伟大的产品，不一定以「标准化」开始，但一定以「标准化」结束。如果没有足够标准化的产品、没有十倍领先于行业的商业价值，面对磨刀霍霍的金融机构，面对虎视眈眈的互联网企业，创业公司没有未来。什么样的AI产品，才能让「金融科技企业」活下来？为此，雷锋网《AI金融评论》策划了「AI能否解决金融刚需问题」系列选题，借同一个话题，对不同背景的受访者、产品和客群各异的企业们进行采访，期望在不同的商业和技术认知下捕捉观点碰撞的火花。在前两篇采访中，我们采访了冰鉴科技CEO顾凌云、慧安金科CEO黄铃。本系列的第三篇文章，由品钛执行副总裁李惠科讲述他眼中AI和金融之间的关系。以下为李惠科的所感所想：90年代，我第一次遇到AIAI已经85岁了。对于人类而言，85岁已是垂垂老矣；但对人工智能来说，还只是个含苞待放的孩子。90年代，我上大学，恰好赶上中国人工智能研究起步阶段。如今在AI领域，应用十分广泛的场景有：人脸识别、自动驾驶等。但我们那会儿，比较火的是模式识别，雷达信号检测、医疗信号检测。当时，有医疗机构希望把AI应用在核磁共振等「医疗信号检测」项目中，我作为人工智能相关专业的学生，也参与了那一次POC测试。事实证明，AI在上个世纪90年代，便展示出它十分惊人的效果。通过训练人工神经网络、识别图像底层结构，人工智能很完美地把缺少的视图补充完整，并将扫描速度提高了整整10倍。这次POC测试，让我第一次感受到AI的魅力，也见识到了AI强大的跨界能力。在之后的几十年里，我也不断体会AI在跨界过程中的成功与失败，逐渐形成了一个感悟：“做一个AI产品，一定要结合它具体的业务场景。”金融是一个数字化程度很高的行业，在财富管理、大数据风控等领域，因为能积累海量数据，使得AI的使用效果较好。当然，判断AI的实际应用效果是好是坏，通常还需要一系列的量化指标。在财富管理领域，就比较注重「投资回报率」、「最大回撤率」。此外，还须考虑它的稳定性和开放性。开放性，指的是AI和其他产品集成的能力；稳定性，意思是AI产品是否足够安全、可用、易于扩展。具体来讲，我们会评估这个产品的流程开发能力、API接口、可编程用户界面、控制系统、安全、审计、维护等综合技术能力。当然，并不是所有和人工智能相关的应用，都已经有量化的指标；也不是所有场景，人工智能都可以无限适用。糟糕的体验AI被过于神话了。严肃的讲，在试用一些合作伙伴演示的AI产品时，我的体验很糟糕。我们经常会遇到这样一个算法，在理论层面，它的准确率非常高，但是应用案例却很少。比如语音识别，的确，一些大厂的AI语音产品做的越来越好。但是如果你和这些AI日常对话，它仍会错误百出，甚至让你捧腹大笑。这样的例子不在少数，全球最大的消费级机器人制造商Anki破产；智能驾驶汽车撞人；智能语音助手大半夜突然放音乐等。目前已经成功的AI相关业务，一般是在特定领域可以抽象化、标准化的。而个性化、定制化程度高的AI业务，则需要理论化和工程化结合的更敏捷的解决办法。信贷风控就是一个很典型的例子。在信贷风控场景下，中小企业的日常运作常常不规范，没有统一的标准和形式。数据的来源不同且十分杂乱，必须要进行数据结构化处理以及数据清洗，才能让AI的应用达到比较好的效果。而且要不断积累数据，反复训练，逐步提高。而同样是信贷风控领域，电信场景下因为海量高质量数据的存在，AI的发挥也就更如鱼得水。找到合适的业务场景，永远应该排在第一位。选择技术，远远没有选择场景、解决痛点重要。企业家不空谈技术和算法，应该从业务出发，讨论技术的可行性，培养优秀的算法科学家，积累足够多的数据，反复实验验证，一定不能急于求成。从策略上讲，我们会快速迭代、不断试错、逐步完善产品。人工智能不用刻意神话，现实中我们遇到的大部分问题，其实一个简单的决策树就可以解决。一个简单的决策数和统计模型就完全可以处理低维度参数或符合特定规律的数据。然而，在今天的信贷风控中，我们往往要引入复杂的参数和动态的变量，尤其是现在互联网平台下，那些未被央行征信覆盖的客群，我们需要通过搜集客户在日常工作、生活中产生的海量行为数据，提炼客户画像。当数据集越来越庞大，我们一般会选择机器学习来处理，如果这时还用单一的决策树或统计模型是显然不合时宜的。数据想要变废为宝，需要多种方式“出力”；一个行业的发展，更是如此。赶上时代浪潮一个科技细分行业想要发展，离不开这个链条中所有上下游公司、以及监管部门的共同努力。比如5G行业里规则的制定，监管在具体定调之前的调研不仅有本国的公司，还有全球各国企业的共同参与。这些参与其中的公司，还分下游的运营商、上游的设备商、中间的测试厂商等。这些厂商和各国政府机构、国际组织一起制定行业规则，每一个服务商在其中都会发挥自己的作用。金融科技行业的发展也是如此，下游有TO C厂商、上游有数据提供商、中间还有平台解决方案提供商。每个层级的厂商都会提出自己在这个行业里的见解和看法，同时政府和监管部门也会提出自己的看法，大家一起推动行业的发展。政府和监管部门跟业界之间的讨论是非常频繁的，一些高级别的监管官员会直接在群里，提各种各样的问题和业内的公司管理者们一起进行思考。金融科技行业的未来发展不单单依赖于监管机构、企业的群策群力，更关键的是它契合了人们对未来金融产品的期待。新一代的年轻人在数字化变革当中长大，他们长大后对金融产品的需求不是传统银行业务可以满足的。AI通过算法向用户主动推荐产品、判断用户的兴趣，可以更好的了解客户、了解市场、保持和客户的连接。做一个产品或者给客户提供一个服务，不在于追求算法多么复杂、多么炫酷。我们以前设计的IT产品，大多是给技术人员用。而近10年以来，所有产品设计的导向是给用户使用。当企业做的产品客户不会用，不是客户不好，是产品没做好。随着互联网的蓬勃发展，这20年来数据呈现出的爆发式增长，使得人工智能在金融领域创新成为可能，我们赶上了好时候。而这只是刚刚开始，现在进入这个行业的年轻人创业者和优秀人才，仍有着广阔天地，大有作为。
