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Ⅰ 中国货币的替代性方面的研究论文

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电子货币发展对货币流通速度的影响――基于协整的实证研究
周光友
(西安交通大学 经济与金融学院 陕西 西安 710061)
摘要:通过统计分析,本文认为电子货币影响货币流通速度的因素主要有:现金比率,货
币供给的"流动性",金融电子化程度以及货币电子化程度,它们对货币流通速度的影响是
不同的.进一步分析发现,中国电子货币对传统货币有着两个明显的替代效应:一是替代
加速效应,二是替代转化效应.两个替代效应的存在使电子货币并没有加快货币流通速度,
反而导致了货币流通速度的下降,这与大多数学者的研究结论相反.本文的结论也许可以
用来解释近年来我国货币流通速度下降的原因.同时,电子货币通过对货币流通速度的影
响必然会到货币政策的有效性,因此,中央银行在制定货币政策时必须加以考虑.
关键词:电子货币;货币流通速度;货币政策效应;协整
中图分类号: 文献标识码:A 文章编号:
作者简介:
第一作者:周光友(1971,5-),男,经济学博士,研究方向:货币金融理论.
曾在核心期刊上发表学术论文近20篇.
联系方式:
地址:郑州大学升达学院国贸系 周光友(收)
邮编:451191
电话:0371-62436179 手机:(0)13783501878
Email: [email protected](优先)
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电子货币发展对货币流通速度的影响――基于协整的实证研究
周光友
(西安交通大学 经济与金融学院 陕西 西安 710061)
摘要:通过统计分析,本文认为电子货币影响货币流通速度的因素主要有:现金比率,货币供给的"流动
性",金融电子化程度以及货币电子化程度,它们对货币流通速度的影响是不同的.进一步分析发现,中
国电子货币对传统货币有着两个明显的替代效应:一是替代加速效应,二是替代转化效应.两个替代效应
的存在使电子货币并没有加快货币流通速度,反而导致了货币流通速度的下降,这与大多数学者的研究结
论相反.本文的结论也许可以用来解释近年来我国货币流通速度下降的原因.同时,电子货币通过对货币
流通速度的影响必然会到货币政策的有效性,因此,中央银行在制定货币政策时必须加以考虑.
关键词:电子货币;货币流通速度;货币政策效应;协整
电子货币的产生和发展不仅改变了人们的生活习惯,支付方式,而且已经给传统的货
币和金融理论带来了极大的挑战.近年来,随着我国电子货币的快速发展,它对通货和存
款的取代作用越来越明显.与此同时,我国的货币流通速度呈现出不断下降的趋势,这种
变化对货币政策的制定和实施都会产生较大影响.从理论上说,由于电子货币具有高流动
性的特点,它对传统货币的取代必然会改变货币流通速度,从许多电子货币发展较快国家
的实际数据来看,自电子货币出现以来,货币流通速度也变得极其不稳定,因此可以断定
电子货币必然会对货币流通速度产生影响,至于这种影响程度有多大则是我们要研究的问
题.因而对此问题的研究不但可以从另一的角度解释货币流通速度变化的原因,而且对提
高中央银行货币政策的有效性有着重要的意义.
本文以下的结构安排是:第一部分为文献综述,在回顾国内外相关文献的基础上,对
相关的理论观点进行了简要的评介,并提出了本文的理论假设.第二部分,第三部分为电
子货币与货币流通速度相关性的实证分析过程.第四部分是模型结果的分析.最后是全文
的结论及政策建议.
一,文献综述
根据巴塞尔委员会的定义:电子货币是指在零售支付机制中,通过销售终端,不同的
电子设备之间以及在公开网络(如Internet)上执行支付的"储值"和预付支付机制.[1]货
币流通速度则是指一定时期内(通常为一年)货币流通的次数.国内外许多学者对影响货
币流通速度变化的因素进行了研究.
欧洲中央银行(1988)在《电子货币报告》中,认为电子货币会加快货币流通速度;[2]
国际清算银行(BIS)对电子货币研究的一些报告在对各国电子货币的发展和应用情况进行
介绍以及其风险和监管研究的同时,都不同程度地涉及了电子货币对货币流通速度影响的
内容,并认为电子货币会加速货币流通速度.Survey of Electronic Money(1996),
[3]Implications for Central Banks of the Development of Electronic Money(BIS,1996
年10月),Risk Management for Electronic Banking and Electronic Money
Activities(BCBS,1998年3月),BIS于2000年5月和2001年11月分别出版了题为Survey of
Electronic Money Developments的两份报告,之后又于2004年4月出版了Survey of
Developments in Electronic Money and Internet and Mobile Payments.此外,国外
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学者在对电子货币研究的相关文献中也认为电子货币会对货币流通速度产生影响.
Berentsen, Aleksander, Kyklos (1998),在论述了电子货币产品的特征,并提出电子货
币的使用将对货币需求,供给及货币流通速度产生影响;[4] Aleksander Berentsen(2002)
讨论了电子货币对货币需求及其过程,货币流通速度,准备金需求,中央银行货币控制权
及货币政策传导机制的影响;[5] James A. Dorn(1996)认为,由于电子货币的存在及其对
货币流通速度的影响,降低了中央银行控制基础货币的能力;[6] Susan M. Sullivan (2002)
认为,随着电子货币的广泛使用,将限制中央银行货币供给的控制能力,使货币流通速度
加快,铸币税收入减少,货币乘数发生变化等.[7]
从国内来看,王鲁滨(1999),在分析电子货币对货币需求的影响时认为,电子货币替
代了通货使通货减少,从而加快了货币流通速度.[8]尹龙(2000)在分析电子货币对货币政
策中介目标可控性方面的影响时认为,根据传统的货币理论,货币的流通速度基本稳定或
有规律的变化,即是可预测的.在此基础上,才能确定一个与最终目标相一致的中介目标的
控制规模和程度.电子货币将使这一理论前提不再成立,它对货币流通速度的影响是随机游
走的,导致短期货币流通速度难以预测或预测的准确性受到严重影响.[9]董昕,周海(2001)
在分析电子货币对货币需求时认为,电子货币的替代作用使流通中的现金减少,加快了货币
的流通速度,也使利用现金进行交易的次数减少,如果支付数字化现金脱离银行账目,货币
政策的关键因素-对中央银行的货币需求量将减少.[10]陈雨露,边卫红(2002)将电子货
币引入费雪方程式,分析了电子货币对货币流通速度影响,认为当电子货币逐步取代通货,
尤其是在线电子货币的普及和发展.比特形态的电子货币以光和电作为物质载体,以接近
于光速的极限在因特网上高速流通,具有很强的随机性,这导致短期货币流通速度难以预
测或预测的准确性受到影响,费雪交易方程式有待进一步考验.[11]杨路明,陈鸿燕(2002)在
分析电子货币对货币政策中介目标可测性和可控性影响时认为,电子货币的发展,正在使中
介目标的合理性和科学性日益下降.在可测性方面,货币数量的计算与测量,正受到电子货
币的分散发行,各种层次货币之间迅捷转换,金融资产之间的替代性加大,货币流通速度
加快等各方面的影响.在可控制方面,来自货币供给方面的变化,加上货币流通速度的不稳
定和货币乘数的影响,使货币量的可控性面临着挑战.[12]蒲成毅(2002)结合中国货币供应
的实际,探讨了数字现金对货币供应和货币流通速度的影响.认为货币流通速度在初期(以
V0为主)将随M0 趋向减少而呈下降的态势,而在后期E ,VE都将趋向增大,M1 的总量
却将因其流动速度的极快以及向M0转化的总趋势,将导致其形态留存时间极短而总量趋向
降低,则货币流通速度(以VE为主)将转而呈上升趋势,即货币流通速度变化特征呈V字
型.[13]张红,陈洁(2003)认为电子货币加快了货币流通速度,使在市场经济条件下的利
率成为影响货币流通速度的非惟一因素.[14]唐平(2005)认为,电子货币的广泛使用,使不
同货币需求动机间的边界变得不再明显,且货币的平均流通速度不断加快.[15]
此外,国内外的一些学者在分析货币流通速度的影响因素时,虽然没有把电子货币作
为一个影响因素进行分析,但在这些分析却中蕴含了电子货币对货币流通速度的影响.艾
洪德,范南(2002)在对中国货币流通速度影响因素进行统计分析时,得出金融发达程度
是影响中国货币流通速度的因素主之一.[16]梁大鹏,齐中英(2004)采用金融相关率和金
融创新度指标对我国1978-1998年间三个层次货币的流通速度进行回归来研究我国金融创
新与货币流通速度之间的关系,结果显示出我国的金融创新与MO和Ml的流通速度正相关,
但是与M2的流通速度负相关.[17]
由此可见,国内外学者在对货币流通速度的影响因素进行分析时,都不同程度地涉及
到了电子货币对货币流通速度的影响.但从总体上看,大多数学者对电子货币对货币流通
速度的影响仅仅停留在理论分析层面上,并认为电子货币会加速货币流通速度,从而加大
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了中央银行控制基础货币的难度.在对影响货币流通速度的因素进行实证研究时,也很少
考虑到了电子货币对货币流通速度影响,更没有把电子货币看作影响货币流通速度的因素
纳入模型中,因此对电子货币与货币流通速度相关性的实证研究相对缺乏.
然而,从国内外学者研究的结论中可明显看出的是,电子货币对货币流通速度的影响
是客观存在的,并且这种影响应该随着电子货币的快速发展而表现得越来越明显,至于这
种影响程度有多大则主要取决于电子货币对传统货币替代的深度和广度及其对货币流通速
度的作用机制.国内外绝大多数学者一致认为,电子货币的存在和发展必然会加快货币流
通速度.然而,从我国电子货币发展的情况来看,特别是从1990年代以来,我国电子货币
发展的同时,我国的货币流通速度却呈现出长期持续下降的趋势,特别是广义货币的流通
速度下降更为明显.因此,电子货币必然会加速货币流通速度的观点并不能解释我国电子
货币与货币流通速度二者之间的这种此消彼长的相互关系.虽然,影响货币流通速度的因
素很多,而这些影响因素的作用在不同国家和不同的时期也不尽相同,电子货币也只是其
中一个,并且电子货币还不是影响货币流通速度的决定性因素,特别是在电子货币发展还
处于发展的初期阶段的中国来说更是如此.但是,一方面电子货币对货币流通速度的影响
有着越来越明显的趋势,而另一方面我国的货币流通速度却呈现出长期持续下降的趋势,
电子货币与货币流通速度之间究竟是一种什么样的关系,电子货币的发展是加快还是降低
了货币流通速度,这是本文研究的出发点.
为了更好,更直接地揭示电子货币对货币流通速度影响的程度和作用机制,提高货币
政策的有效性,本文在现有研究成果的基础上,运用协整理论方法和误差修正模型建立起
我国1978-2000年间电子货币与货币流通速度之间的稳定关系,并对影响货币流通速度的
因素进行分析,进而提出相应的政策建议.
二,模型变量选择和样本数据说明
(一)模型选择
本文在进行电子货币对中国货币流通速度影响的分析中采用的是协整的理论方法,它
包括单位根检验和协整检验两个基本内容.在本文的分析过程中,比较重要的是误差修正
模型的使用.目前建立误差修正模型的方法通常有Engle-Granger两步法和
Wickens-Breusch一步法.本文选择Engle-Granger两步法来计算货币流通速度与其变量对
短期冲击的效应.因为Engle-Granger两步法建立的误差修正模型含有短期动态行为,即
含有差分项,所以可以用它考虑短期的冲击作用.而通过Wickens-Breusch一步法,我们
可以得到一种相对于一阶单整时间序列而言的长期静态方程,所以用它来说明长期货币流
通速度与其变量在各层面的影响关系.就这三种公式的关系而言,协整关系说明该数列组
之间的变化关系,长期静态方程说明它们之间的长期关系,而Engle-Granger两步法方程
仅说明变量差分项之间的关系,因此前两者关系的反映更为重要.
(二)数据指标选取
有关中国货币流通速度数据指标和电子货币对货币流通速度影响因素的具体选取值,
本文在附表1中已经列出.从国内外数据采集的情况来看,由于月度数据和季度数据难以
获得,本文在计量模型中采用的是年度指标.为了保证模型的准确性和科学性,变量个数
选取就不能太多,同时不能出现指标间的复共线性.本文在选取数据指标时,分别选取具
有代表性的三个不同货币层次指标,目的在于更好地分析电子货币条件下,电子货币对不
同货币层次的替代作用及其对货币流通速度的影响.
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1,现金比率(M0/M2).1它表明现金占广义货币的比率,选择该指标的目的在于,随着
电子货币的普及与应用,作为划分货币层次依据的流动性将逐渐消失,由于电子货币具有
极强的流动性,它使M0,M1,M2之间差异趋向模糊,各货币层次之间的转换就不仅仅只
在M0,M1,M2三者之间进行,亦即转换的内容和范围都扩大了,特别是向流动性小的金
融资产(有价证券及其它金融投资品)转化,即沿M0,M1,M2,M3,…,Mn的脚码序
号升高的方向转化.在电子货币时代,这种反向转化所需费用很少,所需时间几乎为零,
因此,随着电子货币的普遍使用,货币层次形态M0,M1,M2,M3,…,Mn将存在逐渐
沿脚码序号升高方向转化的趋势.这种变化趋势必然使流通中现金的数量减少,现金与广
义货币的比率下降,从而降低货币流通速度.
