二、核准该支公司业务范围为：经银行保险监督管理机构或其他有行政许可权限的机构批准并经上级机 构授权办理的业务。 三、接此批复文件后，该支公司应按照有关规定领取许可证并办理开业前相关手续。开业后及时向固原 金融监管分局报告相关情况。 一、同意中国太平洋财产保险股份有限公司彭阳支公司开业，营业场所为宁夏回族自治区固原市彭阳县 县城闽宁小区51#商住楼营8。 2025年11月15日，固原金融监管分局发布批复称，《中国太平洋财产保险股份有限公司宁夏分公司关于 中国太平洋财产保险股份有限公司彭阳支公司开业验收的请示》(宁太保产〔2025〕80号)收悉。经审 核，现批复如下： ...

新华社华盛顿12月18日电 美军南方司令部18日发布消息说，美军"南方之矛"联合特遣部队当天在 东太平洋对两艘"被认定为恐怖组织的船只"实施打击，打死5人。 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建模型对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别行业交易过热或过冷的状态[3]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建过程、所用指标及计算公式。 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过计算ETF溢价率的Z-score值，搭建ETF产品筛选信号模型，以识别存在潜在套利机会的标的[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建过程及计算公式。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：用于衡量申万一级行业指数的交易拥挤程度，数值高低反映市场情绪和资金集中度[3]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体构建过程、所用指标及计算公式。 2. **因子名称：溢价率 Z-score**[4] * **因子构建思路**：基于ETF的IOPV溢价率，通过标准化处理（Z-score）来度量当前溢价率在历史序列中的相对位置，以判断其是否处于异常水平[4]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体计算公式。通常，Z-score的计算公式为： $$Z = \frac{X - \mu}{\sigma}$$ 其中，$X$代表当前溢价率，$\mu$代表滚动窗口期内的溢价率均值，$\sigma$代表滚动窗口期内的溢价率标准差。 模型的回测效果 （报告未提供相关量化模型的回测效果指标数据） 因子的回测效果 （报告未提供相关量化因子的回测效果指标数据）

美军在东太平洋袭击"贩毒船" 已致4人死亡 中新网12月18日电 据美国有线电视新闻网(CNN)及法新社报道，当地时间17日，美军南方司令部称， 美军在东太平洋对一艘所谓"贩毒船"进行打击，致4人死亡。 编辑：董文博 广告等商务合作，请点击这里 美军南方司令部在社交媒体上发文说，12月17日，在美国防部长赫格塞思的指示下，"南方之矛"联合特 遣部队在国际水域对1艘"被认定为恐怖组织的船只"实施打击。 美军南方司令部指出，情报认为，该船只正沿东太平洋一条已知的贩毒路线航行，并参与贩毒活动。共 有4名男性"贩毒恐怖分子"被击毙，没有美军人员伤亡。 美军没有提供这艘船只贩毒的任何证据。 法新社指出，自9月初美军在加勒比海和东太平打击所谓"贩毒船"以来，此次打击使得累计死亡人数已 达99人。 来源：中国新闻网 本文为转载内容，授权事宜请联系原著作权人 中新经纬版权所有，未经书面授权，任何单位及个人不得转载、摘编或以其它方式使用。 关注中新经纬微信公众号(微信搜索"中新经纬"或"jwview")，看更多精彩财经资讯。 图片来源：美国有线电视新闻网(CNN)报道截图 ...

公司运营动态 - 中国太平洋财产保险股份有限公司大连分公司普兰店支公司获准变更营业场所 新址为大连市普兰店区世纪路西段38-5号509、510、511室 [1] - 公司需按规定及时办理相关变更及许可证换领事宜 [1]

军事行动 - 美军南方司令部于12月17日指示“南方之矛”联合特遣部队在国际水域对一艘船只实施打击 [1] - 此次行动依据情报认定该船只正沿东太平洋一条已知的贩毒路线航行并参与贩毒活动 [1] - 行动导致4名被认定为“贩毒恐怖分子”的男性被击毙 没有美军人员伤亡 [1] 事件定性 - 美军将打击目标定性为“被认定为恐怖组织的船只” [1] - 美军将击毙的4人定性为“贩毒恐怖分子” [1] - 美军未提供该船只参与贩毒活动的任何证据 [1]

