市盈率约为5倍,市净率约为0.43倍;银🥳行业PE均值为7.18倍,PB均值为0.72倍。这种低估值为👏长期投资者提供了较高的安全边际。 展开全文 招联👏首席研究员、上海金融与发展实验室副主任董希淼指出:“上半年,😢银行板块成为A股市场表现最好的行业板块之一,中证银行指数上涨😂15.6%。42家A股上市银行中有41家银行股价上涨,其中2😘9只银行股实现两位数涨幅。” 此外,上市银行在分红机制😎上的创新与升级,进一步强化了自身的投资价值。2025年上半年🥳,多家银行密集公布中期分红计划。 工商银行以503.9💯6亿元分红总额领跑。建设银行、农业银行、中国银行、邮储银行、😀交通银行也均派发中期“红包”。中信银行、民生银行、平安银行等🤗股份制银行以及宁波银行、上海银行、长沙银行等区域性银行也敲定😜了中期派息方案。多次分红进一步强化了价值投资理念,推动银行股😜估值修复。在“资产荒”背景下,高股息率使银行股具备配置价值。😎 东莞证券分析师吴晓彤在研报中指出:“资金向银行板块迁🎉移的逻辑仍为确定性稀缺时代对相对安全边际的追逐,只要低利率环😍境和‘资产荒’的核心矛盾未发生根本性扭转,险资、被动资金以及❤️公募基金等增量资金对高股息、低估值的银行股的配置需求就会持续🤗存在。” 越跌越买!产业资本逆势扫货银行股 对于❤️普通投资者而言,投资银行股需要一套不同于成长股或主题投资的思🥳维框架。银行股是典型的“价值股”和“周期股”,投资逻辑核心在🔥于 “估值、分红、确定性”。 兴业证券宏观研究员向巴伦🤔中文网表示,选择标的时需要分层筛选,对号入座,不要将所有银行🥳股混为一谈,它们大致可分为三层,风险收益特征不同: 首❤️先,国有大行具有超高股息率、业务极度稳健、抗风险能力强、估值😎最低(PB常年在0.5倍左右)、股价波动小。增长缓慢,但分红😡确定性最高。适合保守型投资者,追求稳定现金流的退休人群、低风🤯险偏好者,核心目的是“收租”。 其次,优质股份制/城商👍行具有盈利能力更强(ROE更高)、业绩有一定成长性、业务更具😡特色(如财富管理、投行、零售)。估值高于大行,股息率可能略低😴,适合稳健进取型投资者或者希望兼顾分红与成长的投资者。 🤗 最后,其他中小银行估值可能极低,但不确定性较高。这些银行受😂区域经济影响大,或资产质量存在隐忧,适合高风险偏好型投资者,😀深度价值投资者,需要具备很强的财务分析能力去甄别风险。 😎 当PB低于历史均值,尤其是低于0.7倍甚至0.6倍时,是很👏好的分批买入区域。同时,股息率超过5%甚至6%时,吸引力巨大😅。 一位资深股民告诉巴伦中文网,买入银行股就要抱着“股🤯东”心态,你的主要收益来源是每年的分红,不要过于关注短期股价😀波动,并且用其股息再投资,可以将收到的现金分红在股价低迷时继🤩续买入更多股份,长期复利效应惊人,这样的操作长期以来占据他持🙌仓的30%左右。 从短期市场表现上看,不少银行在7月以😂后持续出现一波回调,Wind银行指数自7月11日的高点至9月🚀中旬,跌幅超过7%,区间最大回撤达到-10.32%。其中,国🤩有大行相对抗跌,而部分股份制银行和城农商行(如民生银行、厦门😁银行、上海银行)调整更为明显,跌幅均超15%。 然而,🙌面对股价回调,产业资本和银行内部人员选择了“越跌越买”。增持😴主体包括控股股东(如光大集团、紫金信托)、实际控制人(如成都🙄银行的相关股东)、董监高及核心骨干(如华夏银行、苏州银行)。🎉他们用“真金白银”传递对银行长期投资价值的信心。 市场🙌对银行股存在一定的分歧:乐观方认为银行股估值处于历史低位(市🎉净率PB普遍低于1),股息率较高(多家银行超5%,甚至6%)😜,提供了较好的安全边际和现金流回报。在“资产荒”的背景下,这😴对险资等长期资金有吸引力。 谨慎方担忧如果市场风险偏好🎉提升,资金可能流向高成长性的板块,银行股短期内可能缺乏超额收😉益的弹性,同时,经济复苏的强度和持续性也会影响银行的资产质量🎉和盈利能力。 综合来看,银行股后续走势可能会呈现“基本🤯面托底、市场风格主导弹性”的特征。经济逐步回升有望带动信贷需🥳求改善和资产质量预期修复,银行业的基本面有支撑。同时,高股息🚀特性意味着股价下行空间相对有限。 银行股能否有更好的表😎现,短期内很大程度上取决于市场风格的变化。若市场风险偏好下降🥳,追求稳定分红,银行股会更受青睐;若市场追逐高成长赛道,银行🙌股则可能表现平淡。 未来银行股的投资机会可能更多是结构🙄性的。经营稳健、区域经济基础好、零售业务突出的银行,可能会表🤩现出更强的韧性。 苏商银行特约研究员薛洪言分析认为:“🙌从长期视角看,我国银行业正处于经营模式的关键转型期——正由以❤️往以规模驱动和顺周期扩张为特征的传统路径,逐步转向更注重质量😁、具备弱周期韧性特征的精细化经营。这一转变具体表现为资本使用🎉效率持续提升、客户分层经营不断深化,以及非息收入占比稳步提高💯。” 截至2025年6月末,险资按持股数量统计的前十大😢重仓股中有六只为银行股。国有大行因其高股息、低估值和防御属性⭐成为核心红利资产。江苏交通控股、南京高科、东部机场集团投资公👏司等产业资本也在上半年大笔增持南京银行,持股1%以上股东主动👏增持近60亿元。 这些信号表明,银行股的投资逻辑已从以😆宏观经济为锚的“成长周期”转向以资产稀缺性为核心的“低波红利😎”。在资本市场充满不确定性的时代,银行股正以其稳定的分红和低😊估值的优势,成为产业资本和长期投资者的“压舱石”。(本文首发🔥于巴伦中文网,作者|李婧滢,编辑|蔡鹏程) 更多对全球💯市场、跨国公司和中国经济的深度分析与独家洞察,欢迎访问返回搜🤩狐,查看更多
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近日,《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注,🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导,内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型(LLM)的😂推理能力。早在今年1月,该研究已在 arXiv 上发布,受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中,《Nature》指出🙄,如果大型模型能够规划解决问题的步骤,往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似,但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略,模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励,而答错则会受到惩罚。通过这样的机制,DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题,并在给出答案前进行自我⭐验证,从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是,DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型,这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示,这是一个重要的先例,强调了行业规范的重要性,🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外,研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明,避免了对模😎型的拟人化描述,确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉,认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐,查看更多
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