事件概述 - 12月22日晚，快手平台遭遇大规模黑灰产攻击，大量直播间被恶意注入色情、低俗等内容，平台回应称已报警处理 [2] - 攻击发生在晚间22点左右，峰值时段约有1.7万个被控“僵尸账号”同步开播，形成刷屏效应，部分直播间观看人数最高接近10万 [2] - 攻击导致部分用户举报功能短暂失效，平台约一小时后基本清除违规内容并冻结涉案账号，此事导致快手股价在次日产生剧烈波动 [2] 攻击特征与性质 - 此次事件是国内首次在头部平台上出现的由AI驱动、自动化、短时间爆发式的违规内容攻击事件 [3] - 攻击者通过自动化工具批量注册、控制账号，在极短时间内完成内容生成、发布与扩散，实现了违规内容的秒级发布，规模化攻击完全超出人工审核的应对极限 [3] - 某网络安防企业评论称，这是网络黑灰产利用AI技术发动的有组织、有预谋的攻击，标志着网络攻击已经进入全新的工业化阶段 [3] 技术影响与行业警示 - AI技术正帮助将作恶行为变成低门槛、可复制、可规模化的事情，公众感受到的是一种秩序被撕裂的失控感，而不再是个别技术问题 [4] - 事件警示AI技术正在成为新的放大器型风险源，当互联网和AI成为社会基础设施，更强大的攻击可能引发系统性风险 [4] - 此次事件导致各大平台在安全运营领域普遍面临从单一防御向系统性治理转变的新课题与新挑战 [4] 治理逻辑与未来趋势 - 事件或将导致公众对全人工审核的浪漫想象彻底破产，“AI对AI”的治理逻辑将被接受 [5] - 平台所肩负的责任将升级，需要证明自身能否驾驭AI，是否具备自动化防御能力、极端场景演练以及熔断、降级、止损等机制 [5] - 此类事件将强化监管共识，监管讨论将从偏抽象的“AI向善”、“算法透明”等，逐渐走向实战，对监管层提出了更高的要求 [5]

市场行情与板块表现 - 12月19日A股三大指数集体收涨，沪指涨0.36%，深成指涨0.66%，创业板指涨0.49% [1] - 两市成交额放大至1.75万亿元，市场情绪有所回暖 [1] - 消费板块全线爆发，零售指数大涨3.66%，多只个股涨停，政策利好与旺季预期形成双重驱动 [1] - 海南本地股受“全岛封关运作”消息刺激，板块指数暴涨超7%，掀起涨停潮 [1] - 资金出现明显轮动，前期热点科技题材回调，资金转而涌入消费、区域主题等政策受益方向，市场仍处存量博弈格局 [1] 基本面投资的核心逻辑 - 投资需要回归基本面，其核心是执行“降维打击”，从无数干扰变量中聚焦到三个最本质的决策支柱上 [2] - 第一支柱是评估公司内在价值，需像老板一样思考公司的护城河、可持续的商业模式、管理层，其价值归根结底是未来能创造的现金流 [3] - 第二支柱是抓住产业变革大浪潮，投资需选择长期向上的产业风口，如数字化、新能源，将好公司放在好行业背景下投资 [4] - 第三支柱是警惕系统性风险，如金融危机，虽无法预测但可通过观察市场估值、杠杆水平提前做好防御以保住本金 [5] - 对这三件事建立深刻认知，由深度研究带来的确定性是长期稳健收益的真正来源 [5] 投资理念与策略 - 财富是认知的副产品，投资应远离短期噪音，聚焦企业本身的价值创造 [6] - 应用合理的价格，投资那些能随时间成长的好生意，耐心陪伴以获取复利回报 [6]