北京大学金融学讲席教授金李在近日的《国民财富大讲堂》上，从“财富”二字的含义出发，解读了财富管理行业的基本功能，从房地产时代到金融时代，从卖方经纪人时代到买方经纪人时代的发展与过渡，以及金融科技为大众群体享受定制化财富管理服务带来的便利。 他认为，根据国际发展规律，财富管理行业还会向3.0时代去进发，进入到所谓的全权委托的时代。未来，在政策的大力推动下，行业的辛勤努力下，在所有财富家庭的配合下，居民财富管理会做的越来越好，更能够充分体现我国社会的长期优势。 “国强民富”赋予财富管理行业双重使命 “财富”是所有购买力的总和，是当期不用消费储存起来留在未来的消费能力。财富包括多种形式，从古到今的演变也非常多。最早的时候是吃剩下的粮食，直接可以拿来消费的物品。慢慢进化出来一些所谓的一般等价物，就是古代用的贝壳。 所以，今天我们看到财富的“财”字左边是一个贝壳，右边是才华的“才”。我把它理解成，财富既包括一般等价物——钱财，又包括才华。才华是指我现在虽然没有钱，但是我有产生未来现金流的能力，能够产生未来的购买力。所以，至少财富的“财”字应该说是既有现实的一般等价物的货币直接购买力，又有能够转化为未来现金流的才华，能产生未来的购买力。 “富”字也很有意思，是一个宝盖头，在中国古代是家的概念，家能保证安居乐业。下面是“一”“口”“田”，“一口”是指一个人，在农耕文明的时代，有了“田”，基本上可以通过自给自足的经济，解决生活的各种必需品。所以，一个人、一个家、一块田，基本上就实现了我们今天所谓的财富自由，在过去我们经常把它叫“两亩地，一头牛，老婆孩子热炕头”。 这些年，我非常欣喜的看到中国的快速发展，国富民也富。我们国家实行的是一个“藏富于民”的政策，大河流水小河满。小河满了以后，通过财富管理这个渠道平台，把资金源源不断地汇集起来，反过来支援国家经济建设。尤其是在今天，支援对高端制造业和服务业更有支撑作用的高科技行业的发展，这将使未来的经济更加繁荣，老百姓更加富足，是一个双赢。 从“房产时代”走入“金融时代” 现在，国家财富性收入在快速增长，在整个收入中的占比越来越大。2015年中国首份《中国家庭金融调查报告》数据显示，当年中国家庭平均资产超过80万人民币，其中资产主要集中在房地产领域。如果按照较好的年化收益率5%来计算，80万可以提供差不多4万的收入，在当时也是相当可观。这也是为什么居民越来越重视财富性收入。 但是，居民缺少有效的财富管理工具。资本市场长期以来滞后于经济本身的发展，所以，我们经常在财富管理里面听到一个概念叫“资产荒”，高质量、能够支撑居民的长期财富保值增值的金融工具非常少。这就倒逼着很多家庭不得已把大量的未来购买力储存在房地产。房地产在过去的十多年，成为居民重要的财富储存、增值的载体。过去快速的城镇化、工业化的过程中也带来城市，特别是一线城市的房地产快速升值。所以，居民非常务实地认为这是好的投资。 只有当金融市场充分发展，给居民提供更多优秀的选择，更高风险收益性价比之后，才能看到更多的居民财富真正流向实体经济，而不是集中于房地产，也才能更好的实现用社会的钱集腋成裘，聚沙成塔，更好地支持我们国家的未来经济发展。 今天随着金融市场本身的快速发展，房地产领域的投资已经基本上平滑，甚至可能有部分钱从房地产领域流出来。但是这个过程必须稳健、有序，不能大起大落，特别是不希望有大量的所谓的热钱从房地产领域流出来之后，没有很好的承接方式，导致这些钱在其他几个金融市场里面到处流窜，造成市场的局部过热，给国家的金融稳健布局带来巨大的伤害。这个问题需要监管部门、政策制定者、实践部门共同解决，既是巨大的挑战，解决好了，也是巨大的机遇。 财富管理牵扯到整个经济、金融市场的方方面面，需要做系统深入的梳理。我把财富管理想象成个人的金融健康管理，像生物的健康管理。最初，我们希望吃饱，接下来提出吃好，然后开始考虑各种营养物质的搭配，但这些需求因人而异。年纪大的人可能需要延缓衰老，年轻人跟小孩子需要去成长，如果是刚刚动过手术的病人，则需要尽快恢复，慢性疾病的患者需要长期调养。 同样的道理，金融的需求也是千差万别，每个人的情况都不一样。那么，我们如何根据个人情况，度身订做最好的金融健康方案？这里面牵扯到几个方面。第一，顶层设计，要从短期、长期、风险类型等方面做整体的规划。第二，产品挑选，要从市场上林林总总的产品中挑选出最适合客户的，有时候我把它叫做导购。所以，我把这个过程比喻为：金融健康发展，既要有营养师做顶层架构，又要有导购挑选最合适的产品。我们的财富管理体系也正按照这样的方式，用不同的业态架构整个生态体系，完成对财富客户既提供顶层设计的“营养师”功能，又提供各种产品的筛选、搜寻的“导购”功能。 财富管理1.0到2.0时代的过渡 金融中介是非常重要的一个概念，我把它分成三个不同的层级。随着经济的发展，金融市场不断的演进，这三个层级逐次出现。 第一个层级，比如很多券商最初最主要的功能之一是替一些资金需求者发行金融产品。比如发行地方政府的融资产品，或者企业债券、股票。 第二个层级是机构投资者。他们的第一目的是帮助客户在市场上搜寻合适的产品，然后通过构建合适的资产组合，做到风险可控下的收入的未来利益最大化。 第三个层级是站在客户的角度，根据对客户进行的精准画像分析，为客户度身定做一套金融产品，可能包括产品发行机构直接发行的债券，股票，也可能包括部分第二层级的机构投资者管理的公募基金，或者私募股权投资基金所发行的各种组合产品等。