写在前面
今天没有什么可看的，可以不用看。
正文
爆炸忙。
整个下午我的手似乎就没停过，现在写这则日记，回想那个时候的自己，觉得好陌生。整体来说，那段时间也一片空白，什么印象都没有了。
太忙，也没有做其它事情的空间。
BAEA 台灯到了。我还以为又送到发改局去了，先去那边找的，结果没找到。回来自己行里才发现这次没送错…… 热靴盖也送到了。
差旅费还没有批下来……
两个人的活压到一个人身上也不涨涨工资，哭哭。
银从就是这周末考。周六考完，我看看周末能不能去体检，把除了彩超之外的其它项目做了。不过这样会不会太匆忙了些。还是说这周末干脆在成都玩一天？感觉得好好考虑一下了。
依旧没复习…… 我觉得到我离职之前都考不过银从了。
秋季是多愁善感的季节呢。
成功日记：
1. 看了一点《香帅金融学讲义》;
2. 利用中午的短暂时间写完了前两天折腾的手机开服的内容；
3. 中午睡得很好。
南国微雪 Miyuki
2024 年 10 月 21 日
写在后面
还看了一点豪斯医生，有很多想吐槽的点，不过还是等以后再说吧。
封面图
实用类文本附加
《香帅金融学讲义》
对风险的厌恶烙刻在人类的基因中。
我们无法消灭风险，但是可以通过跨期合约将风险进行分散和重新配置，这是金融起源的动因。
给金融资产定价，就是给金融资产的不确定性，即风险定价。现代金融学就是围绕 “给风险定价” 展开的。
做好投资决策需要了解自己的风险偏好，也需要对风险和收益的权衡有清晰的认识。
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了解你的风险偏好
个人的风险态度对投资决策有着非常重要的影响，所以投资的第一步就是先了解自己的风险偏好。
根据对待风险的态度，投资者可以分成三类：风险厌恶者、风险爱好者和风险中性者。
这个世界上的绝大多数人都属于风险厌恶（risk aversion）者。在一个著名的心理学实验中，参与实验的人面临两个选择：A 方案是去玩游戏，赢的概率是一半，赢了有 100 元的奖励，输了什么都没有；B 方案比较佛系，不参加游戏，直接给 50 元。实验发现，绝大多数人都选择了方案 B。
从 “期望回报” 的角度来看，这个结果并不出人意料：两个方案的期望回报都是 50 元（A 的期望回报 = 50%×100 + 50%×0 = 50 元）。不同的是，A 是不确定的 50 元，B 是确定的 50 元。这意味着，当未来的期望回报一样时，绝大多数人不愿意接受不确定性，这就是“风险厌恶”。只有当补偿足够多时，这种厌恶才能被抵消。比如在上面的游戏中，将 A 方案中赢了游戏的奖励提高到 200 元，这时 A 的期望回报变成 100 元，很多人就愿意转而选择 A 方案了。这多出的 50 元就是吸引我们承担风险的补偿，也就是“风险溢价”。
如果继续变换 A 方案的游戏规则，将赢的概率降为 10%，这时赢家的奖励必须比 500（500×10% = 50）元多，才能吸引参与者放弃选择 B 中确定的 50 元收益。同样，如果游戏赢的概率只有 1% 时，那奖金就要提高到 5000（5000×1% = 50）元以上。这意味着，赢的概率越低，赢的奖金必须更高，才能吸引人们参加游戏。
风险厌恶和风险溢价是金融市场 “高风险、高回报” 的底层逻辑：波动越大、风险越高的资产，回报率就必须越高。这类资产如果没有足够高的回报，就会无人问津，其价格就会下跌，此时回报率就会上涨，一直涨到有人买为止。
要注意的是，不同个体的风险厌恶程度是不一样的。承受相同的风险，需要的补偿越多，代表其风险厌恶程度越高。当一个社会的平均风险厌恶程度更高时，出售风险资产时就需要更高的风险溢价，即更高的回报率。
除了厌恶风险的人，还有风险爱好者（risk loving）与风险中性（risk neutral）者。比如，有人就认为 “游戏赢钱” 这件事本身就很刺激，50% 的概率赢 100 元比拿确定的 50 元对他的吸引力更大。这类人就属于风险爱好者，他们更加关注高风险、高回报的事业。赌场里的常客以及很多创业者就是这种类型，著名的 “钢铁侠” 马斯克就是一个典型的风险爱好者。风险爱好者的效用（这里的效用可以视为一种对满足程度的度量）来自承受风险本身，那些高回报的小概率事件就会吸引他们。除此之外，还有一种佛系的人，对他们来说，只要期望收益率一样，承受风险与否无所谓，他们属于风险中性者。
正确的投资决策依赖于和风险偏好匹配的风险承受能力。比如说，一个风险承受能力很强却极度厌恶风险的人，很可能眼睁睁地看着大好的投资机会从眼前错过；如果一个人收入低、风险承受能力差，但特别爱好风险，可能一不小心就掉入投资陷阱，最后落得倾家荡产；如果一个人的收入充满了不确定性，一旦承担了过多的风险，他就可能把自己逼到山穷水尽的境地。
