Facebook與Google上市數據八項對比
http://news.cyzone.cn/news/2012/05/18/227165.html【創業邦訊】Facebook確定IPO發行價為每股38美元，北京時間今晚11點在納斯達克掛牌交易，將創下美國公司IPO時的最高估值——1040億美元。Facebook上市規模達184億美元， 成為美歷史上第三大IPO，僅次於通用汽車和VISA在2008年IPO的196.5億美元。
同為互聯網行業具有劃時代意義的公司，在Facebook公司IPO之際，人們難免將其上市數據與當年的谷歌進行比較。
1.投資環境
在谷歌公司IPO的2004年，由於互聯網市場環境的不景氣，導致當時很多網絡公司大批破產，而且當時VC們對科技股的投資熱情也並不高漲。據瞭解，當年除了google外，只有Salesforce.com這一家公司進行了公開募股。
與當年google慘淡的市場環境相比，Facebook則顯得要順風順水多了。今年已經有好幾家互聯網公司陸續成功上市，但是不用否認的是Facebook依然是近幾年來互聯網上市中最受公眾矚目的一家，Facebook也將股票的底價由原定的28美元調到38美元。
2.Facebook的淨利是goole的9倍
據BusinessInsider披露，在二者各自申請IPO的前一年，Google的營收為9.61874億美元，而Facebook營收則是
37.11億美元，在營收方面Facebook是Google的3.86倍。而在淨利方面，Google淨利1.05648億美元，Facebook為
10億美元，Facebook是Google的9.47倍。
3.公司規模
相比Google當時情況而言，Facebook在募股之前是一家規模更大、發展平穩的公司。據瞭解，在公開募股那個季度，Google營業收入為
80590萬美元，是一年之前那個季度的兩倍。2004年的時候，Google營業收入增長更快，達到了32億美元。相比而言，Facebook當季的營
業收入為12.5億美元，與過去八個季度以來的增長率持平，較一年以前增長了40%。
4.谷歌上市時估值為Facebook的1/4
谷歌於2004年上市時，由於大量投資人士並不看好谷歌發展前景，導致谷歌將其發行價調低至每股85美元。在谷歌股票上市首日內，其股價也僅僅突破100美元大關，而目前谷歌股價已突破600美元大關。
不過這並不意味著Facebook也能重複這樣的走勢，Facebook的對應上市時間比谷歌也正好晚了差不多3年，所以幾乎在巔峰估值上市。由於
發展前景被很多投資者看好，Facebook股價也由原定的28美元調整為38美元，這一發行價格將讓Facebook成為美國網絡公司在首次公開招股時
估值最高的公司——1040億美元，是谷歌2004年上市時230億美元的4倍還多，是目前谷歌估值的一半。
5.廣告收入
作為互聯網公司，二者均出售廣告這項服務，但在營收和增長方面有很大同。
在IPO前一年，Facebook廣告營收31.54億美元，Google為9.1378億美元。Facebook廣告營收佔總營收85%，而Google比例為95%。這顯示Facebook營收更為多樣化。
谷歌公司在線廣告業務在2004年總額約96億美元，據InternetAdvertisingBureau公司研究顯示2004年之後每年增長約
33%。Facebook去年這一數據達到了317億美元，年增長約22%。如果今年增長率為20%的話，將達到380億美元。這意味著這個市場份額是
Google首次公開募股時候的四倍。
6.營收成本
據悉，在申請IPO前一年，Facebook營收成本為8.6億美元，Google為1.21794億美元，前者為後者7.06倍。而在研發方
面，Facebook在研發營銷上的成本為4.27億美元，Google為1.20328億美元，為後者3.55倍。總體來看，Facebook全年成本
與支出為19.55億美元，為Google6.1941億美元的3.16倍。
7.員工獲益
提交IPO時，Google有1907人，Facebook為3200人。在申請IPO前一年，Google平均每位員工營收50.4391萬美元，Facebook為115.9688萬美元，為前者的2倍多。
在申請IPO的前一年，Google每位員工平均利潤5.54萬美元，而Facebook為31.25萬美元。據瞭解，2010年時，Google平均每位員工利潤33.6297萬美元。
8.關注度
在當年google上市時，雖然也備受各界矚目，但是對於google未來的發展趨勢很多人並不看好，這點從當時發行的股價不難看出。與其相反，Facebook的上市則被大多數的人所看好，Facebook打算將IPO發行新股的數量增加8400萬股。
另外，在三個月前準備公開上市之前，Facebook就已經從私人投資者那兒募集了23億美元。相對於Google當時募集的2510萬美元來說，
這已經是它的10倍了。換個角度講，Facebook上市之前募集的資金就超過了Google首次上市時募集的16.7億美元的資金。
現在，整個華爾街都蠢蠢欲動準備著為Facebook的上市而狂歡，投資人們將此次Facebook的上市視作前所未有的饕餮盛宴，Facebook會成為互聯網時代最大的泡沫嗎？這個不好說，也許Facebook上市是這個時代的我們親身經歷的最大的奇蹟，或，騙局。
