招商銀行股票案例分析

『壹』 誰會分析股票啊請舉個例子具體分析一下。（只分析一支股票）謝謝！！

技巧是別人的，因為每個人都不一樣，身體，情況都不一樣；不用說心理也是別人的；我只能將訓練方法告訴你，行不行就要靠你自己了； 關於方法，我要問一問你，你們體育中考還要考什麼？我們原來是跳繩一分鍾和一千米競速，還有坐位體前屈； 我想知道你們要考什麼，給點綜合的建議；再告訴你之前，你要知道，付出了就付出了，不必擔心什麼，因為盡力了，沒有成敗之說，循序漸進，遵循功到自然成；練的時候，拿出十二分自信，去行動；相信自己一定行，肯定行，這時候只要盡了全力也就無悔無怨，「死而無憾」了。

『貳』 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析

前瞻產業研究院《2016-2021年中國大數據金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》希望有用。
第1章：大數據金融行業發展概述
1.1 大數據產業發展背景概述
1.1.1 大數據產業的概念
（1）數據產生與集聚層
（2）數據組織與管理層
（3）數據分析與發現層
（4）數據應用與服務層
1.1.2 大數據的生態系統
1.1.3 大數據的商業價值
（1）大數據的商業價值杠桿
（2）大數據創造的商業價值
1.2 大數據產業行業應用情況
1.2.1 大數據產業各個行業應用情況
（1）不同領域潛在價值評估
（2）不同領域投資結構分布
1.2.2 大數據產業金融領域應用情況
1.3 大數據金融概念及其特點
1.3.1 大數據金融基本定義
1.3.2 大數據金融主要特徵
1.4 大數據金融主要發展模式
1.4.1 平台金融發展模式
1.4.2 供應鏈金融發展模式
第2章：大數據金融發展環境分析
2.1 大數據金融行業政策環境分析
2.1.1 行業監管體系概述
2.1.2 行業主要政策分析
2.1.3 政策環境對行業發展影響
2.2 大數據金融行業經濟環境分析
2.2.1 國內經濟走勢分析
（1）國內GDP增速情況
（2）工業生產增速情況
（3）固定資產投資情況
2.2.2 國內金融市場分析
（1）銀行資產負債規模分析
（2）銀行貸款規模分析
（3）銀行風險能力分析
2.2.3 國內經濟發展趨勢
2.2.4 經濟環境對行業發展影響
2.3 大數據金融行業技術環境分析
2.3.1 大數據與雲計算
2.3.2 大數據處理工具
2.3.3 技術環境對行業發展影響
2.4 大數據金融行業社會環境分析
2.4.1 互聯網行業發展現狀
（1）互聯網網民規模分析
（2）互聯網資源規模分析
2.4.2 社交媒體發展現狀
（1）新聞網站
（2）網路視頻
（3）搜索引擎
（4）即時通信
（5）微博客
（6）博客/個人空間
2.4.3 移動設備發展現狀
2.4.4 社會環境對行業發展影響
2.5 大數據金融國際發展分析
2.5.1 銀行大數據全球發展現狀
（1）海外銀行大數據發展分析
（2）銀行大數據建設案例分析
2.5.2 保險大數據全球發展現狀
（1）海外保險大數據發展分析
（2）保險大數據建設案例分析
2.5.3 國外大數據金融發展啟示
第3章：大數據金融創新分析
3.1 大數據金融三大創新支點
3.2 大數據金融基礎設施創新
3.2.1 支付體系建設分析
（1）支付行業用戶規模
（2）支付行業交易規模
（3）支付行業模式分析
（4）支付行業市場規模預測
3.2.2 徵信體系建設分析
（1）徵信機構業務規模分析
（2）徵信機構資料庫建設情況
（3）徵信行業數據端商業模式
（4）大數據徵信發展趨勢分析
3.2.3 資產交易平台分析
（1）資產交易平台發展規模
（2）資產交易平台主要類別
1）銀行系P2P網貸平台
2）民營系P2P網貸平台
3）國資系P2P網貸平台
4）上市公司系P2P網貸平台
5）風投系P2P網貸平台
（3）資產交易平台商業模式
3.2.4 基礎設施創新方向
（1）支付體系介質創新
（2）徵信體系多元發展
（3）交易平台去中介化
3.3 大數據金融平台創新分析
3.3.1 電商平台發展現狀分析
（1）電商平台客戶結構分析
（2）電商市場競爭格局分析
（3）電商領先企業優勢分析
（4）電商行業投資並購分析
3.3.2 社交平台發展現狀分析
（1）社交網路流量統計排名分析
（2）社交網路市場競爭格局分析
（3）社交網路領先企業優勢分析
（4）社交網路平台投資並購分析
3.3.3 信息服務平台發展現狀
（1）門戶網站競爭格局分析
（2）門戶網站投資並購分析
3.3.4 平台建設創新發展方向
（1）用戶積累方式革新
（2）平台個性定製革新
3.4 大數據金融渠道創新升級分析
3.4.1 銀行業渠道互聯網化發展現狀
（1）電子銀行的交易規模
（2）電子銀行的模式分析
3.4.2 保險業渠道互聯網化發展現狀
（1）保險業網銷交易規模
（2）保險業網銷模式分析
3.4.3 證券業渠道互聯網化發展現狀
（1）互聯網證券交易情況
（2）互聯網證券模式分析
3.4.4 渠道創新升級策略分析
（1）渠道定位轉型
（2）實體渠道轉型
第4章：大數據金融具體應用領域
4.1 銀行業大數據金融應用分析
4.1.1 銀行業大數據金融發展歷程
4.1.2 銀行業大數據金融創新模式
（1）風險控制模式創新
（2）產品營銷模式創新
（3）銀行運營模式創新
（4）銀行服務模式創新
4.1.3 銀行業大數據金融應用現狀
4.1.4 銀行業大數據金融經典案例
（1）花旗銀行大數據金融案例分析
（2）中信銀行大數據金融案例分析
（3）浦發銀行大數據金融案例分析
（4）民生銀行大數據金融案例分析
4.1.5 銀行業大數據金融發展潛力
4.1.6 銀行業大數據金融發展前景
4.2 保險業大數據金融應用分析
4.2.1 保險業大數據金融發展歷程
4.2.2 保險業大數據金融創新模式
（1）賠付管理模式創新
（2）業務定價模式創新
（3）險企運營模式創新
（4）產品營銷模式創新
4.2.3 保險業大數據金融發展現狀
4.2.4 保險業大數據金融經典案例
（1）平安保險大數據金融案例分析
（2）泰康人壽大數據金融案例分析
4.2.5 保險業大數據金融發展前景
4.3 證券業大數據金融應用分析
4.3.1 證券業大數據金融發展歷程
4.3.2 證券業大數據金融創新模式
（1）客戶關系管理模式創新
（2）證券監管模式創新
（3）市場預期模式創新
4.3.3 證券業大數據金融發展現狀
4.3.4 證券業大數據金融經典案例
（1）海通證券大數據金融案例分析
（2）國泰君安大數據金融案例分析
（3）中信證券大數據金融案例分析
4.3.5 證券業大數據金融發展前景
4.4 其他領域大數據金融應用情況
4.4.1 信託業大數據金融應用分析
4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析
4.4.3 擔保業大數據金融應用分析
4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析
第5章：大數據金融領先服務商分析
5.1 國外領先大數據金融服務商
5.1.1 IBM
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業競爭策略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.3 英特爾
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.4 SAP公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據解決方案
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業大數據價值分析
（7）企業最新發展動向
5.1.5 文思海輝技術有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業相關案例分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2 國內領先大數據金融服務商
5.2.1 榮之聯
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）主要經濟指標
2）運營能力分析
3）盈利能力分析
4）償債能力分析
5）發展能力分析
（5）企業研發能力分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.2 九次方
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業大數據解決方案分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.3 貝格數據
（1）企業基本信息概述
（2）企業平台資源分析
（3）企業主營業務分析
（4）企業典型案例分析
（5）企業最新發展動向
（6）企業發展優劣勢分析
5.2.4 中國保信
（1）企業基本信息概述
（2）企業組織架構分析
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業最新發展動向
5.2.5 Talking Data
（1）企業基本信息概述
（2）企業發展大事記
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業主要客戶分析
（6）企業所獲榮譽介紹
（7）企業最新發展動向
第6章：互聯網企業大數據金融戰略布局分析
6.1 阿里巴巴大數據金融布局分析
6.1.1 企業基本信息概述
6.1.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.1.3 企業戰略發展布局
6.1.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.1.5 企業網站流量分析
6.1.6 企業風險管理體系
6.1.7 企業投資並購動向
（1）2014年阿里巴巴投資布局
（2）2015年阿里巴巴投資布局
6.1.8 業務發展優劣勢分析
6.1.9 企業大數據金融業務發展前景
6.2 騰訊公司大數據金融布局分析
6.2.1 企業基本信息概述
6.2.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.2.3 企業戰略發展布局
6.2.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.2.5 企業網站流量分析
6.2.6 企業風險管理體系
6.2.7 企業投資並購動向
（1）2014年騰訊公司投資布局
（2）2015年騰訊公司投資布局
6.2.8 業務發展優劣勢分析
6.2.9 企業大數據金融業務發展前景
6.3 網路公司大數據金融布局分析
6.3.1 企業基本信息概述
6.3.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.3.3 企業戰略發展布局
6.3.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.3.5 企業網站流量分析
6.3.6 企業風險管理體系
6.3.7 企業投資並購動向
（1）2014年網路公司投資布局
（2）2015年網路公司投資布局
6.3.8 業務發展優劣勢分析
6.3.9 企業大數據金融業務發展前景
6.4 京東商城大數據金融布局分析
6.4.1 企業基本信息概述
6.4.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.4.3 企業戰略發展布局
6.4.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.4.5 企業網站流量分析
6.4.6 企業風險管理體系
6.4.7 企業投資並購動向
（1）2014年京東公司投資布局
（2）2015年京東公司投資布局
6.4.8 業務發展優劣勢分析
6.4.9 企業大數據金融業務發展前景
6.5 蘇寧雲商大數據金融布局分析
6.5.1 企業基本信息概述
6.5.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務經營效益
6.5.3 企業戰略發展布局
6.5.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.5.5 企業網站流量分析
6.5.6 企業風險管理體系
6.5.7 企業投資並購動向
6.5.8 業務發展優劣勢分析
6.5.9 企業大數據金融業務發展前景
第7章：金融機構大數據金融戰略布局分析
7.1 銀行大數據金融領先應用機構
7.1.1 建設銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.2 工商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.3 中國銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.4 農業銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.5 交通銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）業務發展優劣勢分析
7.1.6 招商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.7 中信銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.8 平安銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.2 保險大數據金融領先應用機構
7.2.1 中國人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.2 中國人保大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.3 平安保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.4 泰康人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.5 太平保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.6 陽光保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.3 證券大數據金融領先應用機構
7.3.1 國金證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.2 中信證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.3 國泰君安大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.4 海通證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
………………

