时序基础模型（TSFM）概述 - 时序基础模型（TSFM）核心理念是通过在规模庞大、领域多样的时序数据语料库上进行预训练，构建通用的、与任务无关的模型，能够以少量甚至无需额外训练的方式适应各种下游任务 [2][6] - TSFM的根本优势在于其泛化能力和迁移学习能力，通过在上万亿个时间点上学习，能够捕捉普适性的时间模式、趋势和季节性规律 [2][6] - 这种零样本学习的新模式对于金融领域尤为重要，当面对新上市的金融工具或数据记录有限的新兴市场时，传统模型因数据稀疏而难以获得较好的训练效果 [2][6] - 时序基础模型的演化将简化金融领域时序预测任务的推理流程，节省预训练阶段的时间、计算资源以及人力成本，加速从数据到决策端的转化过程 [7] Kronos模型核心方法与架构 - Kronos是清华大学团队开发的专为金融K线数据设计的统一、可扩展的预训练框架，采用“领域预训练+微调”的范式，深度挖掘并理解金融市场的数据特征 [3][9] - 模型框架包含两个核心阶段：K线分词（K-line Tokenization）和自回归预训练（Autoregressive Pre-training） [9][12][13] - K线分词阶段通过特化分词器、分层量化和由粗到精的令牌结构，将连续、多维的金融市场数据转化为离散的、结构化的“语言” [12] - 自回归预训练阶段采用仅解码器的Transformer架构，进行分层预测目标训练，首先生成对市场主要趋势的预测，然后在此基础上进行精细化调整 [13][15] - 模型专门构建了高质量的金融数据库进行预训练，覆盖股票、加密货币、期货、外汇等多种资产类别和从1分钟到周线等7种不同时间频率 [16] Kronos模型性能表现 - 在价格序列预测任务中，Kronos的RankIC指标比领先的通用TSFM高出93%，比表现最好的非预训练专用模型高出87% [17] - 在波动率预测任务中，平均绝对误差（MAE）降低了9% [17] - 在合成K线数据生成任务中，生成数据的保真度和实用性方面提升了22% [17] - 在中国A股市场的回测中，由Kronos预测信号驱动的投资组合取得了最高的年化超额回报和信息比率 [17] - 官方公布了四个模型版本，参数量从4.1M到499.2M不等，其中前三个模型已开源 [16] Kronos在A股指数的预测表现 - 在2025年1月至9月的测试区间内，Kronos标准版对未来5个交易日收盘价的预测与真实序列保持较高一致性，平均斯皮尔曼相关系数为0.78，绝对误差均值为6.17 [4][20] - 模型在大市值指数中的表现优于小市值指数，沪深300指数未来5条预测序列的平均相关性为0.92，绝对误差均值为90.28，而中证1000指数平均相关性为0.85，绝对误差均值为306.03 [21] - 在价值指数上的预测表现优于成长指数，价值指数未来5条预测序列的平均相关性为0.92，收益率序列的平均相关性为0.20 [21] - 预测性能随预测期限延长而递减，但对第5个交易日的预测仍保持较高准确性 [20][22] 标准版Kronos择时策略效果 - 利用Kronos预测中证1000指数第5日收盘价构建择时策略，当预测收益率超过0.5%时产生做多信号 [30][31] - 策略采用T-1日收盘后生成信号，T日开盘建仓，固定持仓5个交易日，满仓操作 [31] - 标准版Kronos择时总体获得正收益，但错过了2025年7月以来的大部分涨幅，原因为模型较为依赖前期的指数反转逻辑 [4][33] 微调版Kronos滚动择时系统 - 采用模型参数微调和滚动调整推理参数并行的方案，引导Kronos适应指数的价格分布和变化特性 [4][34] - 参数微调使用中证1000指数成分股2010年至2022年的日度价量数据集，验证集为2023年至2024年 [37] - 滚动搜参方案以1个月为滚动测试集区间，对温度参数T、核采样概率top_p和回看窗口lookback_window进行网格搜索 [37][38] - 优化后模型在中证1000指数上的预测性能显著提升，未来5日收盘价预测序列与真实序列间的斯皮尔曼相关系数由0.732提升至0.856，绝对误差均值由435.2下调至275.5 [4][39] - 使用优化后的Kronos模型构建择时策略，2025年收益率达33.9%，相对于指数本身的年化超额收益达到9%，较原方法收益率提升20个百分点以上 [5][42]