2,货币供给的"流动性"(M1/M2)2.它表明狭义货币供给相对于广义货币供给的比重.
当M1/M2的值趋于增大,意味着代表现实流通的也即现实将用于购买和支付的货币在广义
货币供给量中的比重相对上升,货币供给的流动性增强,货币流通速度加快;反之,当M1/M2
的值趋于减小,则表明广义货币供给量中的准货币比重上升,货币供给的流动性减弱,货
币流通速度下降.一般来说,在电子货币展的初期阶段,电子货币对现金和活期存款的替
代作用较为明显.因此如果我国的"流动性"指标的比率下降,则说明电子货币对我国现
金和活期存款的替代作用较为明显,反之则反之.事实上,从我国的实际数据来看,该比
率从1978年的81.9%下降到2000年27.6%.
3,金融电子化程度.本文用(M2-M0)/M2来代替,其观点在于一国金融系统中非流通现
金比重越大,该国金融电子化程度越高.在电子货币条件下,由于电子货币对传统货币的
取代程度随着流动性的下降而减弱,因此电子货币对M0的替代作用也必然大于对M2的替
代.这样,M0的下降就会使(M2-M0)/M2的比率上升,金融电子化程度也就提高.从我国的
实际数据来看,改革开放以来,特别是90年代中后以来,我国的金融电子化程度逐步提高,
而这一时期也正是我国电子货币快速发展的时期.
4,货币电子化程度(FA/M1).根据金融资产流动性的不同,可以把金融资产分成交易
性金融资产和投资性金融资产两部分.交易性金融资产是那些可以用于直接支付的金融资
产,它具有很强的流动性,根据货币层次的划分,可以近似看成狭义货币Ml.而投资性金
融资产的流动性较差,但它具有到期获得收益的特性的金融资产,主要包括准货币,有价
证券及金融衍生工具.在电子货币条件下,由于电子货币不仅代替了流通中的现金和存款,
而且使流动性较高的金融资产向流动性较低的金融资产转化的趋势.从而电子货币会引起
交易性金融资产比重的降低和投资性金融资产比重的提高.为此我们可以用一国金融资产
总量与交易性金融资产数量的比率来反映货币电子化程度,这一指标可用公式表示如下:
tttttMFAFATFAEML1//==
其中:EM为货币电子化程度,FAT为交易性金融资产数量,FA为金融资产总额.
指标越大说明投资性金融资产数量的比例越大,则货币电子化程度越高,越小则说明
货币电子化程度越低.从我国的实际数据来看,货币电子化指标在1994年后开始快速
增长,这与我国从1995年开始使用电子货币,之后电子货币得到迅速发展有着密切关
系,同时也说明,在此期间我国货币电子化水平是不断提高的.
三,模型计算及其结果
1 这里的"现金比率"指的是流通中的现金与广义货币的比率,与通常所说的现金比率(现金与流动性负
债的比率)的涵义并不相同.
2 这里所说的"流动性",与经常用来作为货币代用语的"流动性"概念的内涵并不相同.
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(一)单位根检验
在进行协整分析之前,须对变量的平稳性及其滞后期数进行检验.将拟用变量取对数
后,利用EVIEWS3.0经济应用软件,采用ADF方法检验单位根,检验结果如下:
LV0～I(C,1,2)**,LV1～I(C,1,1)**,LV2～I(C,1,1)**,LCR～I(C,1,1)***,
LL～I(C,1,1)**,LFE～I(C,1,1)*,LEM～I(C,1,1)**
其中,圆括号中中间数字为单整阶数,后一个数字为最佳滞后期数.*表示10%的水平
下显著,**表示5%的水平下显著,***表示1%的水平下显著.
(二)协整检验
首先,我们以2LV为例进行协整关系检验.
1,利用普通最小二乘法(OLS)关于货币tM2的流通速度tV2的对数tLV2对现金比率对
数LCR,货币供给的流动性对数LL,金融电子化对数LFE与货币电子化对数LEM进行回归,
并计算残差估计值以∧
t .
tttttLEMLFELLLCRLV1275.08815.10386.56330.18291.02+ + =
(-4.7199) (-1.2526) (8.4015) (-2.0087) (1.1435)
2R=0.9470 DW=0.9480
tttttLEMLFELLLCR1275.08815.10386.56330.18291.0 + +=∧
2,对残差估计值以∧
t 水平值进行单根检验,检验结论如下表:
表1 单位根检验情况
Lag ADF统计值 临界值
1 -2.6161
-2.6889 ***
-1.9592 **
-1.6246 *
2 -2.4182
-2.6968 ***
-1.9602 **
-1.6251 *
3 -2.262
-2.7057 ***
-1.9614 **
-1.6257 *
4 -2.1896
-2.7275 ***
-1.9642 **
-1.6269 *
0 -2.9625 -2.6819 ***
7
-1.9583 **
-1.6242 *
其中,***表示在1%水平下显著,**表示在5%水平下显著,*表示在10%水平下显著.
由上表可知,残差估计值∧
t 序列是I(0)的,也就是说残差估计值∧
t 序列是平稳的.
从而,货币流通速度对数tLV2和现金比率对数LCR,货币供给的流动性对数LL,金融电子
化对数LFE与货币电子化对数LEM之间是协整的.
同理,可得到货币流通速度V1,V0的协整回归方程:
tttttLEMLFELLLCRLV2039.01952.16626.31618.04955.11+ + =
(4.5166) (-0.0679) (3.3378) (0.6973) (1.5979)
2R=0.5382 DW=0.4286
tttttLEMLFELLLCRLV4712.04378.17940.263759.414532.20+ + =
(2.4423) (-5.4426) (7.6610) (-0.2632) (0.7250)
2R=0.9119 DW=0.8816
(三)建立误差修正模型
1,如前所述,如果一组变量之间有协整关系,那么协整回归总是能被转换为误差修正
模型.利用Engle-Granger两步法建立误差修正模型.tM2的流通速度tV2的对数tLV2对
现金比率对数LCR,货币供给的流动性对数LL,金融电子化对数LFE与货币电子化对数LEM
变成的平稳序列以及残差估计值1 t ,逐个删除上述方程中t统计值不显著的项,最终可
得误差修正模型初步回归方程:
∧
+ = 124037.01780.13968.40595.0ttttLFELLLV
(0.8506) (0.3212) (0.9313) (-3.2584)
2R=0.6530 DW=2.1378
同理我们可得货币流通速度V1,V0的Engle-Granger两步法建立误差修正模型.
∧
+ + = 114037.02821.02452.41110.0ttttLFELLLV
(2.1098) (0.6754) (2.2637) (-2.2478)
2R=0.5283 DW=2.1882
∧
+ += 105498.04723.313085.266037.31ttttLFELLLV
(5.7981) (1.8301) (6.3852) (-2.4350)
8
2R=0.2238 DW=0.6250
2,利用Wickens-Breusch一步法,最终得到如下回归方程:
tttttLEMLFELLLCRLV2471.08407.21358.03417.26324.12 ++ =
同理我们可得货币流通速度V1,V0的Wickens-Breusch一步法误差修正模型.
tttttLEMLFELLLCRLV1908.02415.11524.02103.07861.11 +++=
tttttLEMLFELLLCRLV3174.07562.29173.08324.07452.20 +++=
综上所述,我们得到货币流通速度在V2,V1和V0三个层面上与现金比率,货币供给
的流动性,金融电子化程度和货币电子化程度的影响关系如表2.
表2 我国电子货币对货币流通速度影响变化率系数分析
现金比率CR 货币供给的流动性L
协整
Engle-Granger
两步法误差修
正
Wickens-Breusch
一步法误差修正
协整
Engle-Granger
两步法误差修
正
Wickens-Breusch
一步法误差修正
V2 -1.6330 2.3417 5.0386 4.3968 0.1358
V1 -0.1618 0.2103 3.6626 4.2452 0.1524
V0 -41.3759 0.8324 26.7940 26.3085 0.9173
金融电子化程度FE 货币电子化程度EM
协整
Engle-Granger
两步法误差修
正
Wickens-Breusch
一步法误差修正
协整
Engle-Granger
两步法误差修
正
Wickens-Breusch
一步法误差修正
V2 -1.8815 -1.1780 -2.8407 0.1275 -0.2471
V1 -1.1952 0.2821 1.2415 0.2039 -0.1908
V0 -1.4378 31.4723 2.7562 0.4712 -0.3174
注:该表系数均为变化率影响系数
四,对实证结果的分析
(一)对现金比率(M0/M2)因素的分析
1,模型结论.从表2中可看出,通过模型计算,其结论表明,总体而言中国货币流通
速度的变化率在V0,V1,V2层面与现金比率成同方向变动的关系.这说明,改革开放以来,
我国电子货币的发展较为迅速,它对通货(M0)存在着明显的替代效应.
2,原因分析.中国的货币流通速度之所以在V0,V1,V2层面之所以与现金比率成同
方向变动关系可能的原因是:一是电子货币对M0的代替作用较为明显,它一方面使M0的
数量明显减少,另一方面,它也加速了M0向M1和M2的转化,在两方面的共同作用下,必
然会导致M0的减少和M1,M2的增加,使现金比率下降,从而降低了货币流通速度;二是
9
虽然现有的理论分析认为,电子货币对现金的代替必然会加快货币流通速度,这与我国的
实际情况截然不同.主要是因为,从我国目前电子货币发展的实际情况看,我国尚处于电
子货币发展的初期阶段,电子货币的发展与发达国家和新兴国家相比还相对滞后,电子货
币对M0的替代加速效应不明显,相反电子货币的替代转化效应则非常明显,两种替代效应
的存在不但没有加快货币流通速度,反而降低货币流通速度.因此,电子货币对现金的替
代并没有从整体上加快我国的货币流通速度.当然,需要说明的是,电子货币对传统货币
的替代没有加速货币流通速度,只是在我国当前电子货币发展的阶段,电子货币的这种替
代加速作用明显小于它的替代转化作用,从而从整体上降低了货币流通速度,因此,这种
现象的存在反映了我国电子货币发展的阶段性特征,同时也蕴涵了电子货币加速货币流通
速度的诱因.
(二)对货币供给流动性(M1/M2)因素的分析
1,模型结论.从表3中可看出,通过模型计算表明,总体而言中国货币流通速度的变
化率在V0,V1,V2层面与货币供给流动性成正向变动的关系.从我国的实际数据可看出,
自改革开放以来,该比率从1978年的81.9%下降到2000年27.6%.与此同时,我国在此期
间V0,V1,V2的流通速度也表现出明显下降的趋势.因此,该模型结论与实际是完全符合
的.
2,原因分析.长期以来,大多数学者都认为,电子货币是一种本身具有高流动性的货
币,它对传统货币的取代必然会加快货币流通速度,本文认为这是一种认识上的误区.实
际上,电子货币自身具有的高流动性,并不意味着它对货币的替代就会加快货币流通速度.
电子货币对M1的代替,虽然能加速电子货币作为支付手段进的流通速度,但这并不是决定
货币流通速度高低的唯一因素.我们知道,货币流通速度是指货币在一定时期内的周转次
数,影响货币流通速度的因素除了货币的支付过程中的流通速度外,还会受到公众持币动
机的影响.根据凯恩斯的货币需求理论,他将公众的持币动机分为交易动机,预防动机和
投机动机三种,而前两种持币动机形成的货币需求是交易性的货币需求,而投机动机的货
币需求是投机性的货币需求.电子货币的存在均会对这三种持币动机产生影响,从而影响
货币流通速度,因此,它是影响货币流通速度的另一个因素,甚至是更为重要的因素.因
此,我们在分析电子货币对公众持币动机的影响时,应从人们的持币时间和持币结构两个
方面进行分析.从持币时间来看,由于电子货币具有高流动性的特点,它的存在会使传统
的货币层次模糊,从而使不同层次的货币之间的相互转化更为容易.因此,人们之所以持
有电子货币主要是因为它能满足流动性偏好,电子货币对传统货币的替代也只是改变了货
币的形态,并不意味着已经加快了货币流通速度.此外,由于人们持有电子货币还可以给
持有者带来各种便利,如支付便利,储藏便利和投机便利等,并且这种持币成本明显低于
持有传统的货币,因此,人们会选择更多的持有电子货币.这样,从总体上看就会增加人
们的持币时间,使货币处于相对"静止"状态的时间增加,从而降低了货币流通速度;从
持币结构来看,由于电子货币的高流动性及各货币层次之间相互转化极为容易的特点,人
们要追求持有货币的高流动性也就没有必要一定要持有自身流动性很高的货币,持有自身
流动性较弱但容易转化为流动性较高的货币也同样能满足高流动性的要求,而电子货币恰
恰能满足人们的这种持币需求.另外,由于流动性较弱的金融资产往往能给持有者带来较
高的收益,当持有高收益金融资产也不会影响持有货币的流动性时,人们没有理由不做出
两全其美的选择.而这种持币动机必然会使人们减少对高流动性的货币M1的持有量,同时
也会将高流动性的货币转化为收益率较高的货币,从而导致货币总量中高流动性的货币减
少而流动性较低的货币量增加,亦即M1向M2转化.因此,电子货币对传统货币的取代从
持币时间和持币结构两方面改变了人们的持币动机,从而降低了货币流通速度.
10
从我国的实际情况来看,随着电子货币的快速发展,它对现金和活期存款(M1)的替
代作用越来越明显,由于我国电子货币的发展相对滞后,可以说尚处于初期阶段,在这一
阶段,电子货币对M1的替代作用要明显强于M2,因此,电子货币对M1替代必然会直接减
少M1的总

