一个成功企业的失败产品 [美]詹森 奥格雷迪

苹果曾发布多款失败的产品,如定价过高且易过热的苹果Ⅲ电脑、配备先进功能但售价高昂的丽萨电脑、体积庞大且运行缓慢的Mac Portable等。这些产品因各种原因未能获得市场认可。


  苹果,全球第一大市值的科技企业,它的产品深受用户喜爱。但是,一路发展至今,苹果从未缺少竞争对手,它也并非常胜将军。

  苹果Ⅲ

  发布于1980年5月,4340-7800美元的价格过于昂贵,且软件目录十分有限。雪上加霜的是,乔布斯希望苹果Ⅲ不安装降温风扇或通风口,这样机器运行更安静。结果,空间无法充分为系统降温,苹果Ⅲ容易过热而崩盘。几乎全部首批苹果Ⅲ都被召回,苹果公司不得不免费更换了1.4万部首批苹果Ⅲ电脑。

  丽萨电脑

  1983年1月19日推出丽萨电脑,作为首批商用个人电脑之一,配置图形用户界面和鼠标。尽管丽萨有一些先进的功能,例如受保护的存储器、协同式多任务,还有一个硬盘,但它还有一个天价―9995美元。

  Mac Portable

  发布于1989年9月,是苹果首次尝试便携式Mac电脑。Mac Portable有一个绰号叫“手提Mac”,它庞大、笨重、运行缓慢。 6500美元的价格进一步使它成为苹果有史以来最大的失败。

  牛顿掌上电脑

  发布于1993年8月,代表苹果向个人数字助理领域迈出勇敢的第一步。但手写识别很难掌握,时常提示荒谬而又错误的短语。在消耗了5亿美元研发资金之后,苹果在1997年终止了这个项目。

  eWorld

  发布于1994年,是苹果公司和美国在线共同努力的结晶。它被设计为一个便于操作的在线服务,包括电子邮件、新闻、购物以及公告牌系统等功能。 1996年,在开户入网的用户人数没有达到预期的情况下,这一项目被终止。

  Pippin

  1995年发布的Pippin是苹果另外一次向多媒体平台发展的探索。它由一个66MHzPowerPC 603e处理器支持。 Pip-pin,在只售出4.2万部之后,被静悄悄地终止。

  Cyberdog

  发布于1996年2月,这是苹果首次尝试网络浏览器。Cyberdog包含浏览器、电子邮件、新闻订阅、地址簿,原本是希望同微软的IE浏览器和网景公司的引航者浏览器竞争,但它很快就在1997年5月被放弃。

 

### 詹森指数的定义与计算 詹森指数是一种衡量投资组合超额收益的方法,它通过比较实际收益率和基于资本资产定价模型 (CAPM) 的预期收益率来评估基金经理的表现。其公式如下: \[ J = R_p - \left[R_f + \beta(R_m - R_f)\right] \] 其中: - \(R_p\) 是投资组合的实际收益率, - \(R_f\) 是无风险利率, - \(R_m\) 是市场收益率, - \(\beta\) 是投资组合相对于市场的贝塔系数。 以下是使用 Python 计算詹森指数的一个示例代码: ```python import numpy as np def calculate_jensen_alpha(portfolio_returns, risk_free_rate, market_returns): """ 计算詹森指数 参数: portfolio_returns (float or array-like): 投资组合的收益率 risk_free_rate (float): 无风险利率 market_returns (array-like): 市场收益率 返回: float: 詹森指数 """ # 将输入转换为 NumPy 数组以便于操作 portfolio_returns = np.array(portfolio_returns) market_returns = np.array(market_returns) # 计算 Beta 系数 covariance_matrix = np.cov(portfolio_returns, market_returns)[0][1] # 协方差矩阵中的协方差项 variance_market = np.var(market_returns) # 市场收益率的方差 beta = covariance_matrix / variance_market # Beta 系数 # CAPM 预期收益率 expected_return_capm = risk_free_rate + beta * (np.mean(market_returns) - risk_free_rate) # 詹森指数 jensen_index = np.mean(portfolio_returns) - expected_return_capm return jensen_index # 示例数据 portfolio_returns = [0.08, 0.06, 0.07, 0.09, 0.05] # 投资组合月度收益率 risk_free_rate = 0.02 # 年化无风险利率(转化为每月) market_returns = [0.05, 0.04, 0.06, 0.07, 0.03] # 市场月度收益率 jensen_index = calculate_jensen_alpha(portfolio_returns, risk_free_rate/12, market_returns) print(f'詹森指数: {jensen_index}') ``` 上述代码实现了詹森指数的计算过程,并提供了详细的注释说明每一步的意义[^1]。 --- ### 关键点解析 1. **Beta 系数的计算** 使用协方差和市场收益率的方差来计算 Beta 系数,这是 CAPM 模型的核心部分之一。 2. **CAPM 预期收益率** 根据 Beta 和市场平均收益率调整后的预期收益率被用来作为基准,用于对比投资组合的真实表现。 3. **詹森指数的结果意义** 如果詹森指数大于零,则表示该投资组合的表现优于市场;反之则劣于市场。 ---
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