行业/公司 - 中国经济政策转向[1] - 外资投资者对中国市场的看法[2] - 特朗普2.0对全球经济的影响[6][7][8] 核心观点和论据 - **中国经济政策转向**：9月24日以来的政策转向分为两个步骤，第一步是解决地方债务问题，第二步是财政增量刺激[1] 这一政策转向打破了外资投资者对中国市场的悲观叙事方式，外资对中国市场的关注度回升[2] - **外资投资者对中国市场的看法**：外资投资者过去两三年对中国市场的悲观情绪主要源于对监管环境变化的担忧，认为安全大于发展[2] 但政策转向后，外资对中国市场的信心有所恢复[2] - **特朗普2.0对全球经济的影响**：特朗普2.0的三大政纲包括对外加税、对内减税和严控移民，这些政策可能导致美国通胀上升、经济下滑[6][7] 对外加税将增加美国企业的进口成本，消费者物价上升[7] 严控移民可能削弱过去几年帮助美国通胀回落的一个因素[7] 美联储降息空间收窄，财政赤字难以压降，可能导致美国财政可持续性受到质疑[8] 其他重要内容 - **消费品以旧换新政策**：2024年消费品以旧换新政策效果不错，2025年将扩容，预计规模至少3000亿[5] - **低收入群体社会保障**：低收入群体的社会保障和医保补贴将增加几千亿[5] - **公务员涨薪**：公务员涨薪将带动社会预期好转，打破财政紧缩的思维定势[4] 数据引用 - 消费品以旧换新政策2025年预计规模至少3000亿[5] - 低收入群体社会保障和医保补贴将增加几千亿[5] - 美国联邦政府每年还款付息的成本占GDP的比例接近历史高点[8]

行业研究 * **行业**：全球石油行业 * **核心观点**： * 2024年全球石油市场仍处于供过于求状态，但供需平衡状况有所改善。 * 2025年市场平衡状况将有所改善，但仍处于供过于求状态。 * 需求增长预计在2024年放缓，但在2025年将有所回升。 * 非OPEC+供应增长预计在2024年和2025年基本保持不变。 * OPEC+产量在11月环比上升，哈萨克斯坦和伊拉克的履约情况有所改善。 * **论据**： * 国际能源署（IEA）的12月石油市场报告显示，2024年全球石油市场平衡状况为0.10Mb/d的过剩，但预计在第四季度将出现-0.37Mb/d的短缺。 * 2025年市场平衡状况预计为0.95Mb/d的过剩，低于之前的1.15Mb/d。 * 需求增长预计在2024年放缓至0.84Mb/d，但在2025年将回升至1.08Mb/d。 * 非OPEC+供应增长预计在2024年和2025年基本保持不变，为1.48Mb/d。 * OPEC+产量在11月环比上升80kb/d，达到34.40Mb/d，高于目标水平33.72Mb/d。 * **其他重要内容**： * 全球石油库存10月份环比下降39.3Mb，但初步数据显示11月份有所回升。 * 预计OPEC+在2025年的增量供应将来自哈萨克斯坦（+0.21Mb/d）、俄罗斯（+0.11Mb/d）、利比亚（+90kb/d）和阿联酋（+60kb/d）。 公司研究 * **公司**：未提及具体公司 * **核心观点**：未提及具体公司 * **论据**：未提及具体公司 * **其他重要内容**：未提及具体公司

