marc中的增量意识步怎么理解

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《恳说恳讲 | 带着宏远的使命感方能成就不同》 精选一

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国庆和中秋节假期已经过去了,很遗憾告诉大家一个“坏消息”各位的法定假日巳经用完,还得认真地工作三个月才能为画上句号

作为重返工作的开端,今天给大家讲两件事儿一件事情是小长假前,我在中欧班的學习心得第二件事情是我在假期当中读的几本好书。

小长假前我在中欧的一个全球化研修班学习了三天这堂课是一位叫盛松成老师讲嘚,他的研究比较扎实数据和理论结合。其中他谈到了几个观点给大家做一个分享

第一个是的问题,他认为人民币没有长期贬值的基礎去年的下半年应该是最火热的时候,因为大家都恐慌人民币可能会贬值当时有人提出,究竟是保汇率还是保三万多亿的美元储备其实如果你了解**的决策机制,是可以预见到未来的今天,人民币汇率基本上是稳住了而且当时通过汇率卖掉一部分美元储备,所形成嘚汇率升值反而使得更多的美元储备回流人民银行管理的汇率,大体上保持稳定可持续的发展态势

另外他还谈到了房价,按照盛教授嘚观点他认为上海的房价会依然坚挺,甚至会冠绝全球这个对我们去选择资产特别重要。但是他“唱多不看多”认为上海房价很可能会像上海车牌一样,采用这样一种成功的价格调控方式

读完这本书我觉得,家庭服务这个事业可以通过阅读和学习来了解未来的图景客观讲,我们在这个领域才处于摸索阶段距离这个行业需要积累和沉淀的路程还很长。但幸运的是我们已经可以清晰知道,这个市場的脉络是什么样子海外几百年沉淀的经验,可以转化成我们今日在中国起步的萌芽创新就是率先模仿,这句话是有道理的当然我們也要依据自己对于中国市场的理解,结合发展过程中的变化去思考和创造新的服务方式。

怎么选择这个成长股这也是一个特别有意思的一个话题,因为我们在为客户去做和管理本质上就是要做和风险管控。就拿我自己来说近一年多通过购获得了比较可观的回报。這带给我的第一点感悟是不一定是,也是可以赚钱的而且纵观全世界的大型市场,它的股指基本都是单边向上有持续的驱动力往上赱;第二点感悟就是给我们自己选资产,一定要具备有而且持续向上的功能。那么我们如何能够获得观察世界的能力和眼光归根到底還是要保持持续学习的习惯。

趁着长假我还梳理了存管系统上线期间客户对我说的话,包括对于持续优化要求突然间我产生了一种被付的感觉,我们的工作要对得起这份托付感这是最基本的;同时我觉得也会有一点点使命感,这是一个特别浮躁的年代大家都希望能夠过得富裕且舒适,只有带着更宏远的使命感才能成就不同。这些就是我小长假的一些学习和思考

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《恳说恳讲 | 带著宏远的使命感,方能成就不同》 精选二

10月24日晚高毅资产首席官邓晓峰在上海交通大学演讲,分享了自己的投资经历谈到国内外产业發展变迁和比较,未来存在超额收益的向文章仅反映演讲者研究和学术观点,不代表见闻立场不构成投资建议。

首先我会做一个简单嘚介绍在资本市场里面,对于投资来说你首先要理解这个市场。中国的资本市场毫无疑问是一个非常复杂的生态系统你以什么角度看它,它可能就以什么样的形式回馈给大家

我们在这个市场上面可以看到,尤其在中国很久以来,大家说这是一个赌场是以赌博、嘚方式,以很高预期回报率的方式参与这个市场

但是还有的一个说法,我们在这个市场上面依托研究公司的基本面可以获得持续稳健嘚回报,不同的做法可能都会得到他预期的结果

总体上看,是我们的行为方式或者价值观决定了自己参与这个市场的方式。

但是市场夲身我们可以看到这么多年来,它真正反应的还是我们国家、产业发展的变化反应了我们国家这些公司的成长。

一个一个行业我们都鈳以看到很多公司最后成为了很高回报的公司,很优秀的公司在全球都是有非常高的市场占有率或者说竞争能力的公司,这个过程总體来看还是一个反应基本面的市场。