通过对不同的产品做充分的组合，形成对这个单一客户最适合的资产组合。 在成熟市场里，第三层级的机构是在终极业态下深度理解客户差异化、个性化需求后，站在客户的立场度身设计解决方案，并直接向客户收取费用。在中国市场，我们经常看到，并不是一个纯粹的业态，有些第二层级的金融中介，既做产品本身的打包，也直接面向客户设计一些产品。但是，我们整个市场的发展，未来更加强调财富管理本身的第三层级中介的功能，也就是更好的替财富客户提供买方服务的买方经纪人的解决方案，这也是我们今天说的财富管理市场从1.0的卖方经纪人时代，逐渐过渡到2.0的买方经纪人时代。未来，根据国际发展规律，还会向3.0时代去进发，进入到所谓的全权委托的时代。 金融科技有效实现了为大众提供普惠型财富管理，是对于财富管理市场的有效补充。在成熟市场，财富管理的主要资源集中在高净值人群，大众群体所谓的客单价相对较低，尤其是很多时候是人工服务的方式，无法完全覆盖服务成本。所以很多欧美的高端市场不得不放弃相当大一块服务客群。随着移动互联网、大数据、云计算等技术的不断出现，尤其是人工智能技术的快速提升，我国在金融科技的发力能够填补传统财富管理市场的巨大空白，实现为大众群体提供与高净值人群一样的优质的财富管理个性化服务。 中国金融业的开放步伐不会放慢 中国坚定改革开放，特别是在金融行业的开放步伐不会放慢，以开放促改革，通过开放把世界上最好的金融机构引进来，跟我们的金融机构去竞争，使得我们的金融机构更加的健壮，更加的有效，能够更好的支撑我国的经济发展。同时，这个开放还有一个意义，我们的部分资金会慢慢向海外流出。有一些人非常担心，会不会出现大规模的资金外逃等，我认为大可不必。 第一，在全球整个经济发展前景一片暗淡的情况下，中国继续保持着一个稳定的经济发展速度。在这样一个大的环境下面，很多专家都认为，中国长期具有吸引外资的强大能力。第二，每一个国家的投资者最擅长投资的都是他最熟悉的市场，也就是本国的金融市场。所以，中国大部分的资金长期上更适合投在中国市场，但同时也允许这部分资金在全球进行配置，改善长期配置效率，这是一个多赢。正是有这种向外流动的压力，才会更好地倒逼我们的金融机构做得更好。第三，中国的金融改革开放应该是有序的，在这个过程中，一定要保证它的秩序性，保证它的稳健，不至于伤害到整个经济，特别是实体经济的快速发展。 我长期研究财富管理。在我看来，财富管理就是调动一切的资源，包括金融、非金融资源，用一切的手段，实现长期购买力的最大化，最终能够更好地满足人民群众对美好生活的向往，解决今天我们对美好生活的追求和不平衡、不充分发展之间矛盾的重要手段。我相信在我们国家政策的大力推动下，在我们行业的辛勤努力下，在所有财富家庭的配合下，人民的财富管理会做得越来越好，更能够充分的体现我们国家、社会的长期的优势。 本文根据作者在《国民财富大讲堂》的公开讲座整理而成。
新冠疫情的严重冲击已经使中国经济经历了阶段性供给冲击和外部需求侧冲击两个关卡。在后疫情时代，部分产业链迁出中国的风险日益凸现，给中国经济的疫后恢复带来诸多不确定性，也成为政策的关注重点。6月6日，京东数科研究院召开了“疫情冲击下的全球供应链变化和中国经济前景”闭门研讨会，中国社会科学院学部委员余永定出席并做了“发展是解决一切问题的根本”的主旨演讲。 余永定认为，中国的崛起引出了“修昔底德陷阱”问题。美国必须要打压中国。这是国家利益问题，不是制度问题，也不是意识形态问题。中国能够从全球产业链中获得好处，导致中美差距进一步缩小，所以美国一定要把中国从产业链中踢出去，特别是涉及高技术的产业链。 中国社会科学院学部委员 余永定 以下为发言全文： 余永定：谢谢大家！刚才听了诸位的发言，收获非常大。其实我们大概讲了四个问题： 一个是产业链问题，我想简单说一下我的观点。在研究全球产业链的时候，我们至少要考虑三个因素：第一，国内政治因素。这里我指的不是中国，而是指美国等西方国家。全球化在很大程度上是“全世界有产者联合”起来，导致发达国家的生产者（“蓝领”、“红脖子”）处于弱势地位。本来这些生产者可以和资本家谈判，但现在没办法了，因为中国和其他国家的廉价商品的生产者会与他们竞争，削弱了他们的谈判地位。全球化加速了全球分配不均等，激化了发达国家的内部政治矛盾。全球右翼民粹主义崛起，国内传统政治精英、大企业家、金融家受到前所未有的攻击，传统知识精英也开始首鼠两端。美国政府不愿通过收入分配政策和其他政策使贸易自由化和全球化惠及国内广大民众，却把中国当作替罪羊，以转移视线。外交是国内政治的继续，美国的右翼民粹主义反映在对外关系上就是反华、反贸易自由化、反全球化。贸易保护主义上升、全球化受阻、中国被从全球价值链脱钩都是难以避免的。 第二，地缘政治因素。中国的崛起引出了“修昔底德陷阱”问题。美国必须要打压中国。这是国家利益问题，不是制度问题，也不是意识形态问题。中国能够从全球产业链中获得好处，导致中美差距进一步缩小，所以美国一定要把中国从产业链中踢出去，特别是涉及高技术的产业链。我非常同意黄奇帆市长的说法，这么做代价非常高，美国的资本家会很不情愿，特别是跨国公司和华尔街的基金公司老板。不过从政治上来讲，他们很难压倒班农和纳瓦罗这样的人。从“政治正确”的角度来讲，美国很可能宁可牺牲自身的经济利益，也要保住自己在地缘政治上的优势或者统治地位。我们不能从“政治家是理性人，不会做出伤害自己的事情”这种角度来考虑问题。当美国政府看到（或以为）中国正在迅速崛起，可能会威胁到自己霸权地位时，他们很可能会宁可自伤一千也要杀敌八百。 第三，产业链自身的技术问题。我觉得刚才方秘书长讲的3D打印机的例子特别好。分工方式同产品自身特性有关。我曾经在重型机械厂工作当过10年工人。重型机械制造的生产工序是要集中在一个很小的范围内的。