2025年1至11月 主要经济指标数据 （责任编辑：王治强 HF013） 的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。邮箱： news_center@staff.hexun.com 消费 456067亿元 4.0% 1至11月,社会消费品零售总额456067 亿元,同比增长4.0% 投资 444035亿元 2.6% 1至11月,全国固定资产投资(不含农 户) 444035亿元,同比下降2.6%;扣除 房地产开发投资,全国固定资产投资增长 0.8% 进出口 412076亿元 3.6% 1至11月,货物进出口总额412076亿 元,同比增长3.6%。其中,出口244579 亿元,增长6.2%;进口167498亿元,增 长0.2% 失业率 5.2% 1至11月,全国城镇调查失业率平均值为 5.2% 物价 国家统计局12月15日发布2025年11月份 国民经济运行情况。各地区各部门深入 实施更加积极有为的宏观政策,纵深推 进全国统一大市场建设,着力推动高质 量发展,生产供给基本平稳,就业形势 总体稳定,市场价格继续改善,新质生 产力稳步发展,经济运行延续总体平 稳、稳中有进 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告对2025年12月15日至19日的期货市场相关热点进行前瞻，分析不同数据公布对期货价格的影响，如国内经济数据、美国多项经济数据及多国央行利率决议等[1][2] 根据相关目录分别进行总结 12月15日 - 国家统计局将发布70个大中城市住宅销售价格11月月度报告[4] - 国务院新闻办召开国民经济运行情况新闻发布会，公布11月工业和能源生产等指标数据，预期11月规模以上工业增加值同比增长5.0%，1-11月累计城镇固定资产投资同比下降2.3%，11月社会消费品零售额同比增长2.8%，11月调查失业率为5.1%；数据表现将影响期货价格[5] - 国家能源局公布11月能源生产情况月度报告，关注对相关期货价格的影响[6] - 国家统计局公布11月主要工业产品产量，关注对相关工业品期货价格的影响[8] - 美国纽约联储公布美国12月纽约联储制造业指数，预期为10.5，前值为18.7[9] 12月16日 - 标普全球公司公布欧元区11月SPGI制造业PMI初值，预期为49.9，前值为49.6[10] - IFO经济研究机构公布德国12月IFO商业景气指数，预期为40，前值为38.5[11] - 美国劳工部统计局公布11月非农就业报告（10月和11月合并数据），预期11月季调后新增非农就业为3.5万人，失业率为4.4%；数据表现将影响期货价格[12] - 美国商务部公布美国10月零售销售，预期零售销售月率为0.2%，核心零售销售月率为0.3%[13] - 美联储公布美国11月工业产出，预期月率为0.1%[14] - 标普全球公司公布美国12月SPGI制造业PMI初值，预期为52.5；数据表现将影响期货价格[16] 12月17日 - 美国能源信息署公布美国截至12月12日当周EIA原油库存变动，前值下降181.2万桶；库存下降将助涨原油及相关商品期货价格[17] 12月18日 - 英国央行公布利率决议及会议纪要，市场预期基准利率下调25个基点至3.75%[18] - 欧洲央行公布利率决议，行长拉加德召开新闻发布会，预期基准利率保持不变[19] - 美国劳工部公布11月CPI，因政府停摆，10月数据或在11月报告中公布，部分月率不公布[20] - 美国劳工部公布截至12月13日当周初请失业金人数，预期为24.0万人；数据表现将影响期货价格[21] - 费城联储公布美国12月费城联储制造业指数，预期为2.1，前值为 - 1.7[22] 12月19日 - 日本央行公布利率决议，行长植田和男召开新闻发布会，预期基准利率上调25个基点至0.75%[24] - 美国商务部公布2025年第三季度GDP终值，预期年化季率终值为3.0%[25] - 美国商务部公布11月PCE物价指数，预期年率为2.8%，核心PCE物价指数年率为2.8%[26] - 美国房地产经纪人协会公布11月成屋销售，预期年化总数为414万户；数据表现将影响有色金属期货价格[27] - 欧盟统计局公布欧元区12月消费者信心指数初值，预期为 - 14[28]

指数概况与核心观点 - 中国金融形势指数（CAFI）由财金学院庄毓敏院长领衔、马勇教授团队研发，通过货币、信贷、股票、债券、外汇和房地产六大子市场指数系统衡量中国整体金融形势[1][2] - 该指数历经六年持续追踪与验证，能准确反映金融周期运行状况，并对GDP、CPI等关键宏观经济指标具有显著领先性[1][6] - 当前监测表明，中国金融形势已逐步摆脱偏冷区间，呈现初步回暖态势，但外汇市场和债券市场仍是主要制约因素[1][10] 指数构建方法论 - 指数构建理论基础在于金融活动与实体经济的内在联系，金融指标通常领先于实体经济走势[3] - 总指数根据中国金融体系结构分为六个子市场形势指数：货币形势指数（MSI）、信贷形势指数、股票形势指数、债券市场形势指数、汇率压力指数（EPI）和房地产形势指数（RSI）[3] - 研究团队通过系统筛选，精选出37个覆盖六大子市场的核心基础指标，并进行标准化和指数化处理，形成从正100到负100的6个取值区间[4] 指数有效性与领先性 - 滞后一个季度的CAFI指数与修正后的GDP增速在主要周期波动的峰谷位置高度重合，表明指数大约领先GDP增速一个季度[6] - 