列事實，擺數據，十倍股是怎樣產生的
http://blog.sina.com.cn/s/blog_898b25f501017njv.html
我是個理科生，喜歡用數學的角度來看待問題。雖然股市和這個社會大部分時候都是非理性的。但是所有的波動都建立在堅如磐石的數學規律上。下面用純數學角度來看看招行的未來。還是老規矩，覺得銀行利潤增長不可持續的，壞賬賊多的，明天就要倒閉的，您來錯地方了。請按alt+F4回到您原來的地方。
下面給出幾個假設：1.招行未來10年，每年的利潤都均勻增長。2.招行未來10年的市盈率也均勻增長。這兩個假設雖然在現實中不可能發生，但是這樣假設有助於我們更直觀地看到結果。
首先來看一下淨利潤平均每年增長15%，市盈率十年後到25倍是什麼結果。
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年份
|
淨利潤增長率
|
淨利潤是2012年的倍數
|
股價
|
市盈率
|
現價買入後的收益
|
|
2012
|
-
|
100%
|
9.50
|
5
|
|
|
2013
|
15%
|
115%
|
15.30
|
7
|
161%
|
|
2014
|
15%
|
132%
|
22.61
|
9
|
238%
|
|
2015
|
15%
|
152%
|
31.79
|
11
|
335%
|
|
2016
|
15%
|
175%
|
43.20
|
13
|
455%
|
|
2017
|
15%
|
201%
|
57.32
|
15
|
603%
|
|
2018
|
15%
|
231%
|
74.71
|
17
|
786%
|
|
2019
|
15%
|
266%
|
96.03
|
19
|
1011%
|
|
2020
|
15%
|
306%
|
122.06
|
21
|
1285%
|
|
2021
|
15%
|
352%
|
153.73
|
23
|
1618%
|
|
2022
|
15%
|
405%
|
192.16
|
25
|
2023%
|
從表中可以看到，10年後股價漲20倍，股價年復合收益34%。而這僅僅是選取了兩個非常平庸的數據。25倍市盈率，還是10年利潤增長400%，都是合理的。要知道07年招行曾經到過70倍市盈率，過去的平均市盈率也在20左右。而且2011年的利潤是2001年的25倍。
那麼，如果樂觀點呢？假設它淨利潤年複合增長20%，10年增加6倍。那結果是這樣。
|
年份
|
淨利潤增長率
|
淨利潤是2012年的倍數
|
股價
|
市盈率
|
現價買入後的收益
|
|
2012
|
-
|
100%
|
9.50
|
5
|
0%
|
|
2013
|
20%
|
120%
|
15.96
|
7
|
168%
|
|
2014
|
20%
|
144%
|
24.62
|
9
|
259%
|
|
2015
|
20%
|
173%
|
36.12
|
11
|
380%
|
|
2016
|
20%
|
207%
|
51.22
|
13
|
539%
|
|
2017
|
20%
|
249%
|
70.92
|
15
|
746%
|
|
2018
|
20%
|
299%
|
96.45
|
17
|
1015%
|
|
2019
|
20%
|
358%
|
129.35
|
19
|
1362%
|
|
2020
|
20%
|
430%
|
171.56
|
21
|
1806%
|
|
2021
|
20%
|
516%
|
225.48
|
23
|
2373%
|
|
2022
|
20%
|
619%
|
294.11
|
25
|
3096%
|
10年31倍。股價年複合增長41%。
如果悲觀點，接下來的10年的年複合增長只有10%，結果是這樣：
|
年份
|
淨利潤增長率
|
淨利潤是2012年的倍數
|
股價
|
市盈率
|
現價買入後的收益
|
|
2012
|
-
|
100%
|
9.50
|
5
|
0%
|
|
2013
|
10%
|
110%
|
14.63
|
7
|
154%
|
|
2014
|
10%
|
121%
|
20.69
|
9
|
218%
|
|
2015
|
10%
|
133%
|
27.82
|
11
|
293%
|
|
2016
|
10%
|
146%
|
36.16
|
13
|
381%
|
|
2017
|
10%
|
161%
|
45.90
|
15
|
483%
|
|
2018
|
10%
|
177%
|
57.22
|
17
|
602%
|
|
2019
|
10%
|
195%
|
70.35
|
19
|
741%
|
|
2020
|
10%
|
214%
|
85.53
|
21
|
900%
|
|
2021
|
10%
|
236%
|
103.04
|
23
|
1085%
|
|
2022
|
10%
|
259%
|
123.20
|
25
|
1297%
|
股價年複合增長29%，也非常不錯了。至少超越了巴菲特。
當然，這個模型還是很理想化的。真實的股價肯定不可能這麼走。接下來的幾年，肯定是公司的利潤增速放緩，而股價遇到一個牛市，特別是大牛市的話，會躥得很高。假設2016年是大牛市的話，結果可能就像這樣：