例如，炼钢、浇铸后马上就要铸造；铸造完后马上要锻压，不能等钢锭凉了再加热，那就浪费了。许多重型机械制造品是没有什么全球产业链的。在50年代、60年代以致70年代我们讨论国际分工时的概念是“雁形模式”，是产业间的国际分工。 由于出现了集成电路之类的产品，以及贸易自由化、冷战结束、运输成本下降等因素，全球产业链得以成形。芯片和其它新产品可以而且需要把分工做得越来越细。现在我们研究产业链时一定要考虑效率和风险的平衡。产业链越长分工越细，效率越高，但越长出事的概率就越大。比如生产一个产品有一百个环节，每个环节出事的概率一样，那么环节越多，出事概率越高，所以最终的解决办法一定是找平衡点。 总之，我们应该从国内政治、地缘政治和产品本身这三个角度研究如何优化全球产业链。产业链到底应该多长？不同的产品需要什么样的产业链？比如大飞机的产业链跟芯片的产业链完全不一样。抽象的原则我们已经谈得不少了。我们的研究需要进一步具体化。对不同的产业链开展不同的研究。我们现在往往大而化之，这是不行的。譬如，是不是能够跟踪集成电路的生产过程，从提炼硅锭、切割成晶圆、晶圆加工芯片、切割成品晶圆、芯片组装、封装到测试这整个产业链的每个环节都进行细致研究，看看中国在这个全球产业链中如何生存和发展？大飞机的全球产业链又有很大不同。它包括液压、燃油、客舱管理与娱乐、防火、信息、线缆、机体结构、金属材料、控制板、起落架结构、环控管路、标准件、非金属材料等十几个系统。每个系统有众多承包商参与制造。在这样一个全球产业链中，中国必须在哪些系统或环节上具备制造能力，而不至于被人家一剑封喉？要研究的具体问题太多了。我认为我们现在研究全球产业链时的最大问题是比较抽象，不够具体化。这样，我们就难以提出有实际价值的政策建议。关于产业链的问题，我就先说这么几点。 另外一个问题涉及宏观经济。刚才（祝）宝良提了三个问题：宏观政策的重点应该放在纾困，还是刺激经济？应该采用财政政策还是货币政策？执行宏观经济政策时主要靠刺激投资，还是刺激消费？我觉得这三个问题提的都很好，我的基本看法如下： 第一，现在我们已经进入刺激经济增长的阶段，不是纾困阶段。5月之前的工作重心是纾困抗疫，现在已经进入刺激经济增长的阶段，但是这两个阶段不可能划分得非常清楚，所以现在依然有纾困和抗疫的问题要解决，但重点一定是刺激经济增长。这一点上不应该有什么犹豫。我们所处的阶段不同，采取的宏观经济政策也不一样。在纾困抗疫阶段，政策的重心是保证生产链畅通，保证企业别破产，让人们活下来。这样的话，一旦疫情过去，我们就可以重新恢复生产。如果疫情期间的政策不能做到这点，不能保住现有的生产链，不能让人们健康地活下去，那么疫情过后经济就完了。现在我们国家做的相当不错，基本活过来了。虽然有几十万小企业倒闭，但是总的情况不错。现在一方面要继续纾困，另一方面要把重点放在刺激经济增长上。 第二，财政政策还是货币政策？在中国这种情况下，不要说现在，就是在2019年、2018年甚至之前更长的时间里，中国经济政策始终应该以财政政策为主，货币政策协助财政政策。在经济处于萎缩状态，通货收缩比较严重的时候，货币政策不是很有效，必须用财政政策推动经济，用货币政策支持财政政策，这点应该是比较清楚的。虽然我们央行一直很积极，花了很大力气，做了很多工作。但货币政策必须要等财政主角上场后才能发挥更大的作用。现在很多政策可能想的不错，想多做点事，但是，中央银行不是商业银行，不是政策银行，好多事不是它干的事。我不太赞成所谓结构性货币政策的提法。货币政策就是宏观政策，央行要决定的是到底大水漫灌、中水漫灌、小水小灌还是关闸不灌。它管不了精准滴灌的问题。 第三，现在宏观政策到底要刺激经济，还是刺激消费？我认为必须刺激投资。过去40多年的经验告诉我们，消费很大程度上是内生的。消费主要受收入、收入预期和财产的影响。撒点钱可能有所帮助，但是不见得有太大帮助，解决不了很大问题。美国现在出现了两个问题，一个是有了钱之后不上班了，另一个是把发的钱存起来或者买股票。日本为什么要发钱？因为日本普通民众的储蓄通常能够维持3个多月的生活，一旦长期不工作就没办法了。4月份东京疫情严重，但大家还是拼命挤地铁。日本政府宣布每人发10万日元后，挤地铁的现象就突然没了。所以日本发钱主要是为了抗疫、纾困。中国已经基本过了抗疫阶段，纾困的问题当然还有。但中国老百姓主要靠社保体系、靠自己的储蓄（特别是那些未被失业保险体系覆盖的人群）度过了难关。在抗疫、纾困阶段（5月之前），我们的失业保险体系发挥的作用差强人意。抗疫、纾困应该主要依靠社保体系。我们现在应该总结经验使这一体系能够更好发挥作用。 发消费券应该是刺激消费（不是救济）措施。我不反对各地根据具体情况发消费券，但这解决不了消费不足的问题。消费主要是个内生变量。消费不足同失业有关、同收入预期不好有关。怎么办？就像克强总理说的，发展是解决一切问题的根本。四个字：经济增长！解决就业问题、解决消费需求不足问题的关键是经济增长。经济增长了，订单有了，居民有了工作，工人增加了收入，消费自然就增加了。靠按人头发钱和摆地摊不是长久之计。脱离经济增长谈就业也是错误的。没有经济增长，怎么促就业？100个人的工作200个人来做？我们要尽快把大规模基础设施投资搞上去，经济增长速度上去了，消费问题就可以迎刃而解。 赵敏讲的财政赤字远远不止3.76万亿，还有3万亿是上年节余调整过来的，是实实在在的财政赤字，所以我们的财政赤字至少是3.76万亿再加上3万亿，也就是6.76万亿了，远远超过我们所说的3.6%。我觉得没有必要躲躲闪闪，大大方方说出来。美国2009年的赤字率是9.8%。关键问题是有没有经济增长。财政部的研究表明一旦经济增长速度低于某个界限，财政收入马上下降。为什么要增加财政赤字？第一季度财政状况不好，不是因为花钱多了，而是因为收到的钱少了，财政收入减少的原因在于经济增长速度下去了，因此我始终坚信发展（约等于增长）是硬道理，没有增长一切都谈不上。 刚才杜教授对出口退税的观点非常正确，这是我们在补贴美国。我们已经补贴好几十年了，这种政策是完全错误的，必须纠正过来。我就说这么多，谢谢大家！