『叄』 那本書記錄了股票所需要的所有計算公式和案例

看過一點書，但只能是看個大概，主要自己要在市場上收集案列，我有幾個可以給你
太多了，刪掉很多，超過最大字數了，你湊合看看吧。
投資模型3—福耀玻璃
時至今日，$福耀玻璃(SH600660)$ 雖然已經蛻化為分紅股，但在當年可是典型的大牛啊！福耀獨占國內汽車玻璃70%的市場份額，競爭力超級強大，假以時日，成為全球汽車玻璃老大是大概率事件。福耀玻璃獨特的競爭優勢其實就是一點：低成本。這是一種超級強大的競爭優勢，巴菲特投資的蓋可保險、內布拉斯加傢具店、波仙珠寶店都是具有低成本基因的企業，構建了超級強大的商業護城河，所以這絕對屬於一個強大的投資模型，需要認真匯總分析，總結出某些共同特點。
一、結合福耀玻璃的一些特徵總結一下這種投資模型的特點：
（1）低成本優勢，企業的商業模式就是圍繞著低成本來構建的，低成本競爭優勢無堅不摧，超級強大
（2）精細化管理是基本前提，要想在成本上比競爭對手低，那就需要比別人做更多更細的工作。
（3）獨特的商業模式可以構建另一種低成本優勢，蓋可保險的電話直銷，沃爾瑪的大賣場模式就是對原有商業模式的顛覆，重塑行業的盈利模式，對顛覆性創新應該足夠的重視。
（4）強大的企業家精神是保障，無論是傳統企業的精細化管控，還是新興企業對傳統商業模式的顛覆，都離不開強大的企業家精神。
二、對具備這種模型的一些企業的分析：
1、海螺水泥：全方位符合這種模型，2015年年報顯示利潤佔全行業利潤的31%，行業內基本沒有競爭對手，不利點在於行業產能嚴重過剩，經濟下行周期里地主家也沒有餘糧呀！
2、中國神華：企業構建的產業鏈一體化低成本優勢，行業內成本最低有爭議嗎？不利點同樣是行業產能過剩，去產能化才剛剛開始，任重道遠！
3、中國平安：平安大力推廣的相關產品和業務的協同效應，本質上就是低成本獲取客戶的能力，顯然也是一種低成本優勢，保險業內綜合競爭力第一，還有誰可以打敗它嗎？
4、招商銀行：招行最大的優勢其實是低成本獲取存款的能力，只要存款成本是業內最低的，管理層就不會做太多蠢事，在銀行業不良貸款率上升周期內，按照常識來判斷，招行應該是風險較低的。
5、萬華化學：萬花雖然競爭優勢突出，但本質上是構建了低成本的競爭優勢，在MDI領域內低成本無出其右者，隨著煙台八角工業園的建成，全方位的構建了產業鏈一體化的低成本優勢，業內誰與爭鋒？當然化學品的周期性是客觀存在的，所以投資沒那麼簡單，需要綜合考慮各個方面的問題，而不僅僅是單方面就可以搞定的。
6、金風科技：金風科技除了在技術上領先之外，它的低成本優勢更強大，率先在全國范圍內布局生產，運輸成本大幅降低，率先在行業內構建了低成本的優勢，隨著風口的到來，加上搶裝潮效應，一下就飛上天了。
7、國投/川投：水電是成本最低的發電方式，所以不管能源供給方式如何發生變化，水電的市場份額都是穩步增加的，低成本永遠處在不敗之地。
8、海工/油服：低成本優勢極其明顯，在國內一股獨大，在國際上低成本優勢明顯，在高油價時代高歌猛進，向全球市場穩步推進，但在低油價時代，當油公司都自身難保時，還有心思增加資本開支嗎？所以油田服務類企業全面殺跌在所難免，短期內看不到行業復甦的力量。
9、電商：曾經以沃爾瑪為代表的大賣場全方位的絞殺了百貨業，現在更低價格的業態電商的崛起，將大賣場推向了無比尷尬的境地，這就是商業的力量，低成本商業模式的力量！
三、福耀玻璃這種投資模型的最大特點：
1、全方位的構建低成本的商業模式，傳統企業體現在精細化的企業管控，新興企業體現在顛覆舊模式，創造新模式。
2、超級強大的企業家，尤其是在重構商業模式方面，企業傢具有不可替代的作用，時勢造英雄，英雄可雄霸天下！

投資模型2—貴州茅台
投資模型1裡面重點說了類$伊利股份(SH600887)$ 模式，這種模型裡面產生了很多大牛股，值得認真思考合總結，從而找出牛股基因，找出未來的大牛股。今天我重點談一下另一種投資模型，那就是$貴州茅台(SH600519)$ ，貴州茅台從上市至今，一直是價值投資者的一面旗幟，許多著名投資者都投資其中，賺的盆滿缽滿，絕對屬於一個強大的投資模型，需要認真匯總分析，總結出某些共同特點。
一、結合貴州茅台的一些特徵總結一下這種投資模型的特點：
（1）品牌，只能是品牌，具有超級強大的品牌效應，品牌的主要目的是增加品牌溢價，賺取超額利潤，高毛利率是基本特徵。
（2）有歷史和文化做品牌背書，品牌的後面必須有精彩的故事。品牌內涵具有濃厚的歷史和文化背景。
（3）基本合格的企業管理者
（4）產品價格逐步提升是最明顯的特徵，量價齊升是最佳組合，量不變而價提升也不錯。
二、對具備這種模型的一些企業的分析：
1、五糧液：基本符合這種模型，濃香型老大，品牌內涵強大，唯一的遺憾是管理存在短板，否則老大的位置也不會被茅台輕易取代呀！五糧液管理的改善程度決定了價值提高的程度。
2、片仔癀：基本符合這種模型，遺憾的是量無法放大，只能在價格上做文章，投資價值是受限制的。
3、同仁堂：基本符合這種模型，國葯第一品牌，品牌內涵超級強大，遺憾的是平庸的管理層嚴重製約了企業的價值釋放，短期內看不到改善的可能，可為什麼市場給那麼高的估值呢？
4、東阿阿膠：基本符合這種模型，品牌內涵豐富，但有兩點不足：（1）價升量縮，這種模式可以持久嗎？貌似提價已經到了天花板了，再提價估計真的流失主流市場，被邊緣化了。（2）本質上屬於滋補食品類，需要長期服用的，缺少炫耀性基因，所以價格是有天花板的。
5、上海家化：有一部分產品是符合這種模型的，比如佰草集系列和高夫系列，家化的品牌內涵還是可以的，但品牌強度明顯不足，背靠草本之國，中葯文化之魂，草本和葯妝兩個重要的定位怎麼被韓妝和日妝給拿走了呢！看著韓妝攻城拔寨，家化該作何感想啊？
6、周大福：基本符合這種模型，品牌溢價還是很明顯的，問題是黃金消費類企業與黃金價格周期共振，在黃金上漲周期里屬於典型的大牛，在黃金下行周期里一地雞毛，判斷黃金周期很關鍵，問題是沒法判斷，這的確是個問題！
7、譚木匠：基本符合這種模型，品牌的文化內涵做的不錯，但低頻消費加上價升量縮，前景不明朗啊！
三、貴州茅台這種投資模型的最大特點：
1、品牌強度就是一切，品牌+歷史+文化+故事=成功
這種投資模型最大的問題是可選企業太少了，絞盡腦汁就想到了上面這7家企業，這一點以前真沒想到，國窖的1573也算，但並不是瀘州老窖的主流產品，所以不能入選。中國有悠久的歷史，源遠流長的文化，但高端品牌真是極其稀少，跟貴族一樣稀缺。都說中產階級崛起，消費要升級，升級的需求沒法滿足呀，所以錢都讓老外給賺走了，身邊大部分高端品牌都是歐美的，真是可悲呀！
這種模型投資成功的關鍵在於價格，由於大部分人都看好這些企業，所以股價一般都是高高在上，很少有買入點出現，以茅台為例，最近10年就出現了兩個好的買入點，一個是2008年的大熊市，一個是2013年底塑化劑+限制三公消費導致的低價格，在兩次買入點買入的都是大贏家，所以說好股容易發現，好價格難找啊！下一次一旦有好價格出現，你還會猶豫嗎？

