网赚套路赚的钱一半竟花在这!34家上市药企销售费用占营

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《羊城晚报》记者陈云泽和实习生李涵秦报道:作为一家知名的a股制药公司,巴昌制药自首次公开发行以来,一直十分关注其“营销和学术推广”费用。随着“斯坦福丑闻”的继续发酵,5月12日晚,布加勒斯特制药收到了上海证券交易所的询证函,要求布加勒斯特制药进一步补充销售模式和费用、研发现实和研发费用等问题。结合行业情况或公司的经营状况。

5月13日,在布加勒斯特制药公司股价大幅下跌后,股价暴跌至3个多月的极限。

差距很大

80亿销售投资VS不到6亿研发资金

根据年报数据,2013年至2018年,布加勒斯特制药分别在“市场推广和学术推广”上支出44.66亿元、51.83亿元、58.41亿元、60.13亿元、70.17亿元和74.86亿元,呈逐年上升趋势。

以2018年为例,公司实现收入135.65亿元,上市公司股东应占净利润18.88亿元,但销售费用高达80.36亿元,占收入的58.81%。销售费用的93.15%为“营销和学术推广咨询费”,这意味着2018年平均每日营销和学术推广费用将达到2050万元。

与高销售成本相比,虽然巴昌药业有限公司的R&D投资也在逐年增加,但仍有很长的路要走。上市以来发布的三份年报数据显示,2016年至2018年,巴昌药业有限公司的R&D投资分别仅为4.59亿元、5.53亿元和5.76亿元,R&D投资分别占收入的3.72%、3.99%和4.22%。

[监管调查/br/]

上海证券交易所需要解释费用的合理性

5月12日晚,上海证券交易所发布了《关于山东斯特普规模制药有限公司2018年度报告后审查的询证函》/br/]

其中,网上赚钱,鉴于销售费用和研发费用差距较大,上证所要求公司披露市场、学术推广费、咨询费等费用的主要核算内容和相应金额、主要支付对象以及是否为关联方。根据各种学术推广活动的具体信息,如会议次数、费用和参与者,分析销售费用的合理性。

同时,还披露了与资本化研发支出相对应的项目名称、当前进展及相关会计处理,并结合新药研发,说明了以获得临床试验批准文件为开发阶段起点的标准依据和合理性。说明项目名称、投资、委托对象以及是否与委托研发和自主研发相对应;根据人员构成,说明R&D人员人均工资是否合理。“

工业微型


事实上,布加勒斯特制药公司的情况不是一个恰当的例子。据2018年上市医药公司年报统计,记者发现许多上市公司仍然存在“重推广轻研发”的问题。

flush的数据显示,在a股上市的293家医药生物企业中,除*ST长生外,所有企业都发布了2018年度报告,其中34家销售费用占其收入的50%以上。

在这34家企业中,除销售费用占比最大但主营业务易变的国农科技外,前五名分别为康铃制药、金龙制药、大理制药、哈尔滨三联和中恒集团,分别占72.78%、72.21%、67.48%、66.10%和64.24%。在293家制药企业中,阶梯型制药占58.81%的份额排名第13位。

总销售费用排名前五位的是上海制药(110亿元)、复星制药(85亿元)、步长制药(80亿元)、华润三九(65亿元)和恒瑞制药(65亿元)。在这五家公司中,除了销售收入比例控制在10%以下的上海制药,其他四家公司的销售收入比例都在30%以上。

在销售额占前五名的企业中。除了金龙制药占总收入10%以上的R&D投资外,康铃制药、大理制药、哈尔滨三联和中恒集团的R&D投资比例不超过4%,大理制药甚至低至0.56%。

值得注意的是,一些制药企业也表现出强烈的研发投资意愿。其中,北大制药、华生生物等企业在R&D投资超过40%,成为a股制药公司的创新“领导者”。据分析,a股上市公司中只有15家医药公司,其R&D投资比例超过15%。

网赚72交易员时代“退场” 华尔街热衷机器人投资模型研发

尽管美国股市自今年年初以来已达到创纪录高点,但华尔街金融机构的许多交易员担心他们的“工作不安全感”。

例如,最近计划解雇数百名交易员。原因是今年上半年,花旗集团的股票交易收入下降了17%,总交易量下降了5%。很难达到有形资产12%的回报目标,怎样在网上赚钱,只能通过裁员来降低成本。其次,投资模式在华尔街越来越受欢迎,挤压了交易员的生活空间。

"与前者相比,后者对交易者的生存影响更大."一位华尔街金融机构股票交易员直言不讳地告诉记者,基于大数据和人工智能等各种金融技术的机器人投资模型正在从根本上取代交易员的人工交易决策机制,最终导致交易员职业的“历史”。

记者注意到,随着金融技术的兴起,华尔街的各种大规模投资和对冲都在不遗余力地开发机器人投资模型。例如,它宣布将投资114亿美元开发一个全球股票交易机器人。该基金正在积极引入一种基于机器人投资决策的量化战略,以取代贸易商的人工投资决策机制。它专注于投资银行的自动化,将首次公开募股过程分成140多个步骤,并通过机器人模型自动完成。

“然而,目前尚不清楚机器人投资模型能否安全地取代交易员的人工投资决策时代。“上述股票交易员认为,机器人投资模型仍然面临数据不完整、深度学习能力弱、一些投资结论缺乏逻辑思考等问题,导致实际投资效果不佳。

