智通财经APP获悉，国信证券发布研报称，首次覆盖中信金融资产🥳(02799)，给予“中性”评级，预计公司2025-2027🤯年普通股东净利润104/109/110亿元，同比增长8.5%❤️/4.1%/1.1%，EPS分别为0.13/0.14/0.1😆4元，对应PE为7.6/7.3/7.3倍，PB为1.70/1🤯.38/1.16倍。综合绝对估值和相对估值，认为公司合理股价😁在1.16-1.28港元。 国信证券主要观点如下： 👏 上半年收入和净利润均增加 中信金融资产2025年上😴半年实现营业收入(含联营及合营公司业绩)402亿元，同比增长🔥19.9%;实现持续经营活动净利润55亿元，同比增长19.7⭐%;实现归属于母公司普通股股东净利润62亿元，同比增长15.😆7%。上半年年化ROE为21.1%，ROA为1.1%。 😢 资产规模较年初小幅增长 公司2025年二季度末资产总😁额1.01万亿元，较年初增长2.7%，同比下降4.2%。从分🤩部经营业绩来看，期末不良资产经营分部总资产较年初增长2.7%😴，资产管理和投资分部总资产较年初增长1.6%。其中，上半年收😎购处置业务资产、纾困盘活业务资产、股权业务资产较年初增长，收😢购重组业务资产收缩，主要是公司主动调整资产结构，持续压降收购🤗重组业务资产规模。 不良资产经营分部收入增长，资产管理🎉和投资分部收入下降 从分部经营业绩来看，上半年不良资产🤔经营分部收入同比增长58.3%，主要得益于对中国银行和光大银🔥行投资确认的约213亿元收入;资产管理和投资分部收入同比下降⭐85.1%，在集团抵消前收入中的占比降至5.6%。不良资产分🚀部中，收购处置业务收入、收购重组业务收入同比下降，纾困盘活业😉务、股权业务收入同比增加。 信用成本同比上升，增强风险🚀抵御能力 使用“资产减值损失/以摊余成本计量的债务工具😍期初余额”测算的上半年信用成本率为15.3%，同比大幅上升。🤯从资产减值损失细项来看，信用成本上升主要是因为以摊余成本计量😢的债务工具信用减值增加。大量计提减值增强了公司的风险抵御能力😢，2025年6月末，公司以摊余成本计量的债务工具和以公允价值👏计量且其变动计入其他综合收益的债务工具整体拨备覆盖率为270⭐%，较年初提高44个百分点。 风险提示：估值的风险、盈💯利预测的风险、财务风险、市场风险等。 【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_center@staff.hexun.com 返回😎搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

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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