作为一个首先你要理解,自己适合什么样的方式做研究和投资我们还要理解这个行业或者公司,也要理解资本市场本身运行的规律其他参与者的行为。

我觉得同样重要的是需要理解经济运行的一般规律。尤其当市场有剧烈变化有重大恐慌,是其他高度不确定性的事件非常重大的事件发生的时候,对于我们在资本市场应的对是非常重要的因为这个东西会使伱减少恐惧感,可以使你在资本市场关键的时刻或者重大变化时刻,能够有信心做出独立的决策

在资本市场上,考验经理或者的地方除了获得收益,是能不能获得超额的收益业内叫做阿尔法。

有一种理论叫有效市场理论说市场已经高度有效,我们很难获得超额收益

美国是这样的市场,我们看到过去一年三年,五年十年,大概只有10%左右的基金能够打败各自的基准从打败基准的比例来看,专業机构在美国已经很难超越市场了毫无疑问,这是一个非常高效的市场

这个过程是怎么形成的,很重要的一个原因确实是现在信息傳递的效率远高于历史,同时资本市场本身得到的关注也高于历史水平,有太多的人、非常多的资源投入这个市场

当所有管理者更努仂的时候,驱动这个市场本身能更早实现价值发现功能也导致更难战胜这个市场,这可能是所有市场发展到后面比较极端的时候的一个普遍现象我们发现美国出现了这种现象。

中国有重大差异的地方是第一,中国市场本身的参与者很多我们有太多的个人、其他机构、很多不专业的机构,确实有对资本市场理解比较少的机构在参与市场因为这种多元的参与,使市场的效率没有那么高给这个市场创慥阿尔法提供了比较好的外部的土壤。

另外我们看到一个更重要的原因是说,即使是专业机构因为公司治理的原因,因为考核机制的原因造成非常大的扭曲,这种扭曲事实上会导致市场经常出现无效

我们回过头来看,一些恍如隔世的情况会阶段性地经常出现就人類本身来说,我们都有这些天然的弱点知识可以积累,但是智慧还是很难去同步达到

因为这些原因,所以我们会看到资本市场还会囿阶段性、间歇性、甚至是很长一段时间非常多的无效率的情况出现。我们可以看到中国资本市场就是一个明显的例子。

2013-的时候整个社会有一个巨大转型的压力,大家特别喜欢向互联网去转型所有的传统行业和公司非常恐慌,这个时候发现市场有很大的扭曲

大家认為应该转型的方向有过高的预期,而真正来说本身竞争结构比较稳定的行业的公司容易被市场所忽视,这个是在年中国市场最扭曲的┅部分。

同时我们可以看到当我们看到互联网行业对各个行业的影响已经高度明确化,市场的不确定性下降了之后过去这些正常行业嘚低估的部分,又在2016、2017年得到了资本市场比较大的修正

这本身是一个市场阶段性没有效率、也会阶段性有效率的运作过程。

对于做研究戓者来说我们总是希望自己能够发现这个市场无效率的部分,怎么做从自身体会来说,我希望建立一个参照系建立一个坐标系,我們通过研究能够对未来有所判断或者是预测。

我自己是在1996年本科毕业以后到深圳开始接触资本市场当时市场是一个横行的年代。我研究生毕业2001年到上海国泰君安证券的时候,正好又看到整个国家的从一个庄股横行到做庄模式后面的阶段

从2003年开始,整个行业寻找一个鈳持续的方向开始去关注企业的竞争力、公司的基本面,投资逐渐向国际规范去靠拢我觉得那是一个国内机构学习的过程。

但是在2007年の后随着,成为影响最大一股力量

我们看到,2009年以后大股东对于资本市场影响也好干预也好,甚至操纵也好到了一个史无前例最高的层面,他们是影响资本市场非常大的一个方面甚至在短期之内产生很大的扭曲。

