上期所：调整镍等期货相关合约涨跌停板幅度和交易保证金比例

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2026月01月28日

1月28日，上期所发布关于调整镍等期货相关合约涨跌停板幅度和交易保证金比例的通知  

上期所：调整镍等期货相关合约涨跌停板幅度和交易保证金比例
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决定，自2026年1月30日（星期五）收盘结算时起，涨跌停板幅度和交易保证金比例调整如下： 镍期货已上市合约的涨跌停板幅度调整为11%，套保持仓交易保证金比例调整为12%，一般持仓交易保证金比例调整为13%； 

氧化铝、铅、锌期货已上市合约的涨跌停板幅度调整为9%，套保持仓交易保证金比例调整为10%，一般持仓交易保证金比例调整为11%； 

不锈钢、铸造铝合金、螺纹钢、热轧卷板期货已上市合约的涨跌停板幅度调整为7%，套保持仓交易保证金比例调整为8%，一般持仓交易保证金比例调整为9%； 

黄金期货AU2606、AU2608、AU2610、AU2612、AU2702合约涨跌停板幅度调整为16%，套保持仓交易保证金比例调整为17%，一般持仓交易保证金比例调整为18%； 

白银期货AG2605、AG2606、AG2607、AG2608、AG2609、AG2610、AG2611、AG2612、AG2701合约涨跌停板幅度调整为16%，套保持仓交易保证金比例调整为17%，一般持仓交易保证金比例调整为18%。 

如遇《上海期货交易所风险控制管理办法》第十三条规定情况，则在上述涨跌停板幅度、交易保证金比例基础上调整。 

关于涨跌停板和交易保证金的其他事项按《上海期货交易所风险控制管理办法》及相关业务规则执行。 

（上期所）

(编辑：许楠楠) 关键字：
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6家上市险企调降长期投资回报率假设至4.5%

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　　记者 苏向杲 见习记者 杨笑寒图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 　　时隔七年，上市险企再次下调长期投资回报率假设。 　　在陆续公布的2023年年报中，中国平安、中国人寿、中国人保、新华保险、中国太保、阳光保险等均将长期投资回报率假设从5%下调至4.5%。而7年前的2017年，一些上市险企曾将长期投资回报率假设从5.5%调降至5%。此外，上市险企在2023年的年报中，还调整了风险贴现率假设。 　　在受访人士看来，上市险企调整长期投资回报率假设的原因在于，在利率中枢下行阶段，保险机构预计险资运用的长期收益率将进一步下降。长期投资回报率假设的调整将对险企当期诸多重要业绩指标产生广泛影响，其中包括当期利润、内含价值、新业务价值等。 　　从5%调整为4.5% 　　中国平安在2023年年报中提到，基于对宏观环境和长期利率趋势的综合考量，公司于2023年审慎下调寿险及健康险业务内含价值长期投资回报率假设至4.5%、风险贴现率至9.5%。2022年及以前的新业务价值使用长期投资回报率假设5%和风险贴现率11%计算。 　　此外，中国人寿、中国人保、新华保险、中国太保和阳光保险均在2023年年报中将长期投资回报率假设从5.0%下调至4.5%。而在风险贴现率假设上，中国人寿从10%下调至8%；中国人保从10%下调至9%；中国平安、阳光保险均从11%下调至9.5%；新华保险、中国太保均从11%下调至9%。 　　对于险企调整长期投资回报率假设的原因，普华永道中国金融行业管理咨询合伙人周瑾对《证券日报》记者分析称，随着利率继续在长期下行通道中运行，险资运用的长期收益率预期进一步下降，而保险公司产品定价和准备金评估的利率假设是需要客观反映市场表现和预期的，因此保险公司在今年纷纷下调了长期投资回报率假设和风险贴现率假设。 　　中国精算师协会创始会员徐昱琛在接受《证券日报》记者采访时表示，险企下调长期投资回报率假设，一方面是与十年期国债利率对齐，另一方面是依据资本市场中长期资产回报率的变化进行调整。 　　就两项利率假设调整，新华保险副总裁龚兴峰在2023年年度业绩发布会上也表示，由于保险资金具有长期性，公司对于任何调整首先是慎重的，是基于一个长期期望值的判断。另一方面，要建立起投资收益率假设和贴现率收益假设联动的内在逻辑机制，对无风险收益率和风险溢价进行评估，选择符合当下对于整个市场判断的风险贴现率假设。 　　行业或将普遍调整 　　因长期投资回报率假设与风险贴现率假设影响一系列重要业绩指标，保险公司通常不会轻易变动相应假设。公开数据显示，距离上一次上市险企统一调降长期投资回报率假设已有7年。业界认为，此次多家险企调整相关假设，或是行业又一波普遍调整两项利率假设的开始。 　　周瑾表示，下调长期投资回报率假设等利率假设的动作应该是行业性的，只是各家保险公司在具体的预期上可能会存在部分差异。从行业影响来看，由于评估利率下调，险企的长期负债需要更多计提责任准备金，因此会使得保险公司的当期利润出现下降。 　　“所有这些数据都不是静止不动的，我们下一步也会再根据行业发展情况，以及投资者和分析师、公司和整个行业讨论形成进一步共识，动态地看待和调整这些指标。”龚兴峰表示。 　　从上市险企公布的年报来看，假设调整后，险企的新业务价值均有所下降。例如，中国人寿2023年年报显示，在2022年使用的经济假设下，去年新业务价值为410.35亿元，而新经济假设下为368.60亿元。同样，中国平安2023年年报显示，2023年其寿险及健康险业务新业务价值为310.8亿元，若基于2022年末假设和模型计算，2023年新业务价值为392.62亿元。 　　从影响来看，行业若普遍下调利率假设，一方面险企会因核心评估数据与准备金变化而减少净利润，另一方面，由于新的利率假设更加贴近市场表现与预期，新的报表数据将具有更多准确性与可靠性。例如，东吴证券非银金融行业分析师葛玉翔认为，基于新经济假设计算，险企2023年新业务价值和内含价值调整后可信度提升。 　　需做好资产负债匹配 　　险企下调长期投资回报率假设的背景，是近年利率中枢持续下滑，保险行业面临利差损压力增加等风险。 　　多家险企也在2023年年度业绩发布会上提及了利差损风险。例如，中国人保集团副总裁、人保寿险总裁肖建友在2023年年度业绩发布会上表示，随着利率下行、资本市场波动、投资收益下降，保险公司的投资收益如果覆盖不了负债成本，就会出现利差冲突的情况。龚兴峰也在新华保险的2023年年度业绩发布会上提到，业内对于下一阶段整体利率水平的中枢保持在一个相对较低的位置有一定的共识。在这种情况下，就使得利差损这种潜在的风险，也可能变成实质性风险。 　　对于保险公司应如何缓解潜在利差损风险，徐昱琛表示，核心思...
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人保财险 ,人保有温度_行业分析：国产大模型数量已超200个 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径