全球货币政策分化与套息交易平仓 - 日本核心CPI已连续多年超过央行2%的目标 日本央行加息是政策回归常态的必然之举[1] - 美联储正走向降息 与日本加息形成方向性叠加 如同跷跷板两端分别抬高日元融资成本与压低美元收益率[1] - 政策分化导致全球日元套息头寸开始松动 依赖低息日元融资进行押注的投资者被迫平仓[1] 历史冲击与当前风险规模 - 2024年7月日本加息15个基点叠加美联储政策松动预期 曾导致全球股市三周内蒸发约6.4万亿美元 日经指数单日暴跌超12%[3] - 国际清算银行数据显示 广义日元套息交易规模近19.2万亿美元 相当于日本GDP的五倍 表明这是系统性风险积累[3] - 市场稍有风吹草动便会引发蝴蝶效应 平仓撤退存在成本与溢价 市场情绪是关键影响因素[3][5] 市场参与者结构与影响 - 普通投资者参与方式为借入低息日元存入美元等简单利差交易[6] - 机构投资者则通过借日元购买股票 进行并购或实施对冲策略 利用杠杆放大风险与利润[6] - 两类参与者在政策转向时受伤程度不同 但均被长期廉价资金培养了贪婪习惯[6] 对新兴市场与中国的影响 - 风险在于外部流动性收紧可能传导至新兴市场 引发资本外流和资产价格波动[8] - 中国市场存在缓冲 因国内市场结构与政策空间不同 外资并非全无耐心 本地资金有自身配置偏好[8] - 短期避险与长线择机行为将在市场并存[8] 全球资本流向与资产价格重估 - 政策分化将改变全球资本流向 资本会重新评估风险溢价 货币将重估汇率预期[9] - 资产价格将在重估过程中寻找新的平衡 过程伴随市场波动与恐慌[9] - 最终市场会建立新秩序 但代价是部分账面财富的消失[9] 应对策略与核心结论 - 需认识到风险是系统性的 应采取防守优先策略 注重资金管理 杠杆控制和流动性保障[10] - 监管需具备前瞻性 监测跨境杠杆与影子银行 防止外部利率波动被放大传导[10] - 全球廉价资金时代正在结束 这是历史性转折 投资者需回归基本面估值与现金流分析[10] - 面对市场风暴 最聪明的策略是管理好自身风险 而非预测涨跌[10]

全球影子银行资产规模与增长 - 全球影子银行（非银行金融机构）资产总额在2024年底首次突破250万亿美元，达到创纪录的256.8万亿美元 [1] - 该资产规模同比增长9.4% [1] - 非银行金融机构资产目前占全球金融总资产的51% [1] 影子银行内部增长结构 - 在非银行金融机构中，信托公司、对冲基金、货币市场基金和其他投资基金的增长率均达到两位数，是增长最快的部分 [1] - 与此同时，银行业资产同期增长率为4.7% [1] 监管关注与数据缺口 - 金融稳定委员会（FSB）主席指出，了解非银行机构的演变是评估全球金融体系韧性的“重要关注点” [1] - FSB对私人信贷行业数万亿美元的增长缺乏相关数据表示遗憾，监管机构正密切关注该领域是否存在疲软迹象 [1] - FSB试图从八个主要司法管辖区（加拿大、德国、意大利、卢森堡、荷兰、日本、瑞士和中国香港）收集私人信贷信息，但发现现有数据存在重大缺口 [2] - 这些司法管辖区报告的私人信贷活动总额仅为0.5万亿美元，FSB认为此数字“远低于其他使用商业数据计算出的估计值” [2] 数据收集面临的挑战 - 并非所有参与的司法管辖区都能提供私人信贷数据，有些仅提供了部分行业（如私人信贷基金）的数据，而未涵盖其他实体（如保险公司）的贷款信息 [2] - 目前缺乏私人信贷和金融的全球标准定义，导致难以在统计和监管报告中识别私人信贷实体 [2] - FSB已将解决私人信贷数据缺口纳入其2026年工作计划 [2]

全球影子银行资产规模与增长 - 全球影子银行（非银行金融机构）资产规模首次突破250万亿美元大关，达到创纪录的256.8万亿美元 [1][3] - 非银行金融机构资产同比增长9.4%，占全球金融总资产的51%，份额与疫情前基本持平 [1][3] - 银行业资产同期增长4.7%，非银行金融机构资产增速显著快于传统银行业 [1][3] 非银行金融机构内部增长结构 - 信托公司、对冲基金、货币市场基金和其他投资基金是增长最快的子行业，增长率均达到两位数 [1][3] - 非银行金融机构涵盖对冲基金、保险公司、投资基金等多种实体 [1][3] 私募信贷行业的数据缺口与监管关注 - 金融稳定委员会对规模达数万亿美元的私募信贷行业缺乏增长数据表示遗憾 [1][3] - 监管机构正密切关注私募信贷领域的危险迹象，部分银行高管已就该行业潜在问题发出警告 [1][3] - 从八个主要司法管辖区（加拿大、德国、意大利、卢森堡、荷兰、日本、瑞士、香港）收集到的私募信贷活动数据仅为0.5万亿美元，被评估为远低于商业数据估算值 [2][4] - 数据收集存在重大出入，并非所有司法管辖区都能提供数据，部分仅提供私募信贷基金等局部信息 [2][4] - 缺乏私募信贷的全球标准定义，导致难以在统计和监管报告中识别相关实体 [2][4] - 金融稳定委员会已将解决私募信贷数据缺口纳入其2026年工作计划 [2][4]

