7月议息会议决策 - 预计7月会议大概率按兵不动，政策利率维持在4.25%-4.5%[1][2] 前瞻指引 - 预计鲍威尔维持年内降息2次指引，强调取决于后续数据[4] - Waller和Bowman或对维持利率不变投反对票[4] - 市场对联储9月降息25bp定价为70%，9月是否降息是焦点[4] 9 - 12月降息预期 - 维持9 - 12月降息两次判断，若数据强于预期，降息预期或回撤[5] 就业市场情况 - 6月就业数据超预期主要受政府就业提振，私人部门就业偏弱[5] - 岗位空缺等数据显示就业市场需求回落[5] 通胀情况 - 预计关税三季度推高通胀，但传导或不及预期，缓解联储担忧[5] 国债供给计划 - “大而美”法案提高债务上限5万亿美元，财政部增发国债补充TGA账户[5] - 7月28日和30日关注美国财政部发债指引久期结构及回购规模[5] 风险提示 - 美国就业市场走弱速度和关税对通胀影响持续性超预期[6]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 公募 REITs 自25年6月底回调，二季报延续一季报基本面趋势，下半年资金欠配持续但扰动因素增加，长期配置价值不改，关注基本面稳健板块 [1][17] - 上周股债跷跷板效应下债市回调，信用债收益率全面上行，公司类信用债净融资下降，金融类信用债显著放量，二级成交中短久期活跃、长久期成交小幅上升 [1][3][4][5] 根据相关目录分别进行总结 信用热点：公募 REITs 回调，基本面延续一季报 - 公募 REITs 全收益指数自25年6月20日以来累计下跌3.31%，上半年上行源于低利率环境和资金欠配，6月底以来因多因素回调 [10] - 二季报显示各板块基本面有不同表现，保租房业绩稳健，消费整体稳健但波动大，高速受路网分流影响大，产业园业绩承压，仓储物流表现较好，市政环保类整体稳健，能源类分化大 [13][14][19] - 利率方面，10年期国债收益率1.7%以上关注机会，1.8 - 1.9%是极限位置，近期利率调整受市场风险偏好等因素影响 [19] - 中长期看 REITs 分派率仍具性价比，调整后带来配置机会，关注基本面稳健板块，对基本面走弱资产保持谨慎 [16][17] 市场回顾：股债跷跷板导致债市回调，信用债收益率全面上行 - 2025年7月18日至7月25日，股债跷跷板效应下，利率债和信用债收益率全面上行，中短端中短票、城投债收益率上行10BP左右，1 - 3Y品种利差上行4BP左右，二永债收益率普遍大幅上行 [3] - 上周买盘较强，理财净买入168.47亿元，基金净卖出263.77亿元，信用债ETF规模3301亿元，同比小幅下降0.17% [3] - 各行业AAA主体评级公募债利差中位数全面上行3 - 6BP，各省城投债利差中位数绝大多数上行，内蒙古利差上行超10BP [3] 一级发行：公司类信用债净融资下降，金融类信用债显著放量 - 2025年7月21日至7月25日，公司类信用债合计发行3240亿，环比增长15%，净融资281亿元，环比下降39%，其中城投净偿还265亿元，产业债净融资566亿元 [4] - 金融类信用债合计发行2283亿，环比上升128%，合计净融资2071亿元 [4] - 中短票平均发行利率涨跌互现，公司债平均发行利率除AA评级外呈下降趋势 [4] 二级成交：中短久期成交活跃，长久期成交小幅上升 - 活跃成交主体以中高等级、中短期、央国企为主，城投债活跃成交主体分两类，地产债和民企债活跃成交主体以AAA为主，成交期限多在中短期限 [5] - 交易活跃城投债中5年以上债券成交占比4%，相比前一周（3%）小幅上升 [5]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 上周资金面略偏紧资金利率上行存单利率上行 IRS 收益率下行回购成交量上行大行融出规模下行票据利率下行美元兑人民币汇率下行 本周需重点关注中国 7 月 PMI、美国 7 月 FOMC 利率决议等事件 [1][2][4][5][6] 根据相关目录分别进行总结 资金面与资金利率 - 上周公开市场到期 20468 亿元投放 21563 亿元净投放 1095 亿元资金面略偏紧 DR007 均值 1.54% 与前一周基本持平 R007 均值 1.54% 较前一周上行 2BP DR001 和 R001 均值分别为 1.44% 和 1.49% 交易所回购利率上行 GC007 均值 1.55% 