|
年份
|
淨利潤增長率
|
股價
|
市盈率
|
現價買入後的收益
|
|
2012
|
-
|
9.50
|
5
|
0%
|
|
2013
|
25%
|
21.38
|
9
|
225%
|
|
2014
|
20%
|
37.05
|
13
|
390%
|
|
2015
|
15%
|
55.72
|
17
|
587%
|
|
2016
|
10%
|
180.26
|
50
|
1898%
|
這就是人們天天抓破頭皮去尋找的十倍股。不需要什麼題材，不需要多麼牛逼的增長。只要平靜地跟隨大市走，將來還它應有的名分，就會讓你賺得盆滿缽滿。
0815大戰，Alexa數據是這樣的。 互联网IDIOT
http://xueqiu.com/7589343933/22136179Alexa的數據只是些外圍數據，但還是希望從中覓到些有用的信息。歡迎大家討論。也希望大家給出些其他可以方便獲取的第三方數據以及方法。謝謝！
8月15日，劉強東再掀電商價格戰。各廠商的促銷得到怎樣的效果，從Alexa的數據信息可以側面反映出這一趨勢。本文選取
$京東商城(JINGDONG)$、
$蘇寧電器(SZ002024)$旗下的蘇寧易購、
$國美電器(00493)$的網上商城，
$噹噹網(DANG)$以及易迅五家進行橫向對比。
1） Reach：齊刷刷的向上箭頭，不同的是陡度。從這裡看，京東、蘇寧易購和國美反映不錯。
查看原圖2） PV：3倍餘的PV，京東上用戶活躍。卯著勁的蘇寧獨享第二陣營。
查看原圖3） PV/U：從這裡開始，進入用戶體驗的真刀真槍。京東遙遙領先，蘇寧混跡於第二陣營。同等單用戶瀏覽頁面量級反映出蘇寧的用戶規模較第二陣營其他各家的領先狀況。
查看原圖4） Bounce：跳失率上，京東擁有最低的跳失率。但是促銷開始後，跳失率出現了上升。其他
查看原圖5）在線時間：京東一騎當先，不過14號就爆有點早了。東哥還是有些小霸氣。
查看原圖總體上看，
1） 京東商城和蘇寧易購獲得用戶的最大關注。
2） 在單用戶PV、跳失率和在線時長上，蘇寧易購與其他第二陣營B2C呈黏著狀態，僅在Reach和PV指標上領先。這意味著，相較蘇寧易購對京東商城帶來的挑戰，蘇寧易購面臨著第二陣營其他同行的威脅更加嚴峻。
3） 京東商城在自主經營B2C中領先優勢明顯，但其促銷期間反映用戶體驗的指標出現下滑，反映出促銷活動仍有優化、改善的空間。
4） 從PV和PV/U的對比上看，蘇寧和其他第二陣營對手相比，用戶規模應該是其領先於其他競爭對手的關鍵。
多渠道銷售的財務數據怎麼看？
http://xueyuan.cyzone.cn/caiwu-caiwuguanli/232395.html
不管是否為自有品牌，還是是代理其他品牌，若該些商品同時線上線下多渠道運營，在進行運營效益分析時，對於財務及運營數據的使用更
需要謹慎，因為渠道特性的不同，基於所有渠道計算出來的「整體」「平均」指標其實並無太大的意義。因此，財務人員要提供公司管理階層運營數據時，需要將收
入成本開支或各類投入儘量去區分成在線及線下。
線上：例如區分是官網，平台型渠道還是網絡分銷;
線下：例如
區分各類渠道是否有按商品等級屬性而有所不同(例如：不同地區的線下門店其專供或是主打的商品是否有所不同)?
線下門店是自營的還是屬於經銷商的?
線下自營門店是由自行開票收款還是是由百貨商場統一收款(收款方式不同，財務在帳務處理上也會有所不同)?
另外，不管在線還是線下，若有些渠道是負責清尾貨或是清庫存使用的，由於其交易量與毛利率會與其他以銷售正常品為主的渠道差異很大，在處理及閱讀財務數據時更需要將其剝離出來另外評估。
渠道類型的不同，主要會反應在幾個指標上，我就最常使用的幾個指標舉例說明：
1.產品收入與毛利率：
(1) 線上線下商品定價：公司對於線上線下商品的定價策略，或新品上架的前後順序安排都會影響各渠道的毛利率。
(2) 特供品：若線上或是線下有特供品，這在進行毛利分析時也需要考慮其影響性。
(3) 該渠道是否為清尾貨或是庫存專用：這類渠道的報價會跟正常品的銷售出現較大差異，公司在退換貨成本上也可能會有所不同。
(4) 線下渠道是自營還是由經銷商經營：
例如自行收款開票的自營門店的銷售金額是為該商品的銷售定價，但是若該門店是由經銷商運營，則會計帳上的銷售金額是經銷商的提貨價，若在做毛利分析時沒有
將此兩種不同類型的收入區分出來，會讓毛利率分析失真，無法看出不同渠道的構成對於公司整體獲利的影響。
2. 佣金：
例如，不同渠道的提貨報價方式不同，對於銷售目標設定與提傭方式差異甚大，所以在評估佣金支出時千萬不要用所有佣金支出除上公司整體收入推算出個「整體」或是「平均」佣金費用率，這樣的數據並無意義。
3.廣告費：
這通常也與不同渠道的交易模式相關，通常在提貨報價談判時也都會連同佣金將其納入模式條件裡。
其實各渠道的收入，提貨報價，佣金提成與各方在廣告投放上要承擔的部份在談判交易條件時多半是合併考慮的，所以在多渠道銷售模式下要做運營分析時，這幾項指標一定要拉在一起看，千萬不要將不同渠道這幾個指標單獨分開比較。
4. 人事費用：
這差異大概在線下渠道上會比較明顯。線下渠道若是透過經銷商運營，其線下門店的銷售人員是由經銷商負責招募管理，所以在公司的財務帳上看不出來有這
