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天生废材

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01:28","market":"us","language":"zh","title":"满帮上市首日开涨超18%，老虎申购用户100%中签！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1117991740","media":"老虎资讯综合","summary":"满帮集团于2017年由运满满和货车帮合并而来。","content":"<html><head></head><body><p>6月22日，中国最大的数字货运平台——<a href=\"https://laohu8.com/S/YMM\">满帮</a>集团以“YMM”代码正式登陆纽交所，发行价为19美元/ADS，开盘价报22.50美元/ADS。截至发稿，满帮涨幅超18%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4c938386a34f63a7207fb83da7c42e0b\" tg-width=\"450\" tg-height=\"800\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>数字货运第一股</b></p><p>满帮集团于2017年由运满满和货车帮合并而来，从货运信息发布平台发展成为通过数据驱动、增值服务实现端到端物流交易的生态系统，并建立起具有规模经济特征的全国公路物流网络。目前，平台服务已覆盖全国300多个城市并拥有支持超过10万条线路的全国货运网络。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6cdc6464d15b77398d9ae53a891240a1\" tg-width=\"550\" tg-height=\"275\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>中国拥有全球最大的公路运输市场，据灼识咨询数据，2020年市场规模为6.2万亿元（9515亿美元），其中整车（FTL）和零担（LTL）运输占到中国公路运输市场较大比重，<b>鉴于高灵活性、低基础设施投资要求和端到端交付的便利性，预计公路运输在不久的将来仍将是中国的主要运输方式。</b></p><p>满帮旨在将货主与卡车司机连接起来，以促进跨距离、跨重量和跨类型的公路运输，公司通过在整个价值链中开创数字化、标准化和智能化的物流基础设施，立志用技术手段改变中国道路运输行业。截至2021年3月，在满帮平台发布运输订单的货主已有140万，按2020全年的GTV（平台交易总额）计算，满帮已成为全球最大的数字货运平台。</p><p><b>资本青睐</b></p><p>据天眼查数据显示，从2014至2017年的短短三年间，满帮完成了七轮融资;至2018年4月时，满帮完成了19亿美元的第八轮融资，同年的10月23日，完成了10亿美元的第十轮融资;至2020年11月底时，满帮完成了约17亿美元的第十一轮融资。市场消息称，第十一轮融资时，满帮集团估值为120亿美元。</p><p>数轮融资下来，满帮的股东已囊括国内外的知名投资机构，其中便包括了软银、红衫中国、全明显投资基金、老虎环球基金、高瓴、金沙江创投、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>等。其中，红衫中国更是连续6轮加注投资满帮，在IPO前持有满帮7.2%的股份，而软银则以22.2%的IPO前持股成为最大的机构投资方。</p><p>面对众多知名投资机构站台的满帮，市场似乎更关心公司的潜在经营风险，且投资者疑虑，长达十一轮的融资是否会过高推升满帮集团在一级市场中的估值，从而导致一二级市场的估值倒挂?</p><p><b>布局自动驾驶为基本面加分</b></p><p>整车运输市场是公路货运市场中最大的细分市场，2020年时，整车运输市场的规模为3.8万亿，占公路货运市场的60%。至2025年时，整车运输市场的规模有望达4.5万亿，五年复合增速为3.8%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a7df4135a04992c6352a238a07852078\" tg-width=\"550\" tg-height=\"276\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但就在这样万亿级别的庞大市场中，却存在着诸多发展痛点，高度碎片化、信息极度不对称导致交易流程冗长且低效，严重阻碍了行业的持续增长。</p><p>为解决这一痛点，满帮致力于通过线上信息平台，高效匹配货运供需两端，打通线上车货匹配及交易闭环，完成货主与司机的无缝连接，实现了从传统的“货主找司机”与“司机找货主”的局部静态模式，到全局最优动态匹配的突破，在有效减少第三方转包的同时，可大幅提升货运匹配效率。</p><p>在经过数年的积累后，截至2020年底时，满帮业务已覆盖全国超过300座城市，线路覆盖超过10万条，高度密集的全国线路网形成巨大的网络效应。线路网将中国每个地级市与其他数百个城市连接起来，对百万量级的用户在不同路线上运送百万量级的非标货物进行动态编排，从而实现全局最优的复杂动态匹配。</p><p>据招股书显示，满帮已组成了一个庞大的生态系统，2020年时，有超过280万辆卡车司机在公司的平台上完成了运输订单，这占中国重型与中型卡车司机的约20%。且至2021年3月时，平台上货主的MAU达到了约140万。除货主与司机外，越来越多的金融机构、保险公司、加油站运营商、高速公路管理机构、汽车制造商和经销商等均加入了满帮，平台生态逐渐完善。</p><p>CIC表示，若按GTV(平台总交易额)计算，满帮2020年以7170万份订单，1738亿人民币的GTV成为了全球最大的数字货运平台，该GTV约占中国数字货运平台GTV总量的64%，规模优势显而易见。而在2021年第一季度，满帮完成了2210万个订单，GTV为人民币515亿元，同比增长分别为170.2%和108%。</p><p>财务方面，满帮集团2019-2020年的营业总收入分别为24.7亿元和25.8亿元，同比增长4.4%，在疫情影响下仍呈现稳健增长态势。详细来看，现阶段满帮收入主要来源于其核心的货运匹配服务及增值服务两方面。其中货运匹配服务带来的营收从17.7亿元进一步增长至19.5亿元，同比增长10%;而在2020年，增值服务也为满帮带来6.3亿元营收，贡献近1/4的总营收占比。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a6dc8f856eea4885fba9e7ea2dc0c8ca\" tg-width=\"720\" tg-height=\"210\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>而通过优化成本结构，满帮扣除营业成本之后的毛利率也从2019年的44%增至2020年的49%，这为公司在基于非美国通用会计准则(Non-GAAP)下实现扭亏为盈奠定基础。据招股书显示，满帮2020年Non-GAAP下的净利润为2.81亿人民币，而2019年为亏损9281.1万元。且随着疫情影响的消除，满帮2021年第一季度的Non-GAAP净利润达1.13亿元，同比实现3.4倍的大幅增长。</p><p>除此之外，满帮布局自动驾驶也是公司的一大亮点。智通财经了解到，去年9月，智加科技宣布携手满帮集团升级战略合作。作为满帮的独家自动驾驶技术伙伴，智加此次将前装量产级别的高速干线自动驾驶重卡引入到与满帮的战略合作中。而满帮则是智加科技的早期股东，并于今年2月继续跟投后者的新一轮融资。</p><p>满帮之所以选择与智加合作，因为其拥有L4级全栈自动驾驶技术研发能力。2021年年中，智加科技助力<a href=\"https://laohu8.com/S/000800\">一汽解放</a>推出的高级别自动驾驶重卡J7 L3将实现量产上市，率先打开国内自动驾驶卡车市场。满帮通过投资智加科技而布局自动驾驶，或给市场带来一定想象力。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>满帮上市首日开涨超18%，老虎申购用户100%中签！</title>\n<style 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tg-width=\"720\" tg-height=\"210\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>而通过优化成本结构，满帮扣除营业成本之后的毛利率也从2019年的44%增至2020年的49%，这为公司在基于非美国通用会计准则(Non-GAAP)下实现扭亏为盈奠定基础。据招股书显示，满帮2020年Non-GAAP下的净利润为2.81亿人民币，而2019年为亏损9281.1万元。且随着疫情影响的消除，满帮2021年第一季度的Non-GAAP净利润达1.13亿元，同比实现3.4倍的大幅增长。</p><p>除此之外，满帮布局自动驾驶也是公司的一大亮点。智通财经了解到，去年9月，智加科技宣布携手满帮集团升级战略合作。作为满帮的独家自动驾驶技术伙伴，智加此次将前装量产级别的高速干线自动驾驶重卡引入到与满帮的战略合作中。而满帮则是智加科技的早期股东，并于今年2月继续跟投后者的新一轮融资。</p><p>满帮之所以选择与智加合作，因为其拥有L4级全栈自动驾驶技术研发能力。2021年年中，智加科技助力<a href=\"https://laohu8.com/S/000800\">一汽解放</a>推出的高级别自动驾驶重卡J7 L3将实现量产上市，率先打开国内自动驾驶卡车市场。满帮通过投资智加科技而布局自动驾驶，或给市场带来一定想象力。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ba8d3cf09ea2b7adfee4a2057e1fd28a","relate_stocks":{"YMM":"满帮"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1117991740","content_text":"6月22日，中国最大的数字货运平台——满帮集团以“YMM”代码正式登陆纽交所，发行价为19美元/ADS，开盘价报22.50美元/ADS。