投資模型1—伊利股份
$伊利股份(SH600887)$ 股價從2008年三聚氰胺事件以後到2015年的高點計算，市值增長23倍左右；從2007年牛市最高峰計算，市值增長也在5倍左右，不折不扣的大牛股，企業的發展力量何其強大！絕對屬於一個強大的投資模型，需要認真匯總分析，總結出某些共同特點。
一、結合伊利股份的一些特徵總結一下這種投資模型的特點：
（1）行業屬於大眾消費市場，具備高頻多次消費的特點。行業發展的最終結果是寡頭壟斷模式，強者恆強，其他企業最終變為區域性企業或者細分子行業的小龍頭。
（2）行業龍頭，必須是行業龍頭，必須是行業老大或者老二，行業老三都沒有什麼發展前途
（3）品牌知名度高，品牌曝光度強，品牌的主要目的是增加客戶的購買數量而不是品牌溢價，品牌需要每時每刻維護，品牌曝光無處不在。
（4）合理的公司治理結構，強大的企業家精神。
（5）強大的渠道推廣能力和渠道管控能力，精細化的渠道深耕能力是這種模式的顯著特點。
（6）綜合競爭優勢超級強大，企業的競爭優勢不是單方面的，而是全方位的，行業內占據壓倒性優勢。
二、對具備這種模型的一些企業的分析：
1、海天味業：全方位的符合這種模型，行業老大位置超級穩固，其他的就不多說了。
2、雙匯發展：本質上和伊利股份是一個類型的股票，除了所處的行業不同，兩者還有其他區別嗎？
3、洋河股份：白酒行業老三，但確是中端酒的老大，更具備大眾消費品的特點，產品的市場容量也更大。
4、青島啤酒：行業老二，品牌美譽度是超過行業老大的，行業的集中度也不錯，唯一的缺憾是國企管理體制，談不上強大的管理，管理上只能算是中規中矩吧，所以這些年來企業發展也缺乏明顯的亮點，但勉強也算一個不錯的投資標的。
5、華潤啤酒：行業老大，管理上明顯優於青啤，但品牌美譽度上要差一些，但在渠道能力和營銷能力上全面強於青啤，老大和老二之爭還未見輸贏，拭目以待。
6、張裕A：行業老大位置超級穩固，全方位符合這種模型，最大的不利因素是進口紅酒的替代效應，在客戶心目中進口酒可是有很深的認知優勢和心智優勢的，所以張裕還得加把勁，希望向當年的煙草行業和白酒行業一樣，全方位的擊潰洋品牌。
7、康師傅控股：曾經全方位的符合這種模型，但統一超強的產品研發和產品創新能力成功的瓦解了康師傅的競爭優勢，目前處處被動，雖然還是行業老大，但行業老二英姿勃發，咄咄逼人，前景不妙。
8、加多寶：全方位的符合這種模型，拿著王炸的王老吉把一手好牌給打殘了，管理的重要性彰顯無疑，競爭的天平已經傾向於加多寶。
9、華潤三九：OTC第一品牌，全方位的符合這種模型，本質上類似於日常消費品
10、雲南白葯：白葯已經類似於一家日常消費品公司，白葯牙膏市佔率行業第二，高端品牌行業第一，當年成功的從牙膏行業的低價競爭中脫穎而出，獨創高價品牌，占據了行業最大的利潤空間，統一企業目前的戰略何其相似？康師傅不是一個合格的行業老大。
三、形似而神不似的企業匯總分析：
1、匯源果汁：大部分都符合這種模型，但管理的短板太明顯了，活脫脫的將一個好企業給拖累了，如果當年賣給了可口可樂，今天會怎樣？
2、承德露露：類似於匯源果汁，行業地位超然，品牌美譽度也不錯，但管理上太平庸，坐看六個核桃做大而無能為力，還有比這更差的管理層嗎？
3、蒙牛乳業：曾經全方位的符合這種模型，但中糧收購以後就變味了，發生了什麼？管理還是管理，管理變差了，這種模型就全方位崩塌了。
4、三全食品：曾經認為是細分行業的伊利股份，但有兩點因素導致差異巨大：（1）速凍食品替代品眾多，盡管行業基本進入寡頭壟斷階段，但還是不能有效提價，提價以後客戶就會流失，本質上速凍食品還是非主流市場，限制多多。（2）管理上還是存在短板的，三全鮮食有前途嗎？
5、煌上煌：細分子行業，管理上存在問題，手握上市以後的巨資而無所作為，這算是一種犯罪嗎？有些企業天生就是長不大的。
6、雨潤食品：曾經的行業老二，可惜大股東的貪婪和無節制的多元化擴張把一個好企業給害死了。
7、中國食品：手裡一堆行業老二，問題是管理太平庸，與老大的距離越來越遠，品牌走向平庸化的的典範。
8、貝因美：曾經國產奶粉市佔率第一，占據很好的行業地位，但外國奶粉的沖擊+國內巨頭的全面發力+戰略層面的失誤+管理層的頻繁變動導致行業地位一落千丈，企業還可以東山再起嗎？奶粉行業的競爭格局已經發生改變，回不到以前了。
9、好想你：不成熟的商業模式註定沒有未來，大眾消費品不是這么玩的呀！
四、伊利股份這種投資模型的最大特點：
1、品牌是這種企業的生命線，一切競爭是基於品牌展開的，品牌維護是每時每刻都要做的功課。
2、精細化管理是這種企業的靈魂，管理平庸化註定企業會走向衰落，蒙牛就是一個及其典型的案例。識別這種投資模型的最大抓手就是管理，合理的公司治理模式+具備企業家精神的管理者=成功。
3、精細化的渠道深耕能力是這種模式的顯著特徵，也是體現管理層水準的最佳視角。

家電業的三國演義
記得2003年的時候，張瑞敏曾經說過一句：「家電行業的利潤向刀片一樣薄。」那的確是事實，當時青島海爾還是家電行業的龍頭老大，但ROE多年徘徊在5-7%的水平，的確夠苦逼，但格力從2003年開始，海爾從2004年開始營收和利潤均開始保持高速增長的態勢，行業發生了什麼事情讓企業的利潤飛速增長呢？個人認為有兩方面的積極因素。
1、2000年以後房地產市場的高速發展
家電與房地產是息息相關的，房地產市場經過幾年的高速發展，終於在2003年前後傳導到了家電行業，尤其是家用空調行業，隨著大量新房的裝修入住開始爆發性增長，格力也是在這一年營收開始高速增長。隨著每年新裝修房子的入住，家電行業進入爆發期，行業容量逐年增加，行業進入發展的黃金十年，行業巨頭賺的盆滿缽滿，與張瑞敏的說法背道而馳呀，看來大勢不可違呀！
2、家電行業集中度快速提升
一個快速發展的行業，如果行業集中度不高，競爭激烈大家照樣賺不到錢，但家電行業巨頭抓住機會開始快速擴張，大量中小企業被擠出了市場，快速形成了海爾、格力、美的的三巨頭市場格局，行業進入有序競爭階段，行業利潤開始快速提升，巨頭們享受了雙重紅利，賺取了巨額利潤。
一方面行業高速增長，一方面行業集中度快速提升，沒有比這個更好的市場環境了，這就是我對家電行業過去10年黃金時代的解釋。中國房地產的尖峰時刻應該是2012年（或許是2013年，記不太清了），當年的開工量達到了歷史峰值，雖然之後房子的價格還在進一步上漲，但每年的開工量都是遞減的，意味著每年的新入住房屋開始小幅下跌，並在2015年前後傳導至家電行業，可以說家電行業的總容量大概率是到頂了，雖然還有二手家電的置換效應，但家電屬於耐用消費品，除非裝修新房子，一般人是很少換新家電的，中國人還沒有養成將舊家電直接扔掉買入新家電的習慣，所以二手家電置換沒有想像的樂觀，能夠消納房地產市場萎縮的那部分量就不錯了。所以個人判斷家電市場的總容量基本到頂，樂觀點看，保持個位數的增長態勢已經相當不容易了，所以說，行業的紅利階段已經結束了。
單獨看看家用空調行業，由於一套房子一般都需要3個空調，屬於一帶三的效應，所以在房地產的黃金十年期里空調業最具有爆發性，成長為家電業中最大容量的子行業，從而成就了格力和美的，海爾則有戰略判斷失誤的嫌疑，在空調上發力不夠，所以從行業老大掉到了老三的位置上。目前房地產周期逆轉以後，空調行業受到的影響也是最大的，2015年年報顯示行業大佬在空調上都是雙位數衰退的，其他家電相對好很多，所以空調行業的不確定性要相對大一些。
上面是對行業的簡單概括，下面重點分析家電三傑的表現吧。
一、$美的集團(SZ000333)$
1、2015年報：
（1）營收1384.41億元，減少2.28%，利潤127.07億元，增長21%，合2.99元/股， 扣非後109.11億元，增長15.14%。股息1.2元/股。10送5股
（2）總資產1288.42億元，凈資產492億元，總權益560.32億元，負債率56.5%， ROE=29.06%，減少0.43%。
（3）大家電 營收878.32億元，減少4.84%，毛利率27.57%，增長0.76%
其中空調類 營收644.92億元，減少11.3%，毛利率28.25%，增加1.3%
小家電 營收354.46億元，增長8.36%，毛利率25.03%，增加0.29%
國內 營收791.47億元，減少2.62%，毛利率30.17%，增加2.28%
國外 營收494.17億元，減少0.74%，毛利率20.24%，減少2.06%
（4）綜合毛利率25.92%，增加0.46%，空調市佔率25.2%，上升0.5%；洗衣機市佔
率21.3%，上升2.9%，冰箱市佔率9.6%，上升1.4%。海外營收佔比36%。網上
銷售160億元，行業第一，線下旗艦店2200家
（5）研發人員8672人，研發資金52.63億元，佔比3.8%，高瓴資本為流通股十大股
東之一。
2、2016一季報：
（1）營收383.42億元，減少9.63%，利潤39.08億元，增長16.91%，合0.92元/股，
扣非後37.45億元，增長24.02%。
3、最終結論：
（1）隨著行業集中度的逐年提升，家電行業利潤由刀片薄的利潤率提升到如今相當
不錯的利潤水平，目前行業格局相對穩定，強者恆強，多寡頭壟斷市場特徵明
顯，行業利潤率還有進一步提升的空間。
（2）家電行業的大發展是伴隨著房地產的黃金期而來的，房地產建設的高峰期已
過，新建住宅總量在逐年降低，這制約了家電行業的發展空間，對空調行業影響 最大，負增長成為常態，對冰箱影響次之，洗衣機市場影響相對較小，對小家電 市場基本無影響。
（3）在空調行業，美的上升勢頭明顯，格力疲態盡顯，美的有較好的發展空間；在
冰箱領域，海爾的優勢太明顯，美的機會不大，發展前景一般；在洗衣機行業， 美的上升勢頭強勁，可以與海爾掰掰手腕，發展前景看好；在小家電領域，美的 一股獨大，發展前景看好。綜合而言，在家電行業成長空間有限的前提下，美的 尚可依靠市佔率的逐年提升增加其成長性，隨著行業利潤率的進一步提升，其利 潤增長會持續超過營收的增長。
（4）作為較為典型的分紅股來看待，在成長性尚可的情況下，10倍PE以內買入算
是一筆不錯的投資。