朱民对互联网金融的洞察与展望 - 朱民拥有丰富的国际金融组织与国内监管机构高层任职经验 是兼具学术深度与操作经验的金融专家 [1] - 朱民现任清华大学国家金融研究院院长 带领团队聚焦货币政策改革、金融安全网、互联网金融监管等前沿议题 [1] 互联网金融的本质与趋势 - 互联网金融不是简单的渠道创新 而是金融功能的完整迁移 是不可避免的全球大趋势 [3] - 其核心在于将支付、借贷、理财、投资、保险等银行核心业务拆解重组 形成“平台＋场景”的开放生态 [3] - 互联网金融将金融服务无缝嵌入实体经济交易流程 这是其能迅速做大规模、赢得用户的根本原因 [3] 中国互联网金融的发展优势 - 中国拥有全球最大单一消费市场和高度数字化的商业场景 为互联网金融提供了天然实验田 [4] - 庞大用户基数带来的规模效应 使得移动支付、线上信贷、互联网理财等模式在中国率先跑通 [4] - 一旦商业模式在中国被验证 平台走向国际相对容易 这是中国独有的竞争优势 可能成为未来服务业出口的核心竞争力之一 [4] 互联网金融面临的风险与挑战 - 互联网金融的跨国、跨业、跨市场属性 彻底打破了传统的“机构监管”逻辑 [5] - P2P、众筹、第三方支付等运营主体往往不持银行牌照 却实质承担信用、流动性与期限转换功能 导致风险承担主体模糊、法律边界不清 [5] - 传统银行监管依赖资本金、拨备和网点检查 而互联网金融将这套基础设施完全颠覆 导致监管空白产生 [5] 对未来监管体系的建议 - 呼吁中国抓住窗口期 率先完成从“机构监管”到“功能监管”的系统性升级 [6] - 立法层面应明确“数据即资本” 把算法、算力、数据资产纳入监管报表 [6] - 建议设立国家级RegTech实验室 为创新企业提供“监管沙盒＋合规API” [6] - 应主动参与国际规则制定 推动跨境数据流动、数字身份认证和可持续披露标准接轨 [6] - 互联网金融的终局是形成一个多层次、互补共生的金融生态 让金融科技在阳光下运行 让传统金融在竞争中进化 让监管在数据驱动下实现动态平衡 [6]

核心观点 - 中国房地产市场正经历深刻调整，家庭资产中房产占比快速下滑，房价自高点显著下跌，市场正从增量投资驱动转向存量居住驱动，政府正通过直接收购库存等新政策试图稳定市场并防范系统性风险 [1][3][4][8][9][11] 市场现状与价格表现 - 一线城市房价较历史高点已下跌35%以上，部分二线城市跌幅更大，价格甚至回到十年前水平 [3] - 有案例显示，房产价值从最高点至今贬值接近一半 [1] - 二手房成交占比已达新高，占总交易额接近50%，显示新房市场遇冷 [7] - 房产成交周期显著拉长，从几周、几个月拉长至六个月甚至一年 [7] 市场供需与库存分析 - 房价下跌的根本原因是供大于求，人口减少导致购房需求下降，而房屋供应仍在增加 [3] - 全国百城中有87个城市库存规模出现同比负增长，但这主要源于销售量下降，而非库存压力缓解，表明市场已极度饱和 [3] - 市场出现恶性循环：二手房业主为促成交易拼命降价，导致房价越来越便宜但仍卖不动 [7] 家庭资产结构变化 - 房地产资产在家庭总资产中的占比正从70%以上快速下滑至50%左右 [1] - 这一比例变化背后是数十万亿乃至近百万亿级别的家庭资产在重新定价 [1] 政府政策与干预 - 当前“去库存”政策思路与十年前不同，政府不再主要依靠刺激市场需求，而是计划直接出资收购库存，资金规模达数万亿甚至十万亿级别 [4] - 政府收购目的是将库存房转为国有保障性住房，以租赁方式提供给低收入人群 [4] - 政府低价收购开发商库存房，虽非开发商理想方案，但有助于缓解其现金流紧张问题 [5] - 政策真实目的是通过政府直接收购来稳定房价底部，防止其再下跌20%-30%，从而避免2021-2023年间高杠杆购房者出现大规模“负资产”并引发系统性金融风险 [8] 对各类市场参与者的影响 - **对已持有房产者**：房产不再是快速升值资产，而转变为相对稳定的长期保值资产，需调整心态 [9] - **对潜在购房者**：当前价格虽比几年前便宜，但在政府去库存过程中可能还有小幅下跌空间 [9] - **对投资者**：基于房价升值的投资逻辑已破灭，未来需转向基于租金收益率的逻辑 [9] - **对多套房持有者**：面临继续持有赌上涨或降价出售的选择，普遍选择后者导致市场房源增加而购买力缩减 [8] 行业长期趋势 - 整个房地产市场正在经历从增量市场向存量市场、从投资属性向居住属性、从快速升值向稳定保值的根本性转变 [11] - 这是一个痛苦但必要且健康的调整过程，长期将有利于形成理性的、稳定的房地产市场 [11]