然而,他承认,随着人工智能和大数据技术的快速发展,未来机器人投资模型的成熟度和准确性将继续提高,交易者在投资决策中的比例势必会继续下降。

“未来,华尔街金融机构的实力竞争将不再是交易员的能力,而是机器人模型的投资能力。”他强调说。

待测机器人投资模型的实践效果

“目前,华尔街主要投资银行和金融机构已经在金融技术的研发上投资了数十亿美元。”上述华尔街金融机构的股票交易员在《21世纪经济先驱报》上坦率地告诉记者。

他认为,目前,华尔街大型投资银行和金融机构在金融科技领域的研发投资主要集中在三大领域。一是基础设施建设。例如,大多数投资银行正在借助金融科技设计新的交易系统,以获得更快的交易速度和更高的交易优势。二是将线下业务转移到线上,以降低运营成本。例如,摩根大通(JPMorgan Chase)设计的金融分析软件COIN为律师和贷款官员节省了大量工作时间,业务出错率也大大降低。第三,设计机器人投资模型,创造更高的回报,赢得客户的青睐。

"目前,R&D最困难的部分是机器人投资模型."他告诉记者,一个成熟的机器人投资模型需要输入大量的交易数据和各种金融资产的历史趋势,这样机器人不仅可以从历史趋势中找到创造高回报的投资策略,还可以根据历史趋势洞察未来,对未来金融市场的变化做出及时准确的反应,捕捉新的投资机会。

一位参与机器人投资模型研发的华尔街金融机构基金经理坦言,虽然他们基于历史交易数据为机器人投资模型设计了不同场景下的交易策略,但实际投资效果低于预期,甚至经常出现“明显违背投资常识”的错误交易行为。

原因是机器人投资模型独立创造的投资结论和交易策略不合逻辑,让人“无法理解”,在实际投资过程中无法合理解释,因此很难“纠正”任何错误。因此,他们没有向FOF机构等客户推荐机器人投资模式。

然而,他发现许多FOF和大型资产管理机构对机器人投资模型越来越感兴趣。原因是美联储降息和经济衰退的风险使美国债务收益率保持在低位,导致无风险套利收益大幅下降。因此,它们迫切需要新的战略来寻找低风险、高回报的投资机会。机器人模型的“投资潜力”可能有助于他们实现这一长久以来的愿望。

“因此,我们一直在加强机器人投资模型在美国股票投资中的数据理解和分析能力,使其投资效果真正达到预期值。”基金经理坦率地对记者说。但这将是一个持续的改进过程。

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《21世纪经济先驱报》记者从多方面了解到,目前,许多华尔街金融机构也推出了提供交易信号的数百种机器人模型的程序化交易产品,类似于智能投资和护理,但实际投资结果也大相径庭,真正击败美国股市涨幅的相关产品并不多。

新型高频交易武器?

值得注意的是,在机器人投资模型的研发中,一些领导者已经悄然出现。

例如,委托全球投资公司(PGI)的宏观部门开发了一种机器人投资模型,其特点是一年只工作一天。具体来说,机器人投资模型基于历史交易数据、外汇走势和具体宏观经济数据进行综合分析,并在每年年初设定一套未来12个月的投资交易策略,实现落地。

“起初,我们对他的期望不高,但我不认为他的归来超出了我们的期望。”PGI量化战略主管伊万·皮特(Ivan Petej)在《21世纪商业先驱报》上直言不讳地告诉记者,机器人投资模型决定押注日元对瑞士法郎在2016年大幅升值,当时很少有交易员认为这种交易策略能够赚钱。然而,随着当年全球经济波动加剧,导致对冲基金大量涌入日元,日元对瑞士法郎一度上涨15%,使得资产管理达到8.3亿美元的“全球时间多元化战略”(Global Time Diversified Strategy)在2016年实现了13.8%的回报率,是对冲公司HFRI同期的5倍。

伊万·彼得吉(Ivan Petej)认为,这种机器人投资模型之所以好,主要是因为它有精确的宏观经济指标选择。

“事实上,在宏观货币投资中有很多宏观经济数据需要关注,但这种机器人投资模型主要关注制造业领先指标等数据,因为它们对外汇市场交易有潜在的巨大影响。”他说。

然而,他承认这种咄咄逼人的机器人投资模式(即一年只工作一天)在华尔街金融机构并不常见。目前,大多数华尔街金融机构将专注于通过金融技术提高交易速度以获得交易优势,这使得机器人投资模型更像高频交易产品,即比其他交易模型更快捕捉市场价差套利机会,然后下单锁定价差收益。

“这使得大多数华尔街机器人投资模型更善于根据美国股票价格的变化寻找套利投资机会,并且对宏观经济基本面和价值投资缺乏关注。因此,美国股票和其他金融投资产品的波动性突然增加。”华尔街金融机构的股票交易员向记者指出,他的投资机构今年遭受了许多损失,迫使他们专注于如何提高机器人投资模型的深度学习能力。如果美国股市再次剧烈波动,机器人投资模型不会盲目止损并离开市场,而是会根据以往交易的教训,等待反向投资的机会来获得高回报。

他告诉记者,他的组织目前需要引进大量人工智能技术人员。

“事实上,美国大型互联网公司和知名人工智能公司的技术人员在华尔街越来越受欢迎。金融机构愿意高薪聘用他们,以提高机器人投资模型的运行效果。”他指出。

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