【华西通信】商业航天加速推动，卫星互联网应用有望加速落地
报告指出国家推进商业航天行动计划和设立商业航天司，将加速卫星互联网及相关应用（如手机直连卫星、北斗短信）普及，有望推动产业链规模化发展并利好芯片、天线、测试仪器等环节的上市公司配置建议 [page::1]. 报告同时提示短期受地缘政治与资本回撤影响估值存在回调风险，但长期看6G、国产替代及军工相关方向仍具成长空间 [page::2].
金融研报AI分析
【华西固收】信用利差低位还能持续多久
本报告复盘近三轮信用利差低位震荡的历史规律，指出利率走势与流动性为决定低位持续时长的关键因素，并基于当前7月中旬以来的低位震荡区间评估各期限与等级品种的性价比，给出12月与2026Q1的信用债配置建议（控制久期、优选2-3年品种与对有稳定负债端的账户逢高布局5年左右中高等级品种）以应对可能的利率与流动性扰动 [page::0][page::1]
【华西宏观】11月，理财规模温和增长
报告汇总了11月理财规模与资金端、杠杆与债基久期的变化：11月理财规模小幅增加729亿元至33.57万亿元，但低于历史同期平均增幅，未来12月面临季末回表压力与存款搬家影响；银行间与交易所杠杆率小幅上行，非银机构杠杆亦有抬升；利率型与信用型中长债基以及中短债基金普遍压缩久期以应对市场波动，整体呈谨慎久期管理态势 [page::0][page::1]。
华西最强声 1204 | 商业航天加速推动，卫星互联网应用有望加速落地；Anglo Gold 2025Q3季度报告
本期简报涵盖：宏观与固收（11月理财规模小幅增长、债基久期持续压缩）、信用债利差低位震荡与配置建议、通信板块重点关注商业航天与卫星互联网产业链受益标的，以及Anglo Gold 2025Q3经营与财务要点（产量小幅环比下降但售价与盈利显著上行），为跨行业资产配置与个股关注提供短中期参考 [page::1][page::2][page::3][page::8]
华西研究深度报告精选（总量篇）2025年11月
本期报告汇集华西研究多篇深度报告，覆盖宏观PMI研判、货币与债市博弈、城投债演化、股票型ETF市场演进与2026年资产展望。11月综合PMI回落至49.7%，服务业回落是主要拖累，制造业与基建呈边际修复，暗示短期需通过政策加力对冲需求不足；债市仍在等待宽货币或降息的明确信号，10年国债利率区间或在1.75%-1.85%附近震荡；股票与ETF方面，股票型ETF规模快速扩张，宽基占比高且机构配置占比上升，为未来资产配置提供便捷工具［page::1][page::2][page::3]。
国泰海通｜建材：水泥出海国别研究之刚果（金）
本报告为国泰海通对刚果（金）水泥市场的国别研究，评估了当地人口与资源禀赋、供需缺口（2024年估计缺口78万吨）、产业格局（仅5家水泥厂但覆盖面积大）、高价位但盈利受运输、电力与财务成本侵蚀的特点，并提示战乱与罢工等风险，为出海企业与投资者提供决策参考。[page::0]
国泰海通｜海外科技：Gemini 3、TPU、端侧AI应用更新报告模型多模态升级加速端侧AI落地，TPU冲击算力格局
本报告评估了Gemini 3对预训练Scaling Law的验证与多模态能力提升、TPU在算力生态与TCO上的竞争力，以及多模态推理对端侧AI（如GUI操控手机助手）落地的推动作用，指出TPU更可能作为英伟达GPU的补充而非完全替代，同时提示AI落地进度与隐私风险需关注 [page::0].
国泰海通｜固收：守正待变：数据真空下中久期高评级策略
报告认为在当前“美国数据真空、欧洲财政风险与新兴市场评级改善”三大主线下，应以5-7年中久期配置高评级（AAA/AA+）债券，兼顾曲线陡峭化带来的滚降收益和信用防御，严格控制BBB-及以下敞口，并优选美投级和新兴市场主权债以平衡收益与风险 [page::0]
国泰海通｜金工：风格及行业观点月报（2025.12）——两行业轮动策略12月均推荐电力设备及新能源
报告基于风格轮动与行业轮动模型给出2025Q4小盘与成长的风格信号，并指出12月单因子与复合因子策略均推荐电力设备与新能源作为多头配置方向；报告同时披露11月复合因子与单因子策略超额收益分别为约-0.58%和-0.83%，并提示模型及因子失效等风险 [page::0]
风格及行业观点月报（2025.12）——两行业轮动策略12月均推荐电力设备及新能源
本报告为国泰海通金工与医药系列晨报节选，金工部分给出Q4风格轮动信号（小盘、成长）并指出单因子与复合因子策略在12月均推荐电力设备及新能源等行业；医药部分持续推荐创新药械与产业链，报告并披露了11月中美港医药板块的相对表现与个股排行，为短中期行业配置提供量化因子驱动的决策参考。[page::0]
基金量化观察：双创机器人ETF、双创半导体ETF集中申报
本报告回顾ETF市场（一级资金与二级成交）、跟踪增强策略ETF与主动权益基金表现，并披露本周集中申报的43只非货币ETF（其中12只科创创业机器人ETF、6只科创创业半导体ETF），同时指出上周已上市ETF一级市场净流出约350.85亿元、股票型ETF净流出约395.29亿元，主题/科技类ETF流出显著，增强策略ETF总体仍具超额能力（多数成立超1年的增强ETF近1年实现正超额）[page::1][page::4]
行情点评 | 纸浆：利好兑现，海外浆厂关停消息扰动
本快评指出纸浆近期利好已部分兑现，主力合约2601报5418元/吨、涨幅约2.77%，同时多家海外浆厂宣布停产或临停（含加拿大BC省狮牌浆厂永久停产、Domtar Crofton关厂、芬宝Joutseno停产与Rauma临停），短期对市场造成扰动并可能提高价格波动性，需关注后续复产与木片成本变化对供需的再平衡 [page::1].
