金融机构--银行2

揭秘银行财富管理

银行和你的财富管理非常相关的三个要点:
  首先向你剖析了银行利润的来源、本质和变局;然后告诉你银行为什么赚钱,和为什么现在有的银行赚钱会很困难;
  紧接着剖析了银行的竞争对手货币基金,告诉你货币基金的来源、本质,还有它的收益是怎么决定的;
  最后对无孔不入的银行理财产品进行了分析,银行理财产品其实是属于中国影子银行体系的一部分。

        

银行躺着赚钱的秘密
  银行赚钱的主要方式,和我们国家银行盈利状态变化的逻辑。首先,银行吸收的存款和放出去的贷款中间的利率差额叫做存贷差,是银行最重要的利润来源。

      

  我通过两个村子中间借贷关系的一个小故事,告诉你银行之所以能够赚取这么高的存贷差,是因为它能够低成本地以小聚多,转换资金的规模,然后还能够转换资金的期限和转换资金的风险,通过这三个转换,银行实现了存贷差的利益。

      

  其次,银行的盈利模式从躺着赚钱的黄金十年,变成银行分化显著的状态。背后的原因是,原来我们国家大部分银行都能赚钱,因为它们具有垄断性,国家一直处在经济高增速的状态,贷款的需求很大,等于是这种宏观政策和宏观背景下的产物。

      

  而现在利率市场化,经济增速也在下滑,所以导致银行业的利润下滑,只有那些吸收存款能力特别强、信用特别好的大银行,现在的日子才能过得比较滋润。

      

      

货币基金抢了银行的利润吗?
  银行在吸收存款方面面临的一个对手——货币基金。首先我给大家分享的是货币基金和银行中间的关系,我告诉你,中国当前正在发生的货币基金的市场变化,和美国70年代的情形是很像的。

      

  货币基金它吸收的是老百姓的零钱,投向利率比较高的银行间货币市场,等于说货币基金帮助老百姓分享到了机构投资者的收益。

      

  由于它投向的是银行间市场,所以你会发现货基的收益率和银行间的市场利率是紧密相连的。如果市场上闹钱荒,银行间利率市场的利率上升,货币基金的利率也会飙升。

      

银行非保本理财产品靠谱吗?
  银行理财产品其实是影子银行的一个部分,而影子银行又是我们国家金融创新和金融监管博弈的结果。

      

  银行钱多、受监管多,而其他的金融机构钱少、受监管少,所以它们中间就天然地有这么一个合作,银行有绕开监管赚取更多利润的冲动。比如说银行和信托合作,把钱投向房地产业;银行和基金、券商合作,把钱投向证券行业,都是影子银行体系的一个部分。

      

  影子银行体系,你很难用好和坏来评价,一方面它让这些资金投入到了投资效率更高的地方,客观上是起到了促使社会资金使用效率提高的作用;但是另外一方面,由于它通道很长,又没有受到监管,所以中间的风险事件也很多。最后我给你就讲解了这种理财产品的风险点要怎么把握。
比如说第一你要看产品的投向是不是清晰,第二看是不是银行代销,第三看募资方的信息,这样去分辨这种产品到底是不是靠谱的。

      

  我们每个人都会和银行发生千丝万缕的联系,我希望你能通过以上的知识点,真正地了解你身边的银行以及一些相关的财富管理工具。这些知识点的背后逻辑其实并不复杂,但也许能够帮助你真正地鉴别风险,帮助你自己的家庭进行理性的财富管理。

转载于:https://www.cnblogs.com/zengyouxuan/p/10486215.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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