Ⅱ 如何看到数字货币的发展趋势

数字货币的全球化进程仍然在稳步前进，各国都在努力开展自己的区块链应用，对新技术带来的创新抱有极大的期望，不过普通老百姓似乎对这些技术并不是很感兴趣，他们更希望能够从区块链技术当中获取收益，所以更多的人仍然是因为炒币才学习区块链，进入区块链行业的门槛本身很高，基本上初期进入的都是技术大神，后来一些先知先觉的金融从业者通过币圈进入到这个行业，再然后就是以3M为首的资金盘，疯狂涌入比特币，莱特币这些大市值币，继而催生了数字货币整个的一轮大牛市，再然后的事情大家就都知道了，引发了新币众筹，催生泡沫，再到现在的价值回归之路。

这一轮行情带来的结果就是让世界人民认识到区块链是什么，区块链能改变什么，一些学者，专家真正的参与到区块链行业，带动整个经济体系一起研究区块链技术，将区块链产业直接确立为未来5-10年的大趋势。而普通投资者，好像只有投资数字货币这一条路更容易实现财富的弯道超车，所以如果大家热爱币圈，就深耕币圈，因为币圈的存在已经成为趋势，好歹也算个朝阳产业。相反如果对区块链技术比较好奇，那也去好好修炼，未来的央企，国企以及上市公司都会需要懂区块链的人才，最好连代码也一起弄懂。无论如何，在趋势的浪潮下赚钱会更容易，选择比奋斗重要!