滞后九个月的CAFI指数与CPI在关键的峰谷位置重合，说明指数领先CPI约9-10个月[6] - 与PMI相比，滞后两个月的CAFI指数在重要峰谷位置与PMI高度重合，表明CAFI指数对PMI具有1-2个月的领先性[6] 当前金融形势深度解析 - 2025年三季度CAFI指数按照等权重方法计算为3.88，按照波动性倒数加权方法计算为3.34，均位于正向温和区间（0-30）；按照主成分加权方法计算为-7.03，处于轻度偏冷区间[10] - 货币市场指数（MSI）和信贷形势指数（CSI）均显示为正向温和状态[7] - 股票市场形势指数（SSI）处于正向温和状态，而债券市场形势指数（BSI）表现为轻度偏冷状态，两者呈现“跷跷板”效应，反映金融市场处于存量资金博弈状态[7] - 汇率压力指数（EPI）处于中度偏冷状态，是六个分项指数中最低的，主要受美联储持续加息周期影响[8] - 房地产市场形势指数（RSI）进入正向温和区间，但指数值较低，仅在0线附近，表明市场出现企稳迹象但整体仍处于选择方向时期[8] 未来展望与政策路径预判 - 预计货币政策将继续保持适度宽松基调，以支持经济复苏和消除通缩威胁[10] - 金融市场政策需有序引导各类增量资金入市，打破股市与债市之间的存量资金博弈格局，央行在2024年创设的“支持资本市场的货币政策工具”预计将发挥托底作用[11] - 美联储降息周期的开启将显著缓解人民币汇率压力，为资本流入创造有利条件，建议抓住时机扩大金融高质量对外开放，吸引国际耐心资本回流[11]

中国金融形势指数（CAFI）核心观点 - 中国金融形势已逐步摆脱偏冷区间，呈现初步回暖态势 [1] - 外汇市场和债券市场仍是当前金融形势的主要制约因素 [1] - 指数预测货币政策将保持宽松，并建议抓住美联储降息周期机遇以吸引国际资本回流 [1] 指数构建方法论 - 指数基于金融活动领先实体经济的理论构建，涵盖货币、信贷、股票、债券、外汇和房地产六大子市场 [3] - 通过37个核心基础指标进行标准化处理，形成从正100到负100的指数区间，以量化评估金融形势 [4] - 指数体系旨在动态追踪宏观金融形势，为市场投资分析和政策制定提供参考 [3] 指数有效性与领先性 - CAFI指数与宏观经济走势趋势一致，金融形势的扩张与收缩对应实体经济的相应周期 [6] - 指数对GDP增速具有约一个季度的领先性，对CPI具有约9-10个月的领先性，对PMI具有1-2个月的领先性 [6] 当前各子市场运行状况 - 2025年三季度货币市场指数和信贷形势指数均处于正向温和状态 [7] - 股票市场指数处于正向温和状态，而债券市场指数处于轻度偏冷状态，两者呈现“跷跷板”效应 [7] - 汇率压力指数处于中度偏冷状态，但美联储开启降息周期预计将缓解外汇市场压力 [8] - 房地产市场形势指数虽进入正向温和区间，但数值较低，仅略高于0线 [8] 整体形势与未来政策预判 - 2025年三季度CAFI指数按等权重计算为3.88，按波动性倒数加权计算为3.34，均位于正向温和区间 [10] - 政策预判货币政策将保持适度宽松，信贷政策将围绕“五篇大文章”展开 [10] - 建议有序引导增量资金入市，并利用美联储降息窗口扩大金融高质量开放，吸引国际耐心资本 [11]

宏观经济数据与事件回顾 - 美国政府结束持续43天的史上最长停摆 期间大量经济数据缺失导致CPI等关键数据无法发布 [1] - 中国10月M2货币供应年率为10.5% 低于预测值10.9% [1] - 日本央行10月会议摘要暗示可能最早于12月加息 [1] 本周重点经济指标发布 - 11月20日将发布美国9月失业率数据 [1] - 11月20日将发布美国9月季调后非农就业人口数据 单位为万人 [1] - 11月20日将发布美国至11月15日当周初请失业金人数 单位为万人 [1] - 11月21日将发布美国11月密歇根大学消费者信心指数终值 [1] - 11月21日将发布美国11月一年期通胀率预期终值 [1] - 11月21日将发布德国、欧元区等多国11月制造业PMI初值 [1] 本周重点机构动态 - 11月18日澳洲联储将公布11月货币政策会议纪要 [1] - 11月20日美联储将公布货币政策会议纪要 [1] - 11月20日英伟达将于美股盘后公布财报 [1]

宏观经济总体展望 - 第一财经首席经济学家信心指数为50.3，与上月持平，维持在50荣枯线以上[2] - 经济学家预计能够实现全年5%的经济增速目标[2] - 四季度以来稳增长政策不断加力，包括扩大内需、提振民间投资、整治“内卷”等[2] 工业生产 - 经济学家对10月工业增加值同比增速预测均值为5.7%，低于上月6.5%的公布数据[3] - 10月份制造业采购经理指数（PMI）为49.0%，比上月下降0.8个百分点，回落至荣枯线以下[3] - 北京大学国民经济研究中心预计10月规模以上工业增加值同比增长6.0%，较上期下降0.5个百分点[3] - 中国银河证券预计10月工业增加值增速为5.5%，高炉开工率10月平均录得84.38%，同比上涨3.31个百分点[4] - 华创证券认为随着季末效应减弱，10月工业增加值同比表现或回落至5.5%左右[4] 消费市场 - 经济学家对10月社会消费品零售总额同比增速预测均值为2.7%，低于上月3%的公布数据[5] - 10月份非制造业商务活动指数为50.1%，比上月上升0.1个百分点，升至扩张区间[5] - 铁路运输、航空运输、住宿、文化体育娱乐等行业商务活动指数均位于60.0%及以上高位景气区间[5] - 邮政业商务活动指数升至70.0%以上，受“双十一”促消费活动带动[5] - 