KOSPI 股票已被负面因素所压制,NH 投资认为存在反弹潜力

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NH Investment & Securities 于 14 日表示,KOSPI 近期下跌已将负面因素计入价格,2-3 个交易日内可能出现反弹。分析师 Kim Byung-yeon 将这种快速的价格调整归因于半导体“见顶”争论、俄美-伊朗紧张局势再起、国内供需错配以及对美国加息的担忧。KOSPI 较其高点累计下跌已超 30%,KOSPI 200 波动率指数(VKOSPI)飙升至 96.9,超过 2008 年全球金融危机期间录得的 89.3 峰值。Kim 表示,一旦不确定性缓解,韩国股市将反弹,并指出极端的市场恐惧水平会限制对负面因素的进一步下行定价。

KOSPI 波动率指数超过 2008 年金融危机峰值

VKOSPI 近期升至 96.9,超过全球金融危机期间 89.3 的高点。这相当于长期均值 21.6 的约 4 倍。Kim 表示:“现在是时候回想 3-4 月深度下跌后快速反弹的经验了”,并补充称:“即使出现额外的突发下跌,这也是一个反弹可能在 2-3 天内发生的区域。”他预计,后续市场走势将涉及重新评估行业方向,同时确认大型科技公司的盈利结果,以及 AI 投资是否继续。

NH Investment 预计超大规模云服务商资本开支增长 51%

NH Investment & Securities 预计,本年度五家超大规模云服务商——Microsoft、Meta、Alphabet、Amazon 和 Oracle 的资本开支(CAPEX)将达到 7580 亿美元,同比增长 51.1%。该机构预计这几家公司在同一期间的 EBITDA(利息、税项、折旧和摊销前收益)将增长 29.4%,表明具备足够的财务能力来支撑大规模投资。Kim 评估称,对半导体见顶的担忧过早;他指出,尽管由于长期供货协议(LTA)定价,SK Hynix 的短期盈利预测可能会下降,但大型科技公司削减 AI 投资的可能性仍然较低,行业增长方向仍然清晰。

该报告指出,AI 模型中更高的代币使用效率不应与半导体需求下降直接挂钩。分析显示,随着部分计算作业向中央处理器(CPU)和外部设备分配,不仅高带宽内存的重要性可能上升,同时对通用内存、数据中心和网络基础设施的需求也可能同步增加。

韩国半导体股票的境外持有量降至历史低位

境外投资者对韩国半导体股票的持股比例已降至历史最低点,表明进一步的抛售压力可能会逐步减弱。NH Investment 认为,供需方面的负担将逐步缓解,而投资者存款仍维持在 100 万亿韩元以上。该机构判断,信用交易的保证金余额相对于市值仍处于较低水平,从而降低了出现类似过去阶段那种大规模被迫抛售的风险。

SK Hynix ADR 升水及纳入指数潜力

截至 10 日,SK Hynix 美国存托凭证(ADR)交易价格较国内股价约有 16% 的升水。NH Investment 表示,由于短期内进行积极的套利交易存在结构性困难,因此可以维持一定水平的升水;如果未来 ADR 被纳入主要半导体指数,还可预期额外的资金流入。该机构将 SK Hynix 的美国 ADR 上市情况列为促使股票估值重定价的因素。

地缘政治与货币政策因素显示有限的额外影响

Kim 表示:“美国和伊朗都难以维持对霍尔木兹海峡的长期封锁,因此有限冲突与长期谈判很可能并行推进。”他补充称:“如预期那样,美国的通胀和工资上涨压力已趋于稳定,美联储预计在一段时间内维持基准利率不变,因此可能进一步冲击市场的变量强度将逐步减弱。”

FAQ

NH Investment & Securities 在 14 日对 KOSPI 股票发布了什么?
NH Investment & Securities 于 14 日表示,影响 KOSPI 的负面因素已通过快速调整计入价格;分析师 Kim Byung-yeon 预计,即使出现额外下跌,2-3 个交易日内也可能出现反弹。报告指出,VKOSPI 达到 96.9,超过 89.3 的 2008 年金融危机峰值。

根据 NH Investment,超大规模云服务商计划投入多少资本开支?
NH Investment & Securities 预测,五家超大规模云服务商——Microsoft、Meta、Alphabet、Amazon 和 Oracle——将在本年度在资本开支上投入 7580 亿美元,同比增幅为 51.1%。该机构预计这些公司的 EBITDA 在同一期间将增长 29.4%,这表明其有足够的财务能力来进行大规模 AI 投资。

为什么 NH Investment 认为半导体见顶担忧过早?
Kim Byung-yeon 表示,尽管由于长期供货协议定价,SK Hynix 的短期盈利预测可能会下降,但大型科技公司削减 AI 投资的可能性仍然较低,行业增长方向仍然清晰。报告指出,AI 模型效率的提升不应与半导体需求下降直接挂钩,因为随着计算分工的增加,各类基础设施组件的重要性也在提升,包括通用内存、数据中心和网络系统。

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