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三分快三邀请码-三分快三漏洞

来源:三分快三充值2024-09-04 17:48

  

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专访瑞银全球经济和策略研究主管:全球利率即将见顶,通缩风险远超预期******

  步入2023年,随着疫情形势的变化,全球经济似乎出现转折点。与此同时,美联储即将开启2023年的首次加息。

  瑞银全球经济和策略研究主管及首席经济学家卡普坦(Arend Kapteyn)于近期接受第一财经记者的独家专访时表示,当前,发达国家加息进程已完成80%,还有一两个季度就会结束加息周期,因加息效果具滞后性,经济疲弱尚未完全体现。大类资产方面,他对全球楼市、美股、科技板块等资产前景也作出了预测。

  在加入瑞银之前,卡普坦曾在德意志银行管理欧洲、中东及非洲地区(EMEA)宏观研究和外汇策略,也曾担任国际货币基金组织(IMF)资深经济学家,他于荷兰中央银行开启其职业生涯,在货币和经济政策部门担任经济学家。

  2023年全球经济三大预测

  第一财经:能否说说你对2023年全球经济的三大预测?

  卡普坦:首先,全球将进入一个比市场预期更为通缩的环境,目前的共识是,通胀将顽固停留在央行目标之上约一个百分点,但我们认为,今年年末时通胀就可达到甚至低于央行目标;第二个预测是全球将陷入衰退,我们认为市场尚未真正为衰退定价;第三个预测有关央行如何回应上述两点,我们预期,全球央行尤其是美联储将采取有力行动,加息幅度将比市场定价的高出几个百分点。

  第一财经:2023年全球经济将呈现何种形态?

  卡普坦:经济重启利好逐步消退,欧洲能源前景仍不明朗,就业市场供应短缺,货币政策持续紧缩,以及实际工资下降都在拖累经济增长,在瑞银追踪的32个经济体当中,预计有13个经济体今年底前将录得至少两个季度的经济萎缩,接近“全球衰退”的定义。

  央行紧缩政策施压令经济停滞不前,且紧缩的大部分影响尚未完全显现,因此我们预计,2023年全球GDP增速为2.2%,剔除疫情和全球金融危机时期,该增速是自1993年以来的最慢,不过我们并不预期将有重大金融危机的发生。

  第一财经:瑞银预期美国经济今明两年将接近零增长,在一众华尔街大行中较为看空。为什么?

  卡普坦:我们预期美国经济或于二季度进入衰退。美国是全球少数几个未有采取任何实际措施,帮助家庭应对通胀冲击的国家之一,与其他国家消费者相比,美国民众要苦恼得多,储蓄率已不及疫情前的1/2水平,超额储蓄存量正以每年1万亿的速度减少,信用卡借贷也在增长,看起来不可持续。我们还看到资本支出下滑甚至收缩,住宅投资锐减,减速比以往任何一个加息周期都要快。叠加仍在进行的加息举措,我们可能会在二季度开始见到就业人口负增长。

  值得留意的是加息效果的滞后性及其重大影响,据以往经验,美联储每加息100个基点,经济产出就会减少约100个基点,几乎一比一对应关系。美联储试图将利率升至5%,因此还有很多经济疲弱尚未在数据中反应。

  第一财经:中国重启对全球经济意味着什么?后疫情时期,中国的增长动力在哪里?

  卡普坦:2月起,中国经济尤其是消费方面将快速回升,对全球来说,最重要的潜在影响是能源需求上升,对全球旅游业也有积极作用,泰国、日本、澳大利亚、欧洲将会受惠。

  房地产行业改善将提振中国经济,该板块去年或拖累经济增长3.5个百分点,今年预计只会拖累0.5个百分点。展望未来,待疫情形势稳定,中国经济将更倚重消费,同时减少对房地产和出口的依赖,经济更趋平衡,在复苏后的未来几年,GDP增速约为5%,更具可持续性。

  全球利率快将见顶

  第一财经:美国楼市正经历二战后的第二大回调,澳大利亚房价创全球金融危机以来的最大年度跌幅,英国房地产市场正面临深度冻结风险。新一轮全球楼市崩盘是否将至?在目前的市场泡沫中,主要市场的房价会跌多少?