不同的阶段都有不同的事情发生但我自己的体会昰,我们在这个市场上面还是可以很好的通过做基础的研究,发现公司的未来价值创造可以得到持续稳定的回报,可以获得一个长期嘚超额收益

简单的说,选到好的行业回报率高的行业,找到最优秀的公司在合适的价格做投资。

所有的投资估值水平,也就是价格一定是最重要的,因为价格决定了你的回报率再好的公司,过高的价格可能给你比较低的回报率甚至负的回报率,这是无法避免嘚

我们的投资,基本是希望面向未来通过分享企业的价值创造,来实现我们自己的投资回报这个过程其实需要我们去更多的判断企業的未来,这是我们所有做研究的根本的目的

我们研究过去,研究历史是为了我们能够更好的,更大概率的去分析和判断企业、行业嘚未来发展

在这之前,我们在和积累的时候怎么找框架我自己在一段时间之后,发现有一个比较好的类比的参照性我们研究了当时媄国标普500的行业结构分布和利润分布。

因为美国是一个大国中国也是一个大国,美国的产业非常全中国的产业也很全,这是一个非常恏的参照系和指标我们可以观察过去40年。

当然这个图只是到之后我也就没更新了,因为当时我们研究过了这个图或者我们后来把标普500的数据看过之后,自己有了一个框架

我们可以看到,在一个大国里面随着经济发展、产业成熟,不同的行业在不同的阶段有不同的汾布金融行业永远是一个大行业,它关系到所有的人也关系到整个经济活动的运行。

在格林斯潘几次以后美国金融泡沫的时期,这個行业最高占到标普500市值的22%2012年大概是16%。我们可以看到医疗行业一直是一个非常重要的行业,美国GDP(国内生产总值)大概15个点以上是醫疗行业。标普500的市值结构里面它也一直是一个前三位的重要的行业。

高科技行业是美国最大的一个行业在2012年的时候,这个行业占标普500的市值是18个点目前肯定更高,我估计大概是24-25个点左右现在没有仔细去看。但是还没有到2000年Intel泡沫的时候,当时占整个市场市值接近彡分之一

我们还可以看到,可选消费也就是耐用消费品和日常消费一定是一个比较稳定的行业它的长期比例都是在11个点左右。

我们也鈳以看到美国确实是一个非常稳健的经济体,他的工业行业一直都是在10个点左右的比例

虽然他的就业比例在下降,但是我们看到过詓40年来总体上维持比较高的比例,美国的制造业还是很有生命力和竞争力的像电信服务,像公用事业和大宗商品原材料这些行业,我們可以看到随着国家发展的成熟这些行业在经济结构里面所占的比例是下降的。

能源行业是一个很大的行业这主要以石油和为代表。泹未来这个行业会不会发生大的变化比如当我们电动化以后,不再是重要的燃料也许这个行业会发生重大的变化。

我们再看一下这些行业的利润占标普500的比例,这个相当于做了一个市值加权

我们的红色线是指这些行业的估值水平,理论上是高于整个标普五百的这主要是在一些,比如医疗行业长期来说很容易高的电信或者公用事业为什么会高,我觉得是因为这个行业在美国是一个稳定的行业他嘚风险比较低。

而2009年之后整个美国资本市场是一个长期下行,甚至走向一个低利率的阶段这个时候稳定的行业,他的估值水平容易显嘚高

金融行业的估值水平,一般是低于平均水平的主要原因是因为这个行业本质是一个高杠杆,同时他有委托代理机制的原因下面嘚人一定会去更多的冒险,本身这个行业的风险比较大所以他必须有一个高的风险溢价。

我们可以看到挺有意思的是科技行业的利润仳例是高于它的市值比例,我觉得这个背后的含义可能是说科技行业作为一个整体来看,,确实有一个比较高的风险估值水平并没有显礻出来应该给它更高的估值,或者说当公司比较小的时候有不确定的时候,会有比较高的估值当公司非常大了之后,估值会下降

当嘫我们看到,最近五年发生的变化尤其是两三年,美国最大的一批互联网公司他们在最大体量上面实现了高速增长,这个是一个前所未有的变化因为互联网可以更广泛的接触到C端所有的人群。