截至发稿，满帮涨幅超18%。数字货运第一股满帮集团于2017年由运满满和货车帮合并而来，从货运信息发布平台发展成为通过数据驱动、增值服务实现端到端物流交易的生态系统，并建立起具有规模经济特征的全国公路物流网络。目前，平台服务已覆盖全国300多个城市并拥有支持超过10万条线路的全国货运网络。中国拥有全球最大的公路运输市场，据灼识咨询数据，2020年市场规模为6.2万亿元（9515亿美元），其中整车（FTL）和零担（LTL）运输占到中国公路运输市场较大比重，鉴于高灵活性、低基础设施投资要求和端到端交付的便利性，预计公路运输在不久的将来仍将是中国的主要运输方式。满帮旨在将货主与卡车司机连接起来，以促进跨距离、跨重量和跨类型的公路运输，公司通过在整个价值链中开创数字化、标准化和智能化的物流基础设施，立志用技术手段改变中国道路运输行业。截至2021年3月，在满帮平台发布运输订单的货主已有140万，按2020全年的GTV（平台交易总额）计算，满帮已成为全球最大的数字货运平台。资本青睐据天眼查数据显示，从2014至2017年的短短三年间，满帮完成了七轮融资;至2018年4月时，满帮完成了19亿美元的第八轮融资，同年的10月23日，完成了10亿美元的第十轮融资;至2020年11月底时，满帮完成了约17亿美元的第十一轮融资。市场消息称，第十一轮融资时，满帮集团估值为120亿美元。数轮融资下来，满帮的股东已囊括国内外的知名投资机构，其中便包括了软银、红衫中国、全明显投资基金、老虎环球基金、高瓴、金沙江创投、腾讯等。其中，红衫中国更是连续6轮加注投资满帮，在IPO前持有满帮7.2%的股份，而软银则以22.2%的IPO前持股成为最大的机构投资方。面对众多知名投资机构站台的满帮，市场似乎更关心公司的潜在经营风险，且投资者疑虑，长达十一轮的融资是否会过高推升满帮集团在一级市场中的估值，从而导致一二级市场的估值倒挂?布局自动驾驶为基本面加分整车运输市场是公路货运市场中最大的细分市场，2020年时，整车运输市场的规模为3.8万亿，占公路货运市场的60%。至2025年时，整车运输市场的规模有望达4.5万亿，五年复合增速为3.8%。但就在这样万亿级别的庞大市场中，却存在着诸多发展痛点，高度碎片化、信息极度不对称导致交易流程冗长且低效，严重阻碍了行业的持续增长。为解决这一痛点，满帮致力于通过线上信息平台，高效匹配货运供需两端，打通线上车货匹配及交易闭环，完成货主与司机的无缝连接，实现了从传统的“货主找司机”与“司机找货主”的局部静态模式，到全局最优动态匹配的突破，在有效减少第三方转包的同时，可大幅提升货运匹配效率。在经过数年的积累后，截至2020年底时，满帮业务已覆盖全国超过300座城市，线路覆盖超过10万条，高度密集的全国线路网形成巨大的网络效应。线路网将中国每个地级市与其他数百个城市连接起来，对百万量级的用户在不同路线上运送百万量级的非标货物进行动态编排，从而实现全局最优的复杂动态匹配。据招股书显示，满帮已组成了一个庞大的生态系统，2020年时，有超过280万辆卡车司机在公司的平台上完成了运输订单，这占中国重型与中型卡车司机的约20%。且至2021年3月时，平台上货主的MAU达到了约140万。除货主与司机外，越来越多的金融机构、保险公司、加油站运营商、高速公路管理机构、汽车制造商和经销商等均加入了满帮，平台生态逐渐完善。CIC表示，若按GTV(平台总交易额)计算，满帮2020年以7170万份订单，1738亿人民币的GTV成为了全球最大的数字货运平台，该GTV约占中国数字货运平台GTV总量的64%，规模优势显而易见。而在2021年第一季度，满帮完成了2210万个订单，GTV为人民币515亿元，同比增长分别为170.2%和108%。财务方面，满帮集团2019-2020年的营业总收入分别为24.7亿元和25.8亿元，同比增长4.4%，在疫情影响下仍呈现稳健增长态势。详细来看，现阶段满帮收入主要来源于其核心的货运匹配服务及增值服务两方面。其中货运匹配服务带来的营收从17.7亿元进一步增长至19.5亿元，同比增长10%;而在2020年，增值服务也为满帮带来6.3亿元营收，贡献近1/4的总营收占比。而通过优化成本结构，满帮扣除营业成本之后的毛利率也从2019年的44%增至2020年的49%，这为公司在基于非美国通用会计准则(Non-GAAP)下实现扭亏为盈奠定基础。据招股书显示，满帮2020年Non-GAAP下的净利润为2.81亿人民币，而2019年为亏损9281.1万元。且随着疫情影响的消除，满帮2021年第一季度的Non-GAAP净利润达1.13亿元，同比实现3.4倍的大幅增长。除此之外，满帮布局自动驾驶也是公司的一大亮点。智通财经了解到，去年9月，智加科技宣布携手满帮集团升级战略合作。作为满帮的独家自动驾驶技术伙伴，智加此次将前装量产级别的高速干线自动驾驶重卡引入到与满帮的战略合作中。而满帮则是智加科技的早期股东，并于今年2月继续跟投后者的新一轮融资。满帮之所以选择与智加合作，因为其拥有L4级全栈自动驾驶技术研发能力。2021年年中，智加科技助力一汽解放推出的高级别自动驾驶重卡J7 L3将实现量产上市，率先打开国内自动驾驶卡车市场。满帮通过投资智加科技而布局自动驾驶，或给市场带来一定想象力。","news_type":1,"symbols_score_info":{"YMM":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4010,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":199636843,"gmtCreate":1620698857682,"gmtModify":1620698857682,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"计划生育是基本国策，不能改","listText":"计划生育是基本国策，不能改","text":"计划生育是基本国策，不能改","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":7,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/199636843","repostId":"1178159521","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4831,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3574762999053161","authorId":"3574762999053161","name":"xyzrb","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3574762999053161","idStr":"3574762999053161"},"content":"还计划生育就是疯了","text":"还计划生育就是疯了","html":"还计划生育就是疯了"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":107800483,"gmtCreate":1620459098442,"gmtModify":1620459098442,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"快点套现，毫无技术壁垒的垃圾产业，那么好估值不套现对不起股民","listText":"快点套现，毫无技术壁垒的垃圾产业，那么好估值不套现对不起股民","text":"快点套现，毫无技术壁垒的垃圾产业，那么好估值不套现对不起股民","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/107800483","repostId":"1133900125","repostType":4,"repost":{"id":"1133900125","kind":"news","pubTimestamp":1620457507,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1133900125?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2021-05-08 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referrerpolicy=\"no-referrer\">5月8日，腾讯新闻《潜望》独家获悉，奈雪计划于5月13日聆讯。按照港交所上市流程，奈雪或将在6月中上旬完成上市。</p><p>关于此次IPO募资的具体额度，预计奈雪将在5月最后一周确定。此外，腾讯新闻《潜望》获悉，奈雪此次计划的募资额约6亿美元。以其发行15%股份来计，奈雪预计估值约40亿美元，折合港币约310亿。</p><p>截至发稿，腾讯新闻《潜望》暂未能联系奈雪及其保荐人摩根大通等置评。</p><p><b>投资者忧奈雪估值过高</b></p><p>奈雪在过去5年中，共进行了5次融资。除了天图资本最早开始连续三轮投资外，奈雪于2020年又获得了PAG太盟投资集团等1亿美金的融资。</p><p>彭博报道称，奈雪在获得PAG太盟投资的融资后，其估值达到20亿美元。这也是奈雪在IPO前的最后一轮募资。</p><p>也就是说，相较于IPO前最后一轮融资，奈雪当前的估值翻了约一倍。</p><p>一些大型机构投资者对腾讯新闻《潜望》表示，奈雪是一家不错的公司，但是担心最后确定的估值太贵。之前市场传闻，奈雪估值为350亿港元。</p><p>相较于奈雪今年2月启动上市时的市场情绪，当前机构投资者对于奈雪的估值较为谨慎。部分机构投资者对其估值约300亿港元，但是也有部分热衷于奈雪的机构投资者则依旧按照之前的估值，甚至还有给出400亿港元估值的。</p><p>一些大型机构投资者对腾讯新闻《一线》表示，若是估值合理，会考虑下单。这些大型机构投资者的下单价格会直接影响奈雪最后定价区间。