今天上证指数下跌是可以理解的，因为指标股回落，除了贵州茅台之外，其他的比如银行股、金融股，包括券商股都整体出现回落，所以指数想走强也没有可能，但是呢？深成指却正好相反，因为一些指标股所处的行业是今天强势板块的特征，比如光电子，医疗机械。 反差无处不在，同样是指数，同样是指标股，对于沪深股市走势的影响完全不一样。其实今天下跌的个股是要大于上涨的个股，而且比例还不低，基本上是2:1的幅度。但是反映到指数上，上证指数跟深成指正好是相反，上证跌了0.42%，深成指涨了0.46%，一正一反。创业板的涨幅更大一点，涨了0.94%。但是无论是创业板，还是深成指个股的下跌个数都要大于上涨的个数，显而易见指标股的偏差就由此产生。 今天上证指数下跌是可以理解的，因为指标股回落，除了贵州茅台之外，其他的比如银行股、金融股，包括券商股都整体出现回落，所以指数想走强也没有可能，但是呢？深成指却正好相反，因为一些指标股所处的行业是今天强势板块的特征，比如光电子，医疗机械。 深成指反而出现了上涨。尽管大多数股票下跌的，这就是一个差异。恐怕今后一段时间我们都要面临差异，大盘可能是一个震荡的格局，但是你的个股有可能处在一个回落周期，别人的个股可能处在上行周期。因为我们看到基本面是相对稳定的。今天统计局公布5月全国CPI数据同比上涨2.4%，和高点同比上涨5.4%相比，回落很多了。一定程度上，如果经济继续下行，可能降息的空间就由此打开。 我们年初的时候说，当时CPI那么高的时候降息是没有什么可行性的。现在CPI下降，如果市场利率转正就会出现整体利率下调的可能。另外一方面，之前的PPI指数一直是负数，尤其是受原油价格的影响，一度下降到让人产生了紧缩的担忧。现在随着油价的回升，基础原材料价格的上涨，PPI也有可能由负转正。总体上来讲，CPI下行PPI上行，表面上看也出现了相反的运营方向。 其实这就是市场差异的一种表现。市场的宏观面是相对稳定的，但是现在主要演绎的是个股行情。两市的成交量依然只有6151.1亿元，应该讲成交量还是比较弱的成交量。我们昨天说“别人家的股市”，纳斯达克盘中冲破了10000点，当然我们除了感慨之外就只有观赏的份。希望中国股市下一回也能够一展雄风，让我们彻底的HIGH一回。 一句话点评：差异无处不在。
摘要 【水皮：现在主要演绎个股行情 希望A股能够一展雄风】市场的宏观面是相对稳定的，但是现在主要演绎的是个股行情。两市的成交量依然只有6151.1亿元，应该讲成交量还是比较弱的成交量。我们昨天说“别人家的股市”，纳斯达克盘中冲破了10000点，当然我们除了感慨之外就只有观赏的份。希望中国股市下一回也能够一展雄风，让我们彻底的HIGH一回。 反差无处不在，同样是指数，同样是指标股，对于沪深股市走势的影响完全不一样。其实周三下跌的个股是要大于上涨的个股，而且比例还不低，基本上是2:1的幅度。但是反映到指数上，上证指数跟深成指正好是相反，上证跌了0.42%，深成指涨了0.46%，一正一反。创业板的涨幅更大一点，涨了0.94%。但是无论是创业板，还是深成指个股的下跌个数都要大于上涨的个数，显而易见指标股的偏差就由此产生。 周三上证指数下跌是可以理解的，因为指标股回落，除了贵州茅台之外，其他的比如银行股、金融股，包括券商股都整体出现回落，所以指数想走强也没有可能，但是呢？深成指却正好相反，因为一些指标股所处的行业是周三强势板块的特征，比如光电子，医疗机械。 深成指反而出现了上涨。尽管大多数股票下跌的，这就是一个差异。恐怕今后一段时间我们都要面临差异，大盘可能是一个震荡的格局，但是你的个股有可能处在一个回落周期，别人的个股可能处在上行周期。因为我们看到基本面是相对稳定的。周三统计局公布5月全国CPI数据同比上涨2.4%，和高点同比上涨5.4%相比，回落很多了。一定程度上，如果经济继续下行，可能降息的空间就由此打开。 我们年初的时候说，当时CPI那么高的时候降息是没有什么可行性的。现在CPI下降，如果市场利率转正就会出现整体利率下调的可能。另外一方面，之前的PPI指数一直是负数，尤其是受原油价格的影响，一度下降到让人产生了紧缩的担忧。现在随着油价的回升，基础原材料价格的上涨，PPI也有可能由负转正。总体上来讲，CPI下行PPI上行，表面上看也出现了相反的运营方向。 其实这就是市场差异的一种表现。市场的宏观面是相对稳定的，但是现在主要演绎的是个股行情。两市的成交量依然只有6151.1亿元，应该讲成交量还是比较弱的成交量。我们昨天说“别人家的股市”，纳斯达克盘中冲破了10000点，当然我们除了感慨之外就只有观赏的份。希望中国股市下一回也能够一展雄风，让我们彻底的HIGH一回。 一句话点评：差异无处不在。