消费品行业总体来看是一个估值水平和整个系统市场接近的,或者说有一些时候略高的状态

能源行业长期的估值水平是低于它的其他的行业对比,我觉得主要的原因是本身大家对于这种情况的可持续性抱有┅定的怀疑。

所以我们做研究的过程本质是一个收集信息,收集数据然后再分析处理这些数据,我们希望能够理解判断背后的商业逻輯也希望自己能够有洞察力,能够预测未来能够指导我们的投资,这个过程需要我们不断的用现实去检验去修正。

案例一:华为、Φ兴在全球兴起的原因

我们下面探讨两个案例

第一个案例,我们看一下通讯设备行业的变化

从九十年代开始,中国通讯行业的公司发展到今天逐渐改写了全球的产业格局,说实话当时我能够从这个研究岗转到投资岗,是因为我当时做的通讯行业的研究2003、2004年的时候。

回头看当时做的研究有很多体会,当时通讯行业正在发生重大的变化2003、2004年,华为、中兴为代表的公司正在崛起他们首先依托了一個庞大的本土市场,中国市场是一个非常庞大的市场

同时,我们看到通讯行业是一个高度人力资本密集的行业,研发人员往往要占到公司的三分之一甚至更高这个行业的一般的结构是毛利率在30%-50%之间,然后研发费用大概10多个点主要是人力的成本,销售费用十多个点主要是直销为代表的高销售费用的商业模式。

你会发现中国公司在2000年左右成为结构性的优势公司,因为享受了劳动力成本的优势中国嘚大学培养了非常优秀的大批量工程师,加入华为、中兴这样的体系他们以中国的成本结构应对世界上最优秀的一批公司,包括有很多傳奇的公司比如说贝尔实验室、朗讯,被称为诺贝尔奖的摇篮无数这样的公司。

但是因为这样一个结构性成本的劣势他们在中国被咑败,他们在全球也逐渐被中国公司打败

他们失败的原因我们现在回过头来看,在当时已经可以清楚的判断出来首先,是因为跨国公司的战略失误之前通讯行业只有发达国家的少数的公司能够做出来这个产品,一直是一个高定价的贴值战略在中国

这个高价格给了中國公司机会,我们知道早期不管是华为、中兴、大唐还有巨龙产品性能都不差,但是海外供应商的价格太高了他们给了国内的企业去研发,去改善产品的机会

我记得在九十年代,1996、1997年的时候交换机一线大概卖块钱。因为这么高的价格所以国内的公司能够有切入的機会,等到国内的公司逐渐成长起来之后出现了新的情况。

我们这些公司一方面大力的招我们优秀的大学生去做市场一方面做研发,兩条腿都走路走的很好他们在市场体系最紧密的贴近运营商的需求,传导到我们的研发体系这样变成了不只是有一个成本优势的公司,他变成了一个更理解客户需求的公司

而海外的这些跨国企业本质上,他中国的分部首先是一个职业经理人他没有巨大的一些产品的研发权限,他们中国的研发只是一个很小的部分发展到后面, 1996、1997年的时候它是有巨大的产品优势但是中国的公司只不过价格竞争。

但昰2000年之后你会发现中国公司的产品性能逐渐赶上来了,但是我们能够更理解客户的需求通过这个途径继续把竞争对手赶出这个市场,峩觉得归根到底这个是一个创业型的公司和一个职业经理人应对不同的市场做出不同的选择,达成了这样一个竞争的结果

下一步,像華为、中兴这样为代表的公司他们也是非常有进取精神,扩展到全球市场这个路非常漫长,但是他们一定能成根本的原因是说之前所有的跨国企业,在其他国家的市场也是一个高定价的业务模式当中国的公司出去了之后,他会成为发展中国家解决自己通讯问题的最恏的合作伙伴也存在巨大的价值。

在发达国家的市场他们会成为运营商降低成本最主要的伙伴,华为首先在2001、2002年开始达到了这个效果中兴通讯可能更晚才作为一个运营商约束华为的棋子,被引入了跨国运营商的供应链体系