事件概述 - 美军于12月17日在东太平洋对一艘所谓“贩毒船”发动袭击 [1] - 该事件造成4人死亡 [1]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：行业拥挤度监测模型**[3] * **模型构建思路**：通过构建一个量化模型，对申万一级行业指数的拥挤度进行每日监测，以识别市场情绪过热或过冷的行业[3]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤、所使用的指标或计算公式。 2. **模型名称：溢价率 Z-score 模型**[4] * **模型构建思路**：通过计算ETF溢价率的Z-score值，来识别当前溢价率相对于其历史水平的偏离程度，从而筛选出存在潜在套利机会或回调风险的ETF产品[4]。 * **模型具体构建过程**：报告未详细说明该模型的具体构建步骤，但提及了核心指标为“溢价率 Z-score”。通常，此类模型的构建过程可能包含以下步骤： 1. 计算ETF的日度溢价率：$$溢价率 = (ETF市价 - IOPV) / IOPV \times 100\%$$ 其中，IOPV为基金份额参考净值。 2. 选取一个滚动时间窗口（例如过去60个交易日），计算该窗口内溢价率的均值($$\mu$$)和标准差($$\sigma$$)。 3. 计算当前溢价率的Z-score值：$$Z_t = \frac{PremiumRate_t - \mu}{\sigma}$$ 其中，$$PremiumRate_t$$为当前交易日的溢价率。 4. 设定阈值（如Z-score > 2或 < -2），当Z-score超过阈值时，生成相应的关注或警示信号。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业拥挤度**[3] * **因子构建思路**：综合多个市场维度（如交易活跃度、价格动量、估值水平等）来度量一个行业是否处于交易过度拥挤的状态[3]。 * **因子具体构建过程**：报告未详细说明该因子的具体构建方法、合成指标或计算公式。仅展示了最终结果（热力图）[9]。 2. **因子名称：主力资金净流入额**[3][10] * **因子构建思路**：跟踪大额资金（主力资金）在行业层面的净流入或净流出情况，以判断资金的动向和偏好[3]。 * **因子具体构建过程**：报告直接使用了Wind等数据提供商计算的主力资金净流入额数据，未说明其具体算法。通常，该因子基于逐笔成交数据，通过识别大单买卖来估算主力资金的流向[10]。 3. **因子名称：ETF资金净流入**[5][6] * **因子构建思路**：跟踪资金流入或流出特定ETF产品的规模，反映市场对相关板块或风格的态度[5]。 * **因子具体构建过程**：报告直接引用了ETF的日度资金净流入数据。该数据通常基于ETF的份额变动和单位净值计算得出：$$日资金净流入 = (当日总份额 - 前一日总份额) \times 当日单位净值$$[6]。 4. **因子名称：IOPV溢价率**[6] * **因子构建思路**：衡量ETF交易价格与其实时净值（IOPV）之间的偏离百分比，溢价率为正表示交易价格高于净值，可能存在高估或套利机会[6]。 * **因子具体构建过程**：报告直接引用了IOPV溢价率数据。其计算公式为：$$IOPV溢价率 = \frac{ETF市价 - IOPV}{IOPV} \times 100\%$$[6]。 模型的回测效果 （报告中未提供任何量化模型的回测效果指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率IR等。） 因子的回测效果 （报告中未提供任何量化因子的回测效果指标，如IC值、IR、多空收益、分组收益等。仅展示了因子在特定时点的截面数据或时间序列数据。）

拉尼娜状态的定义与当前判定 - 拉尼娜是指赤道中东太平洋海表温度大范围持续异常偏冷的现象 其技术判定标准为NINO3.4指数3个月滑动平均值小于等于－0.5℃ 此时进入拉尼娜状态 [2] - 当拉尼娜状态持续时间大于等于5个月 则判定为一次拉尼娜事件 “双重拉尼娜”指连续两个冬季均出现拉尼娜事件 而非同一年内发生两次 [2] - 当前监测显示拉尼娜状态仍在持续 预计将延续至2026年初 但总持续时长不满5个月 因此发展为拉尼娜事件的可能性相对较低 今年冬季出现双重拉尼娜事件的概率较小 [2] 拉尼娜对我国气候的历史与潜在影响 - 发生拉尼娜事件的冬季 有利于引导北方冷空气南下 加强东亚冬季风 导致我国中东部地区气温偏低 [3] - 受全球变暖等因素影响 本世纪以来拉尼娜背景下我国冬季也频繁出现偏暖甚至暖冬的情况 如2020至2021年冬季 [3] - 拉尼娜事件会抑制水汽向我国南方地区输送 导致降水持续偏少 容易引发冬春连旱 [3] - 在拉尼娜事件次年夏季 我国北方地区降水可能偏多 而长江流域降水偏少 容易发生高温干旱 [3] - 较之厄尔尼诺 拉尼娜年份西北太平洋和南海台风的生成位置总体偏北、偏西 也更容易在我国沿海地区登陆 [3] 对今冬气候趋势的预测与行业应对建议 - 综合判断 我国今年冬季气温接近常年同期到偏暖为主 但阶段性变化特征明显 冷暖起伏大 全国降水总体偏少 空间上呈“北多南少”分布 [4] - 北方地区如东北、华北、内蒙古、新疆等地冬季可能出现阶段性大风、强降温和强降雪天气 需警惕对设施农业、畜牧业造成的冻害、雪灾及大风影响 [4] - 供暖能源需求预计将高于历史同期 可能出现阶段性峰值 建议能源行业提前做好能源调配、物资储备及应急准备工作 [4] - 北方和西南部分地区可能发生阶段性低温和雨雪冰冻天气 将对输电线路、能源供给、交通运输等行业带来较大影响 阶段性低温也易导致经济林果等遭受冻害 [4] - 华东南部、华中东部及华南东部等地冬春季气温偏高、降水偏少 存在冬春连旱风险 建议加强水资源调度管理与农田水利建设 做好蓄水保水和防旱抗旱准备 这些地区森林火险等级也较高 应加强火源监测管控 [4]

公司动态 - 太平洋投资管理公司为一项新的资产支持融资策略成功募集了70亿美元资金 [1] 业务发展 - 公司新推出的投资策略专注于资产支持融资领域 [1]