方面人事費用(但即便上自營的門店，有些公司也會將門店人員由外包方式處理)，但是這塊人事成本其實是隱含在經銷商的提貨報價裡體現，所以在評估公司人事
費用與人力架構時，一樣，也把請把「整體」或是「平均」這指標或是計算方式給拋開吧。
5. 租金支出：
這點主要是針對線下渠道，《天下網商·經理人》2012/8
「Research」專題中也提到各品牌在百貨商場等專櫃的租金提成，不同層級的線下渠道其租金提成差異甚大。
在閱讀財務報表時，要注意，有的百貨是統一收銀，租金提成會在返還代收的收入裡扣除，此時財報上看到的收入是扣除提成後的淨額。若是自行收款的商場門店，
在財報上的收入是還沒扣除後續支付給商場的租金提成的金額。 所以在使用財報數據時，對於這兩種渠道的「收入」，務必要瞭解這其中的差異。
在線部分，若是透過自己的官網銷售雖無此租金提成，若是透過其他線上平台銷售，仍是會有不同型態的進場上架的開支。
以上5點僅就先針對線上與線下渠道在數據上口徑定義差異較大，容易出現誤用混用的項目的簡要分享，實際在日常運營裡，即便是相同類型或是相同層級的
渠道，也會因為交易對象的不同(例如經理商的層級或是經銷的區域範圍)而在上報價或是提成上出現很大的差異。。總之，面對多渠道銷售的運營及財務分析時，
把最簡單偷懶但又最沒用的「整體」「平均」這類指標先拋棄放在一旁吧。
上市公司業績早知道的幾點個人經驗 數據驅動力
http://xueqiu.com/3493869793/22252637昨天參加雪球公開課 跟中能興業 趙總學習了上市公司業績早知道的幾種方法，受益頗多，還看到了
@天天靜心課 ![[哈哈]](http://js.xueqiu.com/images/face/03laugh.png "[哈哈]")
。 藉著趙總總結的方法，也談一下我的幾個小經驗：
1、從上市公司報表公佈的時間不同獲得業績，這點我有所體會比較深的有2點，一個是港股和A股，比如中國建築和中海外發展（00688）以及中國建築國際
（03311），一般來說香港公司會比中國建築母公司先公佈，中海外和中建國際正好分別代表了中國建築的房地產業績的大部分和建築業績的小部分，管中窺
豹，可以大致看出中國建築的業績情況。
另外一個就是重組股，由於重組需要的時間很長，一般1年以上，很多重組股在這段時間的業績變化很大，如何獲得最新的業績情況，很多時候可以從上市公司的報
表中看到，比如11年的st光華（恆逸石化），重組時候公佈了一個業績，但1年過去後，PTA價格發生很大變化，正好這個時候榮盛石化上市了，由於恆逸石
化和榮盛石化互為持股，因此從榮盛石化的業績可以基本推算出恆逸石化的業績，按照當時榮盛石化的估值，st光華低估嚴重，後來也漲了1倍多。
目前還有一個重組股就是st力陽（廈門宏發），目前還沒有重組成功，但距離發佈重組聲明已經1年了，公司最新業績如何？ 這點就可以看
$建發股份(SH600153)$的年報和半年報，裡面有很明確的廈門宏發的淨利潤情況。
2、趙總說，公司董事長有的時候會大嘴說出一些消息，但董事長相對來說，訓練有素，加上上市公司的規定，一般不會亂說。 上市公司網站一般也不會提前披露一些信息，個人有個小經驗：
一是看集團公司和上市公司下面子公司的網站。
一般來說，在年中或者年底的時候，集團公司，尤其是國企，會披露一些集團公司的發展情況，以及重點子公司的年度業績完成情況，比如在總結大會上表揚上市公
司業績完成好，超額完成百分之多少等等，舉兩個網站新興際華集團，中材集團等。
二是在微博等社交網絡上關注上市公司的一些管理者或者公司內部的人，從高管在平時的留言中發現一些上市公司年終業績的情況，比如某高管激勵下屬說今年業績做的好，獎金肯定少不了等等。
3、 我在昨天課堂上和大家一起討論的，看一些行業網站，行業網站很多時候會提前說一下行業的盈利情況和納稅的增減情況。
4、找產品相近的公司，例如浙江醫藥和新和成，考慮兩者在成本和毛利率的差異，以及長短單的情況，基本可以推算出另外一家公司的業績。
拋磚引玉，幾點小經驗，供大家參考。
日本股市歷史數據的啟示 laoba1梁軍儒
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c5a73c90102dxyu.html日本股市是近二十年世界上表現最差的市場之一，但從1989年達到頂點後僅用了兩年便跌至
13000多點，後面基本是箱體震盪，而人民的生活依然保持較高水平。雖然大盤表現如此不濟，但豐田、武田等一大批醫藥消費優質企業卻表現優異，上漲以十
倍計算，這跟上證十年不漲卻產生大批牛股異曲同工。由此可見，即使整體市場低迷，長期投資持續成長的優質股票依然能獲得巨大的回報，況且我國與日本所處發
展時期完全不同，我們沒有任何理由對未來失去信心。
1950-1989年，日本股市從85點漲到38900點，歷時39年，主要分為5個階段：
1、1950年到1953年，日本股市從85點漲到470點，漲幅為453%，隨後在1953年到1954年出現了37.8%的調整，回落至300多點。
2、1954年到1961年，日本股市從314點漲到1829點，漲幅為483%，隨後在1961年到1965年的4年裡調整了44.2%，回落至1000多點。
3、1965年到1973年，日本股市從1020點漲到5350點，漲幅為415%，隨後在1973到1974年出現了37.4%的調整，回落至3300多點。