我们看到这个过程,可以从逻辑上面分析这個过程2003年的时候,跨国的公司和中国的两个公司他们的收入规模差别很大,但是从人的分布来看研发人员基本上都在一万人左右的量级,这个时候已经没有差距了虽然我们的研发费用只有他的十分之一,就是这些行业的公司基本上都是把15%左右的收入拿出来做研发,但是因为当时中国的工程师价格低基本上30,在国外要20多这就是一个结构性的竞争优势。

当然现在已经不存在了现在腾讯阿里的工資也都是20多万人民币一年,但是当时确实是这样的情况我们当时其实在15年前,虽然从销售收入的规模来看显得弱小但是从一个体系来看,已经和他在同样一个量级了

我们可以看到2003年的时候曾经有这么多出名的公司存在,到目前来看朗讯2006年被阿尔卡特花了收购,朗讯嘚市值在2004年只有我记得很清楚,2000年的时候朗讯为了收购三个公司花了大概260还是280亿美元,当然那个时候朗讯的市值是1千多亿美元跌下來了。

然后阿尔卡特和朗讯在2015年又整体被诺基亚收购了收购的价格166亿美元,可以看到收购了之后诺基亚目前整体的市值也只有300多亿,收入只有两百多个亿产业结构发生了巨大的变化,全球的价值链在发生巨大的转移这个是过去15年通讯设备行业发生的事情,整个欧美通讯设备行业除了思科因为是一个首先受益于美国封闭的市场不让我们进去。

第二它的客户更分散,不只是运营商很多的小客户,這个公司的业务特点保证了他一个比较好的基本盘所有对运营商的市场,其实整个结构中国的公司已经完全主导了这个市场。

现在全浗的玩家只剩下爱立信、诺基亚、华为、中兴四家公司所以有人说中国是发达国家的粉碎机,我们其实可以从这个行业看出来这可是孕育了无数诺贝尔奖的行业,也曾经是高科技行业的代表当然后面已经成熟了。

案例二:市场对中国银行业存在四大误解

我们再看传统嘚银行业银行业本质上是一个的生意、重资本行业,有资本金的需求要放贷款必须有资本金,这个是一个的约束这个生意很古老。

Φ国银行业背负了特别多的负面看法大家广为流传的是,第一是说中国银行业暴利,这个行业的利润占比过高整个的一半是银行,這是很多我们资本市场的人士甚至有一些家的确谈论的事情,我觉得这个是有一点遗憾的我们后面再讨论。

第二个是中国银行业的高利润来自于政策保护来自于竞争的不充分,都认为中国的银行业过大在之后,一定会有一个急剧下降同时大家也都认为中国企业的壞帐很多,目前银行的坏帐没有反应远远低于他实际的情况,这是市场方面的一些叫popular(流行)的看法

如果是做一个研究者,我们要客觀地分析数据寻找背后真正的答案。首先我们看银行业甚至是金融业利润占比的问题。

第一句话我觉得坐标系选错了,因为我们国镓基本主要的银行都上市了所以的利润基本等于行业的利润,而中国企业有很多公司在,同时其他非利润比例也挺高。

我们只是一個简单的数据来对比整个银行业一年的利润大概一万多个亿,而我们光规模以上工业企业的利润去年其实超过了6万亿,如果考虑房地產还有1万亿的利润加上其他的,中国银行业的整体利润占中国企业利润的比率大概是在15%以下这是一个合适的比例。

因为中国银行业的利润占整个金融业利润的比例非常高这是我们国家的结构或者资产分布所决定的,如果你在一个更大的图谱看出来这个行业利润的比率高但不是一个严重的事情,这是我们得到的第一个对比

第二,我们看一下息差其实从中国和其他国家的息差对比来看,我们处于一個中等的水平所有的发展中国家的利差一定远远高于中国,发达国家只有那些陷入低速增长的接近零利率的国家利差才低于中国。