二、$格力電器(SZ000651)$
1、2015年報分析
（1）營收977.45億元，減少29.04%，利潤125.32億元，減少11.46%，合2.08元/
股，扣非後123.14億元，減少12.95%。股息1.5元/股。
（2）總資產1616.98億元，凈資產475.21億元，總權益485.67億元，負債率70%，
ROE=27.31%，減少7.92%。
（3）家電製造 營收879.31億元，減少28.36%，毛利率34.72%，減少4.38%
空調 營收837.18億元，減少29.48%，毛利率36%，減少3.8%
國內 營收745.96億元，減少31.52%，毛利率37.96%，減少3.61%
外銷 營收133.35億元，減少3.44%，毛利率16.62%，減少3.09%
（4）凈利潤率12.55%（10.18%），提升2.37%。
（5）2015 年國內生產家用空調10,385 萬台,同比下降12%；累計銷售 10,660 萬台,
同比下降 8.6%。家用空調中，變頻能效一級總銷量 73 萬台（套），同比增長 623.1%，這得益於 2015 年國家出台的近十項關於節能環保的產業政策。2015 年
中國中央空調市場的整體容量約為 660 億元，同比2014 年下滑 9.6%。其中家用
中央空調雖然在增長率上較往年有所下降，但依然保持 13.3%的年增長率。從品
牌集中度來看，2015 年權重品牌的市場佔有率進一步提升，在「中美日」三足鼎立
的格局下，以格力為代表的民族品牌在中國中央空調市場佔比強勢。
2、2016一季報：
（1）營收246.41億元，增長0.56%，利潤31.6億元，增長13.85%，合0.53元/股，增
長15.22%，扣非後31.33億元，增長18.01%。高瓴資本位列十大股東之列
3、最終結論：
（1）空調行業天花板如期而至，調整剛剛開始，對格力的影響是最大的，美的空調
競爭力大幅提升，空調營收佔比是格力的77%，市場佔有率進一步提升。行業發 展明顯放緩，競爭對手步步緊逼，在兩個方面對格力形成壓制，格力不妙呀！
（2）格力的多元化戰略跨界太遠，作為一個專家品牌，做產業鏈延伸尚可理解，跨
界做手機就是腦殘的行為，註定會失敗，小家電市場美的一股獨大，格力機會不
大，唯一的機會就是產業鏈延伸，但容量有限，對格力的價值提升很有限。
（3）董小姐太高調了，作為一個企業家低調一點好，董現在有點娛樂明星的味道，
精力太分散了，對企業發展不利，一個高調的企業家對企業的發展是有負面影響 的。
（4）格力的估值並不高，作為分紅型投資標的也不錯，但需要提防價值陷阱的存
在。一個有意思的現象是，很牛的高瓴資本位列格力和美的的十大股東之列，市
值都是接近10個億，兩邊押注，有點意思。
三、$青島海爾(SH600690)$
1、2015年年報
（1）營收897.48億元，減少7.41%，利潤43億元，減少19.42%，合0.71元/股，減
少24.44%，扣非後36.75億元，減少15.01%，合0.6元/股，減少20.03%，
（2）在國內市場，公司冰箱、冷櫃、洗衣機、熱水器市場佔有率位居行業第一，家
用空調市場佔有率位居行業第三，具體來看冰箱市佔率24.08%，冷櫃35.67%，
洗衣機25.84%，熱水器17.64%，空調11.46%。
2、2016一季報：
（1）營收222.37億元，減少8.35%，利潤15.97億元，增長48.12%，合0.26元/股，
扣非後9.68億元，增長3.09%。
3、最終結論：
（1）行業老大和老二吃肉，行業老三隻有喝湯了，雖然營收水平在一個量級上，但
利潤水平差距太大，看來只能是喝湯的命了。
（2）在產品競爭力方面來看：空調產品競爭力嚴重不足，競爭對手太強大，繼續當
老三吧；洗衣機貴為老大，但競爭對手美的很強大，步步緊逼，日子不會太好
過，被超越也未可知；冰箱和冷櫃是公司的傳統強項，競爭力和品牌力都很強
大，也是客戶心智中的認知點，競爭對手機會不大，這才是海爾產品的最強項。
（3）行業老三相對都比較苦逼一點，海爾也不例外，接著當好老三吧，挑戰老大和
老二的機會不大。
四、一點題外話
最後說一點感性方面的認識，沒有任何依據，就當是題外話吧：
1、海爾的目光是向內部看的，管理創新很多，研發創新也不少，最新提倡的的「人
單合一 2.0——共創共贏生態圈模式」，讓每一個員工成為「自己的 CEO」，。在
管理創新上很牛，但市場並沒有買賬，原因何在？個人理解就是產品信息沒法有
效的傳遞到客戶心智中，與客戶的心智定位產生偏差，在營銷定位上存在重大問
題，所以只能當老三了。
2、美的的目光是向外看的，就是產品定位做得比較好，能夠將產品信息最有效的傳
遞給客戶，比如他家的變頻空調宣傳是「每晚一度電」，一下就抓住了客戶的關注
點，占據了變頻空調的老大位置，或許格力和海爾的變頻空調質量更好，但客戶
不知道也是枉然，所以說美的的定位做的更好，更會講故事，所以他可以當老大
呀！

『肆』 殷保華股評

民間股神殷保華的操盤絕技
股市是淘金者的樂園，更是一個看不見刀槍炮火的戰場。既然是戰場，就要懂戰略和戰術，還要有與敵搏殺的過硬本領。記者在一個多月的采訪時間里，發現殷保華有許多「獨門暗器」。他當過兵，性格豪爽，不藏不掖，有些記者聽不明白，他還親自寫出來，繪出圖來給記者展示。
A.「老莊線」：捕捉中級黑馬的一根「魔杖」
殷保華在股市鏖戰的10年歷程中，*他的智慧和精湛的技藝打了不少漂亮仗，但能讓他銘刻在心的，當屬連抓「小飛」6個漲停板的操作。雖然當時他的資金不多，操作這只股票也僅僅只買了區區200股，但這次操作給予他的啟迪一直延續至今。
那還是7年前發生的事。當時，殷保華正在潛心研究技術分析，他的一套東西正漸成雛形。1998年9月7日那天，他一開盤就關注著他看中的飛樂音響。果然，小飛這天真有不俗的表現，突破了他技術分析中設置的一條十分重視的 「老莊線」，即140天移動平均線。第二天9月8日，當小飛回調到這根線時，殷保華果斷下單買進。沒想到，他的這次操作會讓他激動好多天，甚至幾年後談起這次操作，興奮之情仍溢於言表。小飛自他買進後，連拉了6個漲停板，使他狠狠地賺了一票。采訪中，殷保華激動地對記者說：「這次操作不能單以賺錢多少來衡量，更重要的是，它向我證明了幾點：一是在股市真得可以獲大利；二是只要掌握了一定技術，就會逐漸從操作的盲目性走向自由王國的彼岸；三是發現『老莊線』的神奇作用，它可說是捕捉黑馬尤其是中級大黑馬的一把『魔尺』，一根『魔杖』。

B.「工作線」：掌控股市「上班」、「下班」的「司令官」
這是殷保華多年來專用的一條股市「工作線」。
殷保華說：「所謂『工作線』，顧名思義，就是工作線上『上班工作』，工作線下就下班休息』。雖然簡單，但它非常之絕妙管用，可以說它是掌控股市操作的一個『司令官』，它能讓你在第一時間進入股市和退出股市，躲開風險，盡享盈利的快樂。」
殷保華說：「不論是大盤還是個股，只要站在「工作線」上你就大膽在陰線買入持股，便可輕松賺錢。」
采訪中，他讓記者在電腦上隨意挑一隻股作驗證，記者打出了蘭花科創的走勢圖。用殷保華設定的工作線一看，果然，在工作線的線上陰線買入後，該股就毫不懈怠地開始「積極工作」，一口氣將股價拉了個翻番。

上海的投資者都記得，股市低迷的日子，殷保華在上海許多影劇院作報告，常聽他說這樣一句話：「大盤和個股只要是在工作線下，大家就停止『工作』，有錢請到香港去，沒錢請跑鄉下去！」一再呼籲大家遠離股市，好好地去「白相白相」。而在2005年7月25日，他卻發表文章，呼籲大家「盡快返回到證券公司『上班』」，因為股指短線突破了「工作線」，不能再在局外「貪玩」了。果然，只用了八周時間，股市就上漲了200點。

C. 戰勝自我，K線圖形倒看
從散戶成長過來的殷保華，非常熟知散戶的最大人性弱點就是喜歡追漲殺跌，這是他們在股市慘遭失敗的主要原因。既然有這一習慣，又一時難改，殷保華就為他們想出了一個好辦法：操作時把K線圖倒過來分析。這樣做，你仍按你習慣的追漲殺跌的心態去操作，而最終結局卻會令你喜出望外：你會以一改過去的追在山巔上，殺在地板下，而變成殺在最頭部，追在最低處。這樣在盈利幾次後，你會在「不知不覺」中，逐漸把人性追漲殺跌的「劣性」改掉而恢復自我。