行情分析

比特币：

6600这个位置在昨天并没有出现有效的跌破，大家的突破性卖点的你们在昨天的小时图是个不错的应用，看图：

从前天开始，比特币连续在6600这个重要的位置获得支撑，大家可以看到之前触碰6600的成交量都相对较大，昨天的小成交量跌破6600平台支撑不属于有效突破，不构成跟大家说的放量跌破，所以是一个假突破行情，于是跌破没多一会一根阳线就拉了回来，从大阳线的成交量来看，同样不大，说明多头也只是短暂的守住重要关口，并没有能力完成趋势的反转。

比特币走出了一个小型底部，昨天说过，6600如果站住，比特币会在这个位置出现震荡式的反弹，但预计反弹力度有限，只是延长的下跌的时间罢了，所以行情连续3天站稳6600，确立了6600的小底部。

从今天反弹成交量来看，仍然不足，所以短期的反弹幅度不会太大，上方较强的压力位在7700附近，本轮多头的能量有限，所以暂时把7700看作反弹极限位，大的下跌趋势仍然不改，短期具备局部机会。仓位仍然应该在3成以下。

ETH：

日线一样，和比特币差不多确立了小底部，后面也会伴随一定的反弹，不过整体不会很强，所以还是联动性行情，具体的分析方法昨天已经交给大家，用各种币和比特币的K线去做对比，然后选出那些主力有操盘意愿的，找出大概率上涨的币种，仅大市值币对usdt的K线有效哦。

ADA，XVG：

昨天给大家对比了这两个图和比特币的走势，并且给出大家XVG主力短期控制币价意愿较强的结论，于是XVG昨天和今天出现独立行情连续上涨，这就是通过盘面的技术分析把图转化成语言很好的案例，如果大家通过对比能够得出这样的结论，我相信赚钱的概率会大大增加。ADA同样如此，如果去对比3月18号来看，比特币已经远远跌破3.18的低点，而ADA仍然在3.18处的价格徘徊并且企稳，这也是主力入场的信号，只不过通过和XVG的对比，我们能够得出的结论是，ADA是偏长庄，XVG是短期游资行为。XVG如果昨天看了文章有人埋伏了，后面可以暂时沿5日线持币，量价配合的还不错，洗盘也比较充分，有继续上冲的意愿。

LTC：

拿出图，大家和btc对比一下，就明白为什么一直说联动了，这就不讲了，还是两字：联动。

这两天币价没得炒，有些团队又开始故伎重演，分叉发糖果，这不，OMG和BTG都嚷嚷要分叉，给分叉币，不过这些消息已经很难再度刺激币价了，毕竟分出来的都不是什么明星项目，很难让人有为了拿糖果而买币的欲望。所以这种消息基本可以评价为中性。

最近一些和大公司合作的币种倒是走的不错，大家如果炒消息可以沿着这个主线去考虑，大家自己去找相关资料，做一些潜伏可能会有不错的短线机会。

其他可讲的不多，赚钱效应仍然不强，挖矿囤币为主，总体来说币价走势疲软，熊市赚币，牛市赚钱，挖币相对于炒币更适合现在的行情，目前了解到因为币价下跌原因导致矿机下降，币价一旦回暖，矿机也会成正比例上涨，所以在挖币这块可以放心投入。毕竟币价超过7700就不要继续追高的，容易得不偿失。

Ⅲ Fintech概念火到不行，这里面到底有几分虚实

金融科技应该是个动态的概念

根据维基网络的定义，Fintech，即Financial Technology的简写，意为金融科技，是指以科技驱动金融创新，用技术改进金融体系，进而提升金融服务效率、降低运行成本的一类公司，通过新兴的技术来提升金融业务的效能。

不过这个解释仍较为抽象，对于具体的科技金融形式，各方有不同的理解，本人倾向于认为，科技是一个前沿、动态的概念，一项技术刚出现时可能比较先进、带有突破性，随后快速发展迭代，相关产品和服务大量涌现，之后技术逐步定型，进入成熟期，而替代性技术出现后，该项技术进入衰退期。

一项技术进入到后半段，很难说研发该技术的公司还是领先的科技公司。例如互联网技术已经是非常成熟的技术，研发门槛已经很低，并非搭建一个网站或者APP就可以称为是科技公司。

因此，就目前的科技金融而言，并非使用了软件和网络来传输信息的就是金融科技公司，也并非搭建了网络平台沟通投融资双方的就是金融科技公司，真正的金融科技公司是这样一类企业，运用当下比较前沿的技术，如当下的大数据、云计算、人工智能等技术，切实提升金融业务的效能，或者完成之前传统条件下无法完成的工作。

随着时代的发展，若干年后，大数据、云计算、人工智能等技术将成为普遍使用的技术，改善金融效率的边际作用趋向于零，就会被新的更能提升金融效率的技术所取代，那时的金融科技公司的标准也就需要重新去定义。

金融科技并非一时兴起

Fintech是一个新词，但科技与金融的交汇却不是第一次。实际上，科技与金融如同一对情侣，在发展历史上二者始终不离不弃，擦出不少火花，科技改变了金融的面貌，而金融的发展又加深了对科技的需求，二者相辅相成，相互成就。

上世纪七八十年代开始，计算机软硬件产业逐步成型，信息化技术加速普及，开启了科技与金融的第一次亲密接触，这一阶段，金融实现了电子化信息传输，电子记账取代人工记账，信息传递效率获得前所未有地提升，对金融业态演进起了巨大的促进作用；

进入九十年代，互联网开始兴起，走进大量网民的生活，技术和应用开始成熟，开辟了网络虚拟空间传输信息，金融机构之间的信息与数据传输更加便捷，金融效率进一步提升。

2008年以后，社交媒体开始空前活跃，移动互联网也日渐兴起，带来数据量级的极大提升。此时，云计算、大数据、人工智能等技术开始起步，步入商用，带来金融的极大变迁。此时的科技为金融提供了极佳的量化分析技术和工具，使金融决策更加科学化、精细化，金融开始智能化、数据化。而一些新模式如网络信贷、网络理财、网络消费金融、众筹等模式也不断涌现；

可以看出，每个时代都有每个时代的金融科技。只不过当前，人们开始用金融科技来称呼当下前沿技术与金融的结合。就当前而言，Fintech的概念兴起，固然有部分企业通过科技进行炒作的因素，但科技金融概念兴起的根基，还是在于大数据、云计算、人工智能、区块链等技术开始在金融领域应用，并逐步体现出独特的价值。

当下的Fintech中的技术与金融应用都包括哪些？

当前正在金融领域显现出提升效能作用的技术主要包括大数据、云计算、人工智能、区块链等，目前已经应用在网贷、消费金融、网络理财、众筹、征信、互联网保险、互联网证券等多个领域，用在产品开发、获客、风控、IT系统构建、售后管理等多个环节。技术与应用并非简单的一一对应或一多对应的关系，往往是一项技术用在多种应用中，一项应用会使用多种前沿技术。

大数据

大数据的火热已经持续了几年，也是金融与科技相结合最为广泛、成熟的技术门类。通过对数据资源的收集、存储、清洗、计算、分析等环节，将有用数据资源的商业价值发挥出来，通过数据发现规律，驱动业务增长。

在金融的多个环节，大数据技术可以发挥作用。获客环节可以通过大数据实现更精准的用户获取和产品推荐；产品设计环节通过大数据可以发现用户需求，改善用户体验；目前最大的作用还是在风控环节，通过获取用户授权的数据、来自第三方的数据、以及用户全网数据（如社交媒体数据）等，为用户进行全面画像，构建精密的算法模型，对于资产以及资金端的风险进行全面管理，降低风险发生几率。

在支付领域，大数据可以确定风险等级。以支付宝为例，资料显示，其构建了智能实时风险监控系统（CTU系统），通过数据分析、数据挖掘进行规则自学习，自动更新完善风险监控策略，基于用户行为来判断风险等级，集风险分析、预警、控制为一体；在网贷领域，很多排名靠前的平台都有自己的风控模型，判断贷款的风险。以爱钱进为例，构建了大数据量化风控体系 “云图动态风控系统“，通过机器学习、自然语言处理等技术链接内部、外部多元化的数据源，形成用于风控的知识体系，实现进件审核等流程上的高效和准确；在消费金融领域，以京东白条为例，形成了由多种大数据机器学习模型构成的弱分类组合预测模型。借助随机森林、lasso 回归等算法，参考数千个预测变量，借此评估用户的还款意愿和还款能力。除此之外，在保险场景化设计、网络征信等领域，大数据有着广泛而实用的应用。

