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为什么很多一流女人,都嫁给了三流男人? | 巴九灵说金融

为什么很多一流女人,都嫁给了三流男人? | 巴九灵说金融 电子商务培训
2016-08-26
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导读:在经济学或者金融学上,这种现象有一个专有名词——“逆向选择”。


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小巴导读:一流女人嫁给三流男人,二手车市场买不到好车,P2P平台的债务天然带有更高坏账风险,这些现象背后是同一个经济学原理——逆向选择,或是“劣币驱良币”。


从这个角度而言,我们就能明白,为什么一个人、一个社会的信用,是最贵的东西。


文/巴九灵(微信公众号:吴晓波频道)


前些天,宝强同学说要离婚,这个消息一出来,就彻底引爆了话题圈。


小巴有一位邻居是大龄女青年,叫巴小美,她不仅为宝强同学鸣不平,还为自己大龄恨嫁而感到可惜。在她眼里,“挺好的男人,怎么我这么好的女人就总是遇不上呢?”


巴小美还真不是吹牛,一直以来在巴家村里追求者甚多。她按照中意程度给追求者分了几类,分别是“一流男人”“二流男人”和“三流男人”。她觉得自己不愁嫁,所以打算考验考验他们,她相信时间可以帮她淘汰那些用情不深的人。


两年之后,她发现,身边的“一流男人”们差不多都离她而去了。他们觉得追求巴小美难度好高,但他们本身也很出色,算了算了,“此处不留爷,自有留爷处”。


又过了两年,那些“二流男人”也因为差不多的原因撤离了。最后当她年岁见长、打算嫁人的时候,却发现还在追求她的人,只剩下她原来不怎么中意的那几位三流男人了。




这就是所谓“一流美女嫁给三流男人”的典故。如果把男女间的恋爱视为一个自由配对的市场,那么美女显然就是稀缺资源,几乎所有男人都希望与之配对,但并不是所有人都愿意长期等待,付出相同的成本。


面对相同的预期收益,机会成本更低的人更愿意等待,也愿意付出更高的成本,于是能够找到更好机会的人都走了,剩下的那些都是没有更好机会的人。


这种现象,在我们日常生活中常被叫做“劣胜优汰”或者“劣币驱除良币”。而在经济学或者金融学上,这种现象还有一个专有名词——“逆向选择”


比如巴家村有很多人开车,村里的二手车市场以前很发达,但现在却很少有好车可买了,也是一样的道理。




理论上,一辆使用年限短、质量不错的二手车相比于质量较差的车应该更容易卖出一个好价钱。但现实中却未必如此,一位车主打算卖掉他质量很不错的车,价值10万,但市场上还有很多质量很差的同类型二手车,价格只需要5万。


有买家看上10万的车,但有一个5万的价格在对比,但他也不知道到底10万的车比5万的车好上多少,所以只打算把价格提到7万。


好车的车主就觉得吃亏了,卖7万还不如自己留着开,最后还是没有卖。就这样,一辆一辆好车退出二手车市场,剩下的车质量越来越差,想买好车的也买不到好车了。

注:二手车案例来自经济学论文《次品市场:质量、不确定性和市场机制》,作者是诺奖得主阿克诺夫(也是美联储主席耶伦的丈夫)。


还有巴家村这几年一直很火的P2P,理论上是希望通过互联网解决借贷的信息不对称。相较于村里的银行,P2P的利息高出一倍甚至几倍,吸引了很多人来投资。




但从P2P平台上借钱的利率,在15%甚至20%以上,如果有能力在其他利息更低的渠道——比如银行获得贷款,那必然不会再选择P2P作为融资的渠道。


所以,P2P借款人本身的还款能力、信用资质就是次一级的,只有在符合一系列前提条件时其借款才是可行的。如果P2P不停扩张,放松了对借款人的审核,高利率终会致使跑路的发生。


类似的例子,还有巴家村的股票市场,小巴常常听到今年股市这个题材很热、明年那个题材很热,这些题材对未来的愿景描绘得无比美好。


但大部分的炒作,随着时间的推移,都褪掉了他们的底裤,露出光秃秃的屁股,于是股价大跌,股民退去。

 

这些案例,和巴家村女神巴小美恨嫁的情况简直一模一样,手握资金的投资人就是女神,而希望借款或者融资的企业或者个人,就是那些围绕在女神身边的追求者。女神手里的大把资金就是容颜,放在手里怕它日渐贬值,投出去又怕所托非人。




不过逆向选择的现象,并不是无解的,比如巴家村老村长就想出了一手策略来解决问题。


老村长觉得,女孩子们嫁不好,主要还是因为男女婚恋信息不对称。所以他建立了一个第三方中间机构,专门对本村的未婚青年们做评估。


做一个评估机构不容易,要有“大数据”支持,从七大姑、八大姨、九大同学老师、十大同事那里各种打听男青年、女青年们的大小事迹,从中还原出来性格类型。这其中当然也免不了也给他们分分类,最后就有办法帮未婚青年们找到合适的对象了。

 

解决完了村里姑娘们的问题,老村长又想,既然美女们的婚恋问题和投资道理是一样的,那解决村里老百姓投资难的办法,不就可以参考前者吗?老村长一瞧,这几条还真的有人在做。


最重要的,还是建立起整个社会的信用体系。




这也是一项大工程,需要超大量的数据支持,老村长在村里考查了一番,发现其实虽然大数据金融惠及每个人,但实际上能够把这个系统建立起来的也就没几家。


这个系统得有能力识别出不同借款人、融资方的资质,给优质的人提供低利率的优待、向次级资质的人收取更高的利息。


那么,这个系统怎样才能建立起来呢?



村里有一个大型电商平台叫京东,依靠交易数据建立系统。村里每家每户都在这个平台做生意,卖家每年有多少流水,货是从哪发到哪里去、价格、数量,等等,都有账户数据可以查,在这个平台上的买家的购物习惯、消费水平也都能通过大数据分析出来。


基于这些“历史资料”,京东专门成立了一家金融公司,建立了一个专门识别卖家买家信用的大数据体系,为缺钱的商户放贷,为手头紧的个人提供赊账购物服务。




比如有一个前年卖5万件商品,去年卖10万件,并且今年数据也在不断上涨,但这个商户却没有足够多的钱去进货,这种情况下,就算他没啥抵押,但京东金融还是愿意借钱给他;


又比如有一个人,过去一两年里每个月要在平台上消费,并且消费的品质在不断升级,手机号码和收货地址也不怎么变更,那京东金融就愿意相信这个人的收入在不断提升,并且这个人也比较诚信,所以就给他一定的信用消费额度,让他像跟乡里乡亲借钱一样,先打个“白条”,等有钱了再还。




如此一来,不管是你想卖东西,还是想买东西,要你的历史够“清白”,你的前途够“光明”,你就什么都不用怕。信用就是你的财富,有时候,比你的任何其他东西都值钱。

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