從上面的反視圖中可以看出，如果你在「殺跌點」上殺跌拋出，實盤中將是賣了一個高點；而如果在「追漲點」上去追進買入，正好會買到一個最低價。
殷保華說；「股市中要戰勝市場，首先要戰勝自己，這是在股市致勝的最主要的一個要素。K線圖形倒看，只是幫助投資者『改邪歸正』的一個分析技巧罷了。」

D. 布林線口，巧判漲跌
這是利用布林線口的「變化」，來判斷後市漲跌的一種技巧。
指標設置：20日布林線。
判斷方法：當一波行情結束後，開口後的布林線會逐步「收口」。而收口處，則往往是至關重要的一個變盤處。一旦收口時K線先去碰下軌，後市上漲可能性極高，那你就買。而一旦K線先去碰收口處的上軌，後市最多漲兩周，而大跌也就在後面了。
實戰案例：下圖是ST興業（600603）的一段走勢圖。在圖上可以清楚地看出，股價在收口變盤處先去碰下軌，後市產生了一波漲勢。

E. 神奇公式，精算理論漲跌幅
殷保華在實戰中，經常用一種簡單而神奇的公式，精算出大盤和個股的理論漲跌幅，且准確率奇高。
他說：「其實，這是應用江恩法則的1/2理論來測算後市的階段性反彈高度和下跌底部。用這種方法測算大盤和個股的漲跌幅，方法簡單實用。」
⑴ 測算反彈的理論高度。
方法是用最高點減去最低點再除以2，然後再加上最低點，即為最後的反彈理論高度。
其計算公式可表述為：X（理論漲幅）= D（最低點或最低價）+[H（最高點或最高價）—D（最低點或最低價）]÷2。
實例：2004年大盤反彈高度1776點的計算：
X（大盤反彈高度）= 1307點+[ 2245點（最高點）—1307（最低點）]÷2=1776點。
通過計算，2004年的理論反彈高度應為1176點。而2004年4月6日的最高日收盤點位實際為1777點，僅與計算結果差一個點，其精確程度，顯而易見。
當時殷保華曾提前數周在媒體上提醒「1776點的壓力值得重視」。結果，實際走勢與其預測僅僅差一個點，後市便一路暴跌14個月直至998點。當時，由於很多股民迷信基本面，根本聽不進殷保華當時的勸告，而持股不拋， 結果14個月中被大盤跌的血本無歸。
⑵ 下跌低點的測算。
殷保華說：「這是低位買入股票的一種好方法。據此來買股票，一般可買到安全的最低價區。」
其計算方法是用前期明顯高點減前期明顯反彈低點二次，負數為多少，就是它的理論跌幅的最低點或最低價。
用公式表示為：X（買入價）= H（前期高點）—低點—低點
實例1：低點買入中國聯通（600050）
時間：2002年11月。
中國聯通2002年上市後，在2002年的11月5日有一個明顯的高點3.09元，後下跌到11月27日最低價為2.85元。這時反彈留下了一個低點。後來，該股在12月26日再度跌破2.85的低點，此時一個買進公式成立：用最高收盤3.09元減去前期低點2.85的余數再減一次2.85得數為負2.61元。那麼，你就在2.61元處加上3分錢全線滿倉，實際聯通跌到2.62元後，於2003年1月7日拉出陽線，8日接近漲停後一路拉升至5.36元，凈賺204.5%。當時，殷保華全線在2.62至2.67元處滿倉，並通知了他圈內朋友，一舉成功。（見下圖）

實例2：買入招商銀行（600036）
操作時間：2002年5月30日。
買入價格：8.52元。
計算方法：2002年4月9日該股上市當天股價最高價為10.88元，4月24日破位下行，當天最低價為9.70元。之後構築一個小平台整理。計算它的理論跌幅，就是用10.88元—9.70元—9.70 元= —8.52元。把負號去掉，它的絕對值8.52元就是理論跌幅的最低點，也就是最佳買點，該股實際運行結果與預測分毫不差。
F. 腳踏頭漲，頭頂尾跌
這是判斷大盤和個股是否能漲或跌的一種比較常用的技巧。腳踏頭漲和頭頂尾跌，是一種形象的比喻。
⑴ 腳踏頭漲。是講一隻股票在上升途中回調時，一般總要回調到前面的高點。這就形成了一隻「腳」從上面踩到前期高點的這個「頭」上。這即是這只股票在上升途中回調的極限，此時買進，必定大漲。
此種形態的例子很多，仍拿廣電電子來說，每次上漲回調到前期的頭部後，後市都會有一定的漲幅。不論是短周期還是長周期，都存在這種現象。如月K線上1999年12月30日的腳，正好踏在前期1998年6月30日的頭上，買入後便可輕松盈利（見下圖）。
再拿上證指數為例。1993年4月30日上證指數月K線中的收盤為1358點(下圖中的A點)，而1999年12月30日收盤為1366點（下圖中的D點），正好踏在1993年4月的「頭」上（僅差8個點），之後一路拉升了879點。而2002年12月31日收盤1357點(下圖中的E點)也正好踩在1993年4月30日1358點（只差了1點），之後大漲300點（見下圖）。
⑵ 頭頂尾跌。當大盤或個股在下跌途中，一旦跌破了前期的一個低點，那麼，前期的這個低點便成為後市的一個壓力點了。此後的反彈只要上升的「頭」頂到這個「尾」，往往就會跌。
仍拿上證指數的月K線為例。2004年12月31日，上證指數收盤破1300點後下行，此後，此點便成了後市的壓力點。2005年2月28日當上證指數的月K線反抽到1300點這個「尾」後，就開始大幅下跌至1000點。特別是深證指數，2005年的大反彈每次向上反抽深證歷史上的三個周K線大底：2003年9月30日3054.89點（圖中A點）、2004年9月10日3059.29點（圖中B點）、2005年1月7日3035.59點（圖中C點）後就掉頭向下（見下圖）。
G．如何捕捉「天量」中的機會
殷保華在給股民講課時說：放天量是股市中的一個致命殺手，它往往是主力出貨的最主要的象徵。所以，遇到天量首要的是先逃命出局觀望。但世上的事情也都不是絕對的，有時一些股票放出天量，照漲不誤。那麼，該如何分辨哪些天量可以跟進，又如何去把握放天量之中的機會呢？
他講了這樣一種簡單易行的方法：在天量那天（或那周、那月）K線的收盤價和最高價處畫兩根平線，若後市在這根線下運行，則不要輕舉妄動。因為天量的風險極大，一定要等股指和股價有效突破該線數日或數周再回調到該線時方可果斷介入。
實戰案例：打開上海汽車（600104）的K線走勢圖，會發現在2003年1月14日該股放出了單日天量。在這根天量所對應的最高股價5.30元（a）和收盤價5.07元(b)處畫二根平行線，便可一目瞭然。
四天後，該股打到5.09元處，這時，你可加幾分錢買一點，但不能滿倉。等到7月24日收盤有效突破天量最高價5.30元後，你應該在後面幾次碰5.30元處逐步進倉。所以，我們跟庄者只有看到這根量被股價踩在腳下了，基本上才能夠確定這根天量才是拉高快速建倉的量，才能去「乘轎子」，否則，就不必去冒這個天量險（見下圖）。
同樣，大盤在2005年的8月放出了一根天量。那麼如何判斷後市是漲還是跌？操作方法可按樣畫葫蘆，照上海汽車的方法去做，在8月份的月收盤1162點處及最高點1201點處畫二根平行線，若後市能真正地翻上這根線，才能謹慎介入，否則只能觀望休息。尤其是大資金操作更要慎重。翻不上去決不能輕易做多，要時刻牢記我們是跟庄者，千萬不要以賭的方法去買賣股票。
H．5分鍾EXPMA通道之上，巧買新股
在殷保華的操盤技藝中，還有一個對新股的操作技巧令人贊嘆。每次新股上市，什麼時候買，什麼時候賣，他都能測算得比較精確。但是，他說：過去用總申購資金來計算開盤價和開盤價的定位就可馬上操作，而現在這個方法被配售打亂了，籌碼無法集中在某些大機構手中，要達到精確計算就比較難了。但是，還是有兩種方法，對新股操作很有效。
第一種是超短線操作法：這種方法是在新股開盤後不要急於做任何操作，而是看第二個5分鍾K線是否在EXPMA（平滑移動平均線）線的上方，如不在上方，不要買而是先賣。如果在EXPMA之上，則實施陰線買入，這是超短線買新股的方法。
第二種是日線中的短線買賣法，也可先用EXPMA的線上陰線買，線下陽線拋的理論。只不過要加一個1/2的理論漲跌幅計算。這在前面已講過，不再贅述。

撥開迷霧，揭開莊家做盤秘密
在激烈博弈的股市沙場上，博弈的一方是中小散戶，另一方則是主力莊家。然而，每一次的博弈結果都是以中小散戶的慘烈失敗而告終。
「為什麼在這個博弈的市場上中小投資者老是賠錢？失敗的老是他們？症結到底在哪？」采訪中，記者曾不止一次就這一問題向殷保華老師討教。
「我認為最主要的原因在於中小散戶太不了解對手」。殷保華回答說：「常言說，知已知彼，才能百戰不殆。中小散戶對主力如何做盤、如何欺騙他們的種種手法和伎倆知之甚少，無疑便成了最大的犧牲者了。」