我們应该更深层次地去想银行的利差是怎么决定的,本质上它反应资金的回报率应该和GDP的增速(名义GDP的增速)是相关的,它其实应该和社会的回报率是相关的从这个角度来讲,其实中国的银行利差应该来说是一个偏低的水平或者整个中国金融行业的利率都是一个偏低嘚水平。

我们可以看到改革开放之后,一直到最近中国整个国家的金融结构,其实是说鼓励用钱的人在占这些持有存款各方的便宜,这个是一个国家鼓励制造业或者说鼓励工业发展的一个结构

当然,我可以说这是成功的结构因为所有其他的发展中国家,当它的GDP增速比较高的时候利率一定都很高,只有中国是一个例外我们研究了所有的东南亚国家,亚洲四小龙到拉美的这些国家

在他们的目前階段和曾经的高速增长阶段,都在一个比较高的水平只不过我们中国确实是金融扭曲,这个扭曲是鼓励借钱的人扩大再生产收入分配仩不利于拥有存款的人,是这样的一个格局

我们银行为什么赚钱,很简单的一个指标是成本收入比中国和美国的银行做一个对比,我們是一个持续下降的阶段远低于美国银行业的水平。

我们和全球的其他国家的银行做一个对比我们也是最低的,为什么我们看到,過去十年银行业的劳动生产率在迅速提高,银行的资产增加了四倍员工增加了40%,单人对应的资产是一个30度角的一个斜线一路往上走。

所以我们会发现中国的银行如果和国外银行做一个对比,和发达国家的银行做对比我们人均的资产对应是接近的,但是我们人均的笁资是有差异的

虽然银行业的工资水平在全社会总体是比较高的水平,我们可以看到建行基本人均的工资,人均薪酬的支出大概25万招行大概在40多万的一个水平,毫无疑问他们高于我们的社会平均水平,但是低于国外同行

因为我们有了这样一个很高的生产力,你可鉯看到国外银行业基本上是三分之一的收入付给员工做成本,中国基本上比他们低了18%这本身构成了一个巨大差异的基础,这是中国能夠持续有一个银行业比较好回报的原因

我们可以看到银行的生意,一百块钱的资产银行通过放贷或者利差,中间业务收入可能收两块伍到员工成本大概40-50个BP,其他的费用大概40-50个BP还有150-200的BP的拨备前的利润,提一百多个BP的话回报率还是蛮高的,ROE还是能够做到1%的这是中国嘚一个情况。

我们再看看信用成本怎么样坏帐怎么样影响银行。

全世界最极端的例子是日本的银行

我们研究日本银行整个的历史,尤其是九十年代泡沫经济破灭之后到完全消化它的资产问题的历史,从1994年到2005年整个日本银行业经历了完整周期,累计处理了91万亿日元的鈈良贷款占整个贷款的18%,这就是日本的代价日本银行业的代价。

看看我们自己温州首先爆发了,因为高贸国家宏观调控,加大宗商品的煤炭行业的损失和房地产整个温州出现了很大的问题。

经过五年时间的时候,温州的银行出现了根本转变我们看看这个过程怎么样过来的:

从2011年到2016年,这五年的时间温州累计处理了不良贷款大概1400个亿。

而在2016年6月份它的是7800亿,基本上18%的贷款被处理掉如果我們按照清收比例30%、损失比例70%来估算,基本款的12%损失掉了这个是一个参照,我们做研究需要有样本和参照这个是坏帐周期的结果,对于峩们未来的判断至少有了一个尺度

我们统计最大的八家银行,到去年它们已经累计确认了三万亿的表内贷款,基本占贷款余额的

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《恳说恳讲 | 带着宏远的使命感方能成就不同》 精选十

作者:任泽平 本文为任泽平博士在培训会议上的演讲

房地产周期:长期看人口、中期看土地、短期看金融

我研究了十年房地产,2015年我就跟大家推荐过“一线房價翻一倍”今年我跟夏磊、熊柴在人民出版社联合出了一本书,《房地产周期》

我想大约用10分钟的时间讲一个问题,什么决定房价這个问题很重要,决定了每个人的

更重要的是什么?可以实战!我们要判断哪个地方房价会涨哪个地方房价会跌,什么时候会涨什麼时候会跌,这是我今天要跟大家讲的最核心的问题

那我来问大家,什么决定房价你会发现,在这个社会上过去十多年一直在讨论这個问题有几十种答案,这就是房地产这个话题争议这么大的原因我研究了10年房地产,把它总结为一句话“长期看人口、中期看土地、短期看金融”,大家记住这句话就行了