云计算

云计算与金融结合，产生了为金融机构提供基于云的基础IT构架服务的金融云公司，帮助金融企业将业务迁移到云端，降低IT采购成本，实现弹性的、可快速实现和交付的IT环境。例如阿里金融云、腾讯金融云等，不仅为自身的金融业务提供云服务支持，也已经服务大量传统金融客户，开始构建基于云服务的生态。

人工智能

人工智能目前还在发展初期，但已经在金融、教育、医疗等很多领域开始应用，展现出潜力。在金融领域，人工智能的应用目前包括研究报告自动生成、预测分析、市场研究/市场情绪分析、搜索引擎、定量交易、收账、人工智能助手、欺诈检测、信用评分、个人银行、区块链等。

相对来说目前最吸引眼球的应用是智能投顾，通过算法搭建数据模型，利用人工智能技术和网络平台提供理财顾问服务，来为用户制定投资组合。目前至少有20多家平台宣称已经推出或正在推出智能投顾服务，包括京东、网络、宜信等大公司，也包括不少创业互金企业，持牌的基金公司也有相关产品在开发中。

区块链

区块链技术被认为是具有颠覆性的技术，已经在金融业界与政府层面引起极大关注。变革性的算法，去中心化的设计，都让人觉得区块链是一种颠覆现有格局的底层构架体系。目前区块链的应用还在很初级的阶段，相对来说比特币算是成熟一些的应用，不过目前只是投资和投机品，对实体经济的影响还没显现出来。

基于区块链的支付尤其是跨境支付目前正逐渐成为创业的热点。如6月份网络和IDG参与投资的Circle公司，以区块链技术为基础提供支付清算服务，在区块链技术支持下实现低成本兑换货币及跨国汇兑，目前已支持美元、英镑和比特币的兑换。

综上所述，金融科技的应用林林总总，虚虚实实，相对来说大数据风控对互金发展的推动作用最大，成为区别于传统金融的主要卖点，也已经成为互金挑战传统金融模式的核心竞争力；金融云是比较实在的服务，正在降低金融企业的运营成本；智能投顾是目前最火的新Fintech模式，通过人工智能技术来降低投资顾问服务的门槛，每个普通用户可以获得定制化投顾服务，不过技术能力能不能达到目标需要时间检验。

这波Fintech热潮本质上是一场数据革命

从目前的Fintech技术与应用看，这波Fintech热潮本质上都与数据相关，是一场数据应用与算法进步带来的变革。云计算技术实现了大数据的分布式存储和计算；大数据技术通过分析和挖掘来将数据蕴含的商业信息和潜在价值体现出来；人工智能基于海量数据进行黑盒测试，提升智能化程度，进而使机器取代人工提供更高效的服务；区块链则提供一种新型的数据库账本，实现数据的点对点传输。

信息和数据历来都是金融的核心要素，当下的Fintech都是围绕数据，发挥数据的价值，解决海量数据的存储、价值挖掘、使用以及如何更高效使用的问题，从而为金融业务更加低成本、高价值、长尾化的服务，提升金融运行的效率，并解决以往金融业所不能解决的问题。

被过度炒作不是Fintech本身的问题

金融科技无疑是有意义的，但目前科技金融的概念似乎被炒得太过。这样那样的互金公司都在称自己是金融科技公司，Fintech似乎又要成为一个烂大街的概念，不过这不应归罪于金融科技本身，问题在于我们当下过于浮躁的商业环境。

金融科技本身还在发展初期，存在难以证伪、效果有待于市场检验等问题，同时互金行业有太多的投机者，监管的重压又在2016年悄然而至，几方面原因让互金从业者过度炒作Fintech。这凸显了当下互金圈浮躁的氛围。对于Fintech来说，东西是好东西，但被人过度消费后，难免让人审美疲劳，到最后Fintech的噱头可能也无法获得用户的信任。

炒作的喧嚣终会过去，然而以科技提升金融效率的模式不会结束。真正有技术的平台终会在竞争中胜出。

如何判断企业是否是金融科技公司？

对于投资者而言，如何判断一家互金企业是不是金融科技公司？似乎很难，最终还是要靠结果、靠数据说话，网贷企业是否通过大数据风控把违约率降到了低水平，金融云企业提供的云服务是否吸引了足够多的用户，是否切实降低了金融客户的运营成本，智能投顾通过人工智能技术提供的投顾服务是否在用户可承受的风险范围内提供了更高的收益率，都是判断的具体标准。只说自己有很强的研发实力、有多少研发人员、有多少技术大牛加盟，却绝口不提技术成果的互金公司，恐怕更多是将金融科技当中炒作的噱头。

此外，高调宣称积极布局某项新兴技术的互金公司，往往也是炒作噱头。真正的金融科技公司是否投入精力开发某项技术，需要跟企业本身的产品战略相结合，通过技术提升服务效率和用户体验，而不是看某项技术热门就投身其中。将与自身产品战略关联不大的技术跟自己绑到一起，要么是炒作，要么是没想清楚该怎么做。

Fintech下一步会怎么走？

随着市场竞争的优胜劣汰，预计金融科技的炒作热潮会逐步退去，然而科技对于金融的促进和推动将会持续。大数据、云计算、人工智能、区块链等技术对金融的影响和作用将是长期性的。

一方面，这些技术本身都在发展初期，还有很多需要提升和改进之处，如非结构化数据的分析处理、人工智能认知能力的提升、云服务的数据安全问题等，都需要随着技术的变迁而加以解决；另一方面，这些技术与金融的结合也在初级阶段，应用的成熟度、广泛性都还有待于提高。在这种长期影响中，技术逐步完善，金融服务的效率和能力将有比较大的提升。

另外，一些新的技术会逐步加入到金融科技中来，提升金融服务的效率和边界。如VR/AR、物联网等。虚拟现实可以应用于虚拟路演等场景，消除物理距离带来的信息不对称；物联网则会带来万物互联，数据量大幅提升，用户高频使用的终端也将不限于手机和电脑，金融服务的提供将有更多的场景参考，服务形式也会有想象不到的变化。

