每日經(jīng)濟新聞 2023-07-12 08:45:50
1、7月11日,央行發(fā)布2023年上半年社會融資規(guī)模增量統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告。2023年上半年社會融資規(guī)模增量累計為21.55萬億元,比上年同期多4754億元。6月社融超預期上行,政府債券拖累但企業(yè)短貸發(fā)力,政策性融資減少;居民企業(yè)中長期持續(xù)改善,推動自發(fā)性融資修復。
2、國家發(fā)改委價格監(jiān)測中心披露的數(shù)據(jù)顯示,2023年7月第1周全國生豬出場價格低位持穩(wěn),報14.15元/公斤。仔豬價格下跌+產業(yè)端對后期豬價預期明顯轉向悲觀,產能去化加速。
3、汽車板塊近期持續(xù)反彈,其中有兩個邏輯刺激,一個是需求超預期,另一個是汽車智能化需求滲透率逐步提升。催化劑方面,近期部分智能汽車企業(yè)發(fā)布中報預期,出現(xiàn)高增。在購置稅延續(xù)確認,未來幾年新能源車大幅降本壓力減緩的背景下,舒適性、智能化等感知價值顯著的配置,將成為主機廠打造自身車型產品力的重要武器。
每經(jīng)編輯 肖芮冬
周二(7月11日),A股震蕩攀升,新能源車產業(yè)鏈全線走強,無人駕駛方向領漲,整車制造、汽車芯片、衛(wèi)星導航等指數(shù)同步上行;電力、文化傳媒、光伏板塊走弱,地產股高開低走。
上證指數(shù)收漲0.55%報3221.37點,深證成指漲0.78%報11028.68點,創(chuàng)業(yè)板指漲0.81%報2216.78點,科創(chuàng)50指數(shù)漲0.77%報1001.41點,北證50跌0.64%,萬得全A漲0.72%,萬得雙創(chuàng)漲0.93%。市場成交額7746.8億元,北向資金實際凈買入34.89億元。
7月11日,央行發(fā)布2023年上半年社會融資規(guī)模增量統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告。初步統(tǒng)計,2023年上半年社會融資規(guī)模增量累計為21.55萬億元,比上年同期多4754億元。其中,對實體經(jīng)濟發(fā)放的人民幣貸款增加15.6萬億元,同比多增1.99萬億元;對實體經(jīng)濟發(fā)放的外幣貸款折合人民幣減少242億元,同比多減700億元;委托貸款增加743億元,同比多增797億元;信托貸款增加228億元,同比多增3980億元;未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票增加852億元,同比多增2619億元;企業(yè)債券凈融資1.17萬億元,同比少7883億元;政府債券凈融資3.38萬億元,同比少1.27萬億元;非金融企業(yè)境內股票融資4596億元,同比少432億元。6月份,社會融資規(guī)模增量為4.22萬億元,比上月多2.67萬億元,比上年同期少9859億元。
華鑫證券指出,6月社融超預期上行,政府債券拖累但企業(yè)短貸發(fā)力,政策性融資減少;居民企業(yè)中長期持續(xù)改善,推動自發(fā)性融資修復。
國家發(fā)改委價格監(jiān)測中心披露的數(shù)據(jù)顯示,2023年7月第1周全國生豬出場價格低位持穩(wěn),報14.15元/公斤。按目前價格及成本推算,未來生豬養(yǎng)殖頭均虧損為204.05元。6月樣本企業(yè)能繁母豬存欄環(huán)比下降1.68%(5月為-0.93%);據(jù)鋼聯(lián)數(shù)據(jù),6月樣本企業(yè)能繁母豬存欄環(huán)比下降0.57%(5月為-0.01%),產能加速出清逐步驗證。造成產能去化加速的原因一是仔豬價格下跌,二是產業(yè)端對后期豬價預期明顯轉向悲觀。
三季度有望繼續(xù)去化,需求端夏季氣溫回升利空消費,豬價預計持續(xù)低位;資金端,當前行業(yè)尤其是規(guī)模場資金已經(jīng)非常緊張,再持續(xù)虧損一個季度預計出現(xiàn)資金問題的養(yǎng)殖主體將增多,利于產能加速去化。養(yǎng)殖ETF(159685)今年以來持續(xù)迎來資金流入,在當前磨底階段布局養(yǎng)殖ETF(159865)性價比顯著,感興趣的小伙伴可以重點關注。
汽車板塊近期持續(xù)反彈,其中有兩個邏輯刺激,一個是需求超預期,另一個是汽車智能化需求滲透率逐步提升。催化劑方面,近期部分智能汽車企業(yè)發(fā)布中報預期,出現(xiàn)高增。
2023年以來一線城市在加速推進智能駕駛試點,同時工信部等部委也多次提及支持L3及更高級別自動駕駛功能商業(yè)化應用,預計相關政策也將快速推進。同時隨著AI在智能駕駛領域的應用,相關功能的訓練有望提速,在不斷迭代下體驗更好的智能駕駛應用將加速落地。
國產智能汽車最新進展,理想通勤/城市NOA基于AI大模型技術,與清華大學合作,通過NPN神經(jīng)先驗網(wǎng)絡與BEV結合的方式在感知端擺脫了對高精地圖的依賴,并通過Tin端到端的信號燈示意圖網(wǎng)絡識別信號燈變化和其與車道的對應關系。感知算法依托自研的Occupancy大模型。規(guī)劃算法做到了“擬人化”,實現(xiàn)模仿學習。訓練平臺方面,理想擁有完整訓練閉環(huán),云端算力達1200pflops,自動駕駛訓練里程達6億公里。預計下半年理想將通過OTA實現(xiàn)通勤NOA的上車。
價格戰(zhàn)影響消退,疊加618大促6月數(shù)據(jù)超預期,乘用車板塊有望繼續(xù)補漲行情。后續(xù)來看,混動份額將快速提升,也進一步強化了已有產品布局的中國品牌的市場份額。在購置稅延續(xù)確認,未來幾年新能源車大幅降本壓力減緩的背景下,舒適性、智能化等感知價值顯著的配置,將成為主機廠打造自身車型產品力的重要武器。汽車板塊悲觀預期好轉,整體估值較低,可以關注智能汽車ETF(159889)和汽車ETF(516110)。
封面圖片來源:視覺中國-VCG41N670828504
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