我们判断一个地方未来房价是涨还是跌,第一个要判断未来这个地方人口是流入的还是流出的人口流入的地方,未来房价长期来说怎么走涨。人口流出的呢肯定涨不动。这就是为什么过去一二线城市房价大涨东北的房价不漲的原因。

中期看土地如果这个地方人口是流入的,**还不供地这个地方房价会怎么走?大涨

短期看金融,如果一个地方人口是流入嘚**还不怎么供地,最近货币又开始刺激了这个地方房价会怎么走?暴涨非常简单,就坚持这个逻辑剩下的都是信仰问题了。

貌似昰一个很简单的问题我来问大家,未来中国人往哪里流动呢

人流入的地方,房价持续看涨你买入并持有就好了,那么未来中国人往哪里流入呢有人说往大城市流动,有人说往小城市流动我跟大家说,中国过去十多年我们城市规划指导思想一直没变,“控制大城市规模积极发展中小城市和小城镇,区域均衡发展”这就是我们城市化的思路。

未来中国人口往哪里流动呢我们研究了十几个经济體,美国、欧洲、日本、韩国等等时间原因,我就给大家介绍日本和美国一个是人地关系紧张,一个是人地关系不紧张

这是过去100年ㄖ本大的都市圈占日本人口的比重,大家看是什么趋势不断上升,日本大的都市圈在过去一百年人口占比是不断上升的

日本1.3亿人、3700万茬东京,韩国5000万人、2500万在首尔所以你看它的大都市圈是不断扩大的,人不断往大都市圈流入

有人会说,日本、韩国人地关系紧张所鉯人去了大都市。

看美国这是过去将近一百年,美国人口流动的趋势美国大都市区占美国人口的比重是什么趋势?也是不断上升的囿没有逆转过?回到小城镇去没有。

美国人地关系不紧张国土面积跟中国差不多,美国有3.2亿人中国13.8亿人。

人不断往大的都市圈流入你看无论是美国、日本、巴西、意大利、菲律宾、英国、印度无一例外,不管什么样的经济体人不断往大的都市圈流入,是最基本的規律和趋势

因为大都市更节约土地,更节约资源更有活力,更有效率更能为年轻人带来梦想,这是几百年来城市文明的胜利这是┅种文明。控制大城市规模、发展小城镇是逆城镇化的是不符律的。

中国过去也是这样的趋势人口从东北、西北、小城镇往大的都市圈迁移,不仅过去十年未来二十年仍然如此。

下面这张图就是我预测房价最核心的一张图在2015年预测一线房价翻一倍做的。

什么地方房價会涨答案很简单,人口流入的库存低的,**不供地的什么地方房价涨不动?人都跑了**还在拼命的供地,房价能涨得起来吗

又有囚会问,任博士你2015年预测一线房价翻一倍,为什么北京、上海这样的城市一年就翻了一倍下面这张图回答了这个问题,货币的超发

藍色的线是广义货币供应增速,绿色的线是居民收入增速红色的线是名义GDP增速。

2014年以来货币供应是向上的,GDP增速是向下的什么概念?货币超发引发了广义资产价格轮番的上涨。

拉长来看不仅过去这一两年货币超发,过去这几十年货币一直在超发,M2、广义货币供應量年均增长20%没有什么东西能够跑赢这台印钞机的。

大家还记得北京上海十年前的房价吗一万,十年十倍什么叫有钱人,80年代叫万え户80年代北京的一套四合院卖5000块钱,万元户在北京可以买两套四合院

放在历史的长河中,货币的贬值是惊人的很多人动不动讲卖房炒股、现金为王,所以我说现金为王是个坑而且这个坑很大。

1998年到2016年全国房价涨了不到四倍,货币供应量涨了将近15倍究竟是房价涨哆了还是货币发多了?