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人保财险 ,人保有温度_行业分析：国产大模型数量已超200个 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 2024年5月13日 来源：人民日报 央视新闻客户端 百度 405 20 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径图片来源于网络，如有侵权，请联系删除 国产大模型数量已超200个 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展 当前，我国大模型进入发展加速期，在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为，我国超大规模市场优势与新技术应用的交互叠加，在数字经济等领域带来更多的发展机会;更多创新主体通过市场竞争的形式推动创新，为技术和工程化提供更多的应用场景。在国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广看来，我国的大模型发展要坚持应用导向，重视人工智能基础大模型与行业数据知识相结合，基于应用开发与市场需求，人工智能的研发应用不断深化。 据中研产业研究院分析： 大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。 大模型产业分析 据不完全统计，2023年，在大模型及应用相关领域，国内外共跑出30多家知名“独角兽”公司，它们的业务涉及基础大模型，以及AI绘画、文生视频、AI辅助编程、翻译等方向。 从地域分布来看，美国的大模型及应用相关领域的独角兽占比较多。在26家独角兽中，有17家都是诞生在美国，另外法国2家、德国2家、英国2家、以色列2家，加拿大1家。 据IT桔子数据，目前，中国人工智能领域的独角兽公司共有102家;其中2023年的新晋独角兽有10家。在这10家新诞生的独角兽公司中，AIGC及大模型相关有4家，占比近一半。它们分别是智谱AI、百川智能、零一万物、Minimax 名之梦。这四家公司呈现出了几个共同特点：明星创始团队、融资相对密集、金额巨大，且估值都超过10亿美元。 我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。 虽然，2023年中国的大模型及应用独角兽数量与美国相差很多，但并不输于欧洲国家。 中国大模型产业的崛起标志着人工智能领域的新篇章。在不断创新的推动下，它正快速融入各行各业，为商业世界带来了前所未有的机遇。展望未来，我们可以乐观地预见，中国大模型将继续引领创新浪潮。 值得注意的是，大模型也面临着一些挑战。首先，大模型的训练需要大量的计算资源和时间，这使得其训练成本非常高。其次，大模型在处理一些特定任务时可能存在过拟合的问题，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。此外，大模型的可解释性也是一个挑战，因为它们通常包含大量的参数和复杂的网络结构，很难解释其决策过程。 报告在总结中国AI大模型发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国AI大模型的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为AI大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。 想要了解更多大模型行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11194 2929 3729 4529 5364 6229 推荐阅读 ...

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