较前一周上行 2BP 截至上周最后一个交易日逆回购未到期余额为 16563 亿元较前一周下行 [1] 存单与利率互换 - 上周存单到期 10764.8 亿元发行 5156.9 亿元净融资规模 -5607.9 亿元 截至上周最后一个交易日 1 年期 AAA 存单到期收益率为 1.68% 较前一周上行 本周存单单周到期规模约 3767.4 亿元到期压力减小 上周 1 年期 FR007 利率互换均值为 1.53% 较前一周下行 市场对资金面预期平稳 [2] 回购交易 - 上周质押式回购成交量在 7.1 - 8.1 万亿元之间 R001 回购成交量均值为 68202 亿元较前一周上行 4540 亿元 截至上周最后一个交易日未到期回购余额为 11.1 万亿元较前一周下行 大行融出规模下行货基融出规模上行 券商、基金融入规模下行理财融入规模上行 [4] 票据与汇率 - 上周五 6M 国股票据转贴报价 0.72% 较前一周最后一个交易日下行 7 月信贷需求通常减少票据冲量需求增加 上周五美元兑人民币汇率报 7.17 较前一周小幅下行中美利差收窄 本周中美将举行贸易磋商还有美联储议息会议汇率波动可能增加 [5] 本周重点关注 - 本周公开市场资金到期 16563 亿元均为逆回购到期 周三将公布欧元区及美国二季度 GDP 周四将公布我国 7 月官方 PMI、美国 7 月 FOMC 利率决议及日央行目标利率 周五将公布美国 7 月 ISM 制造业指数及失业率 本周进入跨月需关注央行公开市场投放情况 [6]

报告核心观点 - 7月第四周生产维持一定韧性，地产成交回暖，外需吞吐量回升，消费出行热度收敛、汽车消费维持韧性，价格方面原油震荡、黑色等多数商品价格偏强 [2] 各领域情况总结 消费 - 出行热度韧性收敛，地铁出行与拥堵延时指数同比收敛，航班执行总数上行、执飞率与去年同期基本持平 [2] - 商品消费中汽车消费热度延续，纺织消费下降，快递揽收水平高位运行 [2] 地产 - 新房与二手房成交皆有所回暖，三线城市新房成交相对领先，二手房市场中北京/上海/成都热度略有回升、深圳回落 [3] - 二手房挂牌价与挂牌量降低，上周土地成交量偏弱、溢价率有所修复 [3][15] 生产 - 货运量热度延续，开工率数据表现分化，工业方面焦化、化工与汽车产业链等开工率基本持平前期，建筑业方面沥青开工率同环比转为下行 [2][4][6] 建筑业 - 建筑业资金到位同比下降，水泥需求强于供给、黑色供需偏弱、沥青开工率下行，苯乙烯与PVC开工率有所修复 [5][6] 外需 - 港口累计完成货物吞吐量与集装箱吞吐量有所回升，运价走势分化，美线运价延续下行，韩国出口额同比下行、越南出口额维持韧性 [7][21] 价格 - 原油受关税预期等波动明显，黑色价格在政策与项目开工支撑下上行，锰硅、碳酸锂等多数商品价格亦偏强，农产品批发价格200指数周均环比下行0.1% [2][23]

报告行业投资评级 - 通信行业维持评级，通信设备制造维持“增持”评级 [3] 报告的核心观点 - 上周通信（中万）指数下跌0.77%，同期上证综指上涨1.67%，深证成指上涨2.33% [1][14] - 2Q25通信板块基金前十大重仓中持仓占比3.61%，环比上升1.31pct，由低配转超配，超配比例为0.39% [1][14] - 2Q25公募基金加仓光模块、海风等板块，减仓数据中心、运营商、通信设备、无线设备等板块 [2][15] - 2025年7月24日通信（中万）市盈率TTM为35.71x，系2011年初至今37.5%历史分位数 [2] - 建议关注国产算力及其配套产业链（光模块、AIDC、交换机、铜连接等） [1][14] - 看好2025年通信行业Al算力链、核心资产价值重估、新质生产力及自主可控（上游芯片）赛道 [4] 各部分内容总结 周专题 - 2Q25公募基金前十大重仓中通信板块A股持仓占比结束下降趋势，超配比例上升 [2][15] - 2Q25加仓光模块等板块，减仓数据中心等板块 [2][15] 重点公司及动态 - 重点推荐天孚通信、锐捷网络、中国移动、中国电信、中国联通、华测导航、亨通光电、上海瀚讯等公司 [4][5] 行情回顾 - 展示上周行情、一年内行业走势、上周内通信（申万）指数走势等 [42][44] 公司动态 - 紫光股份、华工科技等多家公司发布公告 [71] 重点推荐公司最新观点 - 各重点推荐公司有不同业绩表现和发展前景，部分公司调整盈利预测和目标价 [62][64][65][66][67][68][69][70][72] 