一、推荐工具

1、本篇我用的主力工具是cursor，主要使用了内置的Grok4.5、composer2.5和GLM5.2（6月copilot转成按量收费之后，我转到cursor，经过最近一个月的密集使用，很推荐，20刀/月，中国用户友好，用auto模式根本烧不完）。辅助使用了Minimax-V3、Deepseek-V4等。总体原则是复杂任务例如数据预测用国外模型，简单任务如公告下载、新闻整理交给国内模型。

总体感觉：1）复杂任务给国内模型需谨慎，中间用国内某模型的高级版跑了一段，发现数据错误很多，这对投资来说是不可接受的；2）一个省token的方法是先用好的模型跑出skill，再让普通模型按照这个skill来做。

2、金融传统本领——模型搭建、数据预测，我认为AI的表现已经超过了初级员工。有兴趣的读者可以试试用先进模型搭建DCF模型，效果惊艳。

3、但AI终究是概率模型，完全依靠AI对投资不可行。这次我人工用了不少时间做数据、文本理解的校对，发现了不少问题。AI可以做出来看上去很哇哦的东西，但用于投资还需要人工再做推敲。

二、方法

本文目标是预测产权REITs的二季度数据。

预测关键逻辑：基数、趋势、季节性、文本修正。

数据源：公告（重要）、新闻

**预测过程示例（以建信中关村为例）：

1)基数&趋势

2026Q1出租率 78.01%（同比 +3.8%，环比 +1%），连续5个季度环比回升；

租金 3.97 元/㎡/天（同比 -4.8%，环比 -0.5%），2023年以来持续环比下降；

策略：以价换量

2)季节性

含义：历史上 Q2 出租率与 Q1 基本持平或略低；租金 Q2 通常低于 Q1。

3)文本修正

正面信号更强。2026/6/25临时信披：“2026年6月已有千余平米面积签署租赁协议”；“截至2026/6/24，已经储备意向客户7组，面积合计12576.68平方米”→ 方向性修正出租率与收入。

4)预测结果

三、预测结果（仅供参考，不构成投资建议）

（一）产业园

预测结果显示产业园REITs二季度出租率同比降幅收窄、租金收缴率改善（但租金仍在往下），不少被砸到6%-8%园子可能会有业绩惊喜。改善原因：各位国企更加积极地拥抱以价换量策略+季节性。

1、出租率。产业园Q2出租率环比均值+0.3pct（Q1为环比-1.8pct）；出租率同比均值-1.6pct（Q1为同比-3.9pct）；其中，湖北科投、中关村、东久、合肥高新出租率可能环比改善明显。

2、租金。产业园Q2租金环比均值-1.8%（Q1为环比-0.9%）；租金同比均值-8.1%（Q1为同比-6.4%）。其中，合肥高新、招商科创、易方达广开、蛇口产园租金同比降幅相对较大。

3、收缴率。大部分项目二季度收缴率会回升。

4、综合出租率和租金看，预计收入同比-10%左右，降幅相比一季度或有收窄。

（二）仓储

预测结果显示仓储出租率同比变动和一季度变化不大，随着部分标的降租的会计影响显现（如京东廊坊），整体租金跌幅略有走阔。整体看，预计收入的降幅（-6%）小于产业园（-10%）。

1、出租率。平衡样本下，仓储Q2出租率环比变动均值-0.5pct（Q1为环比-0.6pct）；出租率同比变动均值-0.5pct（Q1为同比-0.1pct）。其中深国际、盐田港出租率环比改善。

2、租金。平衡样本下，仓储Q2租金环比均值-1.4%（Q1为环比-0.6%）；租金同比均值-5.5%（和Q1持平）。其中预计京东租金同比降幅较大。

3、收缴率。大部分项目二季度收缴率维持高位。

4、综合出租率和租金看，预计收入同比-6%左右。

（三）消费

坦白讲消费预测难度较大，大泡泡也不是很有把握（原因：消费公告的数据干货很少，销售额、人流等数据不披露，能利用的文本信息也较少；叠加影响商场生意的因素较多，比如运营、天气等等）。

这里我只列示部分预测结果。总体显示消费二季度业绩分化可能比较明显，出租率大部分项目基本平稳，收入环比季节性下降，同比会呈现分化，不少项目有机会录得不错的增幅。

部分项目的Q2收入同比预测（仅供参考，不作为投资建议，有偏勿喷）：

华润商业：+10%

首创奥莱：+10%

印力：+9%

大悦城：+7%

物美：+6%

百联：+5%

华威：-2%

（四）保障房

预测结果显示保障房二季度业绩会有环比改善。主要来自季节性的租赁旺季。

注意，本篇主要目的是分享一个运用AI工具做数据预测的过程。

结果不是最重要的，预测的过程有助于帮助你梳理清楚影响项目的关键因素，找到一些被你忽视的和业绩有关的细节。

具体二季报数据会在下周一和周二集中披露，到时候大泡泡也会再看看实际数的情况，看看和现在有哪些预期差。

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