华福金工日常实习生招聘（有留用机会） 【华福金工·李杨团队】
本招聘公告由华福金工·李杨团队发布，面向金融工程、量化、资管及财富管理等方向招募日常/暑期实习生，岗位包括金融工程&金融产品助理分析师与资管及财富管理实习生，要求掌握至少一种编程语言并具备统计/量化基础，工作地点为上海，简历投递邮箱已给出以便申请 [page::0][page::1]
岁末年初，掘金红利资产投资机遇
本报告认为：年末“高切低”与机构调仓、会计准则变动及日历效应三大因素共同利好高股息/红利类资产，险资在IFRS9/IFRS17框架下对高股息股票的配置意愿与空间明显抬升，若把握岁末年初的布局窗口，可用于构建稳健底仓或价值型配置；报告并对三类价值/红利指数（中证智选高股息、国新港股通央企红利、中证800自由现金流）及广发旗下对应ETF做了横向比较并给出产品参考 [page::0][page::10]
中国国航-构建北京“一市两场”运营优势，打造全球领先航空公司
本报告评估中国国航作为中国唯一载旗航空公司的运营与竞争优势，指出公司凭借北京“ 一市两场”网络优势、国内外均衡航线布局及RPK领先地位，在机队交付受限与旅游需求回升背景下具备恢复与扩张的驱动因素；同时燃油价格回落与汇率变动是短期盈利改善的重要影响因素，报告并提示宏观周期、季节性与突发事件等风险 [page::0].
【广发金工】PMI数据仍处于荣枯线以下，债券资产有望回暖：大类资产配置分析月报（2025年11月）
本月报告基于宏观信号与技术指标构建大类资产得分体系，得出债券与黄金为月度推荐方向、权益因资金流出与宏观信号偏空而被下调、工业品处于弱势；同时给出多种资产配置组合（固定比例/风险平价/波动率控制）历史回测比较，表明将宏观与技术信号并用能显著提升长期风险调整后收益。[page::0][page::5]
The Necessity of Imperfection: Reversing Model Collapse via Simulating Cognitive Boundedness
本文提出PMCSF（Prompt-driven Cognitive Computing Framework），通过17维认知向量实现“认知编解码”并用认知扰动算子重构带有人类非最优性特征的文本，既在统计指纹上接近人类文本（JS Divergence显著下降），也在A股压力测试中提升策略稳健性（2015年回撤下降47.4%，产生8.6% Defensive Alpha），证明“模拟认知有界性”能实现具有功能增益的高保真合成数据 [page::0][page::16]
Could AI Leapfrog the Web? Evidence from Teachers in Sierra Leone
本研究基于529名塞拉利昂教师在17个月内提交的40,350条查询，比较了通过WhatsApp接入的大型语言模型回复与本地化网页搜索的差异，发现AI回复在带宽使用上平均仅为网页的1/3,107、成本远低于网页加载（近年来AI计算成本下降使得单次AI查询成本已低于网页加载），且盲测评估中教师对AI回答的相关性、帮助性与正确性评分均高于单个搜索结果，暗示AI可在低带宽环境下以更低成本提供更贴切的信息访问 [page::0][page::11][page::13][page::16]
Modeling portfolio loss distribution under infectious defaults and immunization
本文提出了一种可递归计算的信用组合损失分布模型：在单一名称冲击向全体传播的假设下引入“感染（contagion）—免疫（immunization）”机制，打破了传统传染模型的循环耦合并显著提高了计算可行性；扩展形式包含（i）按高斯公共因子条件化的传染模型和（ii）二状态混合模型，并在iTraxx合成CDO分 tranche 定价上取得良好拟合，混合模型表现最佳 [page::0][page::3][page::11][page::23].
Modelling the Doughnut of social and planetary boundaries with frugal machine learning
本文提出并验证了“节俭型”机器学习方法在简化生态宏观经济模型（Doughnut 框架）中的两类应用：1）用随机森林分类器识别使模型落入 Doughnut 的输入参数区域；2）用 Q-learning 找到从任意起点到该区域的最优政策路径。结果表明，浅层 RFC 能准确定位可持续参数段，基于森林的“agreement”算法可对参数区间进行排序和解释，且 RL 代理能学习到规避不可取状态的长期转移策略，表明可将这些方法扩展到更复杂的模型（如 COMPASS）中以进行政策测试 [page::1][page::2][page::3].
