什么时候赚能大钱?(第五次——在哪里?)

本文回顾了中国改革开放以来的四次重大制度性变革所带来的财富机会:下海经商、房改、加入WTO及股改。这些变革为参与者带来了巨大的经济利益。未来的机会可能会集中在消费升级、互联网服务整合、新能源等领域。


从现在回看,会发现改革开放这30年充满了进步和变化,而每次制度性变革的时候,都是创造财富的最好机会。只要你加入这个变革浪潮,不需要很多的超额劳动、超人智慧,照样可以赚到钱。但如果错过了变革期,比如20世纪80、90年代没有下海经商,1998年后的10多年没有买房,2001年前后没有投身外贸,或2005年左右没有买股票、基金,而是早5年或者晚5年才干同样的事情,效果会完全不一样。

中国曾有几次关键的制度性变革的机会:

第一次——下海经商

直到改革开放初期(20世纪80年代),人们一直是找个“铁饭碗”干一辈子,既吃不饱也饿不死。后来开始鼓励下海经商做“个体户”,是新中国第一次正式鼓励创业。当时的大背景是由计划经济转向市场经济,计划经济体制下的供给结构不合理,而市场化的需求被一下子激发出来,从家电、自行车、时髦衣服,到眼镜、副食品、原材料,多数产品的市场几乎一片空白,只要能生产出来都能卖得掉。很多在那个年代下海创业的人,都或多或少赚到了第一桶金,因为市场给了他们足够大的空间。而如果错过了那个阶段,现在再想白手起家干“个体户”,会发现很难,因为几乎所有想得到的事情都有人在做了。

第二次——房改

今天的房地产是十几年前任何人穷尽想象力都想不到的。我记得1996年至1997年房地产极度低迷之时,甚至有买房子送夏利车的促销。原因很简单,在此之前人们找不到买房子的理由,因为房子是可以分到的,只要你的单位不算太差,并且你有足够的耐心排队等待就行。

但情况从1998年开始变了,房改的实施意味着中国人要自己买房了。几代人对房子的潜在需求在一夜之间被同时激活,人类历史上几乎没有这样的先例,也没有任何教科书可以解释这种情况对价格会有什么影响。在这种奇特的供求状况下,尽管从2002年起就不断有人唱空楼市,房价却义无反顾地开始上涨。最近十年,只要参与房地产市场的人,不管是个人炒房客、开发商还是相关上下游供应商,都赚足了钱。

但如果错过1999~2009这房地产制度性改革的十年,想在下个十年里再从房地产上还赚这么多钱,我表示怀疑。因为十年前很多三世同堂的家庭只有一套房,而现在很多城镇居民一家就有两套以上的房子,够用到儿子辈了。

第三次——加入WTO世贸组织

2001年中国加入世贸组织,一个巨大的世界突然展现在中国面前。中国相对廉价的劳动力第一次能顺利地出口到全世界,中国产品的世界份额迅速提高。之后,连续5年外贸增速在20%以上。在2001年以后的几年时间里,我很少听说有人做外贸亏钱的,只要开厂出口,基本都能赚钱。很多外贸商家获得较大的资本积累,在那几年的发展,比过去整个20世纪90年代都大。

但随着空白国际市场的填补,中国产品的市场占有率接近饱和,单纯的生产⌒出口模式无法长期的高速增长,接下来,外贸恐怕要以质取胜了。

第四次——股改

造成2006年至2007年大牛市的原因很多,但谁也无法否认2005年的股改是最重要的原因之一。股改解决了中国股市十几年悬而未决的“股权分置”问题。纸本身并不值钱,可一旦被央行印成可以流通的钞票,价值就不一样了。同理,原来的国有股、法人股由于不能流通,被人弃之不及,2005年前常有人兜售法人股,价格甚至比净资产还低。但股改后可以流通,价格自然成倍增加,大量“小非”股东在这轮股改中一夜暴富。

而股民也分享了其中的利益,只要在这两年买股票或基金的人,几乎都获利丰厚。上证指数从2006年年初的1163点涨到2007年10月的6124点,涨幅为400%以上。同理,虽然我坚信股市以后还有很多赚钱机会,但再次经历这种两年内赚400%的机会,恐怕已经很渺茫了。

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我不是预言家,无法预测接下来的。但顺着逻辑,也许可以发现一些值得关注的方向,比如消费升级、基于互联网的服务整合、新能源和新技术、产业和资本结合。几乎可以肯定的是,像过去30年中几次浪潮式的全民普遍赚钱机会将越来越少,今后的机会将越来越向技术、技能、信息和资源的掌握方集中。

如果你错过了前四次赚钱机会,你应该好好研究一下第五次。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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