</p><p>过去这一周，不少机构投资者都在紧张等待奈雪上市团队及管理层的决定，即最后敲定基石名单。腾讯新闻《潜望》获悉，希望做奈雪基石投资者的机构不少，最终的基石名单将在下周聆讯结束后敲定。</p><p><b>奈雪三年亏损超1亿 投资者忧其赚钱能力</b></p><p>在此前的非交易路演中，投资者对于奈雪的担忧比较集中：未来赚钱的能力。管理层给出的回答也很好理解，即随着规模起来，成本会摊薄，利润也会起来。</p><p>奈雪当前依旧处于亏损状态。财报显示，奈雪于2018年、2019年以及2020年前三季度的收入分别为10.87亿、25.02亿元、21.15亿元，而其净亏损分别为6973万、3968万、2751万元。</p><p>和其他快消行业一样，投资者对于奈雪招股书中的同店销售额以及同店利润等数据较为关注。</p><p>奈雪招股书显示，2018年及2019年满足营业时间不少于300天的店铺为49家。仅以2018年以及2019年全年的数据来看，奈雪的同店净利润分别为145.3万元以及141.4万元。</p><p>一位长期投资消费领域的机构投资者对腾讯新闻《潜望》表示，一般来说，同店利润率的合理区间大概是20%左右。</p><p>前两个完整财年的数据来看，奈雪的单店利润还不错。招股书显示，奈雪的同店利润率于2018年、2019年以及2020年前三个季度分别为24.9%、25.3%以及12.6%。其中，2020年的同店利润率受疫情影响比较大。</p><p>但是奈雪的成本开支中人力占比很大。奈雪的招股书显示，其人力成本居高不下，2018年员工成本为3.4亿元，占总成本的31.3%，2019年员工成本则为7.5亿，占比总成本的30%。这一项开支和奈雪的材料成本不差上下，后者2018年及2019年分别为3.8亿元及9.1亿元。</p><p>也就是说，未来随着国内人力成本逐渐上涨，奈雪需要承担的人力开支将会越来越高。更为重要的是，奈雪的店铺全部集中在一二线及准二线城市，这些城市的人力成本在可预见的未来会持续高企。</p><p>尽管未来奈雪随着规模的扩大，总成本会有些许摊薄，但是一二线城市店铺饱和后，奈雪继续下沉其他城市的过程中，单店效益有可能递减。这就意味着奈雪将难以继续维持单店利润率超过20%。</p><p>一位主要在二级市场投资消费领域的机构投资者对腾讯新闻《潜望》表示，研究完奈雪的数据后，其所在的机构最后决定不投资。</p><p>这样的投资者不在少数，也有一些人期待后续也将赴港上市的竞品喜茶。一些看过喜茶财务数据的投资者对腾讯新闻《潜望》透露，相较于奈雪来说，喜茶的盈利能力要比奈雪好很多，成本控制做得更好，更适合长期持有的投资者。</p>","source":"TXXW","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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投资者忧其赚钱能力在此前的非交易路演中，投资者对于奈雪的担忧比较集中：未来赚钱的能力。管理层给出的回答也很好理解，即随着规模起来，成本会摊薄，利润也会起来。奈雪当前依旧处于亏损状态。财报显示，奈雪于2018年、2019年以及2020年前三季度的收入分别为10.87亿、25.02亿元、21.15亿元，而其净亏损分别为6973万、3968万、2751万元。和其他快消行业一样，投资者对于奈雪招股书中的同店销售额以及同店利润等数据较为关注。奈雪招股书显示，2018年及2019年满足营业时间不少于300天的店铺为49家。仅以2018年以及2019年全年的数据来看，奈雪的同店净利润分别为145.3万元以及141.4万元。一位长期投资消费领域的机构投资者对腾讯新闻《潜望》表示，一般来说，同店利润率的合理区间大概是20%左右。前两个完整财年的数据来看，奈雪的单店利润还不错。招股书显示，奈雪的同店利润率于2018年、2019年以及2020年前三个季度分别为24.9%、25.3%以及12.6%。其中，2020年的同店利润率受疫情影响比较大。但是奈雪的成本开支中人力占比很大。奈雪的招股书显示，其人力成本居高不下，2018年员工成本为3.4亿元，占总成本的31.3%，2019年员工成本则为7.5亿，占比总成本的30%。这一项开支和奈雪的材料成本不差上下，后者2018年及2019年分别为3.8亿元及9.1亿元。也就是说，未来随着国内人力成本逐渐上涨，奈雪需要承担的人力开支将会越来越高。更为重要的是，奈雪的店铺全部集中在一二线及准二线城市，这些城市的人力成本在可预见的未来会持续高企。尽管未来奈雪随着规模的扩大，总成本会有些许摊薄，但是一二线城市店铺饱和后，奈雪继续下沉其他城市的过程中，单店效益有可能递减。这就意味着奈雪将难以继续维持单店利润率超过20%。一位主要在二级市场投资消费领域的机构投资者对腾讯新闻《潜望》表示，研究完奈雪的数据后，其所在的机构最后决定不投资。这样的投资者不在少数，也有一些人期待后续也将赴港上市的竞品喜茶。一些看过喜茶财务数据的投资者对腾讯新闻《潜望》透露，相较于奈雪来说，喜茶的盈利能力要比奈雪好很多，成本控制做得更好，更适合长期持有的投资者。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4189,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":107800030,"gmtCreate":1620459038720,"gmtModify":1620459038720,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"没前途玩意，老板发了，套钱闪人","listText":"没前途玩意，老板发了，套钱闪人","text":"没前途玩意，老板发了，套钱闪人","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/107800030","repostId":"2133068531","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4366,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":359878654,"gmtCreate":1616387445278,"gmtModify":1616387445278,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"壁垒是什么","listText":"壁垒是什么","text":"壁垒是什么","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/359878654","repostId":"2121123201","repostType":2,"repost":{"id":"2121123201","kind":"highlight","pubTimestamp":1616385162,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2121123201?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2021-03-22 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3月22日上午消息，泡泡玛特港股跌超6%，市值失守900亿港元关口。截止发稿，泡泡玛特港股下跌6.56%，报64.1港元每股，市值约898.64亿港元。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09992":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3478,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":327775417,"gmtCreate":1616131709739,"gmtModify":1616131709739,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"腾讯可以参股阿里😄","listText":"腾讯可以参股阿里😄","text":"腾讯可以参股阿里😄","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/327775417","repostId":"2120162734","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3905,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":337145177,"gmtCreate":1611102711299,"gmtModify":1703748000635,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"马上收网了","listText":"马上收网了","text":"马上收网了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/337145177","repostId":"1164452557","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4057,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":334281761,"gmtCreate":1610800064553,"gmtModify":1703746945488,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"知错能改善莫大焉","listText":"知错能改善莫大焉","text":"知错能改善莫大焉","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/334281761","repostId":"2103719600","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