『伍』 投資與理財案例分析 ：

我是個助理理財師，就為了20分來回答這個問題？值嗎？要寫幾百一千字，怎麼也要半個小時吧！家庭財務狀況是良好的，沒有貸款，問題是沒有列出每月開銷。資產方面：就逐個累加。支出沒有說明。理財目標：要實現小孩讀大學，買房。這里應該在國內讀大學。6年後預計每年要3萬元至4萬元。買房自己按理財計算器。
沒有說每年支出，怎麼給建議，有了支出才知道每年有多少結余！買房又沒有說要多大面積？100平米？還是140平米？

『陸』 怎麼做會計案例分析

商譽和無形資產在收購中的表現最為明顯，會計處理問題的展示也會最清楚。這個案例大概可以用：

27日舉行的2008年度招商銀行(14.27,0.24,1.71%)(600036)業績發布會上，招行管理層表示，目前招商銀行整合永隆的工作進展順利，預計永隆銀行今年將扭虧為盈。

2008年，招行以總價約人民幣320億元收購永隆銀行100%股權。而受經營環境、投資減值准備等影響，永隆銀行2008年虧損港幣8.16 億元。針對53%股權收購的溢價部分所形成的人民幣101.8億元的商譽，招行計提人民幣5.8億元。有分析師認為，這說明招行對於永隆銀行後續經營能力、協同效應等非常樂觀，但是，後續可能依然存在繼續計提准備的隱憂。

在招行與永隆銀行整合實施方面，招行行長馬蔚華表示，在業務客戶領域、風險管理和運營領域、IT領域、人力資源和其它團隊建設方面都已經取得顯著成效，計劃在2013年成功完成戰略整合，使得永隆成為具跨境優勢、香港市場上佔領先地位的綜合性商業銀行。

對於本報記者提出的關於整合永隆銀行進展的財務目標界定、減值計提是否充分等問題，招行副行長、永隆銀行行長朱琦說，有信心使得永隆銀行今年扭虧為盈，未來三年力爭實現盈利增長多項指標超越香港同業平均水平，未來五年使得招行收購永隆在財務上物有所值。

招行副行長李浩則表示，招行收購永隆銀行是分次收購，其中第二部分47%股權收購的溢價部分約人民幣87億元可以直接在資本公積中全額沖減;而通過對第一部分53%股權收購的溢價部分形成的商譽進行減值測試後，在去年年末計提了人民幣5.8億元。「兩部分相加，全部商譽的45%已經被抵扣，我們採取的措施比較保守、減值計提水平並不低。」李浩說。

在參與跨境貿易人民幣結算方面，招行副行長張光華表示，目前招行在積極籌備中，在清算網路安排、境外的外資行和招行之間的清算協議和賬戶開立、結算方式、貿易融資和外幣兌換等各個環節都已做好相應准備。此外，在相應的電子系統開發、營銷客戶准備方面也都准備就緒，一旦具體試點單位被確定，出台具體實施辦法，招行可以開展相應的業務。

展望2009年，招行董事長秦曉認為，招行將繼續推進經營戰略調整和變革，努力推進貸款業務有效增長，加強資產負債管理，進一步加強成本管理，加快推進全面流程管理，加快永隆銀行整合工作，穩步推進國際化和綜合化進程。

『柒』 誰會分析股票啊請舉個例子具體分析一下。（只分析一支股票）謝謝！

均線教程

為求簡單易懂，先來幾張圖：看有沒什麼規律。(這些圖我是隨機選出來的。)

一：天業股份

一、隨便找一隻股票，按此技術來分析，簡簡單單，重要的是紀律的執行到位情況。需要多分析練習，提高執行力，就一定可以，漲的時候，拿穩最大收益，在跌的時候，在剛開始下跌的開始就離場，把虧損減到最低。循環操作。就算是一年時間，用此方法只操作一隻股票，都可以賺取收益。

二、用此方法分析大盤走勢，更加精準。歡迎驗證。

三、此方法乃本人自創，經驗證，感覺還可以，起碼可以做到小虧大賺，如有興趣，也可加本人QQ：972770432討論，謝謝！

『捌』 純粹的金融科技行業分析（通俗易懂最好）

2019年中國金融科技行業市場現狀及發展前景分析 未來十大發展趨勢分析

2019年中國金融科技行業發展概況分析

《經濟參考報》3月26日刊發題為《機構加速搶灘布局金融科技》的報道。文章稱，隨著金融與科技的深度融合，金融科技正躍上新風口。一方面，銀行等傳統金融機構不斷加註金融科技砝碼。郵儲銀行、農業銀行等多家金融機構近日召開了金融科技專場校園招聘，2019年將在金融科技領域加大研發投入。另一方面，互聯網系的金融科技公司快速崛起，騰訊、360金融、樂信等多家巨頭近日發布的業績報告顯示，2018年金融科技收入增長迅猛，其中360金融2018年凈收入同比增長464%。同時，傳統金融機構與科技公司的「跨界合作」也愈加緊密，金融科技發展生態正在形成。

業內專家表示，金融科技的發展將提高金融運行效率，為民企融資、金融防風險帶來新的環境，但同時也為金融監管帶來了新的挑戰。根據監管層近期密集釋放的信號，金融科技將獲更大力度政策支持，金融科技監管也將同步趨嚴。

未來中國金融科技營收規模將接近2萬億

據前瞻產業研究院發布的《中國科技金融服務深度調研與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2013年中國金融科技營收規模僅僅達695.1億元。之後呈現高速增長狀態，2016年以來，我國互聯網金融正逐漸從用戶流量驅動向金融科技驅動轉型。雖然目前我國金融科技仍處於發展初期，但是我國尚未成熟的金融市場給予了金融科技快速發展的土壤。截止至2017年我國金融科技企業的營收總規模達到6541億元左右，同比增速55.2%。根據前瞻產業研究院測算：2018年，我國金融科技企業的營收總規模達到9698.8億元，同比增速48.3%。前瞻認為，目前金融科技服務於金融機構，更偏向實際金融業務的後端，並不是金融產業鏈中利潤最豐厚的一環，因此短時間內金融科技營收規模很難迎來爆發式增長，或將繼續保持這樣的增速穩定增長。並預測在2020年中國金融科技營收規模將達19704.9億元。

2013-2020年中國金融科技營收規模統計及增長情況預測

數據來源：前瞻產業研究院整理

未來中國金融科技十大發展趨勢分析

雲計算、大數據、人工智慧和區塊鏈等新興技術與金融業務不斷融合，科技對於金融的作用被不斷強化，在政策的大力支持下，金融機構、科技企業對金融科技的投入力度持續加大，數據價值持續不斷的體現並釋放出來，金融業務環節的應用場景更加豐富，金融解決方案創新推陳出新。開發銀行、無人銀行、資產證券化、數字票據、不良資產處置等方面業務在科技的賦能下由概念逐步變為現實，隨著第五代移動通信技術(5G)、量子計算等前沿技術由概念階段到實際應用，金融作為最先擁抱技術的領域，也會摩擦出新的火花。未來，金融科技發展趨勢體現在十個方面：

1、開放銀行

開放銀行是銀行通過開放應用編程介面(API)對外開放服務。即指銀行把自己的金融服務，通過開放平台(OpenAPI)等技術方式開放給外部客戶(企業或個人)，客戶可以通過調用API來使用銀行的服務，而不需要直接面向銀行。銀行通過API的開放開展跨界融合，實現銀行與銀行、銀行與非銀金融機構、銀行與跨界企業間的數據共享與場景融合，極大拓展了銀行服務的生態。

開放銀行成為近年來國內外銀行轉型的新浪潮。「開放銀行」概念起源於英國，2018年1月英國9家銀行共享數據，首次落地開放銀行理念。2018年7月，浦發銀行在北京率先發布「APIBank」無界開放銀行，標志著國內「開放銀行」的首家落地。隨後，工商銀行、建設銀行、招商銀行、興業銀行、光大銀行等紛紛展開探索，通過開放API,
實現金融和生活場景的鏈接。

以API
Bank為代表的開放銀行4.0時代即將到來。未來，銀行的商業模式將從B2C變為B2B2C，服務標准也將從標准NPS升級為整合型NPS。隨著金融服務嵌入生活與生產的方方面面，「場景在前，金融在後」的跨界生態圈將成為主流。雖然目前開放銀行應用仍處於早期階段，但未來，銀行的賬戶功能、支付功能、理財產品、貸款產品等將勢必形成標准化的API集中輸出，成為打通跨界生態的介面。

2、無人銀行

無人銀行是指通過科技手段減免傳統銀行的人力使用。通過運用生物識別、語音識別、數據挖掘、人工智慧、VR、AR、全息投影等科技手段，替代傳統銀行的櫃員、大堂經理、引導員等崗位，為客戶提供全自助式的智能銀行服務。

銀行人力減少是目前大勢所趨。目前大部分銀行都實現了人力的部分替代，少數銀行試點幾乎實現了廳店全替代。至2018年5月28日，我國銀行物理網點共退出4591家，從2017年下半年開始銀行退出網點數目同比增速平均是55%。截至2018年6月底，四大行員工數與2017年底相比，減少已超過3.2萬人。

短期內無人銀行將仍處在試點階段。目前建設銀行已經開啟了無人銀行試點，通過更高效率的智能櫃員機替代櫃員、保安、大堂經理，刷臉刷身份證替代人工驗證的方式，覆蓋90%以上現金及非現金業務。盡管無人銀行為銀行網點轉型打開探索新路徑，但目前銀行業務還難以實現百分之百無人化，例如需要安排保安值班;客戶在智能終端上開卡、匯款時，出於安全風險考慮，也會安排工作人員現場服務。因此未來的一段時間內，無人銀行仍將作為探索性的試點存在。

3、量子計算與金融

量子計算是一種遵循量子力學規律的新型計算模式。普通計算機使用比特(bit) 中0與1的兩種狀態存儲數據，而量子計算機的存儲單位量子比特，除0和1外，
同時還可以實現多個狀態的相干疊加態。 所以，
基於量子計算的量子計算機就可以通過控制原子或小分子的狀態，記錄和運算信息，其存儲和運算速度都能遠遠超越傳統通用計算機。例如使用超級計算機分解一個400位的數字，需要60萬年，而用量子計算機只需要幾小時甚至幾十分鍾。

