一家光伏企业终止,恐不具行业代表性,市占率仅为2.35%
海达光能终止原因如下:报告期内海达光能销售金额较所在行业第二名亚玛顿相差两倍以上,公司毛利率更是远低于行业龙头福莱特,恐难以说明公司行业代表性。在企业竞争上,公司2021年度的市场占有率约为2.35%,公司未来光伏玻璃的技术发展方向遭交易所问询。
作者:Cindy
来源:IPO魔女
10月21日,上交所公布对无锡海达光能股份有限公司(以下简称“海达光能”)主板IPO终止审核的决定。海达光能本次拟募资6.31亿元。
海达光能主营业务为光伏组件玻璃、光伏建筑一体化用玻璃(BIPV)及其它特种玻璃的研发、生产及销售。海达光能控股股东为朱全海,实际控制人为朱全海、陆斌武、朱丽娜、朱光达。其中,朱全海与朱丽娜、朱光达系父女、父子关系,朱全海与陆斌武系翁婿关系,陆斌武与朱丽娜系夫妻关系。该四人合计控制公司88.84%的股份。
海达光能所在光伏玻璃行业的龙头为福莱特(601865),2019年至2021年及2022年上半年的销售金额分别为48.07亿元、62.60亿元、87.13亿元及73.04亿元,分别是海达光能的18.46倍、10.00倍、9.60倍及11.34倍。所在行业第二名亚玛顿(002623)在2021年、2022年上半年也是海达光能的2倍以上。
2019年至2021年及2022年上半年,福莱特的主营业务毛利率分别为32.87%、49.41%、35.70%及23.02%,远高于公司的毛利率。
无锡海达公司在光伏玻璃行业可能难以具有行业代表性。
竞争格局方面,目前我国光伏玻璃生产企业分为两类,一类是玻璃原片生产与深加工一体化企业,如信义光能、福莱特、洛阳玻璃、彩虹新能等,另一类是以公司为代表的光伏玻璃深加工企业,招股书中仅重点分析了深加工企业相较于原片生产和深加工一体化企业的优势,未分析劣势。
根据海达光能的测算,其2021年度的市场占有率约为2.35%,海达光能未结合同行业可比公司的市场占有率情况分析其市场地位;招股书中对于海达光能的竞争劣势分析不够充实,仅列示了产能不足和融资渠道有限。
交易所请海达光能结合光伏玻璃的技术发展方向,披露海达光能就相关技术的研发及储备情况,对比同行业可比公司的技术布局,进一步分析海达光能的技术布局是否与行业发展趋势一致;客观分析深加工模式相较于原片生产和深加工一体化模式的劣势,原片生产和深加工一体化是否为行业未来发展方向,如是,说明海达光能是否具备向原片生产延伸的技术储备。
根据中国光伏行业协会最新版《中国光伏产业年度报告》更新招股说明书的行业发展情况,并结合公司产能、产量、销量等数据重新测算市场占有率;全面选取已上市同行业可比公司,就市场占有率、收入、利润、资产规模、关键业务指标等与同行业可比公司进行比较,分析海达光能目前在行业中所处的位置;结合前述问题,完善公司竞争劣势的信息披露,充分揭示相关风险,并作重大事项提示;与前述知名客户的合作时间,报告期各期对前述客户销售规模,是否为该等客户相关采购的主要供应商。
END
相关文章:

一家光伏企业终止,恐不具行业代表性,市占率仅为2.35%
海达光能终止原因如下:报告期内海达光能销售金额较所在行业第二名亚玛顿相差两倍以上,公司毛利率更是远低于行业龙头福莱特,恐难以说明公司行业代表性。在企业竞争上,公司2021年度的市场占有率约为2.35%,公司未来光伏玻…...

企业计算机监控软件是什么?6款电脑监控软件分享!提升企业管理效率,吐血推荐!
嘿,各位企业管理者和IT小伙伴们! 您是否曾担忧员工在工作时间内效率低下?是否对公司的数据安全感到不安? 别担心,今天我们就来聊聊企业计算机监控软件,它就像是企业的"超级侦探",帮…...

VisionPro —— CogOCRMaxTool工具详解
CogOCRMaxTool的作用: CogOCRMaxTool:是一个字符识别工具,主要用于字符识别,它能够根据已训练的字符样本读取灰度图像中的字符,并返回读取结果。 一:工具位置 二:添加图片 三:工具的初始页面 将识别框拖到需要识别处…...

网站安全问题都有哪些,分别详细说明
网站安全问题涉及多个方面,以下是一些常见的网站安全问题及其详细说明: 数据泄露 问题描述:数据泄露是指网站存储的用户敏感信息(如用户名、密码、信用卡信息等)被非法获取。黑客可能通过SQL注入、XSS攻击等手段窃取这…...

