智通财经APP获悉，申万宏源发布研报称，9月30日，因临时财😍政拨款未能及时通过，美国政府时隔近7年再次陷入停摆。政府停摆😍对大类资产的长期影响相对有限。美股并不必然恐慌下跌，标普50🤩0在政府关门期间平均涨幅2.91%，胜率75%；美债出现温和😆避险交易，前端下行更明显，10年期美债胜率75%，平均下跌2⭐.25BP，2年期美债胜率 100%，平均下跌8BP；美元偏🤗弱但跌度不大，平均下跌0.30%；黄金小幅上涨但胜率不高, 🌟平均上涨1.07%，长期政府关门事件中，黄金涨幅更高。 🙌 申万宏源主要观点如下： 9月30日，因临时财政拨款未🌟能及时通过，美国政府时隔近7年再次陷入停摆。此次政府“关门”😊有何特殊之处，可能对美国经济及市场产生哪些影响？ 一问💯：今年美国政府为什么“关门”？医保补贴政策是核心矛盾 😡今年美国政府停摆，主因是两党就是否延长医疗保险补贴政策发生争😆执、未能及时通过临时拨款。民主党坚持延长奥巴马《平价医疗法案🥳》的增强型医疗保险税收抵免，并要求撤销《美丽大法案》中对医疗🎉补助的削减条款；共和党则指责民主党强行捆绑议题，应为政府停摆😅负责。 市场预计政府停摆时长或达15天以上。截至10月😅6日，众议院已通过临时拨款法案，但参议院多次投票均未能达到6🥳0票。市场预测显示，停摆15天以上的平均概率达67%。政府重🙌开需两党达成妥协，短期临时拨款以及《平价医疗法案》保费税收抵🤯免临时延长的可能性较高。 二问：政府“关门”时会发生什😴么？非必要政府活动停止运作，统计数据暂停发布 政府“关😉门”期间，非必要政府活动停止运作，涉及生命财产、国家安全的必❤️要活动依然可正常运转。联邦统计与数据可能暂停发布，主要受影响😆的有美国人口普查局的零售、地产等数据；美国劳工统计局的非农就😡业、失业率、CPI等数据；军事、执法、社保、医保等职能继续运😅作。 三问：历史上，美国发生过几次政府“关门”？11次😴停摆，平均时长8.6天 1980年以来美国政府“关门”⭐共11次，平均持续时长8.6天，最长34天，最短1天，10月😁是政府关门高发期。1977年以来，美国政府几乎从未按时通过财❤️政预算法案，10月1日新财年开始时，美国一般都使用临时拨款法😢案进行过度，这也导致10月成为停摆高发期。 政府停摆多❤️由两类争端引发。一是财政政策争端，争议焦点是财政是否扩张，如😀1981里根政府关门。二是政治博弈争端。多数政府关门与财政立😘场无关，而是被反对党当作政治博弈工具，两党强行将医保、移民等😁政策与财政预算捆绑，以达到自身政治目的，如2018政府关门。🎉 四问：政府“关门”如何影响GDP？停摆一个月或仅影响🙌0.02个百分点 政府“关门”对美国GDP的冲击较弱，❤️停摆一个月或仅影响0.02个百分点。政府停摆主要通过公务员收😉入和政策不确定性等渠道影响经济，由于持续时间较短，且会补发工😅资，对GDP的影响有限。2019年政府停摆34天，对当年GD🤯P永久损失为30亿美元，约为GDP的0.02%。 五问😢：政府“关门”如何影响就业？可能小幅抬升失业率，复工后回落 ⭐ 政府停摆对非农就业往往无实质影响，但可能小幅临时抬升失😊业率，复工后出现回落。政府关门，公务员停薪休假，但仍属于就业😁状态，对非农影响较低；但政府关门可能导致CPS口径下的临时失🔥业上升，2019年政府关门34天，导致失业率先小幅抬升0.1⭐个点，后降低0.2个点。 六问：政府“关门”如何影响市👏场定价？美股仍上涨，美债利率下跌，美元偏弱 政府停摆对😎大类资产的长期影响相对有限。美股并不必然恐慌下跌，标普500😀在政府关门期间平均涨幅2.91%，胜率75%；美债出现温和避😀险交易，前端下行更明显，10年期美债胜率75%，平均下跌2.🔥25BP，2年期美债胜率 100%，平均下跌8BP；美元偏弱👏但跌度不大，平均下跌0.30%；黄金小幅上涨但胜率不高, 平🥳均上涨1.07%，长期政府关门事件中，黄金涨幅更高。 😉风险提示 地缘政治冲突升级；美国经济放缓超预期；美联储🎉超预期转“鹰”。 【免责声明】本文仅代表作者本人观点，😀与和讯网无关。和讯网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包🤯含内容的准确性、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_cente😂r@staff.hexun.com 返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多