4093,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":334305007,"gmtCreate":1610699378309,"gmtModify":1703746346150,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"有政治立场的社交媒体不死没天理","listText":"有政治立场的社交媒体不死没天理","text":"有政治立场的社交媒体不死没天理","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/334305007","repostId":"2103015475","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3613,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":334302673,"gmtCreate":1610699346292,"gmtModify":1703746345643,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"准备吃枪子哈哈","listText":"准备吃枪子哈哈","text":"准备吃枪子哈哈","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/334302673","repostId":"2103015475","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4633,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":335538715,"gmtCreate":1610619533437,"gmtModify":1703745665486,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"就是一条🐶","listText":"就是一条🐶","text":"就是一条🐶","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/335538715","repostId":"2103404181","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1891,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":332228815,"gmtCreate":1610416005637,"gmtModify":1703744147928,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3502228246777813","idStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"给有色白左做广告吗，中产白右都走了，推特已经不值钱，作者不要胡诌","listText":"给有色白左做广告吗，中产白右都走了，推特已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tg-height=\"547\">美国劳工部周三公布，上周美国首次申请失业救济人数为77.8万，为连续第二周增长。在节日期间，失业救济申请人数的波动可能比平时大。劳工部数据显示，最近四周申请人数的移动均值增加5000人，增至74.85万。</p><p>这是今年7月以来首次申请失业救济人数首次两周连涨，这是全国范围新冠肺炎病例大增开始施压劳动力市场复苏的迹象。虽然目前申请者已经远低于3月末将近700万人的巅峰水平，但仍远高于此前任何一次经济衰退期的水平。今年疫情爆发前的单周申请人数最高位是1982年的69.5万人。</p><p>周三公布的其他数据显示，大范围来看，近几个月美国经济保持复苏。10月耐用品订单环比增长1.3%；三季度修正后的GDP增速持平初值，按年率计算仍增长33.1%；10月个人消费支出环比增长0.5%，但个人收入下降0.7%。</p><p><b>金融时报</b></p><p><b>云软件业重大交易：Salesforce商谈收购Slack</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8c8cb59974a8de68857c457a89328532\" tg-width=\"624\" tg-height=\"418\">知情人士称，美国云软件公司Salesforce正在与商务通信软件公司Slack会谈，商议收购Slack。两家公司将可能达成软件业最大规模的收购案之一。知情者称，他们可能下周初公布达成交易；Salesforce的创始人兼CEO Marc Benioff此前就就寻求收购，关注过多个收购目标。</p><p>本周三，首先传出Salesforce洽购Slack消息的是华尔街日报，报道传出后，Slack的股价盘中暴涨，收涨逾37%，公司市值突破200亿美元。而Salesfoce股价下跌，收跌逾5%。&nbsp;收购将强化Salesforce挑战微软的力量，让Salesforce成为服务于商务人士的云软件领头羊，因为Slack可以作为Salesforce用户启用该司App的“前端”，包括核心的客户关系管理服务。&nbsp;微软推出的Slack竞品Teams已经成为用户进入微软其他应用的窗口，它可能成为微软战胜Salesforce的武器。</p><p><b>路透社</b></p><p><b>美国对字节跳动的TikTok出售禁令宽限七天</b>&nbsp;<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6bef0941955445e198dcf932b3956854\" tg-width=\"624\" tg-height=\"583\">一份法庭文件显示，特朗普政府周三给字节跳动的出售TikTok相关指令实行期又延长了七天。&nbsp;今年8月14日，特朗普指示字节跳动，要在90天内完成TikTok业务的剥离。同月，美国方面给该命令的期限延长了15天，定于本周五到期。按照以上文件中TikTok所说，最新的截止期是12月4日。&nbsp;</p><p><b>CNBC</b></p><p><b>会议纪要显示美联储考虑为扶持经济而“很快”调整购债&nbsp;</b>&nbsp;<img src=\"https://static.tigerbbs.com/beb2b2fb72521b175921b60bc58c8ee8\" tg-width=\"624\" tg-height=\"482\">本周三公布的会议纪要显示，在11月4日到5日的货币政策会议上，美联储的官员暗示，他们可能很快调整购买债券的项目，作为支持经济的替代方式。&nbsp;与会者认为，当前购买资产的速度有助于保持宽松的金融环境，但他们指出，如有必要，可能做改动。纪要写道：&nbsp;“与会者指出，如果适合，（美联储货币政策）委员会可能通过加快购买的速度或者将购买转向更长久期的美国国债来提供更多的宽松，无需增加购买的规模。另外，委员会还可能在适当时在更长时间内以同样速度和资产构成进行购买，以此提供更多宽松。”&nbsp;虽然并未明确具体的改动时间，但纪要中提到，多名与会者预计，美联储的货币政策委员会FOMC可能希望“很快“行动。</p><p><b>彭博社</b></p><p><b>拜登在股市的首秀交出漂亮的成绩单</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4e36053059d51f3f755d093eaa0a8da\" tg-width=\"624\" tg-height=\"502\">在拜登入主白宫前，美股已经在大选后三周内明显走高。相比其他新当选的准总统，拜登在美股的首秀已经非常出色。</p><p>美国大选后三周时间，标普500累涨7.7%，为90年来第二高的大选后同期累计涨幅，几乎是2016年特朗普胜选后三周的三倍。标普这三周内曾三次收创新高，小盘股指也曾创新高。</p><p>StoneX的全球市场策略师Yousef Abbasi评论称，市场在关注拜登的行动，到目前为止，他们喜欢拜登。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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tg-height=\"547\">美国劳工部周三公布，上周美国首次申请失业救济人数为77.8万，为连续第二周增长。在节日期间，失业救济申请人数的波动可能比平时大。劳工部数据显示，最近四周申请人数的移动均值增加5000人，增至74.85万。</p><p>这是今年7月以来首次申请失业救济人数首次两周连涨，这是全国范围新冠肺炎病例大增开始施压劳动力市场复苏的迹象。虽然目前申请者已经远低于3月末将近700万人的巅峰水平，但仍远高于此前任何一次经济衰退期的水平。今年疫情爆发前的单周申请人数最高位是1982年的69.5万人。</p><p>周三公布的其他数据显示，大范围来看，近几个月美国经济保持复苏。10月耐用品订单环比增长1.3%；三季度修正后的GDP增速持平初值，按年率计算仍增长33.1%；10月个人消费支出环比增长0.5%，但个人收入下降0.7%。</p><p><b>金融时报</b></p><p><b>云软件业重大交易：Salesforce商谈收购Slack</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8c8cb59974a8de68857c457a89328532\" tg-width=\"624\" tg-height=\"418\">知情人士称，美国云软件公司Salesforce正在与商务通信软件公司Slack会谈，商议收购Slack。两家公司将可能达成软件业最大规模的收购案之一。知情者称，他们可能下周初公布达成交易；Salesforce的创始人兼CEO Marc Benioff此前就就寻求收购，关注过多个收购目标。