Ⅳ 个人数据才是大未来 所有生意都是数据生意

个人数据才是大未来 所有生意都是数据生意

下一个时代是氧气的时代。在不久的将来，我们通过无线网络来传输的信息总量就会超过通过有线网络来传输的信息总量。
未来，数据会更多地在每个人的智能设备之间传输，不会回到发射塔、交换机或者“云”里面。到2020年，超过2/3的信息传送距离不会超过1公里。
很多人说：我不会去跟别人分享我的医疗数据，财务数据，性生活。但这只是你现在的观点。今后人们会去分享这些数据，我们现在还处于分享时代的早期。无人驾驶汽车今后将变成你的新办公室，你用汽车接收的数据将比你坐在写字楼里接收的数据更多。
比特币真正带来的颠覆是一种交流的感觉，而这种交流产生了钱一样的价值。
到2050年，数据量将达到非常恐怖的100万Zetabit。一个Zetabit是1万亿G。接下来这个时代就叫Zeta时代，而在Zeta时代之后，更大量级的信息用什么来描述？英语已经词穷了。我与很多语言学家聊过这个问题，他们都没有答案。面对如此大的信息量，我们甚至没有一个好的数学算法去实时处理数据。怎样利用这些数据，把数据变为有价值的东西？这里面就有很多商机。
不同的商业时代使用不同介质传递信息。早期是铜，因为人们用电缆传输；然后进入硅的时代，硅制造成芯片。我认为下一个时代是氧气的时代。在不久的将来，我们通过无线网络来传输的信息总量就会超过通过有线网络来传输的信息总量。
个人数据才是大未来
未来数据还有一个趋势：如今很多数据都在洲际间通过海底光缆来传输，是地理位置之间的传输。但今后很多数据会留在本地进行处理，甚至以每个家庭为单位处理的信息总量可能会比留在本地的数据总量还要大。再扩大一个层面来说，我们每个人每天都会产生很多数据。在广播时代，观众人数是一个很大的量级，由广播台去触及；到了互联网时代，出现博客和社会化媒体，你成为了一个广播台，可以拥有很多受众，但你传递的信息量比较少，远远不如广播台；后来出现了微信朋友圈，传递给相对少的受众，但信息的总量非常大。我认为未来就是每一个人传递自己信息的时代。
亚马逊那样的大网站有一个节点去控制很多观众，我们称之为“云”；低一层次的就是一些本地的发送站，我们称之为“雾”；而最底层的称为网格，就是我们每一个人作为接收端。我预言，接下来数据会更多地在每个人的智能设备之间传输，不会回到发射塔、交换机或者“云”里面。我们自己就形成了一个小的局域网。到2020年，超过2/3的信息传送距离不会超过1公里。那么像WiFi、蓝牙技术等目前虽然不是电信级别的技术，不是很严肃，利润很低，市场很小，问题很多，但是不是有可能颠覆未来呢？
介入网络的能力重于所有权
另一个颠覆性的技术就是云技术。在一个500人的团体里，信息量是500平方等级的；另一个500人团体的信息量也是500平方等级的。如果这两个团体联网，则能产生1000的平方量级的数据量，远远大于两个500的平方。传统扩大网络很简单，就是把这些小的网络连起来，变成一个更大的网络。扩大网络规模带来的增长是几何倍数的。所以，有一个很大的云，要比你把它分散成很多小的网络的价值更多。从这个互联网角度看，人数越多，你提供每个客户的成本就向零无限靠近，你基本上可以提供一个免费的服务。随着云技术的不断发展，介入网络的能力要比实际拥有的所有权要更重要。由于物权是资本主义的基础，现在我们在颠覆所有权，对资本主义就是一个很重要的事情。
所有生意都是数据生意
不管你现在做什么行业，你做的生意都是数据生意。你关于客户的这些数据，其实跟你的客户对于你来说是同样重要的。数据可以通过网络流转，从一个格式变成另一个格式。数据不应该以它的存储而定义，应该由它的流转来定义。
过去的数据时代，我们使用文件、文件夹、桌面这些东西。进入网络时代之后，数据就出现在网页上、链接里。今天我们用云，用标签、流来比喻数据。对现在来说，文件夹、网页什么的就不是最重要的数据。所有的东西都在我们的数据流里，有信息、有新闻。过去的关键词是我，现在的关健词是我们；过去的关键词是项目，现在的关健词是数据。我们处于整个互联网新时代的第一天，此时此刻最重要的。接下来我们就需要了解如何量化自己，我也一直在参与这样的项目，把我们自身的一些信息去数据化。
我们使用很多设备去进行自我量化。我认识的一些人，会在身上装40多个传感器，不停地检测自己的数据。我曾经跟一个人打赌说，任何一个只要是人类用工具可以测量的数据，都一定在被测量。我们为什么要跟踪这些数据？有健康的原因，社交的原因，提高工作效率的原因。还有很多非常前沿的数据测量工具，比如说有一种工具可以去分析我们呼吸气体里面的化合物，通过分析呼吸来判断你的血液情况。苹果推出的手表也是不停采集你的数据，通过APP进行处理。通过数据分析，我们可以看到哪天的工作效率最高，在那天我们吃了什么，做了哪些事情来提高效率。我们就可以通过这样的方式更好地了解自己，提高生产效率。
现在只是分享时代的早期
现在讨论很热的一个话题就是无处不在的摄像头监控。然而互联网总是希望去监控和采集数据，我们是很难去停止这个趋势的。我们每一台手机上都有一个摄像机，这意味着全球一共有60亿台摄像机。社会化媒体的兴盛，让我们总是不停在报告我们的位置。
我和斯皮尔伯格一起做了部电影叫《少数派报告》，男主角想从一直被跟踪的环境里逃出去，但他发现，他每到一个地方，屏幕上的广告都变成针对他的广告。我们现在谈论艳照门、国家安全局的棱镜，我们都知道自己的数据一直被采集不安全。这些数据我们是无法停止被采集的，我们应该想的是，如何怎么样把采集数据的模式从由某一个机构来掌控，变成你我之间去互相观察。比如，美国的警察带了一个传感器摄像头对市民进行实时监控，那么反过来，市民也可以带这个东西去监控警察对我们做了什么。
个性化与透明度是正相关的。如果你完全把自己藏起来，不对别人分享任何数据，你的个性化也为零。如果你想成为一个有个性的人，就必须向外面展现你自己的数据，把你的信息传达出去。
我们现在还处于传统和前沿交替的年代，很多人说：我不会去跟别人分享我的医疗数据，财务数据，不会去跟别人分享我的性生活。但这些只是你现在的观点。我认为，今后人们会去分享这些数据，我们现在还处于分享时代的早期。
增强现实、新交互界面与视觉跟踪
大家都知道谷歌眼镜，而现在的可穿戴智能隐性眼镜可以直接贴在你的角膜上。可穿戴设备不止是眼镜，它可能变成衣服。我们用它来接收数据，同时也在传递数据，通过各种摩擦跟它互动。我们还给盲人做了一个可穿戴式的背心，上面有摄像头，可以看到前方，通过振动去告诉这个盲人怎么走。
这些就是增强现实，我在大学里学的就是这个专业。增强现实把虚拟的物体跟你看到的真实世界通过某种方式结合在一起，这是很酷的。
新的交互界面，我在《少数派报告》中演示过。汤姆克鲁斯在操作一台电脑的时候，并不是像我们这样敲键盘，而是浑身都用起来去跟一台机器互动。我们身体的每一个部分都应该可以操作一台电脑。如果我要再做一个科幻电影，我绝对不会让电影主角用键盘来操作电脑的，我会让他做一些手势，看上去就是在工作。
此外还有视觉跟踪。它会跟踪你的眼睛看的地方，知道你在看什么。通过视觉跟踪，我们还可以捕捉他的情绪，利用这些技术去跟踪他的眼球，去看他在看哪些内容的时候情绪变化如何，据此去更改我们的内容。结果就是，我们在看屏幕的时候，实际上它也在看我们。我们就可以去根据这样反馈来修改我们的作品。
语音技术也远不止是苹果的SIRI技术，比如说翻译。有一种实时的翻译工具，画面拍的是西班牙语，显示出来就变成了英语。这个是一个我们最后的一个人际交互的一个设想，就是除了前面说的这些，他是一个头盔，你带在头上它会去捕捉你的想法，你可以通过你的想法去操纵电脑。
注意力在哪儿，钱就在哪儿
注意力经济是一个颠覆性的领域，注意力在哪儿，钱就在哪儿。很多人每天都在看邮件，花很多时间在邮件上，它占用我们的时间。于是有人说，你读邮件是应该能拿到钱的，因为你在花时间。如果读邮件都要给钱的话，那读广告是不是更要给钱呢？现在的广告投放模式是花钱投给广告公司，为什么不去直接把钱花在你的用户上，让他看广告就能拿到钱呢？这样我们就可以看这人的关注度在哪儿，然后用钱去买他的注意力，让他看我们的广告。这个人会影响其他的人，有影响力人的就应该给更多钱。
一种新的商业模式是，我们应该有权利去让自己成为媒体，在自己上面放广告去赚钱。比如一些博客的下面会放一个广告，看上去挺酷的，不像是一个广告，而博主能拿到钱。另外人们应该有能力去通过自己去制作广告赚钱。有消费者直接参与的广告制作、直接进行广告宣传，然后通过自己的社会化媒体变成社会化的一个广告。这彻底颠覆了广告行业。
远距离图像与视频技术
远距离图像也是一个颠覆性的领域，比如电话会议、远程医疗。Oculus是Facebook刚刚收购的一家虚拟现实公司，我试过他们的产品，感觉特别好，是一种全浸入式的体验，非常真实。Facebook花了10亿美元去收购这家公司。
除此之外还有各种屏幕，包括可折叠的屏幕。未来的屏，不仅仅是硬硬的一块，我们甚至可以把屏变得跟书一样，可以翻，可以折，里面的内容可变。还有一些没有屏的展示，比如说全息图。全息技术现在不完美，但以后可能也会对我们产生颠覆。我们现在已经不是读书的人，而是读屏的人。屏里面有各种各样的逻辑。
3D打印给我们带来的一个巨大颠覆就是，你以前认为硬件的那些东西，在未来都会变成软件了。3D打印出来的东西其实就是一个图纸，是能够更改的能够传输、修改的，是数据形成的。那么这就是一个跟我们现在谈到的这个各种各样的互联网设备一样，它里面是也芯片的，美国人有一种期望，利用3D打印技术重新让制造业回归美国，但也有一种说法，中国现在是3D打印的领袖。
人工智能是可购买的智慧
苹果的SIRI就是人工智能，你可以跟它对话。但我们看到的大多数人工智能没那么酷，都在后台运行。它可以处理X光片、处理法律证据、飞行问题等等。现在图形处理芯片的进步提升了机器学习能力，有一些机器可以看懂你的照片，告诉你这些照片是关于什么的，还可以跟你进行人际交互对话，目前还处在实验室阶段。
人工智能是你可以花钱购买的一种服务。通过人工智能去创业的公司，需要将人工智能运用到某一个特定领域去增加智慧。比如无人驾驶汽车，其实就是把人工智能的智慧放到车里。它的出现将影响交通状态、影响快递这样的行业和司机行业的人。而真正的革命是：这些汽车今后将变成你的新办公室，今后你用汽车接收的数据将比你坐在写字楼里接收的数据更多。
电子货币是一种交流
钱很重要，但钱现在是一种交流。所有跟沟通性质相同的领域，比如说分享、合作、跟踪、广播、阐述或者是识别，都带有交流的性质。有一种加密的货币叫比特币，意味着这种沟通交流也是加密的。比特币是一种加密的货币，但并不是隐形的货币。电子货币产生的交易都跟沟通一样，是可以跟踪的，其实是一种交流。所以比特币真正带来的颠覆是一种交流的感觉，而这种交流产生了钱一样的价值。
股权众筹的革命
美国现在有450个众筹平台，产生了一些非常成功的项目，它现在变成一个很大的生意，很多钱涌到这个领域。很多人用这个众筹网站并不是为了融资，而是用这个东西去做市场调查，去看看自己的商业计划书会不会受欢迎。最近众筹股权被承认了，这是一个非常大的革命。
如果我们穿越到1980年代，告诉那时的人，30年以后你们会有维基网络，会有今天各种各样很酷的技术，没有人会相信。展望今后20年，也是今天的我们难以想象的。我唯一知道的是，20年以后最伟大的产品，现在还没被发明出来，而你们作为创业者，就要去发明这些东西！虽然现在谷歌这样的高科技公司如此强大而成功，但我只想说，你们现在开始一点也不晚，而现在已经发生的事情根本就什么都不算。

