[转]泡沫破裂的经济学

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曾经有个小岛国,领土就是这个小岛本身。流通的货币只有2元,因为只有2枚1元硬币在这个岛国流通。
1)这个岛上只有3名市民,甲拥有这座岛,乙和丙各有一枚1元硬币。
2)乙决定用1元钱向甲买下岛,那么这样的话甲和丙就各有一枚1元硬币而乙就得到了一个价值1元的小岛。
这座小岛的净资产 = 3元。
3)丙想既然这个岛国只有一个岛,而且岛是非生产资产,这个岛一定会升值。于是,丙向甲借了1元钱并合着他自己的1元钱向乙把岛买了下来。
甲借了一元钱给丙,所以他的净资产是1元
乙卖掉了他的岛得到了2元钱,因此他的净资产是2元。
丙得到了价值2元的岛但是欠了甲一元钱,那么他的净资产就是1元。
这个岛国的净资产 = 4元
4)甲看到了他曾经拥有的岛升值了,非常后悔把它卖掉。幸运的是他借了丙1元。然后他又向乙借了2元,于是用3元钱向丙把岛买了下来。他用借到的2 元现金并消除了丙欠他的1元债务向丙买下了小岛。
乙借了2元给甲,因此他的净资产是2元。
丙现在有了2个1元硬币,他的净资产还是2元。
这个国家的净资产 = 5元。 泡沫逐渐建立起来。
5)乙看到土地的价值不断上升,他也想拥有土地。因此他用4元钱向甲买下了土地,付款是向丙借了2元并解除了甲向他借的2元。
结果,甲不仅清除了债务还得到了2枚硬币。他的净资产是2元。
乙得到了价值4元的土地但他还欠丙2元,他的净资产就是2元。
丙借了2元给乙,因此他的净资产就是2元。
这个岛国的净资产 = 6元。尽管如此,这个岛国还只有一个岛和2元货币流通。
6)每个人都赚到了钱,大家都很开心,富足。
7)一天,丙有了个不好的想法,"呃,如果土地不升值了,乙怎么才能把钱还给我呢?毕竟流通中的只有2元钱,我想毕竟乙拥有的那块地最多只值1元钱。
这时候甲也是这么想的。
8)大家都不想买地了。最后,甲有2元钱,他的净资产是2元。乙欠丙2元钱乙有土地,可是他曾经认为价值4元的土地现在却只值1元钱。他的净资产变成了负1元。
丙借了乙2元钱,但是这是个烂债。虽然他的净资产是2元,但是他的心里却十分忐忑。
这个岛国的净资产又变成了3元。
当然在泡沫破灭之前,乙还认为他的土地价值4元。他的净资产还是2元,他的心也很忐忑不安。
这个岛国的净资产又变成了3元。
9)乙别无选择只能宣告破产。丙只好放弃乙欠他的烂债,作为回报他得到了现在仅价值1元的土地。
甲拥有2枚硬币,他的净资产是2元。乙破产了,他的净资产为1.(乙失去了一切)丙别无选择得到了仅价值1元的土地。(丙损失了1元)这个岛国的进价值=3.
****故事结束****
不管怎么说,这只是一次财产的重新分配。甲赢了,乙输了,丙幸免于难。
值得注意的几点:
(1)一个国家的泡沫形成的时候,个人之间的债务也正在形成。
(2)这个故事中的岛屿是一个没有其他国家也没有外债的封闭系统。资产的价值只能用岛国自身的货币来计算,因此没有净损失。
(3)当泡沫破裂的时候就有可能产生一个过阻尼系统,意思就是土地的价值不会跌到小于1元钱。
(4)当泡沫破裂的时候,有现金的人就是赢家。有土地或者借债给别人的人就是输家。资产会缩减,甚至最坏的情况下,他们会破产。
(5)如果有第四个市民有一枚硬币或者是有另外一块土地,他不参与这个游戏。最后,他不赢也不输。在这个过程中他只会看到他的钱或者土地升值或者贬值。
(6)当泡沫上升的时候,大家都赚钱。
(7)如果你够聪明知道你正处于泡沫中,那么很值得你去借钱(就像A)去参加游戏。但是你必须知道什么时候该把所有的东西都变成现金。
(8)上述不仅适用于土地也适用于股票。
(9)土地或者股票的实际价值大部分取决于心理状态。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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