行业或公司 * 中国数据中心行业 * GDS Holdings Ltd (GDS.O) * VNET Group Inc (VNET.O) * SUNeVision Holdings Limited (1686.HK) 核心观点和论据 * 中国数据中心行业在利率下降后并未像美国数据中心行业那样重估，尽管中国利率也下降了。 * SuneVision表现优于市场。 * GDS、VNET和SuneVision的股价仍远低于平均水平。 * 通过境内REITs进行资产变现可能为中国业务提供新的估值锚，并看到显著的上涨潜力。 * 预计私募REITs/准REITs计划将在6个月内达到重要里程碑，而公开REITs将在12个月内推出。 * 预计GDS中国2024年的EBITDA增速将从约5%加速至2025年的约10%。 * VNET和SUNeVision预计2024-2026年EBITDA复合年增长率分别为15%和18%。 其他重要内容 * 预计2025年GDS中国的EV/EBITDA倍数为11倍，假设汇率为人民币7.12/美元。 * 预计GDS国际2026年的EV/EBITDA倍数为20倍（较全球同行平均倍数低10%，因为GDSI的业绩记录较短且没有分红），按10%的折扣计算12个月前向价值。 * 预计2025年GDS中国的EV/EBITDA倍数为11倍，假设汇率为人民币7.12/美元。 * 预计GDS国际2026年的EV/EBITDA倍数为20倍（较全球同行平均倍数低10%，因为GDSI的业绩记录较短且没有分红），按10%的折扣计算12个月前向价值。 * 预计2025年GDS中国的EV/EBITDA倍数为11倍，假设汇率为人民币7.12/美元。 * 预计GDS国际2026年的EV/EBITDA倍数为20倍（较全球同行平均倍数低10%，因为GDSI的业绩记录较短且没有分红），按10%的折扣计算12个月前向价值。 * 预计2025年GDS中国的EV/EBITDA倍数为11倍，假设汇率为人民币7.12/美元。 * 预计GDS国际2026年的EV/EBITDA倍数为20倍（较全球同行平均倍数低10%，因为GDSI的业绩记录较短且没有分红），按10%的折扣计算12个月前向价值。