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Ⅳ 为什么Google要构建自己的区块链

谷歌构建自己的区块链，自然是认为区块链是时代发展的趋势，而只有把握趋势，才能立于不败之地。
一、区块链不仅仅是比特币
时下，比特币好像已经被黑化，所以人们连带着不看好区块链。

其实区块链并不等同于区块链的第一个应用——比特币，比特币虽然是区块链技术的产物，但本身金融属性很强，要另当别论。
二、宇宙热寂：区块链的趋势所在

而我们现在所需要真正判断的是，区块链这一整体是否是技术趋势所在？除了要了解到区块链对现在各行各业的作用，我们还应该知道，判断趋势，特别是大趋势，并不一定要看它对人类有多大好处，而应该站在一个更广阔的视野来看。

站在宇宙的角度来说，宇宙的最终趋势状态，称为热寂。在那种状态之下，所有地方的能量都相等，不会再有能量流动，宇宙成为一片死寂之地。说来残酷，但这就是可能的未来。

宇宙为了达到这样的状态，采取了各种手段，其中包括让生命演化。生命的演化，从一定程度上来说是对热机的反作用，使事物从无序的状态变成有序且组织程度更高的状态，而这样的状态本身，非但不能抵消热寂，还会加速热寂的产生，因为生命产生本身就需要大量的能量。

如果我们翻开生命的进化史，就会发现生命从单细胞体一直发展到像人类这样复杂的生命组织，其耗能的趋势越来越大，而耗能是热剂产生的催化剂和重要推力。

从目前区块链技术的应用来看，理论上区块链需要更多的耗能。 这其实是符合宇宙热寂趋势的，从宏观的趋势来讲，整个区块链技术应该得到更好的发展。
三、谷歌对趋势把握之精准

再加上谷歌对于趋势的精准把握，无人驾驶技术也好，大数据、人工智能也罢，谷歌都有涉足。所以谷歌要创建自己的区块链，乃是势在必行。因为他也要对趋势进行精准的把握，并以此来保证自己巨头的地位。

区块链在存储和检索关键业务数据和内容方面比较安全且有效，使得许多企业对之趋之若鹜。同时，企业也会仅有一家公司管理其关键数据和内容的风险有所担心，因此，越来越多的企业正在推崇区块链的去中心化，以便有效地把控数据管理的潜在风险。正因为现在区块链平台的在线服务不断增长，像谷歌这样的技术巨头正在感受区块链对于传统互联网业务的威胁，在这种浪势之下，谷歌如果不能击败它，那自然会选择加入到其中。

过去十年当中，我们很难想象谷歌会错过哪怕是一种革命性技术。云计算、神经网络、大数据、人工智能、增强现实、自动驾驶 汽车 以及机器学习等等——这一切都被该公司纳入设计甚至是应用范畴。而在区块链方面，谷歌公司似乎也同样坚定果断。

CBInsights指出，谷歌公司在区块链领域已经成为第二大顶级企业投资者，其六项投资涵盖多种私有企业服务(LedgerX)以及商业服务。其中可能的原因之一，在于谷歌也许希望借此从区块链初创企业的股权投资当中获利，同时观察这一行业的发展前景。

谷歌投资区块链的另一个潜在原因，可能是其希望整合区块链以强化自身业务流程。这一判断已经得到了一定支持，因为谷歌最近开始着手开发基于区块链的云服务。

预计这种新型解决方案不仅能够为存储在云服务器上的个人数据提供高水平的安全保护，同时还可以帮助谷歌获得相较于其它已经投身于区块链领域的初创企业的比较优势。无论如何，只要个人数据可能与加密货币产生交集，谷歌都绝对不会错过这样的机会。特别是考虑到目前大多数互联网用户都已经意识到比特币与以太坊区块链所存在的伪匿名性、所有交易以及发起人都可在系统当中受到追踪，外加钱包易受第三方访问影响等问题，谷歌绝对有望利用后发优势在这一领域站稳脚跟。

目前，Zcash以及门罗币等匿名加密货币所使用的分布式分类记账也在美国多个州受到制裁，且监管机构将原本以隐私为导向的加密货币视为一种有力的洗钱工具，甚至将其与恐怖主义活动联系起来。在谈论自己的区块链部署方案之前，各大互联网巨头首先应该找到最为核心的问题——即一种不采用区块链就无法解决的挑战。考虑到这些，利用区块链来保护用户的个人数据似乎并不太可行。

相关实验可能会影响Google Adwords上下文广告服务。广告市场是过去十年当中最具活力的发展行业之一，而目前各企业正在奋力争夺互联网上的客户。点击量、浏览量以及潜在客户已经成为任何一家企业营销活动当中无法回避的重要参数。然而，如今我们经常听到网络营销正变得过于低效的说法。考虑到巨额的企业广告投入，吸引一位用户的成本可能已经高达6美元。谷歌与Facebook在这一领域属于垄断级企业，占总体份额的72%——这也解释了双方为何不希望改变这些成就其自身优势的前提。

然而，希望获得价格优惠的广告商可能会优先考虑区块链广告网络——在这方面，谷歌应该继续保持自身的高水准。

举例来说，著名网络浏览器Mozilla火狐的缔造者Brandon Eich就公布了他的新项目Brave。在此项目当中，用户可利用内部加密货币用于查看高相关性且有趣的广告内容。利用区块链技术发行现有谷歌服务的另一个例子来自初创企业Ubex，该公司提供服务以直接实现广告商与网站管理员的对接，从而立足全面自动化方式提供更有吸引力的促销条件。这种技术有望成为解决垄断及垃圾邮件的灵药，其神经网络将分析用户的行为、收集个人偏好并减少所展示广告的数量。根据Ubex公司创始人的说法，通过将区块链、人工智能以及按结果付费原则相结合，该公司将把互联网从垃圾广告当中解放出来，并实现接近100%客户转换率。这意味着未来用户在单一网络会话中只会看到一条广告，而其内容与其当前的购买意愿将更加契合。

除此之外，分析也将迎来新的优化方式。目前，分析工作仍然完全基于广告栏点击与转换计算。在新方案上线后，互联网社区将不再受到侵入式垃圾邮件的骚扰，品牌拥有者能够通过仅承担高成功率客户宣传的方式节约资金。通过将这种服务引入数十亿美元的市场，整个领域有望实现类似于以太坊区块链由“工作证明”到“权益证明”的重大变革。然而，谷歌是否认同这种只有利用区块链才能实现的针对性宣传付费模式?虽然答案尚不明确，但如果要在广告领域保持领先，谷歌将没有其它选择。Ubex公司创始人Artem Chestnov在接受采访时表示：

“谷歌将以比我们想象中更快的速度转向区块链领域，这种速度甚至快于谷歌管理层的认知。他们根本没有选择，因为他们目前已经落后了，而且必将通过一系列严肃的收购性努力迎头赶上。我们将在明年看到来自多家技术巨头的、总值数十亿美元的并购活动。”

此外，由于禁止首次代币发售与加密货币广告宣传，从今年6月开始，在线广告市场可能损失高达74%的收入。最近VItalik Buterin还开展了一项民意调查，希望了解他如果离开以太坊转投谷歌，那么人们是否会将此视为一种“谷歌坊”即将出炉的暗示。

作为技术从业者，我说一下我的看法。

1，区块链技术作为大家众所周知的热门技术，google作为技术巨头，一定会研究

2，作为技术巨头，一定会自己建

3，目前看，依然是在 探索 落地场景，技术实验阶段。

也就是说，即使是 科技 巨头，也没有找到区块链更多的应用场景

作为创新引领者，谷歌不会错过web3

1.谷歌对web3有自己的理解，web3不能只有PoW，它的价值更多在分布式计算和存储

2.谷歌有自己的联合计算项目，包括学习、分析、差分等，非常适合去中心化的全网共识，而设计出这种共识算法谷歌是最右实力的

3.谷歌是一家数据驱动的公司，合规原因，它并不想去拥有数据，而是利用数据，所以web3主张的数据权益回归个人很符合谷歌利益，可以大幅增加数据利用范围

4.web3是大家看好的下一代互联网，谷歌也想重复在前两代的成功历程，再次将自己的业务接入web3

5.目前的公链过度依赖Pow,PoS这样的金融为中心的共识，不适合谷歌的计算网络，所以必须自己研发

6.Filecoin曾经是唯一在web3世界有机会成为另一个谷歌、aws的项目，可以生不逢时，基础设施与PoW链趋同，无法承载实际应用。

Ⅵ 行为金融学课问题回答

1.为什么这些专家，没能分析出股票即将下跌，反而公开看好？

首先，当一只股票过热，关注的人过多时，人们往往陷入了羊群效应，无论专家还是投资者，都容易放弃自己的判断，而追随市场大多数的看法，从而公开看好茅台这只股票。

其次，专家也没有能力真正战胜市场。市场是不可预测的，没有任何人，也不可能有任何一种交易策略可以持续的战胜市场。

第三，在二级市场中，专家在信息的收集、加工、输出、反馈等各环节，也会出现认知偏差。专家也会出现过度自信等一系列错误。

最后，专家所代表的利益也不尽相同，即便公开看好，也并不代表专家就一定持有或准备持有这只股票。

2.你是否认为茅台这家好公司的股票就是好股票，你的理由是什么？

对于这个问题，我持相反观点，原因有二。

第一，好公司，也要好价格。投资股票，不仅要买好的，更要买的好。

第二，作为茅台这样的优质公司，固然具有一定竞争力。但，就其商业本质而言，白酒不可能成为未来消费市场的主流，也不符合消费升级的大趋势。因此，对此类公司的未来判断，不能仅局限于当前的现有状况。