中国出口结构变化核心观点 - 2025年4月以来中国对美国出口显著下降而对非美地区尤其是东盟出口整体上升这种结构性变化主要由关税背景下的出口前置效应及企业出海趋势驱动而非简单的转口效应[2][3][5] 地区出口表现分化 - 2025年4-8月中国对美国出口同比下降25.4%而前三个月同比累计上升5.0%对欧盟东盟日本拉美非洲出口同比分别为9.5%18.3%6.0%4.0%32.2%较1-3月的4.1%7.8%2.8%9.7%10.8%均有提升[2] - 同期美国从中国进口同比下降35.6%前三个月同比累计上升5.2%而从欧盟东盟日本墨西哥非洲进口同比分别为-1.3%30.7%0.0%4.3%6.5%其中从东盟进口增速较高[2] - 从对整体出口的拉动看2025年4-8月中国对美国东盟的出口分别拉动整体出口-3.8和3.0个百分点而1-3月为0.7和1.3个百分点[2] 关税与出口前置效应 - 美国在4月5日至8月6日对东盟等地区加征10%关税并于8月7日起普遍上调税率导致4-7月美国从东盟进口维持高增速体现为关税背景下的出口前置效应[3] - 进入8月后东盟各国对美国出口增速普遍回落如马来西亚印尼泰国菲律宾越南新加坡对美国出口同比分别为-13.0%3.0%12.8%-11.2%18.3%-5.8%较7月的14.6%38.9%31.4%9.8%26.0%-3.5%明显下降[3] - 中国8月对东盟出口同比22.5%较7月的16.6%上升与东盟对美国出口边际回落呈现反向变化不支持简单转口效应解释[3] 出口品类相关性分析 - 2025年1-3月中国对美国与对东盟HS2位产品出口同比增速相关性为0.052025年4-8月相关性上升至0.16两者同向变化趋势上升但增速差异间的相关性仅为0.01表明品类相关性不高[4] 全球价值链间接敞口 - 全球价值链分解显示2018年其他地区对美国出口中来自中国金额为832亿美元占中国总出口比重3.8%较2017年上升0.5个百分点2024年该比重为4.2%边际上升幅度有限相较于4-8月对美国出口下拉中国整体出口3.8个百分点间接敞口上升不足以完全对冲直接出口下降[4] 企业出海趋势支撑出口 - 海外跨国公司及中国企业加速出海加大对东南亚产能布局带动中国对东盟等地区出口尤其是资本品和中间品并促进东盟对美国出口[5] - 2024年中国对外投资带动出口2110亿美元同比增长13%占同期中国货物出口总值的5.9%[5]

文章核心观点 - 低空经济战略深入推进，无人机正重构城市治理与服务新生态，通过助力警务执法、消防、环境监测、应急通信等应用，打破地面场景束缚，提升城市运行效能，加速城市治理数字化、智能化升级 [2] - 城市化压力凸显与公众社会治理需求升级双重驱动下，城市治理类无人机迎来发展契机，建议重点关注低空经济与城市安全建设战略协同发展催生的投资机会 [2][3] 城市化压力与治理需求 - 城市化进程加快带来显著运行压力：截至2025年6月全国机动车保有量超4.6亿辆，汽车达3.59亿辆，2025年上半年新注册登记汽车1250万辆，同比增长0.68%，城市交通高峰平均速度不足26公里/小时，拥堵问题突出 [6] - 高层建筑超100万栋，其中超高层建筑（超100米）5千余栋，总量世界第一，火灾隐患增加且救援难度大 [6] - 流动人口数量达3.76亿，是1990年的16倍，占全国总人口26.6%，高频率流动增加了公共安全事件预警需求 [6] - 