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第 042 讲风险资产面面观：股票、债券和房地产
股票、债券和房地产是我们生活中最常见的资产。但就像俗话说的 “幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸”，这几大类资产的风险特征是截然不同的。整体来看，股票、债券和房地产三种资产的主要风险点分别来自“行业和经营风险”、“违约和周期风险” 以及“增长与衰落风险”。
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股票的风险：行业与经营风险
行业风险
股票价格取决于市场对企业未来生存状态的预期。一个企业所在行业的未来趋势，则是其发展潜力的决定性因素。如果行业面临下行风险，企业即使再努力，也是逆水行舟，事倍功半。
19 世纪时，美国缅因州因为气候严寒，制冰业非常发达，为缅因州创造了大量就业机会。全州大大小小的制冰厂星罗棋布，其中龙头企业生产的高质量冰块专供高档场所，利润丰厚。制冰公司的股票是当时资本市场的热点。但好景不长，1910 年家用冰箱出现，这对制冰行业来说是降维式的打击。整个缅因州的制冰业整体衰落，股价一落千丈，即使龙头企业也无法力挽狂澜。
这种由 “行业风险” 导致企业衰败的例子在资本市场上随处可见。在 20 世纪 90 年代的中国股市，彩电制造企业的股票是市场宠儿，尤其是行业龙头长虹电视，堪称股市的定海神针。但 90 年代末期之后，随着彩电行业成为夕阳行业，这些股票也都成了夕阳之歌。所以当一个行业被时代抛弃时，所有业内企业都是“覆巢之下，焉有完卵”。
经营风险
行业风险是股票估值的最大风险点之一。如果行业处于下行通道，市场很难给出高估值。但身处朝阳行业也只是企业股票获得高估值的必要非充分条件。企业经营不善，是影响股票价格的另一个风险源。比如说乐视。从长期趋势上看，随着互联网基础设施的建设和中产阶层社会的形成，中国的网络文娱行业是极富前景和想象力的，乐视也曾一度被视为这个行业中最有潜力的龙头企业。但由于管理层把企业战线拉得太长，也一直没能推出有力的 “拳头产品”、形成稳定的现金流，资金链断裂，变成庞氏收场。乐视股价从 179.03 元下跌到 1.69 元，最终退市，很多投资人血本无归。
由于制度设计和法律基础建设方面的历史原因，中国市场上企业的经营风险相对更大，所以即使一个上行行业，公司质量也会呈现出很大的方差，良莠不齐的现象严重。
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债券的风险：违约和周期风险
违约风险
和股票不同，债券是承诺固定回报的金融资产，主要风险来自违约风险和周期波动。
所谓 “违约风险”，也就是违背承诺的概率。现代金融市场有专业的评级机构，比如美国的标普、穆迪、惠誉，中国的中债资信等，为发行机构进行信用等级的评定，信用等级越高，违约风险越小。一般当信用机构下调一个债券的信用等级时，就意味着发行人的违约风险在加大。比如 2012 年，标普下调欧元区九个国家的主权信用评级，包括下调法国和奥地利的 3A 评级至 AA+，下调意大利的 A 评级至 BBB+，下调西班牙的 AA–评级至 A，反映的就是这些国家经济增长乏力、财政赤字不断扩大、国家债台高筑的情况。
不过，信用评级本身也是有瑕疵的，在 2008 年金融危机中，那些次贷产品经过各种包装之后，都被评级机构给出了很高的信用等级。当时市场上有约 75% 的债券获得了评级机构的 AAA 最高评级，但最终有超过 70% 的 CDO 违约。学术界曾对此有很多讨论，认为信用评级机构采取的是发行人付费这种模式，评级机构从发行人那里收取费用，所以很难避免代理问题。
这个问题到今天也没有一个完美的解决方案。从目前的现实情况来看，大的信用评级机构给出的评级仍然是违约风险最好的代理变量。但就像之前一再强调的，金融决策中切忌用静态的、一刀切的思维。对债券发行人违约风险的判断，要在信用评级的基础上，参考企业的具体环境和行为，才能做出更安全可靠的决策。
经济周期风险
债券投资还面临着经济周期的风险。债券价格取决于利率水平：利率上升，债券价格下跌，反之价格上升。而当经济过冷或过热时，中央银行会相应下调或上调基准利率，增加或减少市场上流动的资金。所以，债券价格会随着货币政策的宽松或紧缩而波动。