  卡普坦全球确实处于楼市调整,抵押贷款利率飙升带来的负面冲击为近50年之最,全球范围内,抵押贷款利率平均上升约3个百分点,经计算,将造成约15%的房价回调。值得一提的是,全球金融危机以来的全球楼市繁荣,持续时间创下纪录之最,而这一势头正在终结,故很容易放大振幅,发生30%的房价修正。不过,此次调整不同于2008~2009年时期的次贷危机,因其对资产负债表的损害程度不同。

  另外,除了大家熟知的澳大利亚和英国,全球许多国家采取的是浮动抵押贷款利率,欧洲一大半国家的浮动利率比例要高于英国,这将加剧对楼市的威胁,加大居民消费压力,造成额外的通胀困扰。

  第一财经:美联储是否接近紧缩周期的尾声?

  卡普坦大多数发达国家央行的加息进程已经完成80%,还有一两个季度就会结束加息。欧央行去年12月的鹰派表态令人意外,货币前景不甚清晰,美联储方面,我们预计未来还会加息两次,澳大利亚、英格兰等央行也接近尾声,因此全球利率快将见顶。

  有别于主流观点,瑞银预期今年7月美联储就会首次降息。原因之一是通缩情况远超人们想象;其二,如果我们对于美国衰退的预测准确,就业市场的确出现岗位流失,货币立场将会完全扭转,要知道在过去40年中,美联储降息前,愿意承受一个月以上就业负增长的情况只发生过一次。因此,现在一切都取决于就业市场的走向。

  美股尚未见底,科技股下半年反弹

  第一财经:2022年美股创下2008年以来的最差年度表现,并且领跌全球大类资产,你认为美股是否已经见底?

  卡普坦:这是当前最大的激辩之一,基于传统衰退模型,我们不认为美股已经见底,原因是当经济进入衰退,股市往往大幅下挫,企业盈利也需下调。我们认为,当前市场对盈利的预期偏高15%,而我们预测今年标普500指数成份股盈利将倒退11%。经济增长疲弱和企业盈利不振将拖累市场继续下探,预测标普500指数将于二季度低见3200点,可能至年底才会收复全年失地。

  市场产生分歧的原因在于,一旦进入衰退环境,资产就可计入降息因素,降息可抵消盈利疲弱的利空。总体而言,我认为,形势好转之前可能会变得更糟。

  第一财经:我很好奇你对“科技股已死”这一观点的看法,毕竟去年纳指首次录得四季连跌,苹果、微软、Alphabet和亚马逊等明星科技股都经历了2008年以来的最糟糕一年。

  卡普坦:科技股最受利率走高打击,随着美联储政策有望转向,板块应该会在未来数月得到稳定,2022年的流动性冲击将在今年下半年逆转,提振科技股实现反弹、跑赢大盘,故科技股的疲弱只是暂时的。另一方面,科技股正处于估值修正周期,价格本身具有自我修正机制,一旦折让幅度足够大,那么对科技股的需求就会反弹,我们正在接近这一时刻。

  第一财经:60/40股债投资组合策略在2022年经历了自全球金融危机以来的最大损失,一些分析师认为该策略今年有望回归,你怎么看?

  卡普坦:我不认同,有以下几点原因。瑞银预计,今年固收产品将录得创纪录的回报,尽管加息周期即将结束并有可能转向,但利率水平相对于股票收益仍然很高,故股票吸引力不足。更重要的是,全球增长处于历史低位,从企业盈利角度来看,持有股票也不会让你获得很多回报。

  今年,回归传统60/40股债投资策略还为时过早,如果你想优化投资组合降低波动,股债比例大约在35/65(即35%的股票配置和65%的债券配置),如果还想获得更高收益,债券比例应该更高。整体而言,我们会高配固定收益产品,低配股票,不过对中国A股会增加敞口。

你的隐私,大数据怎知道******

  作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

  甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

  再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

  当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

  但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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