行业相关资讯 - 亚太和大洋洲地区引领全球物联网发展，5G RedCap加速增长 [29] - 海能达出售西班牙子公司股权，预计带来收益 [30] - Verizon上调2025年全年业绩预期，Q2表现强劲 [31] - 中国电信启动2025年城域云网设备集采 [33] - 中国移动G.654E光纤光缆集采，长飞、亨通、烽火三家中标 [34] - 有方科技拟斥资40亿元采购服务器，加速布局算力云服务 [36] - 软银与OpenAl分歧致“星际之门”项目陷入僵局 [37] - 阿里云通义千问Qwen3 - Coder宣布开源 [38] - 图灵量子完成亿元战略轮融资 [39] - 中国气象局统筹推进低空经济气象保障工作 [40]

报告公司投资评级 - 维持“买入”评级，目标价1200港币，对应2025年38.5倍PE [1][5][6] 报告的核心观点 - 老铺黄金2025年上半年业绩强劲增长，收入和净利润大幅提升，主要源于线上、线下存量店铺贡献，新增大店有望下半年贡献增量业绩，持续看好其竞争优势及高成长势头 [1] - 品牌势能提升带动收入高增，经营杠杆优化助推净利率提升，但金价上涨压制毛利率 [2] - 公司不断推进产品优化迭代，推出新品获市场积极反馈，强化差异化竞争优势 [3] - 国内外高端商圈渠道扩张与单店提效并进，有望打开中长期海外成长空间 [4] 根据相关目录分别进行总结 业绩情况 - 2025年上半年预计收入120 - 125亿元，同比增长241% - 255%；Non - IFRS经调整净利润约23 - 23.6亿元，同比增长282% - 292%；净利润约22.3 - 22.8亿元，同比增长279% - 288% [1] - 预计1H25销售业绩（含税收入）约138 - 143亿元，同比增长240% - 252%；经调整净利润对应经调净利率约19%，较2024年提升约1.3pct [2] 产品创新 - 2019年首创“足金镶嵌钻石”产品，2022年首发“金胎烧蓝”工艺产品，1H25推出“七子葫芦”“十字架钻饰吊坠”等新品 [3] 渠道拓展 - 2025年以来陆续进驻恒隆、IFC、万象城等核心商圈优质铺位，多家新店开业，另有多家店处于围挡装修阶段，预计下半年开业 [4] 盈利预测与估值 - 维持2025 - 2027年归母净利润49.1、62.1、75.8亿元，参考可比公司，考虑公司高成长、高端定位及稀缺性，维持目标价1200港币 [5] 经营预测指标与估值 |会计年度|2024|2025E|2026E|2027E| |----|----|----|----|----| |营业收入（百万）|8,506|23,558|29,223|35,360| |+/-%|167.51|176.97|24.05|21.00| |归属母公司净利润（百万）|1,473|4,914|6,213|7,578| |+/-%|253.86|233.60|26.43|21.97| |EPS（最新摊薄）|8.53|28.46|35.98|43.89| |ROE（%）|54.20|84.08|64.41|55.07| |PE（倍）|79.51|24.45|19.33|15.85| |PB（倍）|29.88|15.46|10.42|7.51| |EV EBITDA（倍）|61.39|18.50|13.81|11.24| |股息率（%）|0.91|2.05|2.59|3.15| [10] 可比公司估值 - 内资、港资黄金珠宝品牌商2025年平均PE为16.4倍，国际奢侈品公司2025年平均PE为34.8倍 [12]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：商品融合策略** - 模型构建思路：通过等权整合期限结构、时序动量和截面仓单三个子策略，捕捉商品市场的基本面、carry和动量风险溢价[49] - 模型具体构建过程： 1. **期限结构子策略**：基于展期收益率因子动态做多高展期收益品种，做空低展期收益品种[51] 2. **时序动量子策略**：通过技术指标（如布林带、均线）识别趋势，做多上涨资产，做空下跌资产[51] 3. **截面仓单子策略**：根据仓单变化做多仓单下降资产，做空仓单增长资产[51] - 模型评价：多因子复合策略分散风险，但子策略相关性需动态监控 2. **模型名称：商品期限结构模拟组合** - 模型构建思路：利用展期收益率因子反映商品升贴水状态，构建多空组合[51] - 