量子計算的應用能極大提升金融服務效率。量子計算由於其超強大的計算能力，可應用於在金融業多個方面。例如金融高頻交易，利用演算法根據預先設定好的交易策略自動執行股票交易，在達到相同結果的前提下，量子計算比傳統計算機的速度要快得多。再比如詐騙檢測，利用量子計算機的快速學習的特點，能大大加速神經網路學習速度，迅速打擊新興的詐騙方式。

量子計算也可能會為金融業帶來巨大風險。量子計算在計算速度上的飛躍式提升，也可能會對現有金融體系帶來威脅。例如目前正在使用的許多公鑰密碼系統，在量子計算極大的計算性能下，很有可能會遭到破解，這些將嚴重影響互聯網及各地數字通信的保密性和完整性，對現有的安全系統和管理機製造成大范圍和系統性的破壞。因此，在量子計算機瓦解當前密碼體系並實現商業化之前，必須建立量子安全解決方案形成安全的過渡。

4、5G與金融

5G是第五代移動通信技術，是4G之後的延伸。5G概念由標志性能力指標「Gbps用戶體驗速率」和一組關鍵技術組成。5G技術創新主要來源於無線技術和網路技術兩方面。在無線技術領域，大規模天線陣列、超密集組網、新型多址和全頻譜接入等技術已成為業界關注的焦點;在網路技術領域，基於軟體定義網路(SDN)和網路功能虛擬化(NFV)的新型網路架構已取得廣泛共識。

5G將進一步優化金融服務，實現金融場景的再造，為金融行業注入新的生機。5G技術的熱點高容量場景，將為用戶提供極高的數據傳輸速率，滿足網路極高的流量密度需求，該技術場景將有效提升移動端金融服務的速率，減少因網路延遲造成的支付卡頓等情況，同時速率的提升也有助於通過AR/VR技術進一步豐富支付模式，提供更加真實的場景體驗;5G技術的連續廣域覆蓋場景還可有助於銀行無人網點的部署，通過AR/VR技術將金融服務帶到此前網點無法覆蓋的偏遠地區，實現普惠金融服務。此外，5G面向物聯網業務的低功耗大連接和低時延高可靠場景還將通過實現萬物互聯，獲取海量、多維度、相關聯的人、物、企業數據，進一步優化供應鏈金融、信用評估、資產管理等相關金融服務，實現更多豐富場景的探索。

5G及相關產業的發展帶來廣闊投資空間，引發金融高度關注。5G一方面提供更快的速率和更高的帶寬，促進移動互聯網進一步的蓬勃發展和人機交互新模式的創新，另一方面還將實現機器通信，千億量級的設備將接入5G網路。5G還將與雲計算、人工智慧、AR/VR、無人駕駛等技術相結合在車聯網、物聯網、工業互聯網、移動醫療、金融等領域帶來更加豐富的應用場景，此外，5G網路還將是能力開放的網路，通過與行業的結合，運營商將構建以其為核心的開放業務生態，拓展新的業務收入模式，目前中國移動已經聯合戰略夥伴打造了百億級規模的5G投資基金，國內外險資、券商、陽光私募、風投等眾多機構，也早在2017年成立了數十支5G產業專項投資基金，未來5G及相關產業將持續引發金融高度關注。

5、移動金融安全

移動金融指的是使用移動智能終端及無線互聯技術處理金融企業內部管理及對外產品服務的解決方案的總稱，移動金融安全指的是移動金融業務開展過程中的安全。當前移動智能終端的普及加速了金融信息化建設，越來越多的金融服務向移動化逐步轉型。移動金融豐富了金融服務的渠道，為金融產品和服務模式的創新、普惠金融的發展提供了有效途徑。央行印發《關於推動移動金融技術創新健康發展的指導意見》將「安全可控」作為移動金融的健康發展的重要原則之一，強調了移動金融安全的對於移動金融技術創新發展的保駕護航的地位。

移動金融在創新與安全的博弈中發展，安全問題愈發引起重視。隨著金融產業的發展，金融行業移動應用日漸成為金融服務及產品的重要支撐手段，移動金融未來將繼續在規模和創新上發展。金融科技快速發展給移動金融帶來了無限生機，但同時也滋生了諸多風險。移動金融應用中頻發木馬病毒、支付安全、敏感信息泄露、身份認證繞過、仿冒等安全問題，引發了監管部門乃至社會的廣泛關注，移動金融安全成為金融創新發展中至關重要的保障。

個人信息安全是移動金融安全的重中之重。近年來，移動互聯網應用程序(APP)越界獲取用戶隱私許可權、超范圍收集個人信息的現象頻發。移動金融應用中隱私竊取類惡意應用佔比最高，用戶個人信息受到極大威脅。為保障個人信息安全，維護網民合法權益，中央網信辦、工業和信息化部、公安部、市場監管總局開展「App違法違規收集使用個人信息專項治理」，加強個人信息保護，推動移動信息安全建設。

生物特徵識別兼顧安全與便捷，成為移動金融安全關注的熱點。目前，生物特徵識別技術已經基本成為移動智能終端的標准配置，逐漸成為了金融業務中新型用戶身份核實和認證的發展方向。中國人民銀行於2018年10月頒布金融行業首個生物識別技術標准《移動金融基於聲紋識別的安全應用技術規范》，將安全性和個人隱私保護擺到了突出位置，規范如聲紋等生物特徵識別的安全應用。

6、數字票據

數字票據是一種將區塊鏈技術與電子票據進行融合，實現自動安全交易的新型票據。數字票據藉助區塊鏈具有分布式賬本、去中心化、集體維護、信息不可篡改等特點，使數字票據更具安全性和信息公開性，更加智能交易，更加便捷使用。

數字票據可以實現全程高效真實的信息傳遞，全程自動化交易，以及交易過程全程追蹤，提高用戶隱私保護。區塊鏈具有點對點傳輸，採用去中心化的信任機制的優勢，保證數字票據的數據安全性、完整性和不可篡改性。數字票據利用區塊鏈提供可編程的智能合約，實現票據的自動抵押、清付和償還，避免交易風險。並且，所有交易都被記錄在完整的「時間鏈」上，一旦有違約行為發生，可以追溯其責任，並且通過隱私保護演算法保護參與者隱私，可實現參與者在區塊鏈上的匿名性。

上海票據交易所數字票據實驗性生產系統成功上線，工行中行浦發等銀行參與其中。數字票據交易平台實驗性生產系統已在2018年1月25日成功上線試運行，工商銀行、中國銀行、浦發銀行和杭州銀行在數字票據交易平台實驗性生產系統順利完成基於區塊鏈技術的數字票據簽發、承兌、貼現和轉貼現業務。數字票據交易平台實驗性生產系統結合區塊鏈技術和票據業務實際情況，對前期數字票據交易平台原型系統進行了全方位的改造和完善，使結算方式更加創新，業務功能更加完善，系統性能不斷提高，安全防護不斷加強，隱私保護更加優化，實現實時監控管理。

7、數字資產證券化

數字資產證券化是將數字資產轉化為證券的過程。將域名、商標、品牌、數字貨幣、游戲裝備、賬戶號碼等相關缺乏市場流動性的數字資產，轉換為在金融市場上可以自由買賣的證券的行為。

數字資產證券化目的在於獲取融資，以最大化提高資產的流動性。數字資產是文化產業的創新藍海，是互聯網+文化產業的新業態，是「文化互聯網+」的文化大產業下的商業模式創新。域名、商標等數字資產缺乏市場流動性，通過數字資產證券化，有效打破剛性兌付，有效盤活巨大的金融資產和社會的存量資產，能把缺乏流動性但有收益性的數字資產設計成證券化產品賣出去，收回現金，提高流動性，進而獲得融資。

數字資產證券化是區塊鏈的最佳實踐場景。我國央行貨幣研究所也在不斷探索數字資產證券化區塊鏈平台，藉助區塊鏈的分布式數據儲存、去中心化的特點，保證了以及底層數字資產數據真實性，且不可纂改，降低了信息不對稱性，增強了信息的透明及可靠程度，有效解決了機構間費時費力的對賬清算問題，降低數字資產的融資成本，提高融資效率。

8、消費金融

消費金融是為滿足消費者具體消費需求的現代金融服務方式。是金融機構向消費者提供用於購買裝修、旅遊、電子產品、教育、婚慶等具體的消費需求的個人消費貸款服務。除銀行提供的貸款服務外，接觸較多的消費金融服務有京東金融的「京東白條」、螞蟻金服的「花唄」、蘇寧的「任性付」等以及被大眾接受的P2P小額理財服務。根據銀監會發布的《消費金融公司試點管理辦法》中定義，消費貸款是指消費金融公司向借款人發放的以消費(不包括購買房屋和汽車)為目的的貸款。

未來中國消費金融行業迎來巨大發展空間。2018
年，國家出台了多項鼓勵消費金融發展的政策。特別提到「加快消費信貸管理模式和產品創新、不斷提升消費金融服務的質量和效率。「作為消費主體的80、90後，更願意通過借貸的方式滿足產品購買需求。同時，隨著消費金融規模的不斷擴大，消費金融會向二三線城市下沉，各類金融應用場景需求增多。

金融科技助力消費金融產品創新和風控體系建設。目前，
我國消費金融存在監管機制有待完善、企業產品創新不足、風險防控體系不健全等問題。金融科技的發展為消費金融開發更多的產品應用場景，提升消費者體驗，激活和拓展市場空間;同時，利用金融科技建立構建完善的風控運營體系，解決消費金融面臨的徵信記錄缺失、運營經驗缺乏，降本增效。在科技的驅動下，消費金融將不斷提升風險防控能力，不斷提升運營能力與科技創新能力，科技驅動下的產品創新和風控體系的建立將為消費金融迎來更大的發展空間。

