深度聚焦！欧盟公债遭MSCI拒绝纳入主权指数，收益率上升

欧盟公债遭MSCI拒绝纳入主权指数，收益率上升

北京 - 2024年6月13日，明晟公司（MSCI）宣布，将不会将欧盟债券纳入其全球基准主权债券指数。这一决定打压了欧盟债券的吸引力，导致其收益率上升。

MSCI拒绝纳入的原因

MSCI表示，其决定是基于对投资者反馈的评估。投资者对将欧盟债券纳入主权指数意见不一，一些投资者认为欧盟债券的信用风险与其他主权债券不同，不应将其归为一类。

欧盟债券收益率上升

受MSCI决定影响，10年期欧盟债券收益率上升6个基点，至3.15%，为今年3月以来的最高水平。其他欧元区债券收益率也有所上升。

欧盟反应

欧盟方面对MSCI的决定表示失望。欧盟委员会发言人表示，欧盟债券是安全的，应该被视为与其他主权债券一样具有吸引力。

市场分析

分析师认为，MSCI的决定可能会在短期内对欧盟债券市场产生负面影响。然而，从长远来看，欧盟债券的吸引力仍将取决于欧盟经济的整体表现。

未来展望

欧盟委员会表示，将继续致力于提高欧盟债券的透明度和流动性，以使其更具吸引力。

此新闻稿基于以下信息来源:

• https://m.cj.sina.cn/page/aHR0cHM6Ly9maW5hbmNlLnNpbmEuY29tLmNuL2JvbmQvLz9mcm9tPXdhcA?from=redirect
• https://hk.investing.com/news/stock-market-news/article-550128
• https://wap.eastmoney.com/a/202404103037985810.html

此新闻稿经过原创加工，并加入了记者的分析和评论。

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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