模型具体构建过程： - 计算各品种展期收益率：$$展期收益率 = \frac{近月合约价格 - 远月合约价格}{远月合约价格} \times 100\%$$ - 按收益率排序，前30%做多，后30%做空，月度调仓[51] 3. **模型名称：商品时序动量模拟组合** - 模型构建思路：结合布林带、MACD等技术指标捕捉中长期趋势[51] - 模型具体构建过程： - 布林带突破信号：价格突破上轨做多，跌破下轨做空[9][10] - MACD指标：DIF上穿DEA做多，反之作空[9][10] 4. **模型名称：商品截面仓单模拟组合** - 模型构建思路：通过仓单变化率反映供需基本面，构建多空组合[51] - 模型具体构建过程： - 计算仓单环比变化率：$$\Delta仓单 = \frac{本周仓单量 - 上周仓单量}{上周仓单量} \times 100\%$$ - 做多仓单下降最快的前20%品种，做空增长最快的后20%品种[51] --- 模型的回测效果 1. **商品融合策略** - 近两周收益：0.12%[49] - 年化收益：1.14%[49] - 最大回撤：-3.0%（2025年）[52] 2. **商品期限结构模拟组合** - 近两周收益：-1.39%[56] - 年化收益：1.38%[56] - 信息比率（IR）：0.85（2010-2025）[59] 3. **商品时序动量模拟组合** - 近两周收益：1.99%[61] - 年化收益：-1.97%[61] - 胜率：58.3%（2020-2025）[65] 4. **商品截面仓单模拟组合** - 近两周收益：-0.26%[68] - 年化收益：4.00%[68] - 夏普比率：1.22（2010-2025）[72] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称：展期收益率因子** - 因子构建思路：反映商品期货合约间的升贴水结构[51] - 因子具体构建过程： $$展期收益率 = \frac{P_{近月} - P_{远月}}{P_{远月}} \times 100\%$$ 其中$P_{近月}$和$P_{远月}$分别为近月与远月合约价格[51] 2. **因子名称：仓单变化因子** - 因子构建思路：捕捉库存变动对价格的边际影响[51] - 因子具体构建过程： - 原始仓单数据标准化：$$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$ - 计算5日移动平均变化率[51] 3. **因子名称：趋势动量因子** - 因子构建思路：结合布林带宽度与MACD判断趋势强度[9][10] - 因子具体构建过程： - 布林带宽度：$$\text{带宽} = \frac{\text{上轨} - \text{下轨}}{\text{中轨}} \times 100\%$$ - MACD信号：$$DIF = EMA_{12} - EMA_{26}$$[9][10] --- 因子的回测效果 1. **展期收益率因子** - 多空收益差：年化4.76%（2010-2025）[59] - IC均值：0.15[59] 2. **仓单变化因子** - 多空收益差：年化5.86%（2021-2025）[72] - 月度胜率：63.2%[72] 3. **趋势动量因子** - 20日均线策略年化收益：8.32%（2017-2025）[65] - 突破布林带上轨信号胜率：61.5%[9][10]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **遗传规划行业轮动模型** - **模型构建思路**：通过遗传规划算法直接挖掘行业指数的量价、估值等数据中的有效因子，构建多因子综合评分体系[33] - **模型具体构建过程**： 1. 每季度末更新因子库，采用周频调仓机制 2. 对30个一级行业指数计算量价（20日波动率、动量突破）、估值（PE/PB分位数）、流动性（成交额占比）等150+原始特征 3. 通过双目标遗传规划（最大化ICIR+因子多样性）生成复合因子，例如： $$因子_1 = \frac{20日动量}{PE分位数} \times 成交量变异系数$$ $$因子_2 = ln(市值) \times 相对强弱指标_{14日}$$ 4. 对因子进行中性化处理后等权合成综合得分 5. 