4、1974年到1981年，日本股市從3350多點上漲到8000多點，上漲了2.4倍，隨後在1981年到1982年回落至6000多點。
5、1982年到1989年，日本股市從6000點直上38900點。1987年10月14日，市盈率曾高達92.28倍。
你見過一個熊市長達14年的股市嗎？罕見！然而，它的的確確存在過，並發生在日本，這場熊市始於1990年，止於2003年。
日經指數的瘋牛：1984年收於11543點；1987年收於21564點；1984——1987三年漲幅接近100%，原屬正常「慢牛」。然而，隨後兩年的持續暴漲則已過頭，每年差不多上漲一萬點，實屬「瘋牛」。1988
年收於30159點；1989 年收於38915點的歷史最高記錄。從1萬點到接近4萬點，5年累計漲幅接近300%。
日經指數的慢熊：1990年收於23849點，一年跌去15000點；隨後股指連年下滑，在西方股市普遍走牛的2000年，它卻收於13785點；2003年4月28日更是收於7607點，創下近20多年來的最低記錄。
日經指數的無奈：2003年後，隨著日本經濟緩過勁來，股指開始緩慢甦醒。直至2007年4月25日，當世界各國股市均衝向了歷史最高峰時，日經指數才勉強收於17236點，離40000點尚差若大一截。
日本人對從美國人手中接納過來的市場經濟具有進一步強化的神奇能力，不幸的是，日本人也接過了美國人手中的股災，而且它使日本的股災超過了美國歷史上的任何一次。
在第二次世界大戰中，戰爭報復和原子彈轟炸使日本的幾個主要城市遭受嚴重破壞，幾乎淪為一片廢墟，整個國民經濟一派蕭條。戰後，由於更多的努力和艱巨
的工作，日本經濟慢慢開始穩定並逐步恢復。同時，美國幫助日本重建，並提供大量資本和軍事保護。這種保護使得日本經濟和政府運作更自由、更有效率。
隨著經濟的重建，工廠很快被建起，農民成為工廠工人，工薪階層中的中上等人成為白領工人。白領工人和工廠工人成為終身僱用者。這使其僱員對僱主有著某種莫名的忠誠。當時大多數日本工人都十分節儉，並將他們所賺的錢都儲蓄起來。
經過戰後長時間的恢復之後，日本經濟獲得了一個強勁的增長。許多日本公司合併到一起形成龐大的產業-銀行集團，即所謂「財閥」（zaibatsu）。
這些財閥通過複製、改進西方產品並廉價地出售，從而獲得了極大的競爭優勢。這些廉價的產品贏得了西方消費者，並開始直接衝擊了美國公司的利益。允許財閥發
展更大的企業聯盟（即卡特爾），致使日本經濟快速增長。卡特爾的宗旨是合作與協作，企業與政府的各個方面都攜手工作。正當日本股市暴漲時，卡特爾彼此相互
收購對方股份成為一種時尚。
20世紀70年代，石油危機及通貨膨脹極大地削弱了全球經濟。美國大馬力的小汽車耗油成本加大。相反，日本小汽車的製造商，如本田汽車，它們很快轉向
生產節油型小汽車。同時，這些小汽車的價錢遠比美國製造的要便宜。這些小汽車很快在質量上得以大幅提升。甚至早在20世紀60年代初，日本小汽車一直都是
自動化組裝，它使人工出錯幾乎不存在。這導致美國低技術的汽車行業開始衰退。
20世紀80年代，日本將電子學增列到高校專業目錄中。日本卡特爾公司，諸如日立和索尼，仿製並生產由高成長型計算機行業所需要的高質量電子設備。由
於借助機器人和廉價勞動力在價格上取得的競爭力優勢，日本嚴重打擊了美國公司。除微處理器外，日本統治了整個芯片市場、電路板市場及其他元器件市場。索尼
與日立公司最終獲得了美國因特爾和IBM公司的青睞和信任。
整個20世紀80年代，由於日本人擁有了最高的生活質量和最長的預期壽命，日本似乎變成了一個理想的烏托邦社會。同時，日本成為了世界上最大的債權國，人均GDP在當時也是世界上最高的。由於機器人在日本的使用，許多美國人擔心自己的勞動力過時落伍。
日本似乎變成了一個完美無瑕的現實卡特爾，日本公司成為了一個流行的術語，來自世界各地的企業考察代表企圖尋找日本成功的秘密。這時，日本人的自信已遠超過20世紀20年代的美國人。
日本全國一片繁榮，日元對美元大幅升值，日經股價指數與房地產價格不斷創出新高。日本公司在東京和大阪四處開發摩天大樓，這導致房地產價格直衝雲霄。
由於日美存在巨大貿易順差，美國一直對日本保持高壓態勢，自1985年廣場協議之後，國際社會形成了巨大的日元升值預期並長期持續。日元兌美元匯率從1985年初的260:1升到1987年150:1，兩年內日元升值幅度達40％以上。
1986——1988年間，東京地區商業用地價格上漲了一倍。不動產價格的飛漲是如此之高，以致僅僅一個東京地區的房地產總價值就相當於整個美國的房地產總價值。日本所有的高爾夫球場的總價值相當於澳大利亞交易所上市的全部股票的總市值。
1955——1990年間，日本土地價格上漲了70倍，股票上漲則超過了100倍。1989年，在東京附近的一套房平均要花200萬美元。當時，大規
模股票投機在全球形成一股熱潮。全世界的投資者競相購買日本股票，這些瘋狂的投資者寵信「永遠牛市」的謬論。許多最新暴富的富人大量購買奢華商品。
當時，投資者可能已經認識到日本正在變成泡沫的海洋，但人們仍然相信政府和公司能夠同心協力、永恆地支撐這種高水平的經濟增長。擁有土地的公司開始利
用它們的土地賬面價值去購買股票，然後，再用這些股票去融資購買美國資產，例如，當時日本三菱不動產公司持有美國洛克菲勒中心80%的股權。