2025年10月汽车产销分别完成335.9万辆和332.2万辆，同比分别增长12.1%和8.8%，创同期新高[6] - 新能源汽车产销量分别完成1301.5万辆和1294.3万辆，同比分别增长33.1%和32.7%[6] - 预计2025年全年汽车整体销量有望突破3400万辆[6] 固定资产投资 - 经济学家对9月固定资产投资增速的预测均值为-0.8%，低于上月-0.5%的公布数据[7] - 中金公司预计前十个月固定资产投资同比下降0.8%，10月当月基建投资同比跌幅或明显收窄[7] - 兴业银行表示10月30大中城市商品房成交同比再度转负，百城土地成交同比跌幅扩大，房地产投资拖累可能扩大[7] - 北京大学国民经济研究中心预计2025年1-10月固定资产投资同比下降0.8%，较前期降幅扩大0.3个百分点[8] 政策支持 - 5000亿元新型政策性金融工具资金已全部投放完毕，支持重点领域民间投资项目[10] - 安排5000亿元用于补充地方政府综合财力和扩大有效投资，其中新增2000亿元专项债券额度[10] - 湖南省将在10月至12月发放总金额达1亿元的消费券，覆盖餐饮、加油、家政服务等领域[10] - 广西启动总投资超710亿元的7个重大交通基础设施项目[10] - 建议继续加大财政政策和金融政策的有效结合，增加消费补贴，维持货币政策宽松基调和流动性充裕[11]

财务数据和关键指标变化 - 第三季度总收入为2.77亿美元，同比增长71%，环比增长8% [23] - 费用收入约为2.59亿美元，同比增长54%，但较内部预期低约6% [23] - 净利息收入约为1900万美元，高于预期 [23] - 平台贷款交易量约为42.8万笔，同比增长128%，环比增长15% [24] - 平均贷款规模约为6670美元，较上一季度下降12% [24] - 第三季度GAAP净收入约为正3200万美元，较上一季度增长六倍 [5][25] - GAAP每股收益为0.23美元，基于1.1亿稀释加权平均股数 [26] - 调整后EBITDA约为7100万美元，调整后每股收益为0.52美元，基于1.25亿稀释加权平均股数 [26] - 贡献利润率（非GAAP指标）为57%，较上一季度下降约1个百分点 [25] - 第三季度末资产负债表上持有约12亿美元贷款，高于第二季度的略高于10亿美元 [26] 各条业务线数据和关键指标变化 - 包括小额贷款、汽车和住房在内的新产品占第三季度贷款发放量的近12%，占新借款人的22% [8] - 汽车、住房和小额贷款的交易量同比增长约300% [8] - 汽车零售业务加速发展，活跃贷款网点数量较上一季度增加一倍以上，汽车零售交易量环比增长超过70% [9] - 住房贷款业务通过创新和银行合作，为优质借款人提供比其他金融科技公司低约300个基点的最佳利率 [9] - 个人贷款申请量超过200万份，环比增长超过30%，为三年多来最高水平 [6] - 平台转换率从第二季度的23.9%降至第三季度的20.6% [6] 各个市场数据和关键指标变化 - 核心无抵押贷款业务的第三方资金仍然易于获取，远超借款人供应量 [21] - 第三季度新增7个银行和信用合作社合作伙伴，为今年新增合作伙伴最多的季度 [10] - 资本市场方面，现有10个活跃机构合作伙伴，私人信贷合作伙伴留存率达100% [10] - 9月完成一笔资产支持证券化，获得强劲需求，所有类别均获超额认购，涉及30家投资者，包括7家首次参与者 [11] - 今年已签署17项合作伙伴协议，仅第三季度就签署了9项，预计本季度和下一季度将投入生产 [11] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司专注于通过人工智能技术引领信贷行业，平台自成立以来已产生超过500亿美元的AI驱动贷款 [12] - 拥有超过9800万借款人还款事件的数据集，每天新增约10.5万次还款，用于改进模型分离度和准确性 [12] - 战略方向是构建"始终在线"的信贷未来，为每个美国人提供持续、精确的信用评估和最佳利率 [12] - 在汽车零售领域，公司认为这是一项突破性业务，并开发了一种名为汽车担保个人贷款的混合产品 [9] - 在住房贷款领域，通过多模态AI自动化文件审核流程，自动批准率从6月的不到1%增长到10月的约20% [18][19] - 公司计划通过略微降低收费率来增加未来发放量和重复交易，从而投资于客户终身价值 [30] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 管理层认为当前复杂的宏观经济是展示其AI平台优势的完美机会 [12] - Upstart宏观指数在7月和8月小幅上升，导致模型在第三季度表现出保守性，但此后已回落 [7] - 未观察到消费者信贷实力出现实质性恶化，最近甚至出现改善迹象 [8] - 劳动力市场保持充分就业，近期关税政策对通胀影响微弱，货币环境逐步宽松 [29] - 个人消费增长放缓被认为是信贷健康状况改善的信号 [29] - 预计任何进一步的降息措施将改善消费者财务健康并降低投资者回报要求，但这些影响要到新年才会显现 [29] - 对2026年持非常乐观态度，认为汽车业务和新技术成果将推动增长 [49][97] 其他重要信息 - 公司暂时持有高于正常水平的贷款余额，以完成多项新产品交易，预计第四季度和2026年将减少研发相关的资产负债表持有量 [21][27] - 在客户获取方面，开发了一种专有技术，基于对转化的因果影响来定位营销支出，早期结果显示在相同支出水平下增量发放量提升50% [18] - 