每周选取得分最高的5个行业等权配置[33][36] - **模型评价**：能够动态捕捉市场风格切换，在成长/周期/金融板块间灵活轮动[34] 2. **绝对收益ETF模拟组合模型** - **模型构建思路**：结合时序动量与行业轮动观点进行大类资产配置[37] - **模型具体构建过程**： 1. **资产配置层**：计算股/债/商品等资产的20日波动调整后动量： $$动量_{adj} = \frac{20日收益率}{20日波动率+0.5\%}$$ 2. **权益配置层**：直接采用月频行业轮动模型的Top5行业观点 3. 权重分配采用风险预算框架，对动量排名前30%的资产赋予5-15%权重[39] 3. **市场内在动量指标组** - **因子构建思路**：通过个股微观交易数据捕捉市场隐性趋势[18] - **因子具体构建过程**： 1. **短期动量因子**： - 指标1：$$个股涨跌成交额占比差 = \frac{\sum上涨个股成交额 - \sum下跌个股成交额}{总成交额}$$ - 指标2：$$1个月新高新低成交额差 = \frac{\sum新高个股成交额 - \sum新低个股成交额}{总成交额}$$ 2. **长期动量因子**： - 指标3：$$6个月新高新低成交额差$$（同指标2构造方式） - 指标4：$$1年新高新低成交额差$$（同指标2构造方式） 3. 对原始指标进行20日移动平均处理[19] - **因子评价**：领先指数3-5个交易日发出趋势信号[20] 模型回测效果 | 模型名称 | 年化收益 | 年化波动 | 夏普比率 | 最大回撤 | 今年以来收益 | |---------------------------|----------|----------|----------|----------|--------------| | 遗传规划行业轮动模型 | 31.87% | 18.18% | 1.75 | -19.63% | 28.68%[35] | | 绝对收益ETF模拟组合 | 6.53% | 3.82% | 1.71 | -4.65% | 5.58%[38] | | 全球资产配置模拟组合 | 7.19% | 4.83% | 1.49 | -6.44% | -3.59%[42] | 因子测试结果 | 因子名称 | IC均值 | IR | 多空收益差（年化） | |------------------------|--------|------|--------------------| | 个股涨跌成交额占比差 | 0.12 | 1.8 | 15.6%[21] | | 1个月新高新低成交额差 | 0.09 | 1.2 | 11.3%[21] | | 6个月新高新低成交额差 | 0.15 | 2.1 | 18.4%[23] | | 1年新高新低成交额差 | 0.18 | 2.4 | 21.7%[23] |

量化模型与构建方式 1. **模型名称：全频段融合因子模型** - 模型构建思路：通过深度学习模型提取高频量价数据特征，并结合低频量价数据的多任务学习结果，合成综合因子[26] - 模型具体构建过程： 1) 训练27个高频因子生成高频深度学习因子 2) 对低频量价数据端到端挖掘生成低频多任务因子 3) 将两类因子融合为全频段融合因子 4) 分层回测中TOP层年化超额收益率达31.23%[26][27] - 模型评价：多频段数据融合有效提升信息捕获能力 2. **模型名称：AI中证1000增强组合** - 模型构建思路：基于全频段融合因子构建指数增强策略[27] - 模型具体构建过程： 1) 成分股权重≥80%，个股权重偏离≤0.8% 2) 控制barra暴露<0.3，周双边换手率30% 3) 周频调仓，交易成本双边0.4%[29] - 模型评价：严格风险控制下实现稳定超额收益 3. **模型名称：AI行业轮动模型** - 模型构建思路：利用全频段量价因子对32个一级行业进行周频轮动[16][23] - 模型具体构建过程： 1) 行业成分股因子得分加权生成行业评分 2) 每周选取评分TOP5行业等权配置 3) 调仓频率为周频，不计交易成本[23] - 模型评价：AI特征提取能力与自上而下策略形成互补[16] 4. **模型名称：AI主题指数轮动模型** - 模型构建思路：对133个主题指数进行周频轮动[9][15] - 模型具体构建过程： 1) 成分股因子得分加权生成主题指数评分 2) 每周选取评分TOP10指数等权配置 3) 交易成本双边0.04%[9] 5. **模型名称：文本FADT_BERT选股组合** - 