意见领袖丨Project Syndicate 本文作者：罗伯特 ·席勒（Robert J． Shiller）诺奖得主，耶鲁大学经济学教授 我们现在焦虑，不仅是因为一场大流行——而是两场。首先是新冠病毒疫病大流行，它使我们感到焦虑的原因是：我们或我们所爱的人在世界任何地方都可能（在感染后）很快患重病甚至死亡。其次是普遍焦虑：焦虑前者造成的经济后果。 这两次大流行是相互关联的，但所呈现的现象不同。在第二场大流行中，和恐惧有关的故事像病毒一样迅速传播，以至于我们会不断地想起它们。股市像石头落地直直往下跌，明显因为这样一些故事——除非我们有所行动，疫病会耗尽我们一生的积蓄。但是，与应对新冠病毒不同，我们焦虑的根源是我们不确定该采取什么行动。 两场大流行同时爆发可不是什么好消息。一个可以助长另一个（的发展）。企业倒闭、失业率飙升和收入减少加剧了人们对金融形势的焦虑，而这种焦虑，又阻止了迫切需要工作的人们采取足够的预防措施，来应对疾病的传播。 此外，当这两场大流行变成全球流行时，也并不是什么好消息。一个国家需求下降而对该国出口需求并没有减少时，损失就会部分地扩散到国外。但这一次，由于经济衰退威胁着几乎所有国家，这个天然的“安全阀”便不会起作用。 许多人似乎认为，对金融形势的焦虑不过是新冠病毒疫病大流行直接导致的“副产品”，这是对这场疾病大流行的一种完全合乎逻辑的反应。然而，焦虑并非因逻辑而生。金融焦虑大流行，是借着价格下跌的恐慌反应、不断变化的叙述散播开来，而这种焦虑存在许久。 对股市震荡导致的金融焦虑的影响，或许可以由俄勒冈大学（University of Oregon）心理学家保罗•斯洛维奇（Paul Slovic）及其同事所称的“情感启发法”（affect heuristic）现象来解释。即当人们因为悲剧事件而情绪低落时，即使在没有理由害怕的情况下，他们也会表现出恐惧。 在威廉•戈茨曼（William Goetzmann）和达索•金（Dasol Kim）合著的一篇论文中，我们发现附近的地震会影响人们对1929年或1987年股市崩盘可能性的判断。如果在过去的30天（距被调查者）30英里（48公里）内发生了的大地震，那么被调查者对坠机可能性的预估要（比平日）高得多。这就是工作中“情感启发法”（affect heuristic）的实例。 与最近的地震相比，预计股市会因为一场疾病的流行而下跌可能更有道理，但最近或许不会出现这种规模的崩盘。如果人们普遍认为，一种治疗方法可以将新冠肺炎疫病（COVID-19）大流行几个月内、甚至一到两年，便将结束，那对长线投资者来说，股市风险不是那么大。人们可以购买、持有股票并等待股市震荡的结束。 但金融焦虑的传染与疾病的传染是不同的。这中对金融的焦虑情绪部分是由于人们注意到其他人对价格下跌而缺乏信心，以及其他人对下跌现象的情绪反应。股市出现消极泡沫时人们会发现价格在下跌；此时人们便会并试图找出并强调股价下跌的原因。然后，价格在随后的几天里不断下跌。 看到股价持续下跌，会让那些没有卖出股票的人产生一种强烈的后悔，同时还会让他们担心自己可能会在价格最低的时候抛出。这种后悔和恐惧激发人们去描述这两场大流行。市场的未来走向取决于描述的性质和演变。 为了证明这一点，我们来举个例子：1918年9月至10月，新闻媒体首次开始报道西班牙流感大流行，当时美国股市并没有崩盘。事实上，从1918年9月到1919年7月美国市场的月度价格呈上升趋势。而这场流感最终夺去了67.5万美国人的生命（全世界超过5000万人） 为什么股市没有崩盘？一种可能的解释是，第一次世界大战的最后一场主要战役，即1918年7月至8月的第二次马恩河战役接近尾声时，特别是在当年11月停战之后流感爆发。而当时战争的事情比流感更具有“传染性”。 另一个原因是那时流行病学才刚刚起步。疫病爆发是无法预测的，公众也不完全相信专家的建议，以至于人们对社会疏远措施（social-distancing）的持“草率”态度。此外，人们普遍认为经济危机是银行危机，而美国并没有银行危机，毕竟有美国联邦储备系统（Federal Reserve System）在——虽然这个系统于1913年才建立，但人们却认为该系统消除了这种风险。 但在1918年的流感流行期间，对金融（危机）的叙述之所以被淡化，或许最重要的原因是一个世纪前拥有股票的人要少得多，并且对为退休储蓄问题的关心也不比今日。部分原因是那时人们活得不长；即使他们活得长久，也更多地依赖家人。 当然，这一次是有所不同的。我们在当地的杂货店看到的顾客的恐慌与1918年形成了鲜明的对比——因为当时战时物资短缺的情况时有发生。“大萧条”（Great Recession）刚刚过去，我们当然很清楚资产价格有发生大幅下跌的可能性。而这一次美国关注的不是悲惨的“世界大战”，而是其自身的政治两极分化——对联邦政府处理疫病大流行的失当措施已有了许多不满的言论。 在这样的时刻预测股市是困难的。要做到这一点，我们就必须预估新冠病毒疫病大流行对经济的直接影响，以及“金融焦虑”大流行对所有人所带来的现实中的和心理上的影响。两者虽是不同的，但又密不可分。
概要 价值股将跑赢。2020年5月19日，价值股跑输成长股的程度已达到2000年3月9日互联网泡沫顶峰时的水平。这是纳指的一个分水岭。虽然标普500指数也在2000年3月见顶，但它随后在顶部徘徊了约6个月，才最终开启历史性的暴跌。至于现在这些指数是否已见顶，尤其是在乐观情绪极端高涨的情况下，我们比市场共识更为谨慎。但无论这些指数是否已见顶，价值股都将跑赢。 市场荒谬的预期。价值股和成长股之间的盈利增长预期差约为25%，与2000年3月的水平大致相同。其中，价值股盈利增长预期为-23%，成长股为2%。如果价值股盈利每年增长-23%，并每年落后于成长股25%，那么价值股将在3年内消失，而成长股将占据整个市场——这是不可能的。2000年3月，价值股的盈增预期在15%左右，而成长股在40%左右。按照当时的速度，成长股将在10年内消灭价值股。如果2000年是一个泡沫，那么我们现在面对的是一个更大的泡沫。 无论利率水平如何，这一观察都是正确的。因为市场相对表现反映的是增长预期差，而对于价值股和成长股来说，折现率都是相同的。利率变为负值才是一场真正的灾难。