小额贷款产品推出即时融资功能，大多数符合条件的借款人在批准后约90秒内收到资金 [19] - 通过并行化贷款定价的另一主要部分，将端到端延迟减少了多达30% [16] - 改进了模型校准方法，预计将减少不必要的月度波动性和模型校准驱动的转换变化约50% [15] 问答环节所有提问和回答 问题: 关于申请需求强劲与第四季度指引低于预期的矛盾 - 申请量环比增长约30%，但模型基于观察到的宏观因素采取了保守态度，导致发放量未达预期 [35] - 申请量增长强劲是业务健康的标志，即使未完全转化为交易量 [36] - 第四季度指引考虑了UMI上升的影响，尽管现已缓解，但存在滞后效应，因此模型影响将持续到第四季度 [53] 问题: 近期汽车行业负面新闻对公司汽车业务的影响 - 未受到近期汽车行业负面事件的直接影响，未观察到广泛的欺诈活动 [39] - 市场可能会因此更加谨慎，增加尽职调查，但未出现市场整体变化 [40] - 公司已建立严格流程来核销经销商并降低风险 [40] 问题: 超级优质细分市场的表现和竞争情况 - 模型对宏观信号的反应影响了所有细分市场，但在中低700分段的UMI较高，表明存在模型影响 [42] - 该细分市场竞争激烈，其他公司的增长数据健康，因此竞争也是一个因素 [42] 问题: 营销渠道改进后潜在客户的质量 - 客户获取方面的AI改进旨在优化申请倾向和转化倾向的乘积 [46] - 转化率降低主要是由于模型在季度初有意对信贷采取更保守的态度，并非选择的策略 [47] 问题: 非优质汽车贷款市场改善对Upstart汽车业务的影响 - 公司在汽车贷款方面信用表现良好，模型校准有效 [49] - 如果其他公司退出市场，对Upstart可能是机会，对2026年汽车业务持乐观态度 [49] 问题: 房屋净值信贷额度产品的经济效益 - HELOC产品的收费率可能约为个人贷款的一半，但贷款规模远超过两倍，因此经济效益健康 [81] 问题: 转换率下降的主要因素及未来稳定性 - 转换率变化主要由模型的保守性驱动，表现为批准率略低、利率略高和批准贷款规模略小 [64] - 改进模型校准技术后，预计未来由宏观校准驱动的转换率波动性将降低 [66][71] 问题: 还款速度加快的原因和影响 - 还款速度加快是广泛观察到的现象，可能反映消费者健康状况改善，通常与违约率呈负相关 [73] - 短期内，还款加快意味着贷款利息收入减少，模型会通过提高利率来补偿，表现出保守性 [74] 问题: 转换率变化中批准与消费者接受度的相对影响 - 转换率变化主要源于模型的保守性，反映在批准率上，这是最敏感的指标 [79] - 拒绝主要发生在低分段，而在高分段主要是利率上调 [80] 问题: 模型观察到的具体弱点信号 - 模型分离度和校准准确性指标处于历史最高水平，信用表现异常强劲 [91] - 模型保守性是对某些借款人群体中持续数月的风险信号升高做出的反应 [91] - 部分反应可能是由于抽样或测量误差的自然噪声，公司已找到方法减少这种噪声 [92] 问题: 对第四季度末运行速率和2026年的展望 - 对第四季度和2026年持乐观态度，模型改进渠道良好，消费者健康状况良好，新产品表现突出 [95][97] - 模型的暂时保守性是特性而非缺陷，是模型的优势 [96] 问题: 子优质和超级优质细分市场在UMI上的差异 - 子优质细分市场（如信用分低于660）的违约趋势与疫情前相比相当健康，UMI相对温和 [103] - 优质细分市场（如720-750分）的违约率相较于疫情前升高，UMI较高 [103] - 经济呈现U型态势，低端和高端表现良好，中端存在峰值 [104] 问题: 运营支出下降的原因 - 部分源于公司持续的固定费用纪律，部分是由于机械性调整，因业务展望下调而减少了奖金支出等薪酬计提 [107] 问题: 房屋净值贷款的用例 - 房屋净值贷款是通用贷款，常用于房屋装修或其他债务清偿等，与个人贷款在某些情况下可互为替代 [110] 问题: UMI信号与市场其他参与者表现的差异 - 公司的系统旨在比传统信贷指标更快地响应，能够实时控制数千个变量来洞察潜在模式 [112] - 传统信贷指标是向后看的，容易受到混合效应影响，而公司的系统能更快速、精确地识别变化 [113] - 目标是在市场中最快速、最精确，因此不意外在某些时期与其他市场参与者的观点不同 [115]

财务数据和关键指标变化 - 第三季度总收入达到约2.77亿美元，同比增长71%，环比增长8% [23] - 费用收入约为2.59亿美元，同比增长54%，但较内部预期低约6% [23] - 净利息收入约为1900万美元，高于预期，主要得益于贷款余额的强劲回报表现 [23] - 平台贷款交易量约为42.8万笔，同比增长128%，环比增长15%，新增借款人约30万 [24] - 平均贷款规模约为6670美元，较上一季度下降12% [24] - 贡献利润率为57%，较上一季度下降约1个百分点 [25] - GAAP运营费用约为2.53亿美元，与第二季度基本持平 [25] - GAAP净收入约为正3200万美元，远超预期，环比增长六倍 [5][26] - GAAP每股收益为0.23美元，基于稀释后加权平均股数1.1亿股 [26] - 调整后EBITDA约为7100万美元，调整后每股收益为0.52美元，基于稀释后加权平均股数1.25亿股 [26] - 期末资产负债表上直接持有的贷款约为12亿美元，高于第二季度的10亿美元 [26] 各条业务线数据和关键指标变化 - 新业务产品（包括小额贷款、汽车贷款和住房贷款）在第三季度占发放贷款的近12%，占新借款人的22% [8] - 