公众对社会治理需求从基本保障迈向品质优化阶段，对公共服务效率提升与精细化管理诉求日益凸显，无人机可实现快速响应、精准取证与高效作业 [9] 政策支持体系 - 国家层面以《国家安全法》筑牢法律根基，民航局《“十四五”通用航空发展专项规划》促进无人机规范化应用 [10] - 地方层面深圳、上海、北京等地出台行动方案，推动无人机在警务、安防保障等城市场景应用，如深圳公安局推动无人机警务应用高质量发展行动方案（2024-2026年） [10][11] 市场空间测算 - 城市治理无人机在安防、消防及应急救援、环保监控三大场景潜在总市场空间分别为95亿元、36亿元、5亿元，合计136亿元 [4][26][30] - 考虑到折旧换新，年均潜在市场空间为54亿元，其中安防场景年均38亿元（折旧周期2.5年），消防及应急救援场景年均15亿元（折旧周期2.5年），环保监控场景年均1.2亿元（折旧周期4年） [4][28][29][30] - 城市安防场景无人机长期总需求量约19万个，按单机均价5万元测算；消防场景需求包括消防站普通无人机1万个（单价6万元）、系留消防无人机1万个（单价30万元）及救援队无人机500个（单价5万元） [27][29] 产业链格局与发展机遇 - 上游核心部件供应商围绕不同场景强化能力，从通用化部件向定制化模块转型，如治安巡逻强调续航与成像分辨率，灾害救援需高适应性（防水、抗风、大载荷等） [31][32] - 中游呈现“强者恒强、长尾分化”格局：头部整机企业凭规模与自研技术主导市场，跨背景企业发力打造协同效应，中小型厂商深耕细分市场 [33][34] - 下游采购方式从单一设备向场景化解决方案演进，政府/事业单位终端用户需求推动采购模式向“买服务+平台+数据+持续运营”转变，平台化、服务化趋势提升产业效率与价值维度 [35][36] - 技术进步与产业链成熟驱动成本端优化：核心零部件价格下降，制造工艺进步降低单机成本；自动化飞控与智能调度平台减少运维人力投入，飞手数量增加进一步降低运维成本 [31]

欧洲养老金委托投资变动 - 荷兰第二大养老金PFZW于2025年终止与BlackRock、L&G及AQR Capital的合作，这三家机构原管理规模占比达50.9% [9] - PFZW资产规模达2677.14亿美元，位列欧洲第三、全球第14位 [9] - 投资策略转变核心为可持续性，2024年更新气候目标，要求2030年碳排放量较2019年减少50%，但2024年仅减少45% [3][15] 气候目标与行动瓶颈 - 欧洲养老金高碳行业投资占比在2015-2023年总体下降，但2023年反弹至约11.5%，显示撤资空间收窄 [28] - 调查显示，大部分欧洲养老金已设立气候目标，2019-2023年间设立目标的机构数量显著增加 [31] - PFZW在高碳行业投资占比已降至接近0%，通过撤资降碳的空间有限 [17] 气候投票的驱动与效果 - 投票成为实现气候目标的首选手段，因能直接影响公司决策且受欧盟《股东权利指令二号》监管压力 [5][35] - 回归分析显示，气候投票赞成比例每提高1单位，组合碳足迹下降0.0431吨/百万美元，组合回报上升0.0279% [39][40] - 气候投票次数增加与组合碳强度（WACI）下降0.626吨/百万美元显著相关，且对回报无负面影响 [39] 对中国市场的启示 - 支持高碳行业转型而非简单撤资更符合中国产业结构，央行强调"先立后破"的转型金融思路 [45] - 建议资产所有者在管理人遴选中考量气候投票表现，资产管理人应积极行使股东投票权 [45] - 气候投票政策可参考ISS及Glass Lewis指引，聚焦公司气候目标设定、减排战略及碳排放披露验证 [46]