不幸的是，所有過頭的好事終將結束。就像歷史上的羅馬帝國的繁榮一樣，日本的繁榮原來正是它的毀滅的開始。
為了給過熱的經濟降溫，並同時切除房地產與股市「哄搶性」暴漲的毒瘤，日本政府提高了利率。然而，就在利率提高後不久，剎不住車的股市帶著巨大的慣
性，向著歷史最高峰4萬點猛衝過去，並終於止步於1989年12月29日，日經指數創下38915點的最高歷史記錄。隨即掉頭狂跌不止，數月之內，日經股
價指數跌得已是面目全非。
日經指數之所以如此狂跌，是因為它的價值被人為過度膨脹或操縱，遠遠偏離其真實面目。隨後，許多股市醜聞逐漸水落石出，人們發現，這些醜聞總是發生在
股市泡沫最嚴重的時候，如股價操縱、貪污、挪用公款、腐敗墮落等。這類行為發生整個日本的政界和商界，其根由也許為人性使然：渾水摸魚、趁亂投機、賭一
把！
之後，日本房價經歷了長達14年的直線下落，將來可能還將繼續下落，日經指數則從1989年底的近40000點一直滑落至2003年8000點的谷
底，同樣花了14年功夫。除此之外，日本政府和公司還背負了自20世紀80年代末以來所形成的難纏的債務包袱。這些債務主要來自當年的股票投機和高價土地
購買。直到今天，日本經濟仍處在「憂鬱」之中。
不過，日本人為這一巨大的股市泡沫中付出了慘重的代價，並同時也收穫了慘痛的教訓。它也讓我們再次領略了緊跟泡沫後面的、可怕的、報復性股災。（轉載）
TechCrunch支招Facebook：可放棄廣告通過數據賺錢
http://news.cyzone.cn/news/2012/10/02/233273.html
導語：科技博客TechCrunch從事社交產品報導的科技記者喬西·康斯丁(JoshConstine)週日發表文章稱，通過移
動廣告網絡和Gifts等電子商務產品，Facebook完全可以通過數據不是流量來提高營收。這意味著，也許有一天Facebook上的廣告數量會趨於
零。
Facebook必須要顯示更多的廣告才能獲取更多營收，對嗎？不對，或至少沒有必要這樣做。如果能夠拓展移動廣告網絡和Gifts電子商務產品，Facebook就可以依靠數據而不是流量來提高營收。
也許有人會說，那是痴人說夢。一個月前，人們還認為Facebook盈利前景不容樂觀，原因是其用戶群正從PC轉向移動設備。對於PC用戶而
言，Facebook每個頁面可以顯示7條廣告，並從遊戲付款中獲取30%收入。許多業內人士認為，要想通過移動設備獲取營收，提供更多廣告是唯一的解決
方案。
但Facebook行動迅速，首先在Zynga.com上測試移動廣告網絡，幾週前又允許廣告主利用自己的數據在非Facebook移動廣告網絡和應用(Facebook移動廣告網絡)上提供精準廣告。
本週四，Facebook又推出移動社交電子商務服務Gifts，允許用戶在網站內就能購買商品並送給好友。Facebook從每筆交易中獲取特定比例營收，從而增加了一個新的營收源。
通過這些產品，Facebook已經證明了可以通過第二種途徑來獲取營收。
原始途徑：通過用戶花費在網站和應用上的大量時間來獲取營收。第二種途徑：利用所掌握的大量用戶數據來獲取營收。
許多網絡廣告都會對用戶造成干擾，而Facebook的廣告網絡則允許廣告主利用目標用戶的性別、年齡、地址、工作經歷、興趣愛好、好友和應用活動等信息提供用戶需要的廣告。這意味著無需提供更多的廣告即可獲取更高營收。
Gifts分析用戶購買禮物所贈送的好友的信息，如果有用戶準備向與這位好友興趣和愛好相投的用戶贈送禮品，Facebook就可以向他們做出推薦。Facebook瞭解的越多，就會做出更好的推薦。
這並不是說，Facebook上的廣告很快就會消失，但這可能是一個方向。顯示更少的廣告，或至少不顯示這麼多的廣告，對於Facebook大有裨益。例如，用戶體驗會更佳，會有更多的用戶瀏覽和共享。
對於大多數人而言，Facebook利用他們的數據來提高廣告效果並不是什麼大事，甚至他們根本不知道發生了什麼。但總會有少部分人提出異議，而Facebook也經歷過這樣的問題，這是必須要面對的。但至今為止，這方面還沒有造成太大問題。
因此，對於如今的Facebook而言，在用戶體驗和廣告數量進行平衡並不是一場「零和遊戲」。事實上，如果Facebook能夠正確利用手中所掌握的大量數據，總有一天Facebook上的廣告數量會趨於零。(李明)
投資者怎樣才能穿躍財務數據的迷霧？ 水晶蒼蠅拍
http://xueqiu.com/4818651187/22465755前期有網友提出該怎樣越過財務數據的陷阱來識別真正好的企業這個問題，其實在我看來有3點值得考慮：
第一，對於財務基本知識的掌握肯定是最基礎的條件。如果基本功差的太多，恐怕也別談什麼真假的問題了。
第二，將財務數據與企業的經營環境分析，具體競爭優勢分析，經營要素的展開分析，競爭對手相關情況對比這些東西割裂開以後，其實已經在踏入一個巨大陷阱。這種模式下，被「數據神話」重創只是個時間問題而已。
第三，在對財務報表及數據的分析中，不要陷入某一未可解的細節難以自拔而需要建立起整體性觀察態勢的角度。