一、纪要涉及的行业或公司 - 行业为程序化广告行业[1][3][4][5]。 - 提到的公司有Apple Loving、Unity、一点天下、汇量、Trend Desk（TDD）、Monaco、Google、Facebook、百度、腾讯、字节跳动等[3][7][12][16][17][28][29][30]。 二、纪要提到的核心观点和论据 （一）Apple Loving成功的原因 1. **算法和数据方面做得好** - 有SDK（Mesh SDK）可以搜集用户数据，后来收购Adidas可以做归因，掌握数据形成闭环[9]。 - 利用AI算法贴近神经网络数据，将数据做成推理形式，数据可积累，算法迭代和推理能力会更准，建立投放壁垒[10]。 - 第一代广告引擎DSP不太准，收购用户数据行为公司后数据变准，因为广告投放精准性关键在于数据和算法模型，数据要准确干净[8]。 2. **在游戏领域成功及电商领域的前景** - 在游戏领域成功，在电商领域基于APP端模式，电商有引流和独立站业务，Apple Loving在独立站和电商方面数据积累弱，需要一到三年做数据积累和算法模型建立才能成功[10][11]。 （二）Unity的问题 1. **管理架构和数据收集问题** - 管理架构调整不好，例如频繁换老板、CEO、CTO等[12]。 - 缺少像Apple Loving的adjust那样的数据收集端口[12]。 - 短期内很难解决这些问题，所以从发言者角度看不一定能很快增长[12]。 （三）国内程序化广告的特点 1. **协议标准不统一** - 国内程序化广告虽然遵守RTP，但每家有不同标准，如百度、腾讯、字节跳动协议标准不同，不像国外比较标准的程序化广告，与国外对接只需遵守RTP协议即可[13]。 （四）海外做程序化广告的中国公司情况 1. **汇量等公司的生态情况** - 汇量有大媒体头望、AI机器素材、程序化平台广告平台等，生态做得比较好，国内厂商希望在整个生态覆盖从广告主数据到媒体数据到用户行为数据，打通链路把ROI做最好[14]。 2. **与海外大公司的竞争与合作关系及优势** - 与海外大公司如TDD、Apple Loving等既有竞争又有合作关系[23]。 - 中国服务于中国开发者有优势，像Apple Loving算法模型框架基于世界化接口，中国有本地化优势，可以更好服务出海电商，而且中国出海业务量很大[23]。 - 中国公司目前做得不太够好，有潜力，需要投入算法模型、数据模型或深度学习等研发方面[23]。 （五）广告主100美金预算在产业链的分配 1. **成本和分配情况** - 首先要解决IDC（服务器）成本和深度学习算力成本，大概占100美金的10%左右[25]。 - 广告主预算分配给媒体，可能是50%、70%或者可能亏钱给媒体，取决于算法能力，算法厉害能低价买到用户就赚钱，算法不行可能高价买入就不赚甚至亏，本质是追求广告投放能力带来的差价最大化[25][26]。 （六）海外市场的情况 1. **反点情况** - 海外以前有反点，如Google以前有，现在没有了，因为Google觉得算法厉害不需要，海外不是每家都有反点，有反点会影响出价算法，无反点可以把100元作为基准价出价，有反点则要按扣除反点后的价格出价[27]。 2. **媒体特点** - 海外媒体渠道比较分散，相比国内更丰盛，美国除了Facebook、Google还有很多第三方联盟、各种站点等，流量来源多[28][29]。 - 海外大互联网公司没有大力发展第三方广告联盟业务，可能与美国IT界情况、反垄断方面做得好、业界比较open有关[30]。 - 海外有足够市场空间给中国公司出海或海外全球化广告平台[31]。 （七）海外公司把程序化广告做好的原因 1. **链路生态、数据和霸权操作** - 链路生态比较完善，功能模块全面，不是单一的DSP，可管理用户数据、客户数据，提供第三方接口[32]。 - 在数据方面做得好，数据闭环做得非常好[32]。 - 像Apple Loving覆盖从预算端到媒体端的链路，可以做一些类似霸权操作，如知道平台出价、控制购买量等[32]。 （八）算法迭代优化相关 1. **数据积累和迭代过程** - 数据是稀有积累的，初期数据量不大时算法作用不大，如Apple Loving广告引擎推出多年后第二版推出才越来越好，Monaco也是创立多年后引入深度学习和数据才越来越准确[36][37]。 - 算法迭代包括数据清洗（如判断用户性别、年龄等数据的准确性）、特征提炼（如对年龄等特征细化区间）、选择算法模型（如LR或深度学习框架）、根据效果调整（如发现错误率高就重新调整特征再迭代）等过程，是持续进行的，前期可能效果不明显[38][39][40]。 - 底层模型可以用开源框架，关键是要结合垂直类用户数据构建框架，广告对算力要求不像大模型那么高，更多是对数据收集和清洗能力要求高[41][42]。 （九）国内未来是否诞生大的第三方公司 1. **出海业务相关** - 如果中国公司能把数据和算法很好整合起来，中国出海业务预算大（可占全球很大比例），是可以诞生大公司的[43]。 （十）国内类似adjust的公司情况 1. **目前情况** - 国内目前并没有做得非常好的类似adjust的公司，但可能会诞生[43]。 （十一）Mediation环节 1. **理解和国内公司情况** - Mediation是一个竞价平台，可帮广告请求询问多家竞价，知道其他家出价后可以据此调整自己出价，国内做出海的公司如一点、汇量等都有类似平台[44][45]。 三、其他重要但是可能被忽略的内容 - 谢总曾任职于百度、腾讯，2017年开始从事程序化广告，2018年创建自己的程序化广告公司，2023年推出SaaS品牌，2025年将推出新品牌[3]。 - 直到一点天下上市，A股的人才真正关注到程序化广告这个海外已经很大的生意[4]。 - 海外有做DXP起家的公司如Morocco、TDD等，BNP是数据方不能作为程序化广告但可作为其中重要数据模块，不是所有程序化广告都要具备DSP、SP、DMP，有SP或DSP就够了，但生态里最好都有才能做得更好[6]。 - AI技术在程序化广告应用较好的两块是用数据做反作弊和用数据做深度学习、竞价模型投放，素材对点击率很关键，国内和海外都出现自动生成创意素材的公司[18]。 - 中国市场很大，中国出海的游戏、电商等预算体量挺大，以前中国广告平台很少整合广告主数据，现在大家都在尝试，海外TDD、Apple Loving、Morocco在这方面做得很好[20][21]。 - Google现在收7个点的税点而不是反点[28]。 - 美国的行业比较open，对于反垄断方面做得更好，这也是美国除了大公司还有很多第三方公司的原因之一[31]。