3.结合你的投资情况，你会选择持有这只股票么？

对于贵州茅台这只股票，之前曾经在150元左右持有过，并获得了相当可观的收益。但根据目前的状况，只有市场对这只股票出现看过度恐慌，股票价格远低于价值时，我才会重新考虑持有。

第二天

第一个问题：商业前景、财务状况、老板人品、管理层水平，市场周期、改者当前股价。

第二个问题：首先，我们的认知都是非理性的，我们没有办法正确的认识想要了解的事物，对待同一个事物的理解，也是千人千面。其次，即便已经最大可能的接近了事实的真相。当你不能正确认识别人的理解，无法将自己的判断和别人的判断进行比较时，仍然有可能被割韭菜。因此，仅看基本面，无法避免被收割。

我最大的经验：1.回避一切热点。当前的热点一定是包含了对未来股价的透支。2.相对于投资股票要看基本面而言，掌握市场先生的情绪同样重要。3.保持质疑的态度，坚持独立分析。

第三个问题：理性！我们不应从目前的结果来判断机构投资者的决策是否理性，理性的决策也未必就能获得收益。从我对投资的认知来看，我认为融创中国十分理性。首先，它站在了绝大多数投资者的对立面，它懂得利用机会，而往往这样的选择收益是十分可观的。其次，融创中国买入的价格及其低廉，这远比在44元的价格买入理性的多。最后，165亿对于个人投资者而言可能是天文数字，但对于融创中国而言，却是在用小资金撬动大收益。

第三天

1.为什么在出现系统性风险的这些时间，想买到盈利的资产这么困难？

首先，系统性风险的出现一定是一个群体行为。在这样的情况下，受到“羊群效应”的影响，加上“瀑布效应”的巨大杀伤力，会造成群体性的错误，甚至会演化为社会灾难。

其次，中国股市单只股票和大盘的相关性更高，更容易出现一荣俱荣，泥沙俱下的情况。

2.请问系统性风险一般有哪些来源，市场会有哪些特征？

系统性风险的来源其实很多，例如：债务危机、金融危机、经济危机、信用危机、战争、政权更迭、政策变化、外部环境变化等等，甚至，一些恶意炒作在短时敏歼乎间内都会掀起一场波澜。此时的市场通常表表现是：群体性一致的行为、恐慌、非理性行为。

3.你会采取或你了解什么措施来应对系统性风险？

首先，重视大类资产的配置，而并非仅关注某一特定交易市场。

其次，重视周期，重视市场情桥悉绪，远离热点。

再次，提前做好风险防御措施，例如提前做好应对方案，留足充沛现金等。

最后，善于在风险中发现机会，学会利用“小概率”事件赚取超额收益。

第四天：

你认为市场短期可预测吗，为什么？如果你觉得可以，请分享你的市场预测方法，并简要说明理由。如果你觉得不可以，或分析师预测不可信赖，也请说明理由。

    短期市场不可预测。

1.在股票市场中，只要预期发生改变，价格就会随之发生改变，而在一个相对较短的时期内，预期的改变其实是随机发生的，所以价格的变动也是随机发生的。

2.未来是不确定的，我们所掌握的预测未来的信息也是在不断变化的，未来也是不可预测的。因此，无论短期还是长期，想要做出完全精准的预测是十分困难的。

3.影响股票预期的因素实在太多，也无法全部掌握。

虽然，短期市场不可预测，但从长期来看，股票的长期趋势还是能有一个定性的判断的。它使用的不是一般演绎推导的方式，而是实证归纳法，用真实的大样本，结合统计方法来提炼规律性。股票价格不应背离公司的经营状况，如果大范围背离，股价将会回归。聪明的投资者不是靠精准的预测股价获得收益，而是能根据市场行为做出正确判断。

第五天：

总体上，你会对股权质押现象进行哪些角度的分析，根据这些分析，你会怎样调整你的资本配置？从横截面上，你会对股权质押公司进行哪些维度的分析，根据这些分析，你会怎样进行资产选择。

股权质押是上市公司大股东重要的融资工具之一，股权质押现象之所以普遍，一方面体现出了市场缺乏资金，另一方面也反映出当前的融资困难。作为企业，使用股权质押的方式进行融资，融资成本低，手续便捷。但股权质押具有一定风险，过高的质押率股价波动带来强制平仓风险，在股票表现不好的时期内，甚至会出现一系列连锁反应，引起巨大危机。对于企业规模小，盈利不稳定，股票价格波动较大的企业，更应当慎重使用股权质押。企业过度的股权质押，往往说明企业在发展的过程中出现了现金不足，盈利降低，资产负债率增高等一系列问题，值得投资者关注。

股权质押现象的普遍，对于个人资产配置也有警示意义：一方面，个人资产配置要留有一部分现金，过度的负债消费不能支撑家庭的正常发展。另一方面，个人资产配置不应当在某一方面过分集中，例如，家庭所有资产全部配置在股票上等，都是存在重大风险的。

在横截面上，我会重点关注股权质押公司的企业规模，质押比例，质押资金的用途，企业的负债水平，经营状况，企业现金流情况以及公司短期的股价表现等等。在选择股票资产时，我不介意企业以及大股东是否进行了股权质押，但，我会回避企业规模小、质押率高、现金流不充裕的企业。

第六天

1.      比特币事件总体上归属于哪类事件，请写出历史上相似的事件有哪些，当时的市场情况如何。

2.      从另一个角度看，比特币也是一种高偏度的资产，高偏度的资产往往会伴随概念的炒作，请列举你知道的概念股炒作案例（可分析炒作特征、不同投资者的行为、收益情况），并谈谈你从中吸取的经验教训。

    比特币事件总体归属于过度炒作事件。虽然以比特币为代表的区块链的确有很大的先进性，未来也可能很多技术变革，但就目前而言，实际应用方面并没有找到很好的落脚点，仍然仅仅停留在概念方面。类似的过度炒作事件还有郁金香事件、南海泡沫事件、互联网泡沫事件等等。这些事件发生时，无一例外的都是一致看多，市场情绪高涨，再到疯狂，失去理智，最终导致泡沫破灭，投资者损失惨重。

来举全通教育这只股票的例子吧，全通教育2014年1月上市，上市时市值不足20亿，自从上市以后，在大牛市的环境下，这一教育题材的股票也遭到了恶炒，甚至有人提出全通教育会超越教育巨头新东方。在这样的炒作中，股价一路飙升至467元每股。身边很多投资者经不住高额收益的诱惑，纷纷加入炒作的行列，有些投资者认为虽然已经出现泡沫，但自己不可能是最后一棒；也有很多投资者甚至认为，自己买入短短几个星期就能翻倍，即便是股票出现下跌，自己抓紧卖出，也不会出现亏损。然而，事与愿违，绝大部分投资者在这只股票上的投资都是失败的。全通教育这只股票也从467元每股一路跌到了现在的6.42元每股。

作为投资者，从中是应当获得很多经验：1.独立思考，独立判断。2.坚决不追随市场热点。3.当市场绝大部分投资者的预期趋于一致时，是一件可怕的事，应当警惕系统性风险的爆发。4.不要过分高估自己的能力，市场很难战胜，恪守自己的能力圈行事。

第七天

1.当市场出现这种“黑天鹅”事件时，你会对该股及相关股票怎么操作，为什么？

2.这只股票为何在跌停后，会连续涨停，什么人、通过什么方式盈利，有何风险？

3.机构投资者较少参与这类股票的交易。如果你做行为组合策略，会怎样处理这种类型的股票？

黑天鹅事件几乎无法避免，我们研究的重点不是应当怎样去躲过它，而是应当如何正确面对，甚至利用黑天鹅事件来为自己实现收益。当市场出现黑天鹅事件时，首先考虑出现事件的这只股票是否还具有投资价值？黑天鹅事件带来的影响是短期的，还是持久的？倘若已不具备投资价值，应坚定止损，尽快出手，尽最大努力避免瀑布效应后期的杀伤力。如果只是短期的“王子落难”，则应抓住时机，利用绝大多数投资者的错误，在股价被错杀时买入。

从连续跌停到连续涨停，本质上是一种“博傻”行为。大多数的投资者都会有一种认知：股票不可能出现无限制的下跌。当股票连续出现多个跌停以后，股票价格足够低时，市场中的部分交易者开始进场，并利用这一认知拉抬股价，将手中的股票以更高的价格出售给后来的接盘者，在短期内，使用快速交易的方法，利用散户的非理性行为赚取收益。但，这样的交易是存在极大风险的，他会迅速孕育泡沫。人在决策时，是会出现过度自信等众多错误的，谁能保证自己在击鼓传花的游戏中不会接过最后那一棒呢？

在自己的行为组合策略中，我首先会判断一只股票是否具有投资价值，对不具备投资价值的股票会避而远之。而极具投资价值的股票，当股价连续出现大范围下跌，有所反弹时，往往是购买的良机，自己会抓住这一机会，从中获取收益。