高分红不等于高收益

  传统意义上的投资分红,是将部分或全部已实现利润按每单位的比例分配给投资者。表面上,分红越多,表示上市公司的赢利能力越强,股东的投资收益就越大。但高分红真的就等于高收益吗?

  分红在企业资金运作中的意义

  以股权投资的分红为例,实际上,分红在更深层次上反映了一家企业运作资金的效率和对未来业务拓展的战略部署。分不分红或者分红的多与寡不代表企业赢利能力的强弱,投资者也不应根据分红的多少来判断投资收益的优劣。

  我们知道,任何一家企业的成长和发展都离不开持续性的产品升级换代和市场营销的大量投入。这意味着一个追求高成长的企业必须在重要领域保持相当的投资,而投资需要资本;融资需要付出代价。当资金成本很高时,企业的对投资的欲望就会降低,因此企业渴望获得低成本的长期资本是显而易见的。企业凭借自身的利润积累进行再投资无疑是最佳的选择,因为它成本低,没有设定的还款期限。作为企业自有资金的一部分,利润的累积可以降低负债比率,从而增强企业的发债能力和贷款能力。

  一个理性的投资者需要判断,企业是否具备高成长性以及管理者是否能实现预期的目标。如果答案是肯定的,那么,他没有任何理由要求分红来削弱企业的再投资能力,进而牺牲企业未来的成长性。企业如果有成长的预期和潜力,就会选择少分红甚至不分红。高比率的分红表明企业对于未来的发展和成长预期很低。

  如上所述,国内投资市场已经形成了“高分红 = 高收益”的误解。

  如何看待基金的分红

  虽然上市公司分红与开放式基金的分红名称上一致,但细细推敲的话,它们在本质上完全不同。然而,投资者对基金分红的要求似乎不亚于对股票分红的热情。

  解释基金分红的理由主要有两个:1. 基金管理人在获利套现后,认为用现金再投资获利空间极小,所以不如分了这部分现金。2. 为基金持有人提供现金回报。这两个理由逻辑上是经不起推敲的。

  首先,假设投资管理人认为再投资长期无法获利的话,他应解散基金。如果这个假设成立的话,那么管理人由一个以追逐资本市场长期平均收益率为目标的长期机构投资者蜕变成一个以捕捉波段为目标的短线投机者。客观上,任何理性的投资管理人都会轻短期的波动性,重投资的中长期回报率。

  再者,基金分红是向所有的持有人等比例地分配现金,而不考虑是否每一个持有人都需要现金。事实上,很多投资者追求的是长期资本利得,并不是定期或不定期的现金回报。分配现金给他们带来了承担再投资风险的烦恼。当持有人对现金有需求时,他们完全可以通过赎回一部分基金份额来满足现金需求。

  基金的频繁分红,必然会通过抛售或减持组合中获利较好、流动性较强的股票和债券来实现,对基金管理人来说,这是一个多少有些困难的决定,因为这多少会影响整个组合未来的收益率和流动性。对整个市场而言,基金为分红而套现也可能会对市场造成抛压,给市场稳定带来影响。

  从发达国家基金业的历史和现状看,绝大部分的开放式基金是很少分红的。比较它们的投资业绩,可以看到较少分红甚至不分红基金的业绩一般都要优于分红的基金,而且时间越长,业绩之间的差距不断加大。这是值得我们每一个人思考的。

  就目前国内基金业发展现状看,对像货币市场基金、短债基金以及绝对回报型基金产品等,投资者可以关注一下它的分红。而如果投资的是像股票型基金那样注重组合中长期收益的产品,那正如上面所言,伴随着中长期看好的中国资本市场,投资者追求的应该是长期资本利得,而不应是定期或不定期的现金回报。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值