在贴现率为负的情况下，传统金融中的机会成本将变成“机会收益”。如是，市场要付钱给投资者去持有股票，股票价格将会变成负数。因此，负利率无法解释当下如此高的估值。降息并没有阻止中国股市泡沫在2015年6月破裂，也没有拯救日本和欧洲的经济。 周期股有价值，但市场可能将误解它们的强势。价值股现在基本上与周期股有很多交集。这些都是又老又无人问津的股票，例如工业和金融。它们的强势表现可能会被交易员误解为经济复苏初期的信号，从而推迟了标普500和道指见顶的时间。由于道指是一个等权重指数，从而更受市场乐观情绪的追捧，因此道指甚至可能会表现得更好。2000年3月互联网泡沫破灭后，尽管随后美国经济衰退，但价值股仍继续跑赢。 A股和港股都有长期投资价值。上证与标普500指数的相对表现达到一个拐点，预示着未来上证的相对回报会更好。2000年3月之后，中国股市的表现确实远远好于美国。我们维持去年11月对上证未来十二个月2700 – 3200点交易区间的预测。在3月的暴跌中，恒指也触及了当前周期的低点，且这个低点不太可能被突破。A股和港股也可能会受到美国成长股泡沫破灭的影响。但即便是有影响，价值投资者也不会拒绝更好的价格。 ----------------------------------------- 2020年下半年展望：潜龙欲用 价值投资将回归；价值股将跑赢 2020年的每一天都将被载入史册。我们不必再赘述全球市场史诗级的波动，以及各国央行为遏制经济崩坍而采取的史无前例的联手行动。这些新闻一直在各大报纸的头版。结果，美联储资产负债表随着美国失业率飙升到了历史高点（图表1）。 图表1： 历史上最糟糕的美国失业率和破纪录的美联储扩表 资料来源：彭博，交银国际预测 美联储资产负债表的规模与美股市值之间存在着紧密的相关性（图表2）。这种相关性自2008年以来一直存在。当时美联储启动了量化宽松，以把美国经济从1929年大萧条以来最严重的衰退中拯救出来。至今，市场对美联储托底任何经济衰退的决心已经深信不疑。 与此同时，股票交易员信奉“不与美联储作对”和“趋势投资”的交易信条。小盘股相对于标普500预期估值的高涨充分体现了市场的极端乐观情绪。自3月以来，小盘股的相对预期估值一直随着美联储扩表而飙升（图表3）。 图表2： 美联储扩表，市场上涨 资料来源：彭博，交银国际预测 小盘股的持仓并不是市场的主流，这些公司的发展由于缺乏研究覆盖也未被市场很好地理解。因此，小盘股的交易流动性很难与大盘股同日而语。通过价格与远期盈利预测的比率来计算的远期估值，是对未来预期的一种度量。小盘股的相对预期估值飙升，显示了市场弥漫着投机情绪。毕竟，如果不是为了获得可观的潜在资本利得，谁还会愿意持有流动性低，且充满盈利预测风险的小盘股呢？ 图表3： 小盘股相对预期估值与美联储扩表高度相关 资料来源：彭博，交银国际预测 美联储是万能的吗？不计后果的盲目印钞是没有任何代价的吗？随着所谓的MMT现代货币理论的出现，许多人似乎对当前流动性泛滥的影响不屑一顾，并将对恶性通胀和公共财政的合理担忧抛之脑后。当然，这些恶果将不会是立竿见影的，因为短期内需求的崩坍会暂时抑制通胀压力。但即便如此，什么会第一个倒下？ 图表4： 5月19日，价值相对于成长的弱势已达到了2000年3月的极端水平 资料来源：彭博，交银国际预测 我们注意到，价值股与成长股的相对表现在2020年5月19日跌至历史低点，与2000年3月9日纳斯达克泡沫破裂时的水平相当。同样值得注意的是，从那以后直到2007年，价值一直跑赢成长。尽管价值股的回归已经令人翘首以待数年了，但是由“FANG+”（脸书、亚马逊、奈飞、谷歌、微软、苹果）领衔的成长股持续上涨，一直在挑战着市场均值回归的进程。如今，成长股正处于一个历史性的关键时刻，让人想起2000年3月互联网泡沫见顶时的情景。与此同时，MSCI美国指数的市销率在今年3月暴跌之前也达到了2000年3月的高位（图表5）。 利率确实是很低。因此，根据永续增长估值模型，即使潜在增长率在下降，但只要利率下降速度快于增长率，股票就能维持非常高的估值水平。即使我们采用两阶段或三阶段的股票估值模型，只要利率下降速度快于增长率，那么股票估值里的终值部分还是可以非常高，最终产生非常高的估值倍数。 但同样的论点也适用于历史上每一次泡沫。有观点认为，这次不一样，因为利率处于历史低点，甚至可能变为负值。然而，正是因为利率处于历史低位，这意味着除非继续跌入负利率区间，否则低利率将无处可去。如果负利率成真，使用上述的永续增长估值模型，负利率甚至会导致估值的崩溃。这是因为，在负利率的世界里，机会成本将变为负值，实际上变成了机会“收益”。因此，没有人会愿意购买风险资产。相反，每个人都希望拿着补贴去借钱，或者相当于以上不封顶的溢价出售债券。在这样的一个世界里，股价可以变成负值，或者投资者必须持有股票还可以获得补贴。这实在是令人难以置信。 图表5： MSCI美国指数的市销率也已见顶 资料来源：彭博，交银国际预测 我们还可以一步一步地理清新冠疫情、美联储和实体经济是如何相互作用影响，以及对价值与成长投资的影响（图表6）。在图表6中，我们展示了各种可能的情景组合。例如，我们的决策树的第一条分支线估计，因为即使流行病学家都没有可靠的估计，新冠疫情二次爆发的几率是50/50；如果新冠疫情二次爆发，而美联储也因此加大宽松力度，那么这种情景下，经济复苏的几率估计为1/3。 在对每个分支情景进行分析后，我们可以估计价值股不跑输成长股的机会为13/18，价值股跑赢成长股的机会为11/18。也就是说，价值型投资者比成长型投资者表现更好的机会，约在2/3到3/4之间。直观来看，新冠疫情不可能不影响经济的运行。