</p><p>本周三，首先传出Salesforce洽购Slack消息的是华尔街日报，报道传出后，Slack的股价盘中暴涨，收涨逾37%，公司市值突破200亿美元。而Salesfoce股价下跌，收跌逾5%。&nbsp;收购将强化Salesforce挑战微软的力量，让Salesforce成为服务于商务人士的云软件领头羊，因为Slack可以作为Salesforce用户启用该司App的“前端”，包括核心的客户关系管理服务。&nbsp;微软推出的Slack竞品Teams已经成为用户进入微软其他应用的窗口，它可能成为微软战胜Salesforce的武器。</p><p><b>路透社</b></p><p><b>美国对字节跳动的TikTok出售禁令宽限七天</b>&nbsp;<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6bef0941955445e198dcf932b3956854\" tg-width=\"624\" tg-height=\"583\">一份法庭文件显示，特朗普政府周三给字节跳动的出售TikTok相关指令实行期又延长了七天。&nbsp;今年8月14日，特朗普指示字节跳动，要在90天内完成TikTok业务的剥离。同月，美国方面给该命令的期限延长了15天，定于本周五到期。按照以上文件中TikTok所说，最新的截止期是12月4日。&nbsp;</p><p><b>CNBC</b></p><p><b>会议纪要显示美联储考虑为扶持经济而“很快”调整购债&nbsp;</b>&nbsp;<img src=\"https://static.tigerbbs.com/beb2b2fb72521b175921b60bc58c8ee8\" tg-width=\"624\" tg-height=\"482\">本周三公布的会议纪要显示，在11月4日到5日的货币政策会议上，美联储的官员暗示，他们可能很快调整购买债券的项目，作为支持经济的替代方式。&nbsp;与会者认为，当前购买资产的速度有助于保持宽松的金融环境，但他们指出，如有必要，可能做改动。纪要写道：&nbsp;“与会者指出，如果适合，（美联储货币政策）委员会可能通过加快购买的速度或者将购买转向更长久期的美国国债来提供更多的宽松，无需增加购买的规模。另外，委员会还可能在适当时在更长时间内以同样速度和资产构成进行购买，以此提供更多宽松。”&nbsp;虽然并未明确具体的改动时间，但纪要中提到，多名与会者预计，美联储的货币政策委员会FOMC可能希望“很快“行动。</p><p><b>彭博社</b></p><p><b>拜登在股市的首秀交出漂亮的成绩单</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4e36053059d51f3f755d093eaa0a8da\" tg-width=\"624\" tg-height=\"502\">在拜登入主白宫前，美股已经在大选后三周内明显走高。相比其他新当选的准总统，拜登在美股的首秀已经非常出色。</p><p>美国大选后三周时间，标普500累涨7.7%，为90年来第二高的大选后同期累计涨幅，几乎是2016年特朗普胜选后三周的三倍。标普这三周内曾三次收创新高，小盘股指也曾创新高。</p><p>StoneX的全球市场策略师Yousef Abbasi评论称，市场在关注拜登的行动，到目前为止，他们喜欢拜登。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/c8c31828339b32587d65bd36b68f9023","relate_stocks":{},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1190552369","content_text":"华尔街日报  |  上周美国首次申请失业救济人数连续第二周增长金融时报  |  云软件业重大交易：Salesforce商谈收购Slack路透社  |  美国对字节跳动的TikTok出售禁令宽限七天CNBC  |  会议纪要显示美联储考虑为扶持经济而“很快”调整购债彭博社  |  拜登在股市的首秀交出漂亮的成绩单华尔街日报上周美国首次申请失业救济人数连续第二周增长美国劳工部周三公布，上周美国首次申请失业救济人数为77.8万，为连续第二周增长。在节日期间，失业救济申请人数的波动可能比平时大。劳工部数据显示，最近四周申请人数的移动均值增加5000人，增至74.85万。这是今年7月以来首次申请失业救济人数首次两周连涨，这是全国范围新冠肺炎病例大增开始施压劳动力市场复苏的迹象。虽然目前申请者已经远低于3月末将近700万人的巅峰水平，但仍远高于此前任何一次经济衰退期的水平。今年疫情爆发前的单周申请人数最高位是1982年的69.5万人。周三公布的其他数据显示，大范围来看，近几个月美国经济保持复苏。10月耐用品订单环比增长1.3%；三季度修正后的GDP增速持平初值，按年率计算仍增长33.1%；10月个人消费支出环比增长0.5%，但个人收入下降0.7%。金融时报云软件业重大交易：Salesforce商谈收购Slack知情人士称，美国云软件公司Salesforce正在与商务通信软件公司Slack会谈，商议收购Slack。两家公司将可能达成软件业最大规模的收购案之一。知情者称，他们可能下周初公布达成交易；Salesforce的创始人兼CEO Marc Benioff此前就就寻求收购，关注过多个收购目标。本周三，首先传出Salesforce洽购Slack消息的是华尔街日报，报道传出后，Slack的股价盘中暴涨，收涨逾37%，公司市值突破200亿美元。而Salesfoce股价下跌，收跌逾5%。 收购将强化Salesforce挑战微软的力量，让Salesforce成为服务于商务人士的云软件领头羊，因为Slack可以作为Salesforce用户启用该司App的“前端”，包括核心的客户关系管理服务。 微软推出的Slack竞品Teams已经成为用户进入微软其他应用的窗口，它可能成为微软战胜Salesforce的武器。路透社美国对字节跳动的TikTok出售禁令宽限七天 一份法庭文件显示，特朗普政府周三给字节跳动的出售TikTok相关指令实行期又延长了七天。 今年8月14日，特朗普指示字节跳动，要在90天内完成TikTok业务的剥离。同月，美国方面给该命令的期限延长了15天，定于本周五到期。按照以上文件中TikTok所说，最新的截止期是12月4日。 CNBC会议纪要显示美联储考虑为扶持经济而“很快”调整购债  本周三公布的会议纪要显示，在11月4日到5日的货币政策会议上，美联储的官员暗示，他们可能很快调整购买债券的项目，作为支持经济的替代方式。 与会者认为，当前购买资产的速度有助于保持宽松的金融环境，但他们指出，如有必要，可能做改动。纪要写道： “与会者指出，如果适合，（美联储货币政策）委员会可能通过加快购买的速度或者将购买转向更长久期的美国国债来提供更多的宽松，无需增加购买的规模。另外，委员会还可能在适当时在更长时间内以同样速度和资产构成进行购买，以此提供更多宽松。” 虽然并未明确具体的改动时间，但纪要中提到，多名与会者预计，美联储的货币政策委员会FOMC可能希望“很快“行动。彭博社拜登在股市的首秀交出漂亮的成绩单在拜登入主白宫前，美股已经在大选后三周内明显走高。相比其他新当选的准总统，拜登在美股的首秀已经非常出色。美国大选后三周时间，标普500累涨7.7%，为90年来第二高的大选后同期累计涨幅，几乎是2016年特朗普胜选后三周的三倍。标普这三周内曾三次收创新高，小盘股指也曾创新高。StoneX的全球市场策略师Yousef 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07:57","market":"us","language":"zh","title":"外媒头条：芒格称绝不会买特斯拉股票，也不会卖空","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1196587429","media":"老虎资讯综合","summary":"金融时报 | 美股又创新高 投资者寄望新型冠状病毒传播放缓华尔街日报 |  美联储等央行对新型冠状病毒前景持谨慎态度CNBC | 美国政府预算赤字过去一年突破1.1万亿美元 2020财年四个月增长25","content":"<blockquote><b>金融时报</b> <b>|</b> <b>美股又创新高 投资者寄望新型冠状病毒传播放缓</b></blockquote><blockquote><b>华尔街日报</b> <b>|</b> <b> 美联储等央行对新型冠状病毒前景持谨慎态度</b></blockquote><blockquote><b>CNBC</b> <b>|</b> <b>美国政府预算赤字过去一年突破1.1万亿美元 2020财年四个月增长25%</b></blockquote><blockquote><b>路透社</b> <b>|</b> <b>因转向问题 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>在北美召回1.5万辆 Model X SUV</b></blockquote><blockquote><b>彭博社</b> <b>|</b> <b>芒格称美国报业没有未来</b></blockquote><blockquote><b>芒格：绝不会买特斯拉股票 也不会卖空</b></blockquote><h2><b>金融时报</b></h2><p><b> 美股又创新高 投资者寄望新型冠状病毒传播放缓</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05e8d8ec862fbe4bfdd84c923f0b5dff\" /></p><p>本周三，投资者希望新型冠状病毒的传染速度放缓，对病毒的担忧减退，欧股和美股集体走高，欧洲斯托克600股指收涨0.6%，收创历史新高，过去七个交易日有六日上涨。三大美国股指集体创收盘新高。标普和纳指分别收涨0.6%和0.4%，双双连续第二日创新高，道指收涨0.7%。</p><p>虽然股市走高，但巴克莱的欧洲股票策略师认为，市场没有看起来的那么乐观。面对病毒的威胁，股市的韧性显得有些矛盾，但在表象之下，逃向安全资产还是显而易见的。