DiskGenius一键修复磁盘损坏
下午外接磁盘和U盘都出现扇区损坏,估计就是在开着电脑,可能是电脑运行的软件还在对磁盘进行读写,不小心按到笔记本关机键,重新开机读写磁盘分区变得异常卡顿,估摸就是这个原因导致扇区损坏。在进行读写时,整…...

Matlab实现鼠群优化算法优化回声状态网络模型 (ROS-ESN)(附源码)
目录 1.内容介绍 2.部分代码 3.实验结果 4.内容获取 1内容介绍 鼠群优化算法(Rat Swarm Optimization, ROS)是一种基于老鼠群体行为的群体智能优化算法。ROS通过模拟老鼠在寻找食物时的聚集、分散和跟随行为,来探索解空间并寻找最优解。该算…...

nfs作业
一、作业要求 1、开放/nfs/shared目录,供所有用户查询资料 2、开放/nfs/upload目录,为192.168.xxx.0/24网段主机可以上传目录, 并将所有用户及所属的组映射为nfs-upload,其UID和GID均为210 3、将/home/tom目录仅共享给192.168.xxx.xxx这台…...

Linux 基础io_理解文件系统_软硬链接_动静态库
一.磁盘 1.磁盘物理结构 盘片 磁盘可以有多个磁片,每个磁片有两个盘面,每个盘面都对应一个磁头,都可以存储数据。 磁道 扇区 磁道是指在盘面上,由磁头读写的数据环形轨道。每个磁道都是由一圈圈的圆形区域组成,数据…...

大语言模型参数传递、model 构建与tokenizer构建(基于llama3模型)
文章目录 前言一、传递参数构建1、构建模型参数2、构建数据参数3、构建训练参数4、类似parse方式解析数据、模型、训练参数五、构建tokenizer与model1、tokenizer与model调用代码2、tokenizer实现2、model实现前言 上一篇说到huggingface的参数传递理论方法,本篇文章应用与ll…...

使用 `screen` + `nohup` 实现高效日志记录和多环境任务管理
使用 screen nohup 实现高效日志记录和多环境任务管理 在深度学习模型训练中,特别是在服务器上运行长时间的任务时,有效的任务管理和日志记录至关重要。我们通常需要在后台运行多个任务,同时为每个任务配置不同的 conda 环境。通过结合使用…...

【探索数字孪生,引领未来技术】
在数字化浪潮的推动下,数字孪生技术正成为连接虚拟与现实的桥梁,它不仅是工业互联网的基石,更是智慧城市、智慧园区、智慧楼宇以及元宇宙构建的核心。为了帮助更多专业人士掌握这一前沿技术,我们荣幸地宣布,“新质技术…...

Tcp_Sever(线程池版本的 TCP 服务器)
Tcp_Sever(线程池版本的 TCP 服务器) 前言1. 功能介绍及展示1.1 服务端连接1.2 客户端连接(可多个用户同时在线连接服务端)1.3 功能服务1.3.1 defaultService(默认服务)1.3.2 transform(大小写转…...

第十一章 Vue生命周期及生命周期的四个阶段
目录 一、引言 1.1. Vue生命周期的具体阶段 1.2. 每个阶段的具体作用和常用场景 1.3. 生命周期钩子函数 二、代码示例 三、运行效果 一、引言 Vue生命周期是指Vue组件实例从创建到销毁的整个过程。在这个过程中,组件经历了一系列的阶段,每个阶段…...

展厅展会客流显示屏的客流统计功能如何实现
随着科技的发展,展厅和展会的管理越来越智能化。客流显示屏作为一种高效的管理工具,能够实时显示参观人数,帮助主办方更好地了解客流情况,优化资源配置。本文将详细介绍展厅展会客流显示屏的客流统计功能如何实现,分为…...

golang正则表达式的使用及举例
正则表达式很强大,在一些场合如抓包,爬虫等方面很有用。在 Go语言中,正则表达式通过标准库 regexp 提供支持。使用正则表达式可以进行字符串匹配、替换和分割等操作。 以下是正则表达式的基本使用方法及示例: 1. 导入 regexp 包 …...

Flutter杂学: iOS 上启用自动填充和关联域
下面是详细的配置和代码,以确保在 iOS 上启用自动填充和关联域(Associated Domains)功能。 配置步骤 1. 在 Apple Developer 控制台中启用 Associated Domains 登录 Apple Developer。导航至您的 App ID 设置页面。找到您要配置的 App ID&…...

