货币宽松的终极猜想:终结

早晨浏览新闻,提及日本国债市场在央行宣布扩大QQE规模后陷于死水状态,日元对美元的高贬值幅度在突破TOPIX指数后,将会造成日元和日元资产的疯狂下跌,全线崩盘。

   记得早年间有读者不理解的问我,说老王你认为人民币如果大幅度贬值,人民币资产不是会有保值的功能,房地产反而会涨吗?怎么你会认为房地产会崩盘呢?

    我回答这个问题,大意是如果衡量财富的货币成了废纸,资产也就成了废纸,房地产只是一堆烂砖头而已。到那时,市场会疯狂的寻找安全资产,也就是强势货币,比如美元,或者黄金这类天然货币。

    在这里我贴过一个自己设计的三周期模型,后来在橡谷论坛也讲过,但当时为了让嘉宾多讲,我就没有详细阐述。

    这又回到经济学架构,其中还掺杂了我对人类行为心理学和宗教哲学的认知。

    一切皆有价格,衡量价格的是什么?

    是信用。

    信用的标度是稳定的货币。

    货币的质量在于数量和成本,也就是利率。

    世界各国政府完全忽略了货币的本源,他们以为货币是万能药,只要拼命宽松,压低利率,降低货币成本,就可以刺激经济上行。

    但是市场是一个平衡市场,货币必须建立在与市场平衡的基础上,才能够发挥效应。而在现代经济体系下,人们不能无约束的印刷货币,导致货币失衡,因此各国政府和央行会以借贷的形式向未来借钱,并压低成本,洒向市场。

    这已经超出了市场的容量,导致人们将低成本货币投向虚拟资产市场,而非实际的真正经济市场。

    然而虚拟资产也是一种信用,当资产到达一个顶峰,然后向未来借贷的钱不能够在预期的未来得到平衡后,货币的成本就会上升,从而导致实际利率上扬,于是资产崩塌,信用消失。

     此时货币尚残存信用,人们离开资产市场,保留货币。

      但经济迅速下滑。

      于是,央行们试图再次宽松,到达另一个临界点,货币失效。

      这就是日本面临的终局可能,日元崩溃后,整个日本资产市场崩塌。

      不仅仅如此,中国也面临同样问题。

       人民币在过去的十几年里,以另一种形式出现,那就是以人口红利换房地产市场,货币流动性泛滥导致除了宇宙间最伟大的房地产市场外,绝无其他市场可以得到青眼。

      起初,积累二十多年的改革红利以房地产财富的迸发,伴随着真实的居住需求,使得房地产良性循环。

      但在人民币不能自由兑换,不得不与美元共舞,且在美国为消除经济周期危机而贬值和升值美元的游戏里,被动跟随升值,且被迫在美元贬值时升值,低利率和高汇率导致房地产成为货币扭曲的表象。

       然而地产和土地财政的良性循环过了临界点,就变成恶性循环。

       到今天,整个经济不仅仅要承受地产经济留下的十万亿利息,而且房地产的绑架,使得上层投鼠忌器,不得不一再在整个利益集团要挟下,释放货币支撑。

       但货币走向终局,也将是日本式的。当人口结构改变,货币实际成本上升,其他国家的货币和资产更具备吸引力,房地产内在的信用失效,整个经济也就瞬间崩塌,让我们用个经济词汇,也就是硬着陆。

       此时,如果央行和政府也会步日本的后路,进入宿命,大规模宽松支撑,未必再说是房地产,而是大水漫灌,则人民币的信用进入某个临界点的时候。

       崩塌也就出现了。

转载于:https://my.oschina.net/renguijiayi/blog/354858

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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