首先有對企業生意本質的認識後，更加有助於對財務數據的梳理和驗證。打個比方，你不用太瞭解麥當勞的財務報表也該認識到這肯定是一筆不錯的生意（任何時候都人不少極高的周轉，面包夾肉的成本賣的卻很不便宜，免去大廚和複雜的配餐、豪華的裝修等不必要的開支等）。你也不用仔細去推敲一個自行車修理攤的財務報表就該知道這筆生意的吸引力相當有限（修車的生意既不多，單筆生意的營業額又非常有限）。同樣我們也不需要打開財務報表就知道家樂福一定是屬於低利潤率高周轉率的企業類別。所以，所謂「生意的本質」就是回答「這個公司是怎樣賺錢的」這一問題。
這裡還有一個問題，就是財務分析中的「普遍性與特殊性」問題。所謂普遍性就是甭管什麼企業，都大致遵循的。比如利潤率與費用率的此消彼長；所謂特殊性，就是一些企業特定的商業模式或者發展階段決定了，其某幾個經營指標特別具有參考性。比如蘇寧的報表中開店數目與單店單位面積的銷售額就是一個特殊性的指標；又比如比如地產企業慢周轉特性下的存貨以及預收款對利潤的重大提前揭示，而其財務結構也注定了「生於利潤死於存貨」；再比如一些企業處於某種新的商業模式初步擴張的時期那麼這個時候特別需要關注其費用率是否失控；還比如一些工業設備類企業，天然的不可能有太高的周轉率，在成長階段經常的問題在於競爭快速加劇中，其利潤率會否一落千丈或者銷售額持續的高度偏離行業正常波動幅度而揭示著某種行業週期逆轉的可能等等。
總之，普遍性問題是每份年報都必然要關注的，特殊性問題則更加直接的揭示了特定類別、或者特定階段企業的健康狀況或者持續需要關注的重點。
在具體的財務數據分析時，我個人認為要把握好「細節」與「整體」的度。對於企業財務報告的細節，特別是關鍵細節予以重視當然是必須的，但是更重要的，不是站在「會計」的角度去「質疑真實性合理性（實際上也很難做到，以為我們根本不可能接觸到原始憑證）」，更不能因為某一個細節問題而推倒或者模糊整體性——實際上，企業會計系統是一個複雜的系統，很多項目其實並沒有特別確切的規定，企業管理者在一定程度上進行符合自身利益的會計調節（而不是會計欺詐），不但是可以理解的，甚至是無法避免的。
我一直認為，把握企業的財務報告，應該站在一個生意合夥人的角度來把握評估「態勢」，而這種經營態勢主要是有與企業經營特性高度相關的一些財務指標和數據組合形成的，並且需要以較為連續性的時間角度來審視。在「發展態勢」的相關信息顯示正常，對一些並不導致要對企業的重大經營特性產生威脅的細節數據的模糊上，不宜過於聯想。
其實很多時候我們都會發生無法解讀一些具體財務細節的時候，這個時候我個人的態度是第一如上述所表達的「主要經營態勢」的各項數據是否有很好的互驗證性，第二還是需要考慮這個企業的管理者屬於一個什麼層次的人，當然這可能是另一個話題了。
另外這個問題最終會回到一個投資原則：看不懂的不碰。哪怕是再靚麗的財務報表和數據，只要我摸不清其生意的本質和邏輯所在，那麼就不要眼饞，更不要被匪夷所思的業績迅猛增長而誘惑——這不是我的那盤菜。這樣雖然可能錯過一些真的黃金，但是至少確保了我們投資的安全性。何況，看不懂的企業，也不可能真正拿的住或者真正敢下重手，最後就算讓你「賭」到了很高的"收益率"，但實際的"回報額"卻往往並不高。
如果我們願意回顧一下過去歷史上曾經出現的一些財務驚爆大醜聞大陷阱的案例，我們會發現其特徵無非就是兩類：
1，企業在普普通通的行業中作出了匪夷所思的業績，且這種業績明顯缺乏足夠的邏輯支撐，比如藍田股份吹噓的「高科技養殖」帶來比同行高10倍20倍的利潤。
2，企業的運作異常複雜難懂，業務高度的不清晰或者存在極多的模糊點，讓人根本難以把握其經營的實質狀況，比如安然以及次貸危機中眾多金融企業複雜到極點的投資遊戲。
以這個邏輯來看，其實在投資上的很多問題繞到最後，我們最終發現答案總是被巴菲特智慧的光芒所籠罩。這個問題也是一樣，到這裡我們可以更加理解為何巴菲特總是青睞業務簡單、競爭壁壘明確，且自己的能力圈又可以理解的企業。因為即便從「不容易被騙，容易檢查」這點上而言這類企業對於投資者也是非常有利的。
誠然，由於各種天然的原因，很多財務數據是籠罩著一層迷霧而不可能從會計角度而言那麼真憑實據的。但是我認為幸運的是，一隻癩蛤蟆不會只有一個膿包：這就像一個糟糕或者有財務欺詐嫌疑的企業，一定在其它各方面也同樣會顯現出明顯的瑕疵或者徵兆。一個學會聯繫起來看問題，學會建立在整體性上理解企業的投資者，會在分析財務數據的時候善於利用其它的「膿包」。在此基礎上，學會尊重常識而不是輕信「例外」，學會只與優秀的生意，優秀的企業家為伍，是遠離任何陷阱的更重要的保障。
所以如果最終簡單總結為一句話就是：沒有對生意的理解，就很難把握到財務分析的實質。而穿越財務陷阱迷霧的關鍵，其實也是在數據之外。
商業新世界的三個基礎：API、身份、數據
http://www.36kr.com/p/171914.html本週在業界引發騷動的Windows 8之父Steve Sinofsky的離職也確定了一個嶄新的商業世界的三個基石：API、身份以及數據。
鮑爾默稱微軟需要有人跨越產品、將各種服務集成到一起，從而提供統一的客戶體驗。這意味著他似乎意識到否決Ray Ozzie的Windows Live Mesh項目並不是個好主意。
簡單而言，Mesh是一個數據中心，充當微軟的應用和服務的平台。通過 Windows Live Mesh 和設備網站，用戶電腦（無論是 PC 還是 Mac）、手機等設備上的文檔、照片和其他文件的副本可均保持最新。