港股风格轮动现象 - 港股科技与红利风格长期收益呈现强负相关，适合构建风格轮动策略，其超额收益自2020年年中以来相关性低于-0.5 [4][11] - 风格轮动速度适中，短期优势以月频轮动，长期优势平均延续时间超过半年 [4][11] - 恒生系与中证系港股通科技及红利指数的超额收益从2020年年中开始维持强正相关且趋于稳定 [4][11] 多因子风格轮动模型框架 - 模型从宏观经济、资金、市场、基本面和估值五个维度构建了共101个备选指标，并统一为月度频率 [4][19][21][22] - 采用带有共线性惩罚项的岭逻辑回归方法，通过滚动回归确认参数和因子，滚动窗口长度为2年（24个月频数据点） [5][25][27] - 通过简单二分类法将预测概率转化为持仓观点：预测科技跑赢概率大于50%时满仓科技指数，反之则持有红利指数 [6][32] 模型表现与收益 - 简单二分类、季度训练的轮动模型年化收益达19.50%，相较于科技红利指数等权基准的年化超额收益为8.98% [2][7][34] - 模型预测科技风格跑赢的月份平均收益为1.78%，预测红利风格跑赢的月份平均收益为1.17% [7][34] - 除2023年外，模型在其他年度均实现正向超额收益，其中2020年和2024年的超额收益均超过20% [7][39] 有效因子分析 - 2024年年末以来，波动率、价差、南向资金以及美国新增非农就业数据对风格预测能力较强 [9][40] - 相比2024年之前，中国大陆和中国香港地区的宏观因子、估值因子的有效性顺位有所下降，近期未入选优选因子组合 [9][40] - 截至2025年9月30日，最新模型观点推荐配置港股红利风格，主要依据是波动率比值因子和外资基金流入占比因子 [9][35] 参数敏感性分析 - 略宽松的因子有效性筛选（选取秩相关性绝对值排名前8的因子）表现较好 [44] - 缓冲区间细微宽度调整和训练频率的参数敏感度较低，而正则项系数倒数C较为敏感，过强的共线性惩罚会损失模型收益 [44] - 在缓冲区间法下，最佳参数组合（季度训练、top_n=8、buffer=[0.4,0.6]、C=1）可实现年化收益18.35%和年化超额收益7.93% [44]

事件概述与市场冲击 - 美国总统特朗普宣布自2025年11月1日起对所有中国进口商品加征额外100%关税，并对关键软件实施出口管制[2] - 全球主要资产受事件冲击明显，美国纳斯达克指数下跌3.6%，标普500指数下跌2.7%，创4月10日以来最大单日跌幅[2] - 中国科创50指数、创业板指和恒生科技指数分别下跌5.6%、4.6%和3.3%，欧洲斯托克600指数收跌1.25%[2] - 大宗商品中美油和纽铜分别下跌4.8%和3.7%，十年期美债收益率跳水超10个基点，纽约黄金期货涨近2%[2] 对A股市场的整体影响判断 - 本轮事件对A股的冲击预计将弱于4月初，因市场预期已有所调整且中国展现出有效应对能力[3] - 短期看，突发事件或影响风险偏好，加大或延长8月底以来的市场调整幅度和持续时间[3] - 中期角度，全球货币秩序加速重构使人民币资产获得重估，市场上行根基未动摇[3] - A股若因非理性情绪出现超调，反而可能提供较好的再度配置时点[3] 分行业影响分析 - 机械、军工和船舶行业：若博弈加剧，市场或交易“自主可控”及“安全可保障”资产，科学仪器和高端机床最相关，军工板块主题性受益但基本面影响有限，船舶行业受冲击较小[3] - 航空发动机产业链：国内自主化水平有提升空间，外部依存度较高，市场可能聚焦国产替代预期[4] - 软件行业：关注可能主要针对的工业软件及EDA设计工具[4] - 电力设备与新能源：储能电芯环节可能受影响，美国自中国进口的储能电芯产品或面临限制，新能源领域龙头企业影响较大[4] - 光伏行业：美国关税政策的边际影响可能有限，因前期已有多次相关措施或预期反复[4] - 有色金属行业：本次稀土出口管制更加全面和深化，中国稀土产业主导地位和博弈筹码增强，需求预期较4月时更为稳健，短期内稀土价格或在情绪推动下维持强势[4] A股市场估值与配置建议 - A股主要宽基指数估值位于历史均值和向上1倍标准差之间，沪深300指数前向市盈率12.5x，略高于历史均值12.1x，分位数75.4%[6] - 创业板指前向市盈率30x，位于均值向上0.1倍标准差，分位数60.5%；中证500和中证1000估值弹性更大，当前均位于估值向上0.6倍标准差左右[6] - A股估值在全球主要市场中处于中等偏低位置，标普500、MSCI印度、日经225的前向市盈率分别为23x、22.4x、21.3x，而A股为12.5x[6] - 股债相对吸引力仍存，沪深300股息率2.6%左右，股债相对吸引力指数为139%，接近过去5年80%分位数[6] - A股市值与GDP比值为77%，在全球主要市场中处于中等偏低位置；A股总市值/M2约为35%，处于历史45%分位左右[7] - 配置上，短期可参考4月前后市场反应，前期涨幅较大、对外部风险未计入的成长、出海领域有压力；有色、军工、国产替代、内需关注度上升[7]

文章核心观点 - Hibor在2025年5月至7月期间脱离高位的美元利率长达三个多月维持在历史低位 这一异常现象是国际货币体系重构的局部缩影 [2][6] - 传统利率平价理论框架下的套息和套利交易规模不足 是Hibor维持低位的主要原因 其背后反映了"去美元化"趋势下美元资产吸引力被削弱 [6][13][15] - 随着国际货币体系由"单一美元核心"向"多极化网络"过渡 Hibor的波动特征可能较以往更具独立性 对体系重构的敏感度提升 [2][26][27] Hibor的运行机制 - Hibor是香港银行同业拆息 其波动是香港金管局维持联系汇率制度的市场结果 香港实行联系汇率制 当港币触及7.75强方保证时金管局投放流动性拉低Hibor 反之触及7.85弱方保证时则回收流动性推高Hibor [2][3] - 香港金管局放弃货币政策独立性 其政策利率参照美联储利率同步调整 因此美元利率对Hibor具有"锚"的作用 Hibor变化通常与美元利率方向一致 [5] Hibor意外长期维持低位的原因 - 直接触发因素是5月初港币升值至强方保证 金管局为应对市场增配港元资产和大型新股筹资需求 被动买入价值1294亿港币的美元 大量投放流动性导致Hibor从5月初的4.5%骤降至0附近 [6][8] - 根据有抛补利率平价理论 锁汇成本高于港美息差 使得投资者持有低息港币并通过锁汇反而能获得比直接持有美元资产更高的收益 这削弱了套利交易推升Hibor的动力 5-7月美元兑港元互换基差走低体现了这一点 [13][15] - 根据无抛补利率平价理论 "去美元化"趋势抬升了美元资产的风险溢价 特朗普政策的不确定性使投资者对美元资产风险补偿要求增加 美银美林7月调查显示做空美元是最拥挤交易 外资流入美股美债放缓 削弱了传统套息关系 [15][19] - EPFR统计显示5-7月香港本地货币市场基金流入规模远超历史平均水平 体现了Hibor维持低位时港元资产吸引力的提升 [15] Hibor波动与国际货币体系重构的关联 - 香港联系汇率制的成功依赖于对锚定货币和制度本身的信心 当美元核心货币地位动摇时 该制度会承受外部压力 Hibor的异常表现是国际货币秩序碎片化与多元化重构趋势的体现 [26][27] - 国际货币体系重构呈现两大趋势：一是资金呈现更强本土偏好的碎片化 二是投资者日益青睐人民币等替代资产的多元化 这导致传统资产定价模式和相关规律正在失效 [27]