</p><h2><b>华尔街日报</b></h2><p><b>美联储等央行对新型冠状病毒前景持谨慎态度</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f2e7d690697b576226cf24cc941955d8\" /></p><p>在去年政策大转向后，多位央行官员现在采取观望的立场，对未来几个月新型冠状病毒疫情可能怎样影响全球经济持谨慎态度。<br />为期两天的国会听证会上，美联储主席鲍威尔对美国经济给出乐观的评价，同时警告中国工厂关闭对全球供应链的风险。本周三他在参议院银行委员会的听证会上还提到了一些病毒可能影响美国经济增长的方式，包括打击旅游业和出口的前景以及金融市场。</p><p>鲍威尔说，我们将很快在经济数据中开始看到影响。不确定性很大，以至于无法猜测会影响到什么水平。美联储希望，在考虑降息以前，先要发现有迹象显示，中国对美国经济的干扰持续且显著。</p><p>其他一些美联储官员最近的表态也呼应了鲍威尔的言论。费城联储主席Patrick Harker本周一称，如果形式明显恶化，我们开始看到对美国经济有极大影响，那就必须考虑宽松了。但我认为现在没到那个地步。</p><p>此外，新西兰央行行长Adrian Orr本周称，降息化解新型冠状病毒干扰的益处还不明显。该央行目前对疫情短期影响的评估部分基于到3月旅游限制会取消。</p><h2><b>CNBC</b></h2><p><b>美国政府预算赤字过去一年突破1.1万亿美元 2020财年四个月增长25%</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cd1a2962f6f877667faf83f5b1ba6e0e\" /></p><p>美国财政部周三公布，在截至公历2020年1月的2020财年前四个月，美国政府预算赤字同比增长25%至3892亿美元，已经约相当于2019财年整个财年赤字的40%。在2020财年前四个月，美国政府的收入由一年前的1.1万亿美元增至1.18万亿美元，支出1.57万亿美元，支出同比增长9.7%。</p><p>美国国债已经达到23.2万亿美元，过去12个月，政府预算赤字总计1.06万亿美元。</p><h2><b>路透社</b></h2><p><b>因转向问题 特斯拉在北美召回1.5万辆 Model X SUV</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/76a2ef317d415c9b5c28313ecc19db7c\" /></p><p>特斯拉公司将召回1.5万辆Model X SUV，其中美国市场的有1.4193万辆，加拿大有843辆。因为它们可能存在的问题将导致汽车缺少转向辅助装置，由此可能增加车辆转向的难度和撞车的风险。</p><p>美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）称，在已知的撞车或车辆伤害事故中还没有任何一起与上述问题有关。加拿大交通局称，如有需要，特斯拉将安排替换转向装置。</p><h2><b>彭博社</b></h2><p><b>芒格称美国报业没有未来</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a3ffbcd97221ddb421ebfa56f8c71c35\" /></p><p>任<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>-哈撒韦副董事长兼报业公司Daily Journal Corp董事长的查理·芒格说，美国报业没有未来。</p><p>本周三Daily Journal Corp在洛杉矶举行的年会上，芒格表示，科技革新在摧毁美国的日报。营业收入流失了，费用还存在，报业都会寿终正寝。不过，他提到有些公司会是例外，称<a href=\"https://laohu8.com/S/NYT\">纽约时报</a>和华尔街日报可能活下来。</p><h4><span><b>芒格：绝不会买特斯拉股票 也不会卖空</b></span><span></span><img src=\"https://static.tigerbbs.com/526e15f62bbf433eedb72a4670dff245\" /><span>巴菲特的长期商业伙伴、<a href=\"https://laohu8.com/S/BRK.A\">伯克希尔</a>哈撒伟副董事长查理-芒格（Charlie Munger）周三在报业公司Daily Journal股东大会上表示，绝不会买特斯拉股票，也不会卖空，并认为该公司CEO马斯克是个奇人。</span></h4><p><span>在被问及对特斯拉的看法时，芒格表示，“我绝不会买入特斯拉，但也绝不会卖空”。对于特斯拉CEO马斯克，芒格评价称，“马斯克很特别。他可能高估了自己，但也可能并非一直都是错的。”</span></p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>外媒头条：芒格称绝不会买特斯拉股票，也不会卖空</title>\n<style 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投资者寄望新型冠状病毒传播放缓</b></blockquote><blockquote><b>华尔街日报</b> <b>|</b> <b> 美联储等央行对新型冠状病毒前景持谨慎态度</b></blockquote><blockquote><b>CNBC</b> <b>|</b> <b>美国政府预算赤字过去一年突破1.1万亿美元 2020财年四个月增长25%</b></blockquote><blockquote><b>路透社</b> <b>|</b> <b>因转向问题 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>在北美召回1.5万辆 Model X SUV</b></blockquote><blockquote><b>彭博社</b> <b>|</b> <b>芒格称美国报业没有未来</b></blockquote><blockquote><b>芒格：绝不会买特斯拉股票 也不会卖空</b></blockquote><h2><b>金融时报</b></h2><p><b> 美股又创新高 投资者寄望新型冠状病毒传播放缓</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/05e8d8ec862fbe4bfdd84c923f0b5dff\" /></p><p>本周三，投资者希望新型冠状病毒的传染速度放缓，对病毒的担忧减退，欧股和美股集体走高，欧洲斯托克600股指收涨0.6%，收创历史新高，过去七个交易日有六日上涨。三大美国股指集体创收盘新高。标普和纳指分别收涨0.6%和0.4%，双双连续第二日创新高，道指收涨0.7%。</p><p>虽然股市走高，但巴克莱的欧洲股票策略师认为，市场没有看起来的那么乐观。面对病毒的威胁，股市的韧性显得有些矛盾，但在表象之下，逃向安全资产还是显而易见的。</p><h2><b>华尔街日报</b></h2><p><b>美联储等央行对新型冠状病毒前景持谨慎态度</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f2e7d690697b576226cf24cc941955d8\" /></p><p>在去年政策大转向后，多位央行官员现在采取观望的立场，对未来几个月新型冠状病毒疫情可能怎样影响全球经济持谨慎态度。<br />为期两天的国会听证会上，美联储主席鲍威尔对美国经济给出乐观的评价，同时警告中国工厂关闭对全球供应链的风险。本周三他在参议院银行委员会的听证会上还提到了一些病毒可能影响美国经济增长的方式，包括打击旅游业和出口的前景以及金融市场。</p><p>鲍威尔说，我们将很快在经济数据中开始看到影响。不确定性很大，以至于无法猜测会影响到什么水平。美联储希望，在考虑降息以前，先要发现有迹象显示，中国对美国经济的干扰持续且显著。</p><p>其他一些美联储官员最近的表态也呼应了鲍威尔的言论。费城联储主席Patrick Harker本周一称，如果形式明显恶化，我们开始看到对美国经济有极大影响，那就必须考虑宽松了。但我认为现在没到那个地步。</p><p>此外，新西兰央行行长Adrian Orr本周称，降息化解新型冠状病毒干扰的益处还不明显。该央行目前对疫情短期影响的评估部分基于到3月旅游限制会取消。</p><h2><b>CNBC</b></h2><p><b>美国政府预算赤字过去一年突破1.1万亿美元 2020财年四个月增长25%</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cd1a2962f6f877667faf83f5b1ba6e0e\" /></p><p>美国财政部周三公布，在截至公历2020年1月的2020财年前四个月，美国政府预算赤字同比增长25%至3892亿美元，已经约相当于2019财年整个财年赤字的40%。在2020财年前四个月，美国政府的收入由一年前的1.1万亿美元增至1.18万亿美元，支出1.57万亿美元，支出同比增长9.7%。</p><p>美国国债已经达到23.2万亿美元，过去12个月，政府预算赤字总计1.06万亿美元。</p><h2><b>路透社</b></h2><p><b>因转向问题 特斯拉在北美召回1.5万辆 Model X SUV</b><img src=\"https://static.tigerbbs.com/76a2ef317d415c9b5c28313ecc19db7c\" /></p><p>特斯拉公司将召回1.5万辆Model X 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投资者寄望新型冠状病毒传播放缓本周三，投资者希望新型冠状病毒的传染速度放缓，对病毒的担忧减退，欧股和美股集体走高，欧洲斯托克600股指收涨0.6%，收创历史新高，过去七个交易日有六日上涨。三大美国股指集体创收盘新高。标普和纳指分别收涨0.6%和0.4%，双双连续第二日创新高，道指收涨0.7%。虽然股市走高，但巴克莱的欧洲股票策略师认为，市场没有看起来的那么乐观。面对病毒的威胁，股市的韧性显得有些矛盾，但在表象之下，逃向安全资产还是显而易见的。