9、智能客服

智能客服可以顯著提高金融服務效率。智能客服系統是利用機器學習、語音識別和自然語言處理等人工智慧技術，處理金融客戶服務中重復率高、難度較低且對服務效率要求較高的事務，如服務引導、業務查詢、業務辦理以及客戶投訴等業務。目前應用的智能客服場景有智能客服機器人、智能語音導航、智能營銷催收機器人、智能輔助和智能質檢等。

金融機構及互聯網企業都在加大智能客服的探索和應用。金融機構在線上線下對智能客服系統應用廣泛，網站、App客戶端等線上智能客服服務系統能夠實現自動理解客戶問題並進行解答和辦理簡單業務。在線下網點的智能化進程加速，逐步推廣無人銀行，智能機器人、智慧櫃員機、VTM機、外匯兌換機等大量智能自主終端，大幅減少人工服務成本，使客戶獲得更滿意和周到的服務體驗。同時，互聯網企業在智能機器人方面的研發投入力度不斷加大，為這些金融客戶提供個性化的智能客戶服務。

智能客服系統逐漸滲透到金融業務的售前、售中、售後全流程。目前，智能客服系統已經能夠代替人工客服為客戶解決許多簡單、重復的問題，為金融機構節約了大量的人工成本。隨著社會的發展，客戶對服務的及時性、移動性、多渠道性提出更多的要求，智能客服的應用為金融機構留住更多客戶，提供全天候及時、便捷的服務，增強客戶粘性。在智能客服的應用過程中，大量用戶數據通過智能客服積累和沉澱下來，為精準營銷和業務流程優化提供參考。同時，智能客服系統利用大量完備的用戶數據，逐漸承擔起更多售前、售中、售後全流程的金融業務。

10、不良資產處置的科技運用

科技帶來不良資產處置方式創新發展。不良資產可分為股權類資產、債券類資產和實物類資產。不良資產處置有破產清算、拍賣、招標、協議轉讓、折扣變現，以及債轉股、債務重組、資產證券化、資產重組、實物資產出租、實物資產投資等方式。近年來，隨著雲計算、大數據、人工智慧、區塊鏈技術的發展應用，出現了以互聯網為基礎的創新處置模式，如不良資產綜合處置平台，眾籌投資、撮合催收等。

經濟新常態背景下對不良資產處置任務艱巨。不良資產率的持續攀升，政府鼓勵不良資產處置的市場化。據銀保監會稱，2018年中國商業銀行的不良貸款率為1.89%，為10年新高，截至12月底，商業銀行不良貸款總額為2萬億元。
在經濟新常態下，風險和各種不確定因素增多，對不良資產處置的效率和處置效益提出更高的要求。近年來，銀行機構、資產管理公司等紛紛與互聯網企業合作，通過網路平台模式進行不良資產的拍賣，涉及股權、債權和各種實物抵押物，取得良好效果。

金融科技已經在多個環節開發實際應用場景。科技運用可以快速發現資產價值，減少錯配情況的發生，同時，可以顯著提高信息互通，提升效率，提高不良資產處置回收率。目前金融科技已經在多個環節開發應用場景。如在運用自然語言處理和機器學習技術優化催收策略，同時，實現催收業務流程自動化，縮短處置的時間周期;通過大數據分析實現信用風險的精準定價;區塊鏈分布式記賬解決信用機制、信息不對稱等問題，優化不良資產證券化流程，縮短處置周期，保證信息的真實有效性。

『玖』 你們有讀過《商業銀行典型案例解析》這本書嗎聽說是招行行長田惠宇寫的

我讀過，因為之前有想過去銀行工作，沒錯，是招商銀行田惠宇寫的，我從中獲益匪淺。

『拾』 商業銀行增加資本的具體案例，比如哪年什麼銀行通過發行新股等增加了多少資本

商業銀行如何增加資本金；本案例目的在於說明資產增長模型的應用，研究我國銀；外源資本是商業銀行資本金的重要渠道，對於提高銀行；但是隨著銀行資產規模的擴張，資本充足率會不斷降低；一、案情；某銀行年末加權風險資產30440億元，資本凈額2；1．提高股本收益率；為保持銀行股票價格的穩定，銀行在報告年度不發行；新股，資本增長全部靠內源資本解決，如果上年30％；計算過程商業銀行如何增加資本金

本案例目的在於說明資產增長模型的應用，研究我國銀行資本金來源渠道，強調銀行增加內源資本對提高資本充足率、增強銀行競爭能力的重要性。

外源資本是商業銀行資本金的重要渠道，對於提高銀行資本充足率起到了非常重要的作用。但是隨著銀行資產規模的擴張，資本充足率會不斷降低。隨著國有商業銀行資產規模的不斷擴張，資本充足率的降低將是不可避免的。外源資本是銀行補充資本的最優來源嗎?從下面的案例可以看出，銀行資本來源渠道很多，其中內源資本尤為重要，不可忽視。

一、案情

某銀行年末加權風險資產30 440億元，資本凈額 2 283億元，資本充足率為7.5％，管理當局要求在報告期未必須將資本充足率提高到8％，否則將暫停該行銀行業務市場准人。銀行資產負債管理委員會研究後提出以下幾個方案：

1．提高股本收益率。

為保持銀行股票價格的穩定，銀行在報告年度不發行

新股，資本增長全部靠內源資本解決，如果上年30％的紅利分配比率不變，銀行應當賺取多大的資本收益率，才能支持資本增長的要求。

計算過程如下：

報告年度資本增長11.415億元(即2 283*0.5％=11.415)，根據資產增長模型：

資本增長額=期初資本額*資本收益率*留存收益比率

內源資本增長率=資本收益率*留存收益率 =資本收益率*(1—紅利分配比率)

5％=X*(1—30％)

X=5％÷70％=0.071428 結果表明，報告年度股本收益率要增長7.1428％，該銀行資本充足率才能達到監管當局的要求。

2．縮減加權風險資產規模。

如果報告年度股本收益率不能達到預測的增長率，銀行還可以通過縮減資產規模的途徑提高資本充足率。很顯然，加權風險資產應控制為：

8％=2 286／X

X=2 286÷8％=28 575(億元)

也就是說，加權資產減少1 865（30440-28575）億元，才能達到法律要求的資本充足率指標。顯然此方案不可取，因為風險資產的減少往往會導致銀行資產收益率的降低，銀行正常的財務指標將難以實現。

3．提高資產收益率。

在紅利分配保持上年度增長水平的條件下，如果不減少加權風險資產規模，必須提高資產收益率，保證內源資本的增長需要。若本年度資產收益率達到多少才能滿足資本充足率要求。根據資產增長模型：

ROA=(E1/A1)* G l /{(1+G)*(1-D)}

因加權資產規模不變，無法知道資產增長率，根據資產增長模型的假設，用資本增長率來計算Gl。

Gl=（8%*加權風險資產-7.5%*加權風險資產）/7.5%*加權風險資產=6.67%

ROA=(E1/A1)* G l /{(1+G)*(1-D)}

=8%*6.67%/(1+6.67%)*(1-30%) =0.715%

其中Gl為持續增長率，ROA為資產收益率，E1/A1

為資本充足率，D為紅利分配比率。

4．降低紅利分配比率。

如果銀行資產收益率只能達到0.70％，必須降低紅利分配比率到多少才能滿足資本充足率要求。

根據資產增長模型：D=1—[Gl*E1/A1]/ROA*(1+ Gl)=28.5379474%=28.53%

在資產收益率為0.70％的情況下，紅利分配比率減低到 28.53％，才能滿足資本充足率的要求。

二、思考題 1．銀行董事會預測報告年度資產增長率為11.73％，資產收益率為0.99％，紅利支付比率為30％，並認為降低紅利分配比率會引起銀行股票價格下跌，銀行能否達到8％的資本充足率?請提出你的設計方案。

2．你認為上述方案中哪一種方案對銀行最優? 3．對已上市銀行來說，在股票市場發行新股增加資本金還需要內源資本嗎?為什麼?

三、案例分析

1．銀行董事會預測報告年度資產增長率為11.73％、資產收益率為0.99％、紅利支付比率為30％，並認為降低紅利分配比率會引起銀行股票價格下跌，銀行要達到8％的資本充足率，方案只有一個，就是增加外源資本。可以發行普通股、優先股和可轉換債券，也可以通過銀行固定資產售後回租，減少固定資產增加資本金。

2．外源資本並非增加資本金的惟一途徑。銀行資本金的增加，主要來源應當是內源資本。其優點在於，可以降低資本成本，原有股東的股權又不會被稀釋，可以保持股票價格的相對穩定，有利於銀行經營。 3．我國從2004年起，銀監會規定對上市銀行資本充足率實行按季考核，上市銀行的資本充足率必須在所有時點上滿足8％的最低要求，一經發現達不到監管要求，將暫停該行機構業務市場准人。銀行為滿足資本充足率的要求，往往更多採取在資本市場籌集外源資本這種簡便易行的方案，但是其副作用不容忽視。如2003年1月，浦東發展銀行增發3億A股，募集資金25.35億元；2月，民生銀行發行40億元可轉債；8月，華夏銀行首發新股融資56億元；10月，招商銀行在巨額融資僅一年後，其發行不超過100億元可轉債議案又獲股東大會審議通過。11月，浦東發展銀行發行期限為5年的60億元可轉債，結

果證交所銀行股票價格大幅度下跌。銀行之所以大量發行可轉債，主要是迫於資產規模的擴張超過了資本金的增長導致資本充足率降低的困境。對於國有商業銀行而言，同樣要特別重視內源資本的作用，在國內外銀行激烈競爭的經營環境中，商業銀行必須深人研究資產增長的．限制條件，正確處理資產增長、收益增長、紅利分配與資本金增長的關系，只有這樣才能真正做到穩健經營、降低風險。