纪要涉及的行业或者公司: 1. 中国房地产行业 [1] [2] [3] 核心观点和论据: 1. 2024年9月房地产销售继续下滑,销售额同比下降16.3%,销售面积同比下降11.0%。但跌幅较8月有所收窄。[1] 2. 9月房地产新开工和竣工活动持续疲弱,新开工面积同比下降19.9%,竣工面积同比下降31.4%。房地产投资也同比下降9.4%。[2] 3. 政治局最近表态"遏制房价下跌"有助于改善买家情绪,黄金周和10月初的销售表现较好。预计4季度销售会有明显环比改善,但能否持续到2025年仍不确定。[3] 4. 需要持续的政策实施和宏观经济复苏,才能扭转居民的悲观情绪,支撑销售和房价的持续改善。[3] 其他重要内容: 1. 报告提到了相关的研究报告,包括"关于政治局前所未有的表态变化的更多思考"、"关于库存消化路径的思考"、"从主导市场向二手市场过渡"等。[4] 2. 报告披露了分析师的持股情况和与报告公司的业务关系。[5] [6] 3. 报告详细解释了股票评级体系和行业评级体系。[7] [8] [9] [10] 4. 报告包含了一些重要的法律声明和披露。[11] [12] [13] [14] [15]

纪要涉及的行业或者公司: 1. 中国整体经济[1][2][3] 核心观点和论据: 1. 2024年3季度名义GDP增长率维持在4%的低位水平,通缩压力持续,尤其是工业领域[1][3] 2. 9月经济活动有所改善,主要得益于基建投资和部分消费品销售的恢复[4] 3. 中国政府正在采取货币宽松和地方债务重组等措施应对通缩,但强有力的财政刺激政策仍然缺失,经济复苏仍面临挑战[5] 其他重要内容: 1. 2024年3季度实际GDP同比增长4.6%,环比年化增长3.6%,略好于市场预期[3] 2. 工业生产、基建投资和部分消费品销售(如家电、手机)在9月有所改善[4][13] 3. 房地产销售和新开工持续下滑,拖累整体经济[17][18] 4. 通胀压力有所缓解,但工业通缩加深[3][6] 5. 政策层面,中国央行将"合理通胀"列为关键目标,并表示将出台针对性措施支持房地产和资本市场[5]

根据电话会议纪要,可以总结以下关键要点: 行业或公司: - 涉及中国宏观经济和房地产行业 [1] 核心观点和论据: 1. 地方政府债务重组是关键举措,有望缓解通缩压力。预计规模可达6万亿元人民币以上,有助于缓解地方政府融资平台去杠杆压力,减少地方"财政紧缩"行为,部分债务置换可能转化为支出,改善企业资产负债表和投资信心。[2][4] 2. 北京宣布1百万套城中村改造现金安置计划,预计总融资规模可达2-3万亿元人民币,如果顺利执行可能吸收一三四线城市三分之一的房地产库存。但具体实施细节仍不明确。[6][7] 3. 近期房地产政策放松和政治局表态"遏制房价下跌"提振了二手房交易和价格预期,但消费者信心仍较弱。[7][8][16] 4. 尽管有一系列政策出台,但总体财政刺激规模仍偏小,难以彻底扭转通缩局面。预计2025年3月全国人大将宣布2-3万亿元人民币的财政刺激计划。[11][13] 其他重要内容: - 政策层面正在采取地方债务重组、房地产库存消化等措施,但具体实施细节和时间表仍不明确。[6][11][12] - 消费者信心持续疲弱,可能抑制政策刺激的效果。[16][17][18][19][20] 总的来说,中国正在采取一系列财政和房地产政策,但刺激力度和实施进度仍存在不确定性,难以彻底扭转经济下行趋势。需要密切关注后续政策细节和实施进度。