华尔街日报美联储等央行对新型冠状病毒前景持谨慎态度在去年政策大转向后，多位央行官员现在采取观望的立场，对未来几个月新型冠状病毒疫情可能怎样影响全球经济持谨慎态度。为期两天的国会听证会上，美联储主席鲍威尔对美国经济给出乐观的评价，同时警告中国工厂关闭对全球供应链的风险。本周三他在参议院银行委员会的听证会上还提到了一些病毒可能影响美国经济增长的方式，包括打击旅游业和出口的前景以及金融市场。鲍威尔说，我们将很快在经济数据中开始看到影响。不确定性很大，以至于无法猜测会影响到什么水平。美联储希望，在考虑降息以前，先要发现有迹象显示，中国对美国经济的干扰持续且显著。其他一些美联储官员最近的表态也呼应了鲍威尔的言论。费城联储主席Patrick Harker本周一称，如果形式明显恶化，我们开始看到对美国经济有极大影响，那就必须考虑宽松了。但我认为现在没到那个地步。此外，新西兰央行行长Adrian Orr本周称，降息化解新型冠状病毒干扰的益处还不明显。该央行目前对疫情短期影响的评估部分基于到3月旅游限制会取消。CNBC美国政府预算赤字过去一年突破1.1万亿美元 2020财年四个月增长25%美国财政部周三公布，在截至公历2020年1月的2020财年前四个月，美国政府预算赤字同比增长25%至3892亿美元，已经约相当于2019财年整个财年赤字的40%。在2020财年前四个月，美国政府的收入由一年前的1.1万亿美元增至1.18万亿美元，支出1.57万亿美元，支出同比增长9.7%。美国国债已经达到23.2万亿美元，过去12个月，政府预算赤字总计1.06万亿美元。路透社因转向问题 特斯拉在北美召回1.5万辆 Model X SUV特斯拉公司将召回1.5万辆Model X SUV，其中美国市场的有1.4193万辆，加拿大有843辆。因为它们可能存在的问题将导致汽车缺少转向辅助装置，由此可能增加车辆转向的难度和撞车的风险。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）称，在已知的撞车或车辆伤害事故中还没有任何一起与上述问题有关。加拿大交通局称，如有需要，特斯拉将安排替换转向装置。彭博社芒格称美国报业没有未来任伯克希尔-哈撒韦副董事长兼报业公司Daily Journal Corp董事长的查理·芒格说，美国报业没有未来。本周三Daily Journal Corp在洛杉矶举行的年会上，芒格表示，科技革新在摧毁美国的日报。营业收入流失了，费用还存在，报业都会寿终正寝。不过，他提到有些公司会是例外，称纽约时报和华尔街日报可能活下来。芒格：绝不会买特斯拉股票 也不会卖空巴菲特的长期商业伙伴、伯克希尔哈撒伟副董事长查理-芒格（Charlie Munger）周三在报业公司Daily Journal股东大会上表示，绝不会买特斯拉股票，也不会卖空，并认为该公司CEO马斯克是个奇人。在被问及对特斯拉的看法时，芒格表示，“我绝不会买入特斯拉，但也绝不会卖空”。对于特斯拉CEO马斯克，芒格评价称，“马斯克很特别。他可能高估了自己，但也可能并非一直都是错的。”","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":828,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3506648750665680","authorId":"3506648750665680","name":"木鹿","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f55af9274592b2928dfe12418eb7f87f","crmLevel":0,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3506648750665680","authorIdStr":"3506648750665680"},"content":"为啥不买入不做空你倒是说个理由啊，说了一堆空话","text":"为啥不买入不做空你倒是说个理由啊，说了一堆空话","html":"为啥不买入不做空你倒是说个理由啊，说了一堆空话"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":915860832,"gmtCreate":1580784493026,"gmtModify":1704342284147,"author":{"id":"3502228246777813","authorId":"3502228246777813","name":"天生废材","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3502228246777813","authorIdStr":"3502228246777813"},"themes":[],"htmlText":"疫情什么时候好转","listText":"疫情什么时候好转","text":"疫情什么时候好转","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/915860832","repostId":"1184621641","repostType":2,"repost":{"id":"1184621641","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"经济-金融-投资","home_visible":1,"media_name":"李迅雷金融与投资","id":"71","head_image":"https://static.tigerbbs.com/cb163b204aa14697bd7477df15b8b6b1"},"pubTimestamp":1580783404,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1184621641?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2020-02-04 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src=\"https://static.tigerbbs.com/f4b7eb4fa1020633f5a408c9fb23a2ac\"></p>\n<p>则病毒传播的过程可由这四类人群变化的微分方程来刻画[2]：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/563bd70548945dd61f777ccaf28f82ff\"></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e64260a21f12d3cc3bfefda37d3ee43a\"></p>\n<p>其中S(t)、E(t)、I(t)和R(t)分别表示t时刻社群中处于易感染态、潜伏期、传染期和隔离态个体数目，N表示社群中个体总数目，且N=S(t)+E(t)+I(t)+R(t)。据参考文献[3],基本传染数可表示为：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39dadc2c099955a7cec7386134245628\"></p>\n<p>其中λ=ln(Y(t))/t是指数增长率，对某一t时刻发生的累计病例数Y(t)取对数，再除以t。潜伏期和传染期时长可分别表示为Tg=1/γ1和TI=1/γ2，序列间隔（serial interval）则为Tg=TE+TI。记ρ=TE/Tg为潜伏期占序列间隔的比例，则基本传染数可进一步表示为：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fb40de3579283fd4de5cf46e67e67d65\"></p>\n<p><b>计算基本传染数R0需要确定的参数有</b>：</p>\n<p>λ：其等于ln(Y(t))/t，即需要知道第一例病例发生的时间（确定起点以便计算t），以及之后某一时刻的累计病例数Y(t)。</p>\n<p>Tg和ρ：只要确定了潜伏期TE和传染期TI，Tg和ρ就都确定了。</p>\n<p>实际测算中，这三个参数都不好确定。由于基本传染数R0是指没有人为的防疫、隔离等干预的情况下平均每个病人能传染多少个人。在实际情形中，在流行病传播初期没有强力的人为干预，但也就缺乏必要的研究和统计，对病毒的潜伏期、传染期以及病例统计数据都很不精确，但R0的数值却对这些参数却非常敏感。</p>\n<p>以非典为例，查询估算SARS病毒的基本传染数R0的文献，发现估算结果从1.1到4.2之间的都有，在2到3之间的比较多。我们以文献[1]中关于SARS的一组参数展示一下计算R0的过程：</p>\n<p>文中以香港2003年3月28日累计病例数425为依据，2003年2月15日为香港首例病例，作为起点，即Y(41)=425,取Tg=10，ρ=0.6。</p>\n<p>λ=ln(Y(41))/41=0.1476,代入到R0的计算公式可以得到R0=3.</p>\n<p>那么对于本次新冠病毒要怎么确定参数呢？在政府采取强力干预前，只有武汉地区有确诊数据，但有多个证据都表明武汉前期的确诊数据可能失真了。比如有文章统计，武汉新冠病毒患者死亡率是湖北省外其他地方的30倍，这明显不合理。可见根据官方公布的确诊数来定一个Y(t)值是不可取的。</p>\n<p><b>二、基于已公开信息构建新冠病毒传播预测模型</b></p>\n<p>由于前期的确诊数据可能失真较严重，需要从其他已公开信息来估算早期病例数，从而计算R0并对未来疫情发展做出定量预测。</p>\n<p><b>从武汉迁出人群的发病率反推武汉的疫情规模</b></p>\n<p>受启发于外省市新冠病毒患者的死亡率明显低于武汉从而推断出武汉确诊数据可能失真，作者想到从武汉迁出人口的发病率倒推武汉的感染人数。</p>\n<p>根据<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>地图发布的迁徙大数据，1月14日到1月23日期间，以武汉为迁出点，取迁入人数最大的8个省市为分析样本，这8个省市期间从武汉迁入人数都超过2万，统计1月21日以来的确诊病例数。