事件概述 - 中美贸易摩擦于10月10日骤然升级，特朗普宣布自11月1日起对华加征100%的额外全面关税，并对关键软件产品实施新出口管制 [2] - 市场反应剧烈，呈现避险交易特征：纳斯达克指数大跌3.6%，VIX指数跳升至22，比特币下跌5.6%，中概股金龙指数大跌6.1%，原油下跌3.8%，恒生科技期货跌3.6%，现货黄金突破4000美元/盎司，10年美债利率一度跌至4% [2] - 此次摩擦升级涉及港口费、稀土出口管制和关税提高等多个方面 [2] 摩擦升级的具体举措 - **港口费**：美国自10月14日起对中国拥有、运营或建造的船舶征收额外费用，初始标准为对中国营运船舶每净吨50美元，对中国建造船舶每净吨18美元或每个集装箱120美元，并在未来3年逐步增加 [2] 作为反制，中国决定自同日起对美国船舶征收船舶特别港务费，初始标准为每净吨400人民币，未来3年逐步增加至1120人民币 [3] - **稀土出口管制**：中国于10月9日宣布对超硬材料、部分稀土设备和原辅料、5种中重稀土、锂电池和人造石墨负极材料等实施出口管制，新规要求跨国公司销售的商品中，若中国稀土矿产占产品价值0.1%或以上需获得中国政府许可 [3] 中国在稀土领域占据主导地位，2024年开采份额占全球61%，90%以上精炼环节集中在中国 [3] - **关税提高**：特朗普威胁将美国对中国关税税率从当前的50-60%大幅提升至180%甚至更高 [4] 本轮摩擦的发展阶段 - **持续升级阶段**：1月至4月，关税政策波及范围广且幅度高，美国对中国关税税率一度达到147%，导致全球市场大跌 [7] - **逐步缓和阶段**：5月至9月，中美开启经贸磋商，美国对中国关税降至30%，双方进行了多轮会谈，关系最为缓和 [7] - **再度升级阶段**：10月，摩擦再度升级，体现为更严格的出口管制和更高的关税 [8] 当前环境与4月“对等关税”时的异同 - **市场意外程度不同**：当前市场对此类消息有一定心理准备，资产跌幅小于4月初，例如纳斯达克本次下跌3.6%，低于4月初的5.4% [10] - **关税升级范围不同**：此次摩擦主要集中在中美之间，对全球市场的冲击程度小于4月针对几乎所有市场的“对等关税” [13] - **双方准备与处境不同**：美国在贸易格局、地缘格局、货币政策、财政政策和科技趋势上均优于4月初 [14] 中国市场虽创新高但宏观基本面走弱，市场情绪和政策准备强于4月 [14] - **市场所处位置不同**：中美市场累积较多浮盈且估值高于4月，例如美股“七姐妹”当前估值31.3倍，高于4月对等关税前的26.8倍；中国科技与消费龙头当前估值20.7倍，高于3月底的18.8倍 [14] 未来可能演变 - 高关税对双方均是难以承受之重，对美国是供给冲击，可能加剧通胀、阻碍美联储降息；对中国是需求冲击，增加经济下行压力 [20] - 双方再度谈判并达成某种程度妥协的可能性存在，11月1日的关税生效日期刻意放在APEC会议之后，为谈判留出窗口 [24] - 长期变数和不确定性依然存在，甚至可能加大 [24] 市场影响与应对策略 - 短期市场难免波动，核心变量是APEC会议和11月1日前能否达成妥协 [25] - 当前不利因素是市场浮盈多且估值高，尤其中国市场；积极因素是市场恐慌程度和准备程度优于4月，科技产业趋势明确 [25] - 技术面支撑位可作参照：标普500的120周线对应5420点；恒指250天线和60周线对应22500点 [26] - 操作层面建议已降仓投资者观望并择机介入优质景气方向；未降仓投资者可待恐慌缓解后适度调整 [26]

市场参与者结构 - 券商与保险机构是公募REITs市场主要参与者，占比分别为43.31%和30.71%，较去年同期均有提升[8] - 公募机构（包括公募FOF和公募专户）以及私募机构占比较低，分别为10.23%和5.51%[8] - 超3成保险机构与超4成券商机构累计投资规模超10亿元[4][11] 机构投资规模与增量 - 超半数保险机构累计投资规模达到5亿元及以上，其中超3成规模超10亿元；超半数保险机构2025年增量投资规模位于1-10亿元区间，个别机构增量规模达10-30亿元[11] - 超4成券商机构参与规模达到10亿元以上，较去年明显提升；超半数券商机构2025年增量投资规模位于1-10亿元区间[11] - 银行理财参与规模大多位于5-10亿元区间，2025年增量规模位于1-5亿元区间[11] 机构进场时点与收益表现 - 