今日快报！博汇股份经营困境致股债双杀，转债暴跌20%

博汇股份经营困境致股债双杀，转债暴跌20%

宁波 2024年6月18日 - A股市场今日出现“股债双杀”现象，其中，博汇股份(300839)因自曝经营困难，导致股价和转债价格双双暴跌。

公司经营困难重重

博汇股份是一家主要从事芳烃系列产品研发、生产、销售的上市公司。6月13日，公司发布公告称，由于经营资金困难，公司决定对40万吨/年芳烃抽提装置、40万吨/年环保芳烃油生产装置及相关配套装置进行停产。

此次停产将对公司营业收入、现金流和经营利润产生不利影响。公司预计，2024年上半年营业收入将同比下降50%左右，净利润将由盈转亏。

税务问题雪上加霜

更令市场担忧的是，博汇股份还面临着税务问题。3月29日，公司收到国家税务总局宁波市镇海区税务局澥浦税务所《税务事项通知书》，要求公司“重芳烃衍生品”按“重芳烃”缴纳消费税。

这一要求将对公司生产重芳烃衍生品装置产生重大不利影响。如按税务通知书的要求，按重芳烃缴纳消费税，则对公司2023年年度利润影响约为3.0亿元，业绩将由盈利转为大额亏损。

股债双双暴跌

在经营困难和税务问题的双重打击下，博汇股份股价和转债价格出现大幅下跌。6月14日，公司股价跌停，报收5.43元/股，创上市以来新低；转债价格也跌停，报收73.928元/张，同样刷新上市以来最低纪录。

市场分析人士指出，博汇股份的经营困境和税务问题，加剧了市场对公司信用风险的担忧，导致股债双双暴跌。

事件对投资者启示

博汇股份事件对投资者也敲响了警钟。在投资时，投资者应仔细分析公司的财务状况、经营情况以及潜在的风险因素，避免盲目投资。同时，投资者也要注意甄别信息来源，避免被虚假信息误导。

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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