接口自动化-框架搭建(Python+request+pytest+allure)
使用代码如何开展接口自动化测试。 一 选择自动化测试用例 业务流程优先,单接口靠后,功能稳定优先,变更频繁不选。 二 搭建自动化测试环境 (1)安装python编译器3.7版本以上--自行安装 (2)安…...

[论文阅读]Constrained Decision Transformer for Offline Safe Reinforcement Learning
Constrained Decision Transformer for Offline Safe Reinforcement Learning Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML), July 23-29, 2023 https://arxiv.org/abs/2302.07351 泛读只需要了解其核心思想即可。 安全强化学习(Safe Rei…...

工具_Nginx
文章目录 location语法介绍跨域配置https配置http重定向到https配置反向代理配置负载均衡配置upstream配置负载均衡算法(1)rr轮询(默认)(2)wrr加权轮询(weight)(3&#x…...

web开发Model1
WEB开发模式–Model 1 Model1是指基于JSPJavaBean的开发模式,JSP负责web的相关部分,包括数据的展示,请求逻辑的控制等,JavaBean负责业务的逻辑部分,包括数据的存取,业务的实现。 这是我写的一个小项目&…...

ImportError: cannot import name ‘Sequential‘ from ‘keras.models‘
报错信息 ImportError: cannot import name Sequential from keras.models错误代码示例 import tensorflow as tf from keras.models import Sequential # 报错行model Sequential()错误分析 这个错误通常发生在 TensorFlow 和 Keras 的版本不兼容时。TensorFlow 2.x 版本…...

python实战(二)——房屋价格回归建模
一、任务背景 本章将使用一个经典的Kaggle数据集——House Prices - Advanced Regression Techniques进行回归建模的讲解。这是一个房价数据集,与我们熟知的波士顿房价数据集类似,但是特征数量要更多,数据也要更为复杂一些。下面,…...

UHF机械高频头的知识和待学习的疑问
电路图如上所示: 实物开盖清晰图如下: 待学习和弄懂的知识: 这是一个四腔的短路线谐振。分别是输入调谐,放大调谐,变频调谐和本振 第一个原理图输入为75欧(应该是面向有同轴线的天线了)如下图…...

深入理解 SQL 中的 WITH AS 语法
在日常数据库操作中,SQL 语句的复杂性往往会影响到查询的可读性和维护性。为了解决这个问题,Oracle 提供了 WITH AS 语法,这一功能可以极大地简化复杂查询,提升代码的清晰度。本文将详细介绍 WITH AS 的基本用法、优势以及一些实际…...

同三维T80005JEHA-4K60 4K60超高清HDMI/AV解码器
1路HDMI1路CVBS1路3.5音频输出,HDMI支持4K60,支持1路4K60解码,1路高清转码 产品简介: T80005JEHA-4K60是一款4K60超高清解码器,支持1路HDMI/CVBS解码输出,HDMI支持4K60,适用于各种音视频解决方…...

深信服秋季新品重磅发布:安全GPT4.0数据安全大模型与分布式存储EDS新版本520,助力数字化更简单、更安全
10月23日,深信服举办2024秋季新品发布会。发布会上,深信服正式推出了最新的创新成果:实现动静态数据分类分级和数据风险自动研判分析的安全GPT4.0、具备卓越可靠性和AI勒索防护能力的分布式存储EDS新版本520。通过这些新品和能力,…...

Flutter图片控件(七)
1、加载图片 import package:flutter/material.dart;void main() {runApp(const MaterialApp(home: MyHomePage(),)); }class MyHomePage extends StatelessWidget {const MyHomePage({super.key});overrideWidget build(BuildContext context) {return Scaffold(appBar: AppB…...

JavaEE初阶---文件IO总结
文章目录 1.文件初识2.java针对于文件的操作2.1文件系统的操作---file类2.2文件内容的操作---流对象的分类2.4字符流的操作》文本文件2.4.1异常的说明2.4.2第一种文件内容的读取方式2.4.3第二种读取方式2.4.4close的方法的介绍2.4.5close的使用优化操作2.4.6内容的写入 2.3字节…...

10.28Python_pandas_csv
三、读取CSV文件 CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值,有时也称为字符分隔值,因为分隔字符也可以不是逗号),其文件以纯文本形式存储表格数据(数字和文本); CSV 是一…...

数据处理与可视化:pandas 和 matplotlib 初体验(9/10)
数据处理与可视化:pandas 和 matplotlib 初体验(9/10) 介绍 在如今的数据驱动时代,掌握数据处理与可视化是每个开发者和数据科学家不可或缺的技能。Python 拥有强大的数据处理库 pandas 和数据可视化库 matplotlib,它…...