汽车、住房和小额贷款的交易量同比增长均在300%左右 [8] - 汽车零售业务加速增长，活跃贷款网点数量较上一季度翻倍，交易量环比增长超过70% [9] - 住房贷款业务通过流程创新和与银行及信用合作社的独特合作，为优质借款人提供比其他金融科技公司低约300个基点的最佳利率 [9] - 小额贷款业务推出即时融资功能，大多数符合条件的借款人在批准后约90秒内即可收到资金 [19] 各个市场数据和关键指标变化 - 消费者需求强劲，第三季度提交的申请超过200万份，环比增长超过30%，为三年多来最高水平 [6] - 由于模型对宏观经济信号的反应，批准率有所下降，转化率从第二季度的23.9%降至第三季度的20.6% [6] - Upstart宏观指数在7月和8月小幅上升，模型据此做出了反应，但此后已回落至较低水平 [7] - 在核心无抵押贷款领域，第三方资本仍然易于获取，并且超过了借款人的供应量，目前不是增长的障碍 [21] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司专注于通过人工智能技术在信贷领域的快速成长、盈利和领导地位 [5] - 人工智能信贷的机会巨大，公司定位为引领这个万亿美元行业走向AI驱动的未来 [5] - 在汽车和住房等有抵押产品方面的持续流程和自动化突破，预计将成为2026年的重要增长动力 [10] - 公司正在开发一种名为汽车担保个人贷款的混合产品，并开始获得关注 [9] - 在客户获取方面，开发了基于因果影响定位营销支出的专有技术，早期结果显示在相同支出水平下增量发放量提升了50% [18] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 宏观经济环境复杂，但这正是展示AI平台实力的完美机会 [12] - 未观察到消费者信贷实力出现实质性恶化，甚至最近出现了改善的迹象 [8] - 还款速度加快，这通常是信贷健康状况改善的信号，尽管短期内可能限制利息收入 [22] - 劳动力市场保持充分就业，近期关税政策对通胀影响微弱，货币环境逐步宽松 [29] - 对于2026年感到非常乐观，认为消费者健康状况良好，模型不断改进，新业务正在突破 [96] 其他重要信息 - 在资金方面处于异常强势的地位，核心业务拥有显著过剩产能 [10] - 在银行和信用合作社方面增加了7个新合作伙伴，是今年新增合作伙伴最好的一个季度，并达到了月度可用资金的新高 [10] - 在资本市场方面，与机构合作伙伴的执行非常强劲，现有10个活跃合作伙伴，私人信贷合作伙伴保留率达到100% [10] - 9月完成了一笔资产支持证券化，需求强劲，所有层级均获得大幅超额认购，涉及30家投资者，包括7家首次参与者 [11] - 今年已签署17项合作伙伴协议，仅第三季度就签署了9项，预计将在本季度和下一季度投入生产 [11] - Upstart平台自成立以来已产生超过500亿美元的人工智能驱动贷款，拥有超过9800万笔借款人还款事件数据，每天增加约10.5万笔还款 [12] 问答环节所有的提问和回答 问题: 关于第三季度应用需求强劲与第四季度指引低于预期的矛盾 - 应用量环比增长约30%，强于交易量的环比增长，这得益于营销计划和交叉销售等多方面因素 [35] - 模型在第三季度基于观察到的宏观因素转向保守，这是一种自然现象，此后已有所恢复，但模型可能有些反应过度 [35] - 应用量强劲是业务健康的体现，即使未在第三季度完全转化为预期交易量 [36] - 第四季度指引考虑了UMI上升的影响，尽管现在有所缓和，但存在滞后效应，因此模型影响在第四季度仍会存在 [54] 问题: 近期汽车行业负面新闻对业务的影响 - 近期汽车行业的高调负面信贷事件对公司没有直接影响，未观察到广泛的欺诈活动 [39] - 此类事件可能会引起市场的谨慎情绪，导致提供高级融资的银行等进行更严格的尽职调查，但市场并未出现整体性变化 [39][40] - 公司已建立严格流程来有效核销经销商本身并减轻经销商不当行为风险，在这方面处理得当 [40] 问题: 超级优质细分市场的表现和竞争情况 - 交易量下降是模型对宏观信号反应和市场竞争共同作用的结果 [42] - 根据UMI细分，次级和近似优质消费者的UMI相对较低，而中低700分段的UMI则相当高，因此存在模型影响 [42] - 该细分市场竞争激烈，其他公司的增长数据健康，因此竞争也是一个因素 [42] 问题: 新营销渠道带来的潜在客户质量 - 在客户获取方面应用人工智能取得了不错的成果，优化目标是申请倾向和转化倾向的乘积 [47] - 应用量增长大于最终发放量增长，可推断出转化漏斗中的可能性发生了变化，转化率较低 [47] - 这主要是由于模型在季度初段选择在信贷方面更为保守，因此相对于该模型，营销对象转化为批准的可能性略低，但这并非既定策略 [48] 问题: 非优质汽车贷款市场改善对业务的影响 - 公司在汽车贷款方面观察到良好的信贷表现，模型运行和校准良好 [50] - 如果其他公司出现问题或退出市场，可能意味着市场处于转折点，对作为新进入者的公司来说是机会 [50] - 2026年对汽车业务整体成为贡献者感到非常乐观 [50] 问题: 住房净值信贷额度产品的经济效益 - 住房净值信贷额度产品的收费率将健康但略低于个人贷款，不过贷款规模远大于个人贷款，可能考虑收费率约为一半，但贷款规模远超过两倍 [82] 问题: 还款速度加快的原因和影响 - 还款速度加快是一个实证观察，范围似乎很广，不局限于再融资热潮，涉及部分和全额还款，表明是更广泛的现象 [73] - 从更宏观的角度看，这通常是好事，反映了潜在消费者健康状况的改善，预计长期内与违约率呈负相关 [73][74] - 短期内，还款加快意味着贷款利息收入减少，模型会在定价上略微保守，增加贷款息票以补偿期限缩短的影响 [74] 问题: 转化率变化的驱动因素和稳定性 - 模型保守主义是转化率变化的主要驱动因素，表现为批准人数略减、批准利率略高和批准贷款规模略小 [65] - 转化率变化还受申请人构成影响，即在申请倾向和批准/转化倾向之间总是存在优化权衡 [68] - 公司改进了校准方法，预计将减少模型校准驱动的转化变化中不必要的月度波动约50%，未来该指标波动性将降低 [15][71] 问题: 第四季度末运行速率和2026年展望 - 对第四季度感到乐观，增长良好，采取了适当的保守态度，模型改进渠道非常好，预计将推动转化率上升 [95] - 模型暂时保守是特性而非缺陷，是模型的优势 [95] - 消费者健康状况良好，模型不断改进，新产品正在突破，为2026年的强劲表现做好准备 [96] 问题: 不同信用分段的UMI表现与宏观叙事的差异 - 低于660分的群体违约趋势与疫情前相比处于相当好的状态，UMI相对温和 [102] - 720-750分段的违约率相较于疫情前显著升高，UMI也相当高 [102] - 800分以上的群体表现良好，但他们可能不进行大量无抵押借款，因此可能不在数据集中，经济呈现U型态势 [103] 问题: 运营支出下降的原因 - 部分原因是公司持续的费用纪律，部分原因是机械性调整，随着业务展望下调，奖金支出等薪酬计提预期减少，固定成本基础相应降低 [106] 问题: 住房净值信贷额度贷款的使用案例 - 住房净值贷款是通用目的贷款，可用于多种原因，最常见的是房屋装修，但也常用于其他债务清偿等，与个人贷款在某些情况下可相互替代 [109] 问题: 模型保守主义与市场其他参与者表现的差异 - 公司有意构建的系统比传统信贷指标响应更快，能够实时控制数千个变量，看清潜在模式，而传统信贷指标是向后看的，受混合效应影响，难以实时准确判断 [112] - 公司的目标是比市场上任何其他参与者都更快、更精确，因此不意外会出现与其他公司说法完全相反的时期 [114] - 模型可能对快速变化的信号反应过度，本季度通过一些工作更好地优化了平衡 [113]

根据研报内容，以下是关于量化模型和因子的详细总结： 量化模型与构建方式 大类资产配置模型 1. **模型名称：股票择时模型**[18] * **模型构建思路**：基于经济增长与流动性宽松两大核心维度，通过宏观因子判断股票市场的上涨或下跌周期，以抓住机会并规避风险[18] * **模型具体构建过程**：从经济增长和流动性宽松两个维度构造四个因子[19]： * **经济增长维度因子**：PMI同比平滑值环比上升、制造业固定资产投资完成额累计同比环比上升、CPI同比平滑值环比上升[19] * **流动性宽松维度因子**：新增中长期贷款最近一年累计值同比环比上升[19] * 根据因子信号进行择时判断 2. **模型名称：债券择时模型**[23] * **模型构建思路**：从货币流动性供给（货币宽松）和需求（信贷需求疲软）的角度进行分析，捕捉债券市场的上涨趋势并尽量避免回撤[23] * **模型具体构建过程**：从货币宽松和信贷需求疲软两个维度构造三个因子[24]： * **货币宽松维度因子**：DR007短期均值低于长期均值、SHIBOR短期均值低于长期均值[24] * **信贷需求疲软维度因子**：社会融资规模存量同比平滑值环比下降[24] * 根据因子信号进行择时判断 3. **模型名称：全天候策略（基于风险预算模型的增强版）**[17][30] * **模型构建思路**：以风险平价模型为基础，结合股票和债券的择时信号，动态调整不同资产的风险预算，在控制风险的前提下增厚投资收益[17][32] * **模型具体构建过程**： * **基础模型**：风险预算模型（风险平价）[30] * 假设资产组合中共有 N 种资产，权重为 $ \omega = [\omega_1, \omega_2, …, \omega_N] $，则组合风险 $ \sigma_p = \sqrt{\omega \Sigma \omega} $，其中 $ \Sigma $ 为协方差矩阵[30] * 每种资产对组合的风险贡献 $ RC_i = \omega_i * (\partial \sigma_p / \partial \omega_i) $[30] * 若给定的风险预算 $ b = [b_1, b_2, …, b_N] $，则优化目标为最小化风险贡献与预算的偏差： $$\begin{array}{c}{{min\sum_{i=1}^{N}\left(R C_{i}-b_{i}*\sigma_{p}\right)^{2}}}\\ {{s.t.