我们通常说 “资金如水”。货币发行量大就相当于水量充足，农田能得到更好的灌溉，丰收的概率也大。所以，货币发行量变化所释放的信号通常会领先于经济周期的变化。以 2018 年上半年为例，当时经济下行的压力较大，但是这并不意味着债券价格会下行，反而因为经济有下行风险，央行可能会适度放宽货币政策，让利率下行，对债券市场是利好消息。
判断经济周期的逻辑并不复杂，但要注意宏观经济环境是典型的 “整体均衡”，任何一个环节的细微变化都可能导致连环变化。所以，精准的宏观研判需要基于大量动态数据的分析和框架性思维，而这种能力是需要长期积累的。
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房地产的风险：增长与衰落风险
房地产是中国老百姓最重要的资产，理解房地产的风险特征是百姓资产配置中的重要一环。
仔细看看历史数据，我们会发现，除了人口这个重要因素外，在一个国家（或城市）经济高速增长的时期，房价会快速上涨，在一个国家社会不稳定或者一个城市整体性衰落的时期，房价就会下跌。更准确地说，房地产的风险主要来自经济增长和衰落的风险。
一个国家或城市房价上涨的最大驱动力就是经济增长，如果经济增长停滞了，房价的涨速就会放慢或者停止。经济增长下行或者崩盘是房地产面临的最大风险。近几年俄罗斯经济形势不好，俄罗斯的房价就开始大幅度地下跌。
这个逻辑在一个国家内部同样成立。一个国家不同城市增长潜力的分化会导致房价的分化，即城市衰落就是房地产面临的最大风险点。比如美国近几年经济发展一直不错，纽约、洛杉矶等城市的房价一路走高，而诸如底特律等 “铁锈城市” 在走向衰落，这些城市房地产的风险就很大。曾有新闻报道称底特律的一幢别墅曾以 1 美元的价格出售，但仍无人问津。因为房子需要定期维护，每年还要交税，在房价持续走低的情况下，把房产拿在手里就相当于拿着一个负资产。
用国家增长和城市兴衰这个逻辑来分析中国房产的风险和潜力，我们就可以得到一些清晰的结论。
第一，中国经济增速有下行的趋势，但从全球范围看，仍然维持着中高速的增长，所以中国房地产仍有上涨空间。但是和经济增速下行趋势匹配，那种两位数增速的飞涨时代已经结束。
第二，中国房地产价格进入 “分化” 时代。随着中国城市化进入 “都市圈崛起，小城镇衰落” 的新阶段，“中国房地产”这个词语应该被 “城市房地产” 取代，只有少部分具有发展潜力的城市，房地产价格才会上涨。
决定城市房价的八大要素
城市的发展潜力就是买房时的首要考虑因素。具体到城市的选择上，北京大学徐远教授曾提出了决定城市房价的八大要素。
第一，城市规模（通过 GDP 总量或者人口总量衡量）。它是影响房价的最重要因素。为什么大城市房价高，小城市房价低？因为一个城市的规模是反映其资源聚集能力和城市管理水平的最重要指标，再加上城市发展的网络效应，大城市的发展潜力和稳定性都比小城市好得多。
第二，人口流入。如果一个城市的外来人口多，房价就高。北京、上海、广州、深圳等人们熟知的大城市自不必多说。除此之外，还有一些中小城市的人口流入其实也很多。比如，珠三角地区的一些城市，地处粤港澳大湾区，区位条件、工业基础都非常好，发展潜力大，因此吸引了大量的人口流入，这些城市房产保值增值的潜力都较大。
第三，人均收入。除了看 GDP 整体规模，当地人均收入是更为精确的指标。人均收入高得以吸引人口流入，形成产业，支撑房价。
第四，土地供应。土地供过于求的城市，房价下行风险大；土地供不应求的城市，房价看涨。
第五，儿童数量的增速。高善文博士的研究发现，一个城市学龄儿童数量增加越快，房价就越高，房价增速也越快。因为一旦孩子要上学，买房就变成了家庭的刚需。这些年深圳房价之所以涨得非常快，除了前述四个因素外，还有一个重要原因就是深圳的学龄儿童增速居全国首位。过去十几年，深圳的学龄人口增长超过 300%，是排在第二的厦门的 2 倍多，排在第三的北京的 3 倍多。
第六，上市公司的数量。一个地区上市公司的数量是衡量经济活力的重要指标。我国公司上市非常困难，不仅要过五关斩六将，而且耗时很长，通常需要好几年的时间。所以，如果一个地区上市公司数量多，说明该区域的经济活力强，具有潜力，对房价也是支撑。
第七，财政收入。如果一个城市的财政处于入不敷出的状态，政府就容易大量卖地，进而对房价形成压力。
第八，服务业占比，即第三产业的比重。和以工业为主导产业的城市相比，以服务业为主导的城市发展潜力更大，也更能对抗经济下行的压力，所以城市房价潜力也可能更大。
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