【财经】股市是不是零和博弈?

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[size=large]要说中国股市是不是零和博弈,其实一定程度上也可以说中国的股市是不是资源的重新分配,不过重要的还是要看股市的作用,国内的资本市场最早是想用来给国有企业脱困用的。[/size]

[size=large]在20世纪90年代初,当时的上海市市长提出中国要有资本市场,要有股票交易所,后来经过当时中央领导的同意,就在上海和深圳分别设立了股票交易所,刚开始成立时没什么太大影响,在两年后的1992年,当时深圳要发行一批股票认购证,结果从全国一下来了上百万人到深圳抢购这些认购证,后来大多数人没买到认购证,情绪的积压下就引发了深圳认购证事件,随后也因此成立了证监会。[/size]

[size=large]这件事最重要的是让当时的决策层意识到原来中国的民间是有很多钱的,那时的国有企业经营状况极差,遭遇大下岗问题,包括一些三角债问题,国家也在为国有企业脱困的问题而伤脑筋,而那次的认购证事件就让决策层找到了国有企业脱困的方法,就是将国有企业包装上市,通过公开发售股份,募集资金,解决国有企业的债务、亏损等经营上的问题。而当时对股市的定位就是要对当时的国企脱困服务,这个事件的结果就是中国的国有企业经过十几年的股份化改造后 整体脱困了。比如现在的大型国有银行,在当时都是比较惨的,现在很多都变成世界500强了。[/size]

[size=large]在15年那轮牛市中,主要炒的也是国企改革这个题材,所以到现在,一定程度上中国的股市还是在为国有企业的改革服务的,现在不能再说是脱困了,只能说是进一步深化改革。而一些民营企业的股票就和国企改革的关系不大了,但是涉及庄家操控的问题,最疯狂的就是上世纪90年代时,比如德隆系、中科系等等,为什么活跃在民营企业中,也是因为民营企业的盘子比较小,比较容易操控。上面说的国企脱困、国企改革和庄家对于股票的操控基本就构成了中国资本市场目前的状态。[/size]

[size=large]中国股市是不是一个零和博弈的市场,零和博弈的意思就是挣钱的钱数量和赔钱的钱数量是一样的。[/size]

[size=large]先来模拟一个场景,假如现在的市场只有一家上市公司A和一个散户B,A现在有2亿元的公司股票,B有1亿的现金,现在看市场账面上有3亿的钱;B用1亿买了A1亿元的股票,现在A就有1亿元的股票和1亿的现金,B就是1亿元的股票,现在账面上还是3亿。如果现在股市大跌,跌了50%,现在A就变成了只有0.5亿元股票加1亿现金,B就变成0.5亿元股票,现在市场帐面上看就只有2亿的钱,因为股票的下跌有1亿的钱“蒸发”掉了,有人赔了但又没人赚,这个市场就是负和博弈的市场。[/size]

[size=large]如果现在A再拿出0.5亿买了B的股票,这时就变成A有1亿元股票加0.5亿现金,B就变成只有0.5亿现金,整个市场还是2亿,但是细看,虽然A的股票只值1亿了,但是数量没有少过,手上还多出来0.5亿的现金,如果不看股票的价值,看数量的话,现在就是A赚了0.5亿,而B亏了0.5亿。[/size]

[size=large]现在再回到开始时的情况,A现在有2亿元的公司股票,B有1亿的现金,现在看市场账面上有3亿的钱,B用1亿买了A1亿元的股票,现在A就有1亿元的股票和1亿的现金,B就是1亿元的股票,现在股票价格大涨了一倍,A变成了2亿元的股票加1亿的现金,B就变成2亿元的股票,这时市场就多出了2亿,这时就是一个正和博弈的市场。[/size]

[size=large]如果现在股票价值大跌了剩之前的五分之一,就变成A有0.4亿元的股票加1亿的现金,B变成只有0.4亿元的股票,这时如果A要买B的股票就要0.4亿就可以了,所有的股票就又回到了A手中,A还有0.6亿现金,B就只剩下0.4亿现金。[/size]

[size=large]如果看整个过程,并且抛开印花税等不计,也许股票市场就是一个零和博弈的市场。不过真实的市场里参与的人特别多,实际情况也比这个复杂得多,但总体来看,散户大部分都是吃亏的,散户要赢就只能在牛市上行的过程中及时止损,但这也是人性的弱点,真正当股市上升时,大家都想着赚多点钱。[/size]
内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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