Ozzie的願景威脅到了Windows總裁Steven Sinofsky的團隊在SkyDrive Web存儲服務上的類似努力。Sinofsky稱依賴Windows部門以外的服務開發會耽擱下一版操作系統，給公司的旗艦產品造成破壞。在Sinofsky的反對之下，鮑爾默否則了Mesh項目，最終也導致了Ozzie的離去。
而現在鮑爾默的決定似乎證明了出走的前微軟首席架構師Ozzie規劃的未來具有更加光明的前景。
數據的統一還只是一個方面。在今天，融合是所有人都要面臨的問題。未來的系統必然是一個複雜的系統，需要將人、組織以及生活中的一切東西連接到一起。
Kynetx是致力於這樣的系統的初創企業之一（Facebook、新浪微博、騰訊微信等也在做類似的事情）。其事件驅動交互的概念旨在對我們的日常生活進行自動化，利用各種互聯的系統來為人們的行動提供智能。比方說，日曆的更新可能會觸發智能代理制定旅行計劃。其實現方式有可能是利用一個身份識別服務層，基於對有關用戶的數據的分析來瞭解其屬性和行為，再通過一系列的API調用來完成。
Kynetx的創始人Phil Windley說，把身份、可編程性、數據以及上下文結合起來是新的現實。此外，物聯網也不可或缺。這些要素相結合將會帶給我們一個全新的體驗。一旦生活方方面面都需要的身份被包裹進個人云和數據商店當中，那麼一個新的世紀就將到來。
那麼企業對API的需要也就不言而喻。這些API正在改變數據的面貌。把數據封閉起來已經沒有意義。IT的架構正在發生改變，API管理公司則提供了讓數據開放的不同方式。
但最重要的因素還是我們如何標識自己。要想充分利用云，通過連接服務及事件驅動來讓我們的個人工作生活更加便利，我們的身份識別就變得更加重要—你是誰？你是什麼樣的人？這兩個貌似簡單的問題有時候連你自己都無法回答。
「應用」、「系統」的概念日漸式微應該會成為趨勢。應用將會被API和數據模糊，系統逐步會成為封閉的象徵。所有平台的繁榮都將取決於其開放性，一如現在的國與國之爭。
杜絕數據造假要動真格
http://www.yicai.com/news/2012/12/2332346.html《半月談》日前報導一名縣委書記新上任後對賬發現，財政收入賬面的數字有8億多元，但實際不到5億元，縣級工業園號稱產值高達76億多元，但企業銷售收入實際不過19億元，園區大片土地荒蕪、企業廠房閒置。這位從小縣提拔到大縣的書記說，從表面上看自己被提拔了，風風光光，但實際上接手的是「一手爛得不能再爛的牌」。
報導獲得大量轉發，關注度很高，但卻不是破天荒的新聞。因為今年3月，國家統計局就首次曝光兩起數據作假案例，一是重慶永川區干預企業真實獨立上報統計數據，二是山西省河津市統計局個別工作人員曾向某些企業發送數據資料，要求企業按給定數據上網報送。這些案例無疑向社會再次揭示統計方面的尷尬。
歷史學家黃仁宇曾批評我們社會的一個弊端是缺乏「數目字管理」，但他可能也沒想過「過猶不及」的狀況，那就是目前對於官員的評價考核可能存在過於依賴數字的情形，不少地方官員將不太出彩甚至是「負增長」的經濟數字等同於失職，不僅上升無望，甚至還可能烏紗不保，最後取其下策，用虛假數字加以掩飾。但是，這樣造假不僅違法違紀，更給地方經濟社會帶來隱患，如果不能防微杜漸，還可能嚴重誤導中央宏觀決策，害國害民。
但是，這樣潛規則依然存在，就說明必須加以反思在數字造假的土壤何在。關鍵在於傳統的官員考核體系在具體的操作執行過程中過度「量化」，對數字膨脹的追求背棄了實事求是的原則，這一方面有好大喜功的官場文化作怪，另一方面則是上級機關不切實際的指揮加命令，報告指標超越了地方的經濟社會條件。
無論是哪種情況，既折射了當前幹部考核機制有待完善之處，更說明了日前習近平總書記提出「增長必須是實實在在和沒有水分的增長」的重要性。對於前者，建議就是對政績考核不再「惟GDP論」，對財政收入「去指標化」。市場經濟的發展應該是一個自然而然的過程，不可能依據行政命令去強行達成，何況施政到產生成效通常是有一個過程，不可能總是「立竿見影」。對於官員的考核評價應該是一個綜合的評判，既考慮經濟健康發展，也應該考察民生保障情況，還有環境資源變化等因素，這樣就會削弱造假的動力。
另外一點，對於數據造假方面的處罰應該加重處罰力度，否則權衡風險與收益，急功近利的官員就可能選擇造假。就《統計違法違紀行為處分規定》而言，對於「自行修改統計資料、編造虛假數據的；強令、授意本地區、本部門、本單位統計機構、統計人員或者其他有關機構、人員拒報、虛報、瞞報或者篡改統計資料、編造虛假數據的」；基本上是「給予記過或者記大過處分；情節較重的，給予降級或者撤職處分；情節嚴重的，給予開除處分」。即便是前述國家統計通報的兩個案例，其結果也是進行整改，並沒有對外公佈處理有關責任人的信息。所以，嚴懲數據造假官員，不僅是懲罰執行統計的人員，更要查處指使造假從中獲益者。總之，杜絕數據造假要動真格。
但是，處罰官員以及恢複數據真相都不是目的，真正要追問的還是中國經濟的增長基石。如此，習近平同志所指的「水分」，並非簡單的統計意義上的「摻水造假」或者數字遊戲，同時還指向了一部分缺乏效益、質量和可持續性的增長，它需要產業不斷升級、科技持續創新來實現。所以，提升經濟水平，實現幸福中國，絕不是依靠自欺欺人的虛假數字，靠的是實事求是的全國各族人民「實幹興邦」，堅持改革開放，不斷解放和發展社會生產力。這樣，才會建設成一個沒有數字造假的中國。
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