\ \sum_{i=1}^{N}\omega_{i}\ =1}}\\ {{0\ \leq\omega_{i}\leq1}}\end{array}$$[30] * **增强过程**：根据股票和债券择时模型得到的信号，对股票和国债的风险预算进行调整（看多时提高，看空时降低），其他资产风险预算保持不变，形成全天候策略的资产权重[32] * **资产选择与配置上限**：选择股票（中证800全收益，上限20%）、国债（中债国债总财富指数，上限80%）、转债（中证转债指数，上限10%）、美股（标普500ETF，上限5%）、信用债（信用债AAA，上限40%）五种资产，利用滚动6年窗口数据估算协方差矩阵[31][33] 风格轮动模型 1. **模型名称：价值成长风格轮动模型**[47] * **模型构建思路**：基于价值与成长风格的周期性轮动特征，从经济景气、宏观流动性、市场情绪三个维度构建综合打分体系，进行月度轮动[47] * **模型具体构建过程**： * **因子构成**：基于三个方面共8个因子进行打分，因子得分为1表示利好成长，得分为0表示利好价值[47][48]： * **经济景气**：投资旺盛（制造业固定资产投资完成额累计同比高于移动平均）、消费强劲（PPI同比平滑值环比上升）[48] * **宏观流动性**：货币宽松（M2同比平滑值环比上升）、社融增长（社融同比平滑值环比上升）、贷款增加（中长期贷款增速同比平滑值环比上升）[48] * **市场情绪**：价值拥挤度高看好成长（成长拥挤度分位点低于价值拥挤度分位点）、市场换手高（大盘换手率短期均值高于长期均值）、两融分位点高（两融余额过去一年分位点高于50）[48] * **决策规则**：每月将各因子分数累加，若总分超过半数（>4），则下月配置成长风格（国证成长指数），否则配置价值风格（国证价值指数）[47][48] 2. **模型名称：大小盘风格轮动模型**[55][56] * **模型构建思路**：基于大小盘风格的周期性轮动特征，从经济景气、宏观流动性、市场情绪三个维度构建综合打分体系，进行月度轮动[55][57] * **模型具体构建过程**： * **因子构成**：基于三个方面共9个因子进行打分，因子得分为1表示利好大盘，得分为0表示利好小盘[56][57]： * **经济景气**：投资旺盛（制造业固定资产投资完成额累计同比环比上升）、消费强劲（PPI同比平滑值环比上升）、黄金走弱（黄金日收益率短期均线低于长期均线）[56] * **宏观流动性**：国债收益率上行（国债收益率短期均线高于长期均线）、信用利差上行（信用利差短期均线高于长期均线）、货币收紧（M1同比平滑值环比下降）[56] * **市场情绪**：大盘动量强于小盘（大盘价格分位点高于小盘）、市场换手低（大盘换手率短期均值低于长期均值）、两融分位点高（两融余额过去一年分位点高于50）[56] * **决策规则**：每月将各因子分数累加，若总分超过半数（>4.5），则下月配置大盘风格（沪深300指数），否则配置小盘风格（中证1000指数）[57] 行业轮动模型 1. **模型名称：行业轮动综合解决方案（四维引擎）**[65] * **模型构建思路**：从宏观经济指标、中观基本面指标、微观技术面指标以及交易拥挤度指标四个维度构建综合打分体系，捕捉行业轮动机会[65] * **模型具体构建过程**：综合四个维度的得分，每期选择综合得分排名前七的行业进行配置[5] 量化因子与构建方式 行业轮动因子 1. **因子名称：宏观因子（用于行业板块轮动）**[67][70] * **因子构建思路**：基于宏观增长与流动性的二阶差分进行象限划分，识别宏观趋势的边际拐点，对应配置不同景气环境下的优势行业板块[67][70] * **因子具体构建过程**： * **经济增长二阶判断**：选取PMI、社会融资规模、制造业固定投资完成额、CPI四个指标的同比数据，计算其环比变化。任一指标环比上升，则判定为"扩张强化/衰退缓解"[70] * **流动性二阶判断**：依据M2增速、10年期国债收益率、信用利差三个指标的二阶差分（环比变化）进行判断。任一指标触发宽松趋势（如M2增速环比上升、收益率或利差环比下降），则判定为"宽松加码/紧缩放缓"[70] * **板块配置逻辑**：根据两个维度的组合（四象限），配置对应受益板块（大金融、中游制造、下游消费、TMT、上游周期）[71][72] 2. **因子名称：基本面因子**[79] * **因子构建思路**：从历史景气、景气变化与景气预期三个部分，基于企业财务信息刻画行业的盈利能力和景气程度[78][79] * **因子具体构建过程**： * **历史景气因子**：使用行业成分股盈利指标的中位数衡量，刻画行业当前盈利水平[79] * **景气变化因子**：使用行业成分股盈利指标中位数的变化（如环比或同比）衡量，刻画行业当前盈利变化情况[79] * **景气预期因子**：使用"行业一致预期利润环比变化"衡量，刻画行业未来盈利预期的变动[79] * **合成方式**：将三个因子合成行业基本面得分[82] 3. **因子名称：技术面因子**[87][89] * **因子构建思路**：使用指数动量、龙头股动量与K线形态三类技术信号，刻画行业的趋势强弱和技术形态[87][89] * **因子具体构建过程**： * **指数动量因子**：使用过去1年行业指数相对全行业均值的超额收益信息比率（IR）衡量，刻画行业指数长期趋势强弱[89] * **龙头股动量因子**：首先定义行业龙头（行业内市值及日均成交额综合排名前10%的股票），然后使用行业龙头股票过去1年收益的夏普比率衡量，刻画行业龙头股票趋势强弱[89][90] * **K线形态因子**： * **单根K线划分**：根据实体宽度（日内涨跌幅）和影线长度，将单根K线划分为24种类型（阳线、阴线各12种）[90][91][92] * **K线聚合**：以日线为基础，连续多根日线聚合成更长期的K线（如周线）[93][94] * **组合形态**：结合3根K线形成关于"价"的组合形态[93][94] * **成交量信息**：考虑"量"的信息，按"最新成交额/成交额均值"将成交量分为放量、正常、缩量三种类型[95] * **形态收益预测**：结合"价"和"量"的信息得到所有可能形态，每月滚动计算每个形态最近3年的信息比率（IR），作为该形态的未来收益预测[95] * **行业得分**：将股票形态得分汇总到对应行业，得到行业K线形态因子得分[95] * **合成方式**：将三个因子合成行业技术面得分[96] 