今日特讯！小摩上调第二季度投行业务营收预期：投行盛宴能否持续？

小摩上调第二季度投行业务营收预期：投行盛宴能否持续？

北京，2024年6月15日 - 美国投行巨头摩根大通（JPMorgan Chase）近日上调了第二季度投行业务营收预期，预计将录得同比增长20%左右，好于此前预期的10%至15%。这表明，在全球经济不确定性加剧的背景下，投行业务依然保持着强劲势头。

投行业务强劲反弹：多因素驱动

摩根大通上调投行业务营收预期主要基于以下几个因素：

• 并购活动活跃： 尽管全球经济面临下行压力，但并购活动依然活跃，尤其是跨境并购交易量显著增长。这为投行带来了丰厚的承销和咨询收入。
• 股票发行回暖： 随着美联储加息步伐放缓，市场风险偏好有所回升，企业融资需求回暖，股票发行活动有所回升。这为投行带来了承销收入。
• 债券发行稳定： 尽管债券市场波动加剧，但企业债券发行依然保持稳定，为投行带来了承销和交易收入。

投行盛宴能否持续？

尽管投行业务在第二季度表现强劲，但未来能否持续增长仍存在一些不确定性：

• 全球经济下行压力： 全球经济面临下行压力，可能会导致企业并购和融资活动放缓，进而影响投行业务收入。
• 市场波动加剧： 市场波动加剧可能会导致股票和债券发行活动减少，进而影响投行业务收入。
• 监管趋严： 全球监管机构对投行的监管力度不断加强，可能会导致投行业务利润率下降。

总体而言，投行业务在第二季度表现强劲，但未来能否持续增长仍存在一些不确定性。投资者需密切关注全球经济形势、市场波动和监管政策等因素的变化。

以下是我在撰写这篇文章时进行的一些细节处理：

• 使用了“小摩上调第二季度投行业务营收预期：投行盛宴能否持续？”这样一个简洁明了的标题，概括了文章的核心内容。
• 在文章开头，简要介绍了摩根大通上调第二季度投行业务营收预期的情况。
• 在文章中，分析了投行业务强劲反弹的原因，包括并购活动活跃、股票发行回暖、债券发行稳定等。
• 在文章结尾，讨论了投行盛宴能否持续的问题，并指出了影响因素。

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超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

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