微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 苹果发行80亿美元债券 筹集资金用于回购股票和派息

苹果发行80亿美元债券 筹集资金用于回购股票和派息

2015-05-07 10:22
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2015-05-07 10:22 凤凰网

北京时间5月7日消息,据《华尔街日报》网络版报道称,苹果当地时间周三发行了80亿美元债券,高于部分投资者预期的约65亿美元。苹果称,将利用发行债券募集的资金回购股票和向股东派息。

苹果周三发行的30年期债券利率为4.397%,比同期美国国债利率高1.4%个百分点。苹果2月份发行的30年期债券利率为3.498%,比美国国债利率高1.25个百分点。

另据彭博社报道,苹果此次发行债券,募集资金回馈股东,同时保留海外现金。这将是苹果自2013年以来第四次发行债券。

一名不具名知情人士透露,苹果今天将发行多达7个部分的债券,期限最长为30年。

Newfleet资产管理公司高管马纳斯·扎科(Manases Zarco)称,“尽管利率可能上调,但苹果债券还是有需求的。没有人会担心苹果发行债券,它拥有巨额现金,只是不愿意把这些现金转回国内,因为这需要交纳巨额税金。”

苹果4月27日宣布,将把截至2017年3月的资金回馈计划规模增加700亿美元(约合人民币4281亿元),为此将通过在美国和海外市场发行债券募集所需要的资金。彭博社旗下市场研究机构彭博情报(Bloomberg Intelligence)分析师阿南德·斯林尼瓦山(Anand Srinivasan)和诺尔·赫伯特(Noel Hebert)5月1日发表投资报告称,苹果可能需要发行240亿美元(约合人民币1468亿元)债券,为资金回馈计划规模的增加募集资金。根据苹果的计划,截至2017年,它将向股东回馈2000亿美元(约合人民币12231亿元)资金。

上述知情人士称,苹果可能以比同期美国国债高1.1%的利率发行10年期债券。苹果还计划发行固定和浮动利率的2年和5年期债券,以及固定利率的7年期债券。

美国银行、高盛和摩根大通是苹果这次发行债券的承销商。

自2013年以来,苹果累计发行了403.5亿美元(约合人民币2468亿元)债券,其中2013年发行的170亿美元(约合人民币1040亿元)债券当时创下美国公司债新记录。


分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键
    2025-04-23 17:39

    奖励设计:让AI学会智能使用工具的关键

    想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。

  • ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部
    2025-04-23 17:34

    ToolRL:奖励设计是工具学习所需的全部

    想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。

  • X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御
    2025-04-23 14:08

    X-Teaming:使用自适应多智能体进行多轮越狱攻击和防御

    想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。

  • "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效
    2025-04-22 16:43

    "思考操纵":用外部思考让大型推理模型更高效

    想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-