只要经济不够景气，价值跑赢的可能性就很大，尤其是考虑到价值跑赢在2000年泡沫后的历史先例和价值股现在非常低的估值。 图表6： 价值可能会跑赢成长 资料来源：交银国际预测 潜龙欲用 在全球央行以前所未有的速度扩表之际，全球最重要的央行之一——中国央行却明显缺席。如果我们看一下中国央行现在的资产负债表规模，其较去年同期有所上升，但自2020年初以来却未再继续扩张（图表7）。新冠疫情爆发以来，中国央行已经小幅下调了贷款利率，启动了面向中小企业的定向贷款，并向某些小型银行提供资金，以帮助它们补充资本金。学界的确有关于赤字货币化的讨论，但这些讨论仍然只是雷声大雨点小，远未到付诸于实践的程度。中国央行是最为冷静克制的，不像全球同行那样在公开市场上买买买。中国央行还在等待什么？ 图表 7： 中国央行是全球央行中最有节操的 资料来源：彭博，交银国际预测 可以说，中国是第一个从新冠疫情中恢复过来的国家，而这次疫情恰恰在春节淡季重创了中国的经济。近期高频数据显示，经济复苏正在顺利进行，制造业产能利用率基本恢复至正常水平。然而，由于对病毒的恐惧挥之不去，服务业的复苏步伐相对缓慢。中国的金融市场顶住了这场全球风暴。因此，中国央行似乎没有必要对中国金融市场进行大规模干预，而是正在努力缓解实体经济的流动性状况。 在我们之前题为《估测中国失业率》（2020.03.30）的报告中，我们讨论了上证综指的表现如何与市值和GDP比率的变化高度相关。更有意思的是，这个比率的变化在过去10年一直停留在一个非常明确的区间内——即+7%到-20%之间。历史上，只要中国的市值和GDP比率的同比变化达到7%，上证综指就会遭遇阻力；而只要这一比率的同比变化降至-20%，上证综指就会找到支撑，甚至触底反弹——除了2015年股市泡沫时期（图表8）。 图表 8： 除非中国央行大幅扩表，否则上证综指仍将受困于一个区间内 资料来源：彭博，交银国际预测 自2008年全球金融危机以来，中国经济一直以7%左右的平均增速扩张。由于GDP是季度发布的，而市值和GDP比率则是根据每日股价计算的，当这个比率的变化超过7%时，就表明市场的增长速度远远快于潜在的经济增长速度。因此，上证综指会遭遇阻力。但当这一比率的变化下降到-20%甚至更低时，就意味着市场已经足够便宜，足以反映出经济的潜在困境，就像2016年初泡沫完全破裂后，以及2018年底贸易战前景恶化时那样。 当前，市值和GDP比率的变化仍在上升，但尚未达到7%极限。在我们于2019.11.09发表的报告中，我们预测未来12个月上证综指的交易区间为~2700至3200点。过去7个月，上证综指的实际交易区间为2，646至3，127点。也就是说，我们去年11月估计的交易区间是有效的，并且在下半年的11月前应持续有效。如果上证综指靠近这个区间的下沿，投资应该主动一些，而反之类推。 关于上证综指的长期前景，我们在之前的报告里也曾讨论过，今年2月上证综指相对标普500指数的表现再次达到历史极端水平。虽然这一相对表现是由相对估值推动的，但在对比期开始时，这两个指数的实际指数水平大致都在1000点左右。这个巧合使得比较这两个指数之间的相对表现变得非常方便。上证现在相对于标普如此糟糕的表现意味着这两个指数之间的表现将均值回归，就像历史先例一样，尤其是在2005年上证跌到了1000点之下。因此，长期，上证综指将跑赢标普500指数。长期投资者应该开始关注上证的长期投资价值。 图表 9： 上证综指相对标普500指数的弱势达到极端。长期投资者应该注意这一点。 资料来源：彭博，交银国际预测 与此同时，香港恒生指数也处于一个关键的时点。 2018年初以来，贸易战、社会事件、新冠疫情等一系列影响香港市场运行的不利因素层出不穷。在今年3月全球股市暴跌期间，恒生指数最低跌至21，139点，并自此找到了支撑。不过，与2018年1月33，484点的峰值相比，恒指已大幅下跌。 我们已经写了大量的文章论述了我们的3.5年短经济周期理论，并讨论了几个短周期是如何叠加起来形成一个7 - 11年的较长的中周期，甚至一个更长的17.5年和35年的长周期。这些中周期与长周期的长度都是3.5年短周期的倍数。一般来说，2 - 3个3.5年的短周期形成一个7 - 11年的中周期。五个3.5年的短周期形成一个17.5年的中周期，而两个17.5年的中周期则等同于一个35年的长周期。 我们接着也讨论了这些经济周期对资产配置的重要性。简单地说，市场价格长期移动均值的走势反映着经济周期的变化。计算市场指数移动均线的时间长度应与经济周期的持续时间相一致。我们已经证明事实的确如此。。请注意，我们的周期嵌套理论并非技术分析。相反，这是对经济周期理论的应用，以推导出资产配置的规律和原则。我们先建立了周期嵌套理论，再从这个理论里的周期长度反推出市场价格移动平均线计算的时间窗口。 图10：恒指在3月崩盘后已跌至中周期的底部。 资料来源：彭博，交银国际预测 我们发现，恒生指数的10.5年和17.5年长期移动平均线是该指数的重要支撑位（图表10）。这些移动平均线的窗口时长与经济中周期的持续时间相吻合。我们在许多主要市场指数中已发现并验证了这一交易原理，包括上证综指、标普500指数和道琼斯指数。这绝不是巧合。 在三月的暴跌中，恒生指数最低点一度距其17.5年的长期移动平均线只有100点左右，而现在徘徊于10.5年移动平均线附近。因此，我们认为，在当前周期中，3月份的最低点是一个有重要意义的低点；即便不确定性持续上升，恒指也不太可能再次跌破这个低点。加之恒生指数的估值处于历史低位，我们认为长期投资者也应关注恒指。这将是一次很好的长期投资。
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