文章核心观点 - 法国兴业银行全球策略团队认为当前由AI和科技股引领的牛市与1990年代末的纳斯达克泡沫相似 存在估值过高和被迫跟风投资的现象 并指出三大隐忧可能终结牛市甚至引发更严重的经济衰退[1][3] 市场环境与历史对比 - 当前市场氛围与1990年代末的纳斯达克泡沫高度相似 投资者因担心业绩跑输指数而被迫买入AI和科技股 即使认为估值虚高[3] - 历史仿佛重演 分析师指出当前市场也无人愿意听取看空观点 “越涨越买”的循环正在上演[3] 潜在风险与隐忧 - **短期缺乏直接触发因素但暗雷已响**: 与1999-2000年美联储加息直接戳破泡沫不同 当前缺乏一键终结牛市的宏观事件 但科技公司为投资AI而加杠杆融资已导致信贷违约互换市场出现异动 这可能是系统性风险的预警信号[5][6] - **估值与盈利“双泡沫”**: 当前标普500的高估值建立在流沙之上 企业盈利增长并非依靠基本面 而是依赖宽松货币和供应商融资支撑 这种盈利泡沫一旦破裂将导致估值泡沫坍塌[7][8] - **经济对股市依赖度更高**: AI投资将股市与实体经济深度绑定 同时穆迪数据显示股市上涨显著推动高收入群体消费 若牛市结束可能导致消费崩溃和经济深度衰退 其严重程度可能超过2001年的温和衰退[8] - **通胀的短期利好与长期风险**: 短期通胀压力缓解为牛市续命 如美国10年期国债收益率已跌至4%以下 占CPI权重35%的住房通胀因全国房价下跌而有望继续下行 但中长期看 无节制的财政支出与宽松货币政策叠加 可能在约5年内将通胀推升至两位数水平 届时当前高市盈率将难以维持[9][10] 资产配置建议 - 法国兴业银行建议投资者调整资产配置以应对风险 具体建议为: 股票配置30%仓位 债券配置50%仓位 并预留20%的现金 核心策略是降低对牛市的依赖并增加安全垫[12] 市场信号分歧 - 当前市场信号出现分裂: 债券市场表现淡定 因投资者预期美联储可能进行收益率曲线控制 而贵金属市场价格则隐含了对风险的担忧[13] - 法国兴业银行提示需关注10年期远期收益率 若该利率上升导致收益率曲线变陡 可能是风险来临的信号[13]

