巴菲特是否过于悲观了?

鲁比尼(Nouriel Roubini)是出了名的“末日博士”(Dr. Doom),但巴菲特(Warren Buffett)似乎要和这位阴郁的经济学家比赛谁更“阴郁”。


Getty Images奥巴马总统最中意的交易撮合人巴菲特在衰退问题上提出了更为悲观的看法。你或许还记得,2008年4月贝尔斯登(Bear Stearns)倒闭之后,巴菲特曾预言衰退比人们担心的还要严重。本周,他更进一步,称衰退是“经济上的珍珠港”,并表示衰退还会再持续5年,也就是比二战还要长。(当然,巴菲特或许是参照了一句老话:当你的邻居丢掉工作的时候,那叫衰退;当你自己饭碗不保的时候,那叫萧条。这位“奥马哈先知”去年损失了50多亿美元,是他入行44年来表现最差的一年。)

我们尚未看到有棚户区冒出来,也没有看到人们推着一手推车的钞票去买面包,我们还没感觉到要省吃俭用,所以本专栏集思广益,想出了说明巴菲特这次可能过于悲观的4个理由。

疼痛已经是深入骨髓了:市场总是在寻找所谓的“有条件的投降”。尽管道指跌到5,000点未尝没有可能,Seabreeze Capital Management创始人卡斯(Doug Kass)却认为,市场在3月2日就已经触底了。他写道,我的看法是,全球股市中的严重问题已经远不止是明显减轻。而且,尽管很多人对美国新政府在应对银行业问题资产方面推出的“零打碎敲”的战略越来越不耐烦,在萨默斯(Lawrence Summers)的领导下,将很快推出更全面的计划,而且会见效。

政府知道问题所在:在大萧条和90年代的日本,经济遭了殃,原因是领导人们尝试不同的策略来解决问题,却几乎没有拿出任何资金来“治本”。

不过,周三晚间财政部长盖特纳(Timothy Geithner)现身罗斯(Charlie Rose)主持的电视访谈节目,从他的话判断,政府知道问题的深度和成因。盖特纳说,通常的情况是,人们对问题的严重性轻描淡写,而且迟迟不采取行动。行动起来后,做的又太少。这令危机加剧,造成更多的危害,长此以往将加重财政问题、使赤字扩大,造成不必要的破坏,最终是得不偿失。所以,总统这样做背后的基本策略是,以可以理解的尽可能多的力量、尽快行动。更重要的是,灾难蔓延的脚步似乎在放缓,意味着解决办法不必紧赶着出台。

金融业里最大的“妖怪”开始不得势了:按市价核算的会计准则在华尔街失去了最后一个盟友戴蒙(James Dimon)。很多华尔街人士把他们的不幸归咎于按市价核算的会计准则,是这些准则要求银行每个季度在问题资产上蒙受新的损失,以莎翁笔下麦克白的话说,这类资产之线会延伸到世界末日。支持按市价核算的会计准则的人不理睬这类指控,他们认为这种看法就如同“是照镜子导致脸上长痘痘”的想法一样荒唐。

戴蒙周三在演讲中说,会计准则已经到了“荒唐的地步”。他的那些运营银行的同胞们会赞成他的说法:华尔街一直说,如果没有市场,按市价核算问题资产是毫无意义的。去年10月,国会放宽了会计准则,给了银行一定的自由来确定它们资产的价值,不过哪家银行都不想处在灰色地带中。去年秋季,废除按市价核算的会计准则的呼声开始响起。戴蒙的观点有一定的份量,毕竟在他这位首席执行长(CEO)的领导下,摩根大通的损失比别家都要少。

债市更加健康:卡斯说,看看各大债券指数,每个都显示出信贷市场比5个月前要好,而当时标准普尔500指数比现在高出30%。泰德息差(TED)从去年10月的4.63个百分点降至1.10个百分点。这是债市的一个关键指标,是3个月期伦敦银行同业拆息(Libor)与3个月期美国国债之间的息差。High-Yield Spread则从去年10月的19.08个百分点降至16.25个百分点。这个指标比较的是10年期垃圾债券与10年期美国国债之间的息差。据Dealogic的数据,1月份公司债券市场发行规模创下纪录,2月份也接近纪录,是1995年以来美国企业投资级公司债券发行最活跃的两个月,总计筹资约3,000亿美元。

戴蒙也认为复苏正在到来。他为何这样乐观呢?债市是一个原因。

戴蒙说,现在有些复苏和痊愈的迹象。这说得通:如果崩溃是由于无法获得信贷额度造成的,那么,如今至少市场能提供一些额度了,这个事实应该是令人鼓舞的迹象。

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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