行业和公司概述: 1. 该电话会议纪要涉及新兴市场固定收益(EMFI)资产类别的表现。[1] 核心观点和论据: 1. 外部因素对EMFI指数收益的解释能力最近有所上升,达到93%,接近今年一季度的峰值水平。[1] 2. 区域方面,亚洲和中东欧、中亚和非洲(CEEMEA)地区的外部因素解释能力较高,达到95%以上,而拉丁美洲较低,仅60%。[4] 3. 对于主要驱动因素,美国利率敏感性仍然突出,但最近有所下降,尤其是在亚洲和拉丁美洲。相比之下,美国股市(及其增长前景)的重要性有所上升,美国高收益债券的贡献也有所增加,主要体现在CEEMEA和拉丁美洲。商品对亚洲固定收益的影响也有所增加。[4] 4. 从个别国家来看,外部因素对KRW、ZAR和PEN的解释能力最高,对RON、BRL和ILS最低。相比上月,外部因素对PEN、IDR和CNY的解释能力显著上升,而对RON、BRL和ILS下降最多。[12][16] 5. 整体而言,CEEMEA地区显著低估,而亚洲略有高估。个别国家中,TRY、ZAR和MXN明显低估,PEN、CLP和THB则相对高估。[23][24] 其他重要内容: 1. 从主成分分析(PCA)来看,近期EMFI收益的同步性有所上升,反映了全球风险因素(尤其是美国大选)在解释收益分散性方面的重要性增加。[5][6] 2. 对于EMFI的预期收益,假设10年期美国国债收益率为3.8%,预计到年底将达到约3.7%(避险后)。如果10年期美国国债收益率低于3.25%,预期收益将超过5%,高于4.75%则低于2%。[20] 3. 基于估值分析,目前EMFI整体略有低估,但仍未达到最具吸引力的交易信号水平。TRY对THB、CLP或PEN的做多头寸可能是最具吸引力的相对价值交易机会。[22][24]

根据电话会议纪要,可以总结以下关键要点: 行业或公司: - 涉及中国房地产行业 [1] 核心观点和论据: 1. 政策层面,近期政策发布主要在于预期管理,但缺乏具体的资金支持措施来维护市场信心。政策执行情况需要密切关注,建议投资者关注防御性的国有企业 [1] 2. 关于库存回购和城中村改造政策,尽管政府已经批准了相关的专项债券作为新的资金来源,但具体的实施计划和时间表仍然不明确。城中村改造的总量约100万套,相比2016-2018年每年600万套的棚改规模,其对全国房地产销量的影响可能较小,因为居民加杠杆的意愿降低,但现金补偿比例可能高于之前的50%左右 [1][3][4] 3. 预计四季度不太可能出台新的房地产政策,但宏观经济刺激政策可能会间接利好房地产行业。我们预计未来几个季度政策仍将保持被动反应态度,可能在2025年一季度进一步推动库存回购和城中村改造,如果未来几个月房价下跌没有缓解 [1] 4. 我们预计房地产市场的底部可能出现在2025年三季度,而开发商的主动再投资可能要到2026年下半年才会恢复,因为他们目前仍面临流动性问题 [1] 其他重要内容: 1. 我们维持行业中性评级,偏好防御性的国有房企,特别是同时受益于住房和消费的企业(如华润置地和华润万象) [1] 2. 我们对各个重点房企的估值方法和风险因素进行了详细分析 [10-21]

行业或公司: - 日本整体CPI 核心观点和论据: 1. 基础通胀有所上升迹象[1][2] - 加权中位数CPI从8月的+0.7%YoY上升至9月的+0.8%YoY,连续3个月扩大正值空间 - 价格上涨项目占比也可能首次在5个月内上升 2. 商品价格保持坚挺,但服务价格(餐饮业除外)仍保持稳定[1][2] - 日本式核心CPI(扣除鲜食品)从8月的+2.8%YoY放缓至9月的+2.4%YoY,主要是由于政府补贴电力和天然气导致能源价格贡献一时性下降 - 核心核心CPI(扣除鲜食品和能源)从8月的+2.0%YoY扩大至+2.1%YoY,主要受到大米价格44.7%YoY(或14.3%MoM)飙升的推动 - 服装和耐用消费品价格保持坚挺,但私人服务价格(餐饮业除外)持平,暂无再加速迹象 3. 10月CPI服务价格将是关键[1][2] - 进口价格指数9月同比下降2.6%,结束连续7个月上涨 - 部分企业已有降价动作,如一些牛肉饭连锁店和大型家居超市的自有品牌商品 - 但企业服务价格正以接近2.5%的高位上涨,随着工资上升,预计将逐步施加CPI服务价格上行压力 4. 能源补贴延长有利于消费[1] 其他重要内容: - 加权中位数CPI和价格上涨项目占比的估算数据[1][5] - 日本式核心CPI、核心核心CPI和美式核心CPI的走势[8] - 商品价格和服务价格的细分构成分析[6][7][9][10] - 9月CPI构成因素的贡献度分解[12][13]