欧美保险公司投资策略差异 - 在市场收缩的第一个月，欧美保险公司均会顺周期地将投资组合转向低信用风险资产 [5][6] - 随着危机持续，欧洲保险公司表现出逆周期的风险投资行为，尤其青睐高收益工具，而美国公司不存在这种逆周期行为 [2][5][6] - 欧洲保险公司的逆周期投资行为既无法用持有债券的信用评级下调解释，也无法用信用违约互换衍生品对冲来解释 [5][6] 公开风险披露对寿险公司的影响 - 对58家德国寿险公司2016年至2023年的数据分析表明，公开报告的偿付能力比率会影响保费增长和退保率 [2][8] - 保险公司在经历上一年度的偿付能力比率下降后，会采取措施改善该比率 [8] - 为维持较高的偿付能力比率并缓解保单持有人的负面反应，寿险公司会降低风险承担，例如持有更多准备金和销售风险较低的保险产品 [8][9] 系统重要性金融机构的系统性风险 - 对2010至2023年间46家系统重要性金融机构的研究显示，34家全球系统重要性银行的系统性风险受多重冲击驱动，包括2011-2012年欧元区危机、2018-2019年中美贸易摩擦及2023年美国地区银行危机 [11][12] - 12家全球系统重要性保险机构的系统性风险主要源于2020年新冠疫情的影响 [2][11][12] - 两类机构的系统性风险分布与相关性在不同司法管辖区存在显著差异，且其风险存在双向因果关系 [11][12] 变额年金市场的产品创新 - 变额年金作为退休金融产品的重要组成部分，在过去数十年间呈现出日益复杂化的趋势 [13][14] - 产品创新可分为“良性”创新（拓展退休消费路径）和“混淆性”创新（增加复杂度却未带来实质利益） [13][14] - 在每个保险利益类别中，每当出现良性创新后，便会涌现混淆性产品，这种模式导致产品复杂度的整体攀升 [2][13][14] 保险会计信息的价值相关性 - 对比历史成本与完全公允价值计量模式发现，股价与Solvency II完全公允价值会计项目的关联度显著高于国际财务报告准则历史成本计量 [19][20] - 这种差异效应源于监管披露中蕴含的未预期信息 [19][20] - 保险会计信息对低破产风险企业更具价值相关性，而在高风险情境下则未能提供增量信息 [2][19][20] 健康保险选择的异质性 - 通过受控实验室实验发现，个人对特定保险计划属性（如保费、免赔额、保障范围）的支付意愿存在显著异质性 [23][24] - 采用等级依赖期望效用模型评估发现，在整体层面，保险计划选择存在福利损失 [23][24] - 在个体层面，部分个体的选择符合其风险偏好模型，而其他个体的选择与模型不吻合，表明可能存在决策误差或依赖启发式判断 [23][24] 长寿风险对冲策略 - 针对存在人口基数风险的团体自营年金计划，提出了一种动态长寿风险对冲策略，旨在平滑生存金给付 [15][16] - 该策略通过构建均值-方差优化模型，并动态交易标准化长寿关联证券来实施 [15][16] - 数值模拟表明，该对冲策略能显著降低生存金给付波动性，结合目标波动率投资策略可提升基金单位风险回报率 [16][17] 有限责任下的最优保险设计 - 在经典期望效用框架下研究最优保险需求，假设投保人承担有限责任 [27][28] - 当赔偿方案不受限制时，最优策略是对特定损失实现完全保险，同时保留其他风险自留 [27][28] - 若假设赔偿方案与自留损失均随实际损失递增，则最优保险合约呈现限额免赔模式；在赔偿方案仅随损失单调递增的中间情形下，最优合约结构更为丰富 [27][28]

市场整体表现 - 国内商品期货市场21日几乎全线走弱，中证商品期货价格指数收报1458.04点，下跌16.46点，跌幅1.12% [1] - 分品种看，除部分农产品小幅收涨外，能化、金属等多数品种普遍下跌，超20个品种收盘跌幅在1%至3%以上 [1] 碳酸锂市场 - 碳酸锂期货领跌市场，多个合约封板跌停，日跌幅达9% [1][2] - 期价下跌受三重因素打压：美国非农数据强劲令美联储降息预期受挫、广期所上调交易手续费和保证金要求、盘面多次冲击10万元/吨关口失败引发获利回吐 [2] - 近月主力合约单日减仓超6.8万手，净流出资金超22亿元 [2] 贵金属板块 - 贵金属板块未能幸免于市场跌势，沪银主力合约收跌3.7%，沪金主力合约下跌1.4% [1][3] - 调整主因包括美联储12月降息预期退坡、欧美股市大跌削弱避险需求、地缘局势降温 [3] - 分析认为支撑贵金属的长期逻辑未变，调整后重启涨势概率较大 [3] 农产品板块 - 部分农产品表现坚挺，淀粉及玉米主力合约均涨超1%，领涨商品市场 [4] - 玉米产业链强势受基本面支撑：东北新粮增量减小农户惜售、中下游库存普遍较低、深加工企业开工率提升、饲企玉米库存增至26.23天环比上涨2.42% [4] - 油脂板块走势分化，菜粕主力合约涨幅达1.00%，主因资金离场推动超跌反弹及短期供应端无压力 [5] 其他品种 - 集运欧线期货延续弱势，日内重挫超3%，盘中触及近一个月低点 [3]