又有人会说房价什么时候见顶,你能告诉我什么时候货币不超发吗

主要发达国家的名义住房指数变化对比

又有囚跟我讲,任博士现在北京、上海要控制人口了,北京、上海的房价是不是就不涨了

我们来看,东京圈3700万人基本同样的面积,比北京2200万人多首尔圈只是北京面积的一半多,首尔圈2500万人人家的人口密度比我们大,人比我们多为什么人家的大城市病没我们严重?我們的大城市究竟出了什么问题

这是北京的轨道交通,大家都很熟悉稀稀拉拉的,看不出来稀稀拉拉的

这是东京的,东京圈3700万人人均轨道交通里程是北京的4倍。

我们的城市规划太简单粗暴了车多了限号,人多了控制人问题的关键是完善城市规划。

日本东京人均GDP高達4万多美元以坐轨道交通出行为主,我们呢小汽车、出租车比例太高。

为什么过去我们一线房价涨幅这么高

就是因为我们在“控制夶城市人口,积极发展小城市区域均衡发展”的城市化指导思想下,土地向三四线、中西部倾斜人口向大的都市圈集聚。

以上这些导致人口城市化和和土地城镇化明显背离从而导致了人地分离,供需错配一二线房价过高,三四线库存过高这是根本的原因。

小虾想說:虽然不想看虽然不想关心,但我们不得不关注不得不关心,因为住房关系着我们的现实人生!!!

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[分享]marc退出号的相关含义和解决问題的方法 marc退出号的相关含义和解决问题的方法 关于marc退出号以及相关含义,最重要的是解决问题的方法!绝对原创!!! 退出号 特征含义 1---1000 在初始输入时檢测到的简单的数据错误 1001---2000 在刚度组集或载荷分布期间检测的错误 2001---3000 在求解刚度矩阵或边界条件或约束运用中检测的错误 3001---4000 在载荷增量意识控制囷输出中的退出,多数是正常退出 4001---5000 系统I/O错误 5001---6000 在自适应网格划分中检测到的错误 6001---7000 从自动重启动中保存 具体: 13 描述:数据输入错误,输出定位错误;可能原因为键盘拼写错误,行格式错误,无效输入项 1005 描述:在刚度矩阵和质量矩阵生成中的错误.输出揭示单元有特殊问题,如果是质量矩阵在初期组集,原因可能因为模型定义选项的坐标\几何\或是连接上的输入错误,如不同坐标系下的输入方式不同,几何有断开,不同体之间有共同点等. 1009 描述:应力恢复中遇到的错误.输出文件会显示单元有问题,错误通常归结于单元的过大变形,与1006相同,要检查材料行为和载荷增量意识的幅度. 1030 描述:原因是涉忣矢量有零长度,因而不能确定方向. 2004 描述:在求解过程中的高斯消元时的刚度矩阵为零或负,即刚度矩阵非正定.就是要注意更改默认选项时要检查材料属性. 3001 描述:最大增量意识号达到了选项的设定值.注意零增量意识也被认为是一个增量意识步.增大control选项的值,检查问题属性. 3002 描述:由于没有達到收敛容查导致步收敛,检测到几个错误条件,运行被忽略,并给出具体的输出信息.减小收敛容查,或更改收敛容查的类型. 3004 描述:marc完成的成功信息,沒有附加的增量意识数据发现,分析完成. 3005 描述:marc成功完成一个分析,此时使用了casecombin模型定义项.与3004相同. 3006---3008 描述:成功分析,原因是.用户要求读入重启动文件,咑印结果,传见后处理文件. 3009 描述:时间步太小,难以继续分析.可能由于在当前增量意识中使用太多回退次数. 3015 描述:在最小值允许下选择的单元步支歭,.此单元类型能使用在断裂区之外,不能使用在断裂区域内. 5064 描述:2d裁剪失败,从新检查设计裁剪,并检查输入内容. 5036 a)对于轴对称模型取其x

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