机构进入公募REITs投资时点集中于2021年（44.88%）、2022年（18.11%）和2024年（18.90%），对应市场总回报分别为21.5%、0.9%和12.8%[14] - 2025年新进投资者占比为9/127，其中5家投资规模超过1亿元[14] - 近7成样本投资者2025年至今收益率超10%，跑赢同期中证REITs全收益指数（年初至今收益率9.7%），其中近3成样本投资者收益率超20%[18] 投资策略与方式 - 战配、网下/公众申购以及二级市场场内参与是机构主要投资方式，均有7-8成投资者提及；超4成投资者通过大宗交易及扩募方式参与，约1/4采用委托专户方式[16] - 打新策略成为热门选择，2025年至今打新策略单次收益率平均为0.21%，累计收益率为3.31%，年化收益率为4.42%[18] - 超半数机构将公募REITs定位为独立大类资产，主流策略仍为混合策略（长期配置为主，短期波段交易）[18] 私募REITs发展态势 - 近3成样本机构关注私募REITs投资机会，截至2025年9月30日，已上市持有型不动产ABS共14只，发行规模共214亿元[23] - 机构认为私募REITs优势包括估值稳定性强、灵活性和定制化、规模效应及分派率更高；劣势包括流动性不足、信息不透明、底层资产基本面较弱及退出机制有待验证[23] 市场关切与政策期待 - 大部分投资者反馈当前市场痛点仍是市场规模太小、流动性不足，与去年调查结果相仿[29] - 投资者期待制定REITs独立税收制度、明确会计处理方式及完善扩募机制；近8成投资者提及鼓励长线资金及多元资金入市，包括推出REITs指数基金、ETF及优化保险公司偿付能力因子[32] - 部分投资者期待推出市场对冲工具[32] 2026年市场展望与配置意愿 - 近7成样本机构计划2026年持续增加REITs配置，显示出较强配置意愿[33] - 样本机构认为2026年市场核心驱动因素为无风险收益率（74%）和底层资产基本面（68.5%），其次关注REITs行业政策（48.8%）和宏观总量政策（35.4%）[33] - 约6成机构预期2026年REITs收益率位于高个位数区间（5-10%），仅3.15%认为明年REITs录得负收益[33] 板块偏好与基本面预期 - 样本机构重点关注消费基础设施（83.46%）、数据中心（63.78%）、保障性租赁住房（61.42%）、水电（50.39%）以及仓储物流（47.24%）板块[41] - 保险和券商机构2026年偏好板块Top3分别为消费、保租房和水电，以及消费、数据中心和保障房[41] - 市场对于2026年REITs底层资产业绩修复/增长总体持中性偏乐观预期，大部分机构对于基本面改善持观望态度[41]

平台核心定位与服务特色 - 平台是集成中金研究分析师投研智慧的一站式数字化投研服务平台 [1] - 平台依托中金研究30多个专业团队、全球市场视野、超1800支个股覆盖的深度积淀 [1] - 平台结合大模型技术，致力于为客户提供高效、专业、准确的研究服务 [1] 核心产品与服务内容 - 提供研究报告、会议活动、基本面数据库、研究框架等分析师研究成果 [1] - 日度更新投研焦点，提供精选文章及时推送服务 [4] - 提供资深分析师及时解读市场热点的公开直播 [4] - 提供真人出镜、图文并茂的精品视频内容 [5][7] - 研究报告库包含3万+完整版研报，涵盖宏观经济、行业研究、大宗商品等领域 [9] 数据与研究工具 - 平台包含160+行业研究框架和行业数据 [10] - 提供40+精品数据库和精品数据看板 [10] - 集成中金点晴大模型，提供AI搜索、要点梳理、智能问答等功能 [10] - 提供智能搜索服务，支持用户输入问题进行查询 [11] 用户权益与访问方式 - 用户可通过手机号登录平台即刻体验服务 [4] - 用户可通过邮箱认证，解锁三大升级功能 [8] - 平台访问网址为research.cicc.com [4]