牛刀:中国房价的买点还没有…

本文分析了中国房价的买点尚未出现的原因,指出当前处于房价下降的第一阶段,并预测明年初全国房价将普跌,那时才是最佳购房时机。

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牛刀:中国房价的买点还没有出现

 

 

其实在我的新书《穷人通胀富人通缩》当中,对住宅出现买点的主要特征已经表述的很清楚,用了很大的篇幅阐述买点的形成,何时买房才不至于一买到房子就开始贬值。从本书的观点出发,现在买房和调整到位再买房,房价至少还有20%30%的跌幅。但是,最近还是有许多网友和媒体向我咨询何时出现买房的时机,因此,有必要再谈谈我的观点和看法。

 

首先,我们来看货币。2008年出现次贷危机是95日雷曼兄弟破产,中国央行是10月分开始大量印钞,持续到2009年底,M2增幅达到29.7%2009年当年中国房价上涨为1.5%2010年房价开始暴涨,具体多少不知道。中国央行这轮紧缩政策是20101020日开始的,实行的是第一次加息。持续到现在,M2降至13%,相对于2009年下降了60%。房价主要因素是货币,货币放开,房价上涨;货币紧缩,房价下降。货币传导到房价上的效应是一年,也就是说,房价真正的普跌应该出现在2012年下半年。

 

其次,影响房价第二大因素是土地价格。今年一线城市的土地价格,同等片区已经下降了40%,所谓地王已经成为传说,到处是土地流拍或者以底价成交。土地价格传导到房价是一年到两年,也就是未来一到两年预期房价相对2011年下降至少40%。这种预期一旦被得到市场的确认,房价才会出现实质性的下降。

 

目前我们看见房价下降,只是房价下降第一阶段,区域泡沫破灭阶段,最典型的特征就是,房价打折,二手房价倒挂,这个价段一般要持续半年到一年。目前为不到半年时间。这个时候的房价下降是一种假摔,假装跌倒一下,等别人来扶。但是,偏偏就会有很多人会去扶一下,其实,让房价摔倒最好,让让知道什么什么是痛。

 

房价下降的第二阶段是普跌阶段。进入这个阶段,我们才会发现房价出现实质性的下降,是整个不动产的价值在回归理性,作为房价会回归到与城市居民购买力相对称的状态。用凯恩斯货币通论的观点来解释就是,房价必须与货币工资挂钩。而货币工资在中国的特征就是军人、公务员和央企员工的平均月收入,当然也有一些民营企业和上市公司,是采用货币工资的模式发放薪水的。我们很多的白领和婚龄期的城市居民,很多没有享受货币工资,拿的是名义工资,那就是用自己家庭三到六年的收入可以买到一套90平方米住房的状态,才符合中国国情,否则,对经济对社会都是一场灾难,引发的社会矛盾不可调和。

 

房价下降的第三阶段是泡沫破灭的阶段,这一阶段是对前期炒作过度的地区实行彻底的回归,其市场特征是到处是烂尾楼,房价跌去80%也没有人买,个别大型房企破产,开发商跑路现象增多。这个时候,有很多廉价的资产。

 

从目前市场情况看,房价正处在第一阶段,这个时期有楼盘打折,但不是普跌,因为货币紧缩效应和土地下降的效应还没有传导到市场。依据市场传导时间效应推算,明年6月以后,全国房价将会发生普跌,这时才是房价最好的买点。

 

 

 

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内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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