4. **因子名称：拥挤度因子**[100] * **因子构建思路**：从资金和交易角度刻画行业的拥挤度水平，作为左侧逃顶信号，均基于行业最新指标值在历史上的时序分位值度量[100] * **因子具体构建过程**： * **融资流入因子**：基于行业融资流入情况的时序分位值[100] * **换手率因子**：基于行业换手率的时序分位值[100] * **成交占比因子**：基于行业成交占比的时序分位值[100] * **合成方式**：将三个因子取均值，得到行业拥挤度得分[100] 模型的回测效果 大类资产配置模型 1. **股票择时模型**（回测标的：中证800全收益）[21][22] * 全样本年化收益：14.1% * 基准年化收益：5.4% * 超额年化收益：8.7% * 月度胜率：56.7% 2. **债券择时模型**（回测标的：中债国债总净价指数）[25][26] * 全样本年化收益：2.3% * 基准年化收益：1.1% * 超额年化收益：1.1% * 月度胜率：68.3% 3. **全天候策略**[38][39] * 全样本年化收益：6.1% * 风险平价策略年化收益：5.1% * 超额年化收益：1.0% * 最大回撤：2.6% * 夏普比率：2.04 * 月度胜率：51.2% 风格轮动模型 1. **价值成长轮动策略**（基准：国证成长与国证价值指数平均收益）[51][52] * 策略年化收益：9.2% * 基准年化收益：1.7% * 超额年化收益：7.5% * 月度胜率：60.2% 2. **大小盘轮动策略**（基准：沪深300与中证1000指数平均收益）[59][60] * 策略年化收益：9.2% * 基准年化收益：0.1% * 超额年化收益：9.0% * 月度胜率：58.3% 行业轮动模型 1. **行业轮动综合策略**（基准：所有行业等权组合）[5][86] * 策略年化收益：16.0% * 基准年化收益：2.8% * 超额年化收益：13.2% * IC均值：12.3% 因子的回测效果 行业轮动因子（单因子绩效） 1. **宏观因子（行业板块轮动）**[73][74] * 多头组合累计超额收益（2017年以来）：42.9% * 空头组合累计超额收益（2017年以来）：-22.8% * 多空收益差（2017年以来）：65.7% 2. **基本面单因子**（基准：所有行业等权收益）[79][80] * **历史景气因子**：全样本多头组合超额收益5.4%，IC均值6.8% * **景气变化因子**：全样本多头组合超额收益5.8%，IC均值4.1% * **景气预期因子**：全样本多头组合超额收益4.8%，IC均值5.1% 3. **技术面单因子**（基准：所有行业等权收益）[88][89] * **指数动量因子**：全样本多头组合超额收益3.8%，IC均值7.0% * **龙头股动量因子**：全样本多头组合超额收益7.2%，IC均值7.6% * **K线形态因子**：全样本多头组合超额收益6.8%，IC均值5.8% 4. **拥挤度单因子**（基准：所有行业等权收益）[100] * **融资流入因子**：全样本多头组合超额收益-8.1%，IC均值-5.0% * **换手率因子**：全样本多头组合超额收益-8.8%，IC均值-5.8% * **成交占比因子**：全样本多头组合超额收益-8.3%，IC均值-5.9% 行业轮动因子（合成因子策略绩效） 1. **基本面因子行业轮动策略**（选取得分前5行业）[85][86] * 策略年化收益：11.3% * 基准年化收益：2.8% * 超额年化收益：8.5% * IC均值：8.2% * 月度胜率：62.1% 2. **技术面因子行业轮动策略**（选取得分前5行业）[97][99] * 策略年化收益：9.7% * 基准年化收益：2.8% * 超额年化收益：6.9% * IC均值：8.2% * 月度胜率：57.3% 3. **拥挤度因子行业轮动策略**（选取得分前5行业）[100] * （注：研报未直接提供拥挤度合成因子的策略年化收益等综合绩效指标，仅提供了单因子绩效）

宏观经济总体表现 - 前三季度中国国内生产总值1015036亿元，按不变价格计算同比增长5.2% [2] - 分季度看，一季度GDP同比增长5.4%，二季度增长5.2%，三季度增长4.8% [3] - 稳就业稳经济政策举措接续发力，主要宏观指标总体平稳，经济运行保持稳中有进态势 [4] 产业发展情况 - 农业生产形势较好，农业（种植业）增加值同比增长3.6%，夏粮早稻产量比上年增加19万吨，全年粮食有望再获丰收 [3] - 工业生产较快增长，全国规模以上工业增加值同比增长6.2% [3] - 服务业平稳增长，服务业增加值同比增长5.4% [3] 投资与消费 - 市场销售稳步增长，社会消费品零售总额365877亿元，同比增长4.5% [3] - 制造业投资同比增长4.0% [3] - 货物进出口总额336078亿元，同比增长4.0% [3] 价格指数与居民收入 - 全国居民消费价格指数同比下降0.1%，扣除食品和能源价格后的核心CPI同比上涨0.6%，涨幅比上半年扩大0.2个百分点 [3] - 全国城镇调查失业率平均值为5.2% [3] - 全国居民人均可支配收入32509元，同比名义增长5.1%，扣除价格因素实际增长5.2% [3]