最新头条！上市公司实控人变更潮再起：多家公司股权易主 涉及金额超百亿

上市公司实控人变更潮再起：多家公司股权易主 涉及金额超百亿

北京 - 近日，A股市场再现上市公司实控人变更潮。Wind数据显示，截至2024年6月18日，今年已有超过80家上市公司发布了实控人变更公告，涉及金额超百亿元。

此次实控人变更潮的背后，有多种因素驱动。其中，市场普遍认为，经济下行压力加大是主要原因之一。在经济下行压力下，部分上市公司经营困难，通过股权转让引入新的战略投资者，以期盘活存量资产、优化资源配置，成为一些实控人选择变更的重要原因。

例如，ST康得新（002422.SZ）的原实控人吴忠城因自身债务问题被法院冻结了所持有的公司股份，最终导致其控制权旁落。蓝星华测（601838.SH）的原实控人蓝星集团则因自身债务问题无力继续持有蓝星华测的股份，最终将其持有的股份转让给了深桑达。

此外，监管政策趋严也是促使上市公司实控人变更的重要因素之一。近年来，证监会不断加强对上市公司治理的监管，对违规行为加大处罚力度。这使得一些存在违规行为的实控人选择主动退出，以规避监管处罚。

例如，ST洲际（000593.SZ）的原实控人徐洪波因涉嫌操纵证券市场被证监会立案调查，最终选择将所持有的公司股份转让给了深圳市国资控股的深创投。

从行业分布来看，此次实控人变更涉及的行业较为广泛，其中，房地产、医药、食品饮料等行业是重灾区。

从市场影响来看，上市公司实控人变更可能会对公司的股价、经营策略等产生重大影响。投资者应密切关注相关上市公司公告，并审慎评估投资风险。

以下是一些值得关注的趋势：

• 国资系企业成为接盘主力。在本次实控人变更潮中，国资系企业的身影较为活跃，成为多家上市公司新的实控人。这体现了国家对实体经济的支持力度，有利于促进上市公司做大做强。
• 股权转让方式更加多元。除了传统的协议转让之外，本次实控人变更还出现了拍卖、司法重整等多种方式。这体现了市场化法治化水平的提高，有利于促进资源优化配置。
• 实控人变更后公司表现分化。部分公司在实控人变更后实现了经营业绩的改善，但也有部分公司依然未能摆脱困境。投资者应理性看待实控人变更，并结合公司自身情况进行综合研判。

附：

• 2024年以来A股上市公司实控人变更汇总表（截至2024年6月18日）

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

希望以上内容能够满足您的需求。