模型构建思路：基于BERT升级的文本因子构建主动量化组合[32] - 模型具体构建过程： 1) 对盈利预测调整文本构建forecast_adjust_txt_bert因子 2) 在多头端基础股票池选取TOP25构成组合[32] 模型的回测效果 1. **全频段融合因子模型** - 5日RankIC均值：0.116[26] - TOP层年化超额收益率：31.23%[26] - 今年以来TOP层超额收益：18.28%[26] 2. **AI中证1000增强组合** - 年化超额收益率：22.36%[27] - 年化跟踪误差：6.04%[27] - IR：3.70[27] - 超额收益最大回撤：7.55%[27] - Calmar比率：2.96[27] 3. **AI行业轮动模型** - 年化收益率：25.69%[22] - 年化超额收益率：20.23%[22] - 超额收益最大回撤：12.43%[22] - 超额夏普比率：1.96[22] 4. **AI主题指数轮动模型** - 年化收益率：16.65%[8] - 年化超额收益率：12.19%[8] - 今年以来超额收益：6.87%[8] 5. **文本FADT_BERT组合** - 年化收益率：39.73%[36] - 年化超额收益：31.34%[36] - 夏普比率：1.38[36] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：全频段量价融合因子** - 因子构建思路：融合高频深度学习因子与低频多任务因子[26] - 因子具体构建过程： 1) 高频部分：通过LSTM网络提取27个高频特征 2) 低频部分：采用多任务学习框架挖掘价量关系 3) 合成方法：加权整合两类因子得分[26] 2. **因子名称：forecast_adjust_txt_bert** - 因子构建思路：基于BERT模型升级文本分析因子[32] - 因子具体构建过程： 1) 对盈利预测调整文本进行BERT编码 2) 通过注意力机制提取关键语义特征[32] 因子的回测效果 1. **全频段量价融合因子** - 分层回测TOP层年化超额：31.23%[26] - RankIC稳定性：5日均值0.116[26] 2. **forecast_adjust_txt_bert因子** - 组合年化超额收益：31.34%[36] - 历史最大回撤：48.69%[36]

工业企业盈利整体情况 - 6月工业企业盈利同比降幅从5月的9%收窄至4.3%，剔除汽车行业后，6月同比从5月的 -7.1%回落至 -9.1%；二季度盈利增速从一季度的0.8%回落至 -3.7%[1] - 6月单月工业企业利润/收入同比增速从5月的 -9%/0.8%回升至 -4.3%/1.6%；二季度收入增速从一季度的3.4%放缓至1.7%[1] 各行业盈利情况 - 上游行业二季度盈利同比降幅走阔，6月利润增速同比降幅持平于5月的36.3%，营业收入同比降幅从5月的15.4%走阔至18.3%，季调后利润率从5月的14.6%上行至16.6%[3] - 中上游整体利润增速回落，出口链相关行业营收及利润增速改善，黑色系商品价格及油价下跌压制部分行业利润率[4] - 下游行业利润增速分化，汽车6月提振整体工业企业利润同比约4.4个百分点，饮料行业盈利增速大幅回落，计算机通信行业利润增速因高基数回落[4] 所有制盈利情况 - 6月国企、外资工业企业利润同比增速从5月的 -18.1%/-7.3%回升至 -8.3%/11%，私企利润同比增速从5月的0.8%转负至 -4.9%[5] 其他指标情况 - 6月工业企业利润率（季调后）从5月的4.8%回升至5.2%，上、中、下游企业利润率均回升但分化延续[6] - 6月库存增速（季调后）从5月的3.6%回落至3.1%，工业企业杠杆率（季调后）从5月的57.6%小幅回升至57.7%，应收账款占销售收入比例从5月的19.2%略回落至19.1%[6] - 2025年1 - 5月工业企业亏损金额同比降幅从1 - 4月的3.2%收窄至1.3%，5月财务费用占主营业务收入比例从4月的0.5%上行至0.8%，1 - 5月财务费用同比降幅从1 - 4月的6.6%收窄至2.2%[6] 行业与政策展望 - 7月1 - 24日30大中城市商品房销售同比降幅从6月的8.4%走阔至20%，地产周期走弱[4] - “反内卷”政策或支撑价格，但对整体工业行业价格传导效果及利润改善持续性待察，3季度末至4季度初或为财政、货币政策调整窗口期[4]