可以看到，在1月24日之前，累计确诊的人数跟武汉迁出的人口数没有明显的正比例关系，可以推测在前3天的确诊数据可能受各地确诊检测效率的影响。</p>\n<p>图表2：从武汉迁出人口最多的8省市累计确诊数据</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d03ee11a758a44eb77c1e7ca7831692\"></p>\n<p>来源：百度地图，各地卫健委</p>\n<p>进一步，统计8省市武汉迁入人口的发病率（平均每万武汉迁入人口的确诊数据），由于迁入的时间分布非常接近，如果各地确诊数据都比较可靠的话，发病率应该比较接近。为了反映各地确诊数据的一致性，统计每天8省市发病率的标准差/均值，这一比率越小，代表8省市确诊数据的一致性越高。</p>\n<p>从图表3可以看到，8省市确诊数据在1月25日之后一致性明显提高，可能是因为确诊检测效率大幅提高了（1月24日首个新冠病毒检测试剂盒通过检验，随后多家企业开始生产）。发病率数据的一致性在1月28日达到最高，随后开始下降。</p>\n<p>这是因为1月28日之后的确诊数据可能受当地第二代传染病人的影响，各地疫情发展的状况是不同的，之前的确诊病例主要是处于潜伏期的武汉迁入人员。因此取1月28日的发病率（1月22日至28日累计确诊数除以武汉迁入人口数）来反推武汉在1月14日至21日处于潜伏期的新冠病毒感染者比例。之所以取22日至28日一个区间的累计数据来反推，是因为单日的确诊数据可靠性比较低，很容易受确诊检验效率的影响，即有可能前几天发病的患者后几天才确诊。</p>\n<p>取8省市1月28日发病率的中位数32人/每万武汉迁入人口作为参考（取平均数也很接近）在1月14日至21日期间，迁出的约300万+最终留在武汉的900万人口中，潜伏期的感染者人数期间平均值大约为 1100万*32/7天 = 5257人。</p>\n<p>图表3：武汉迁入人口的发病率（平均每万武汉迁入人口的累计确诊人数）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/349350528014584c0eed26f0bf880585\"></p>\n<p>来源：百度地图，各地卫健委</p>\n<p>图表4：8省市武汉迁入人口发病率的标准差/均值</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/66e44930dea7e02c7d883652644a4358\"></p>\n<p>来源：百度地图，各地卫健委</p>\n<p><b>简化微分方程组，建立数值模拟模型</b></p>\n<p>逐一来理解四个微分方程：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6f842237ea4f8a20019c004bd2ffb8c3\"></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e64260a21f12d3cc3bfefda37d3ee43a\"></p>\n<p>1）第一个微分方程是刻画易感人群（S类）数量变化的。理论上讲，如果某一病毒基本传染数R0大于1，在不加防控的情况下它会传染几乎所有人群，但随着被传染的人和已治愈有抗体的人越来越多，易感人群数量越来越小，传播的速度就会下降，因为传染期人群与易感人群接触的机会会减少，因此理论模型中需要对易感人群的数量进行刻画。但是在现实的疫情中，除了极少数失控的疫情，绝大部分情况下，已感染的人数（含已治愈隔离的）占总人口的比例非常小，易感人群数量可以近似认为是不变的,等于总人口（S(t)=N）。因此这个微分方程可以省去。</p>\n<p>2）第二个微分方程的意思是单位时间内潜伏期人群（E）的变化等于新增加的感染者减去由潜伏期过渡到传染期的数量。表达成离散的形式如下：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d26bd2020ac5f8355b4ae7578263e49\"></p>\n<p>其中β是平均每个病人单位时间内的传染人数，则，整个传染期能传染多少个人，就是基本传染数R0的定义。</p>\n<p>3）第三个微分方程是单位时间内传染期人群（I）的变化等于新由潜伏期过渡到传染期的人数，减去从传染期进入到隔离态的人数。表达成离散形式：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6dac7b33c30b5019f188219e684c76f0\"></p>\n<p>4)第四个微分方程是单位时间隔离态的人数等于新增的从传染期进入隔离态的人数。离散形式：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74dc3a2d3f8309007ee95fc76911bb2b\"></p>\n<p>由此，我们得到3个离散的方程式，反映的是三个状态量的迭代关系，即如果知道所有参数值，就可以从t-1时刻推导出t时刻的值，确定一个起始点就可以得到整个序列。</p>\n<p><b>数值模拟求解</b></p>\n<p>三个迭代方程涉及到3个参数：β、γ1、γ2，根据它们的定义可以转化为另外三个参数：R0、TE、TI，其中:</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/527fc8fe9d897c7ae1570558b0ef8e90\"></p>\n<p>1）R0、TI作为优化的目标参数，参考各类文献两者的数值模拟区间分别为[2,7]、[3,8].</p>\n<p>2）对于潜伏期时间，各参考文献中大多认为SARS的潜伏期为5到6.5天，但明确表明SARS潜伏期内没有传染性，国家卫健委专家表示新冠病毒潜伏期为10天左右，但潜伏期可能有传染性，考虑到两者都是冠状病毒，专家也表示两者有同源性和很多相似的地方，将新冠病毒无传染性的潜伏期时间TE假定为6.5天（SEIR模型中潜伏期不具有传染性，假定新冠病毒10天左右的无症状潜伏期里后面3.5天有传染性，计入到传染期）。</p>\n<p>3）约束条件：a.</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8cbe46574b38ea836d46e74ea932be90\"></p>\n<p>b.在1月14日至21日期间潜伏期人群的平均人数在5257左右。两个待定参数，两个约束条件，理论上是可以求解的。</p>\n<p>4）模拟优化过程：参数R0、TI各自模拟区间内随机取值，通过3个迭代方程可以计算出E(t)、I(t)、R(t)的时间序列（以2019年12月8日为起点出现首个确诊患者），通过时间序列可以计算λ以及1月14日至21日期间潜伏期人数，判断约束条件是否接近。大量模拟后取约束条件最接近的参数值，作为近似解。</p>\n<p><b>参数优化结果：</b></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ac02998534aba7cdc9ab01dcded9d1c\"></p>\n<p>基本传染数R0比之前大多估计都高一些，传染期在不加干预的情况下长达7天，可能与有大量的轻症患者以及发病前夕无症状时就具有传染性有关。因为没有症状或者症状很轻会使得病人不会停止活动、更不会住院，平均传染期就变长了。</p>\n<p><b>三、高传染性下防控措施能达效果吗？</b></p>\n<p>自然传染数是指在前期没有额外的防疫干预措施的情况下，平均每个病人能传染的人数。根据传播动力学[1]：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3ae256d7a359851e5940b3965c6faf6e\"></p>\n<p>其中k是一个有传染能力的患者平均每天与易感人群的接触次数，b是每次接触传染成功的概率，D是可以传播的时间，可以认为等同于TI。</p>\n<p><b>新冠病毒R0明显高于SARS主要是因为平均每个病人传播的时间更长</b></p>\n<p>比较新型冠状病毒和SARS，考虑到新冠病毒传播初期刚好遇到春运，人员流动性高，假设单位时间接触次数比SARS时期高10%。</p>\n<p>图表5：新型冠状病毒与SARS对比</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a2f9b94e8935f08efd86a128030e6fa8\"></p>\n<p>可见，新冠病毒明显高于SARS主要是因为平均每个病人的传染期时间更长，而单次接触的传染概率可能略低于SARS。新冠病毒传染期格外长可能主要是因为其有大量的轻症患者，不会及时就医或采取措施，而会较长时间处于活跃的传染状态。</p>\n<p>国家卫健委的专家：「<b>说它是新型冠状病毒肺炎，不如说是新型冠状病毒感染，因为检测阳性的患者不见得一定出现肺炎。</b>就像流感、重感冒，有的轻症患者不需要住院便能治愈。病例数虽多，但大多数都是轻症。」而恰恰是轻症患者较多增加了不小的防控难度。</p>\n<p><b>对防控措施应该有信心</b></p>\n<p>采取防控措施就是要降低k、b、D这几个参数值，从而降低传染数。虽然新增确诊数还在不断攀升，但从1月23日之后采取的一系列措施来看，我们应该对控制疫情有信心。在流行病传播模型里，只要将基本传染数R0降到1以下，疫情就不会失控。</p>\n<p>假定R0就如前文测算的5.38，远高于SARS。首先，交通管制、取消聚会等措施使得人员流动大幅下降，单位时间的接触次数k下降70%甚至更多都有可能。</p>\n<p>其次，通过宣传和提醒使得民众对疫情具有极高的警惕性，有轻微症状的患者大多也会尽快就医，从而减少传染期的长度，假设传染期的长度由7天降为4天，则D下降43%。</p>\n<p>第三，通过佩戴口罩、消毒等防护措施，单次接触传染的概率假如能下降30%。则传染数就下降为5.38*（1-70%）（1-43%）（1-30%）=0.64，明显小于1，疫情就能较快控制住了。事实上，WHO专家曾表示，中国在2003年非典期间后期，严格的防疫措施使得SARS的基本传染数下降到0.4。</p>\n<p><b>防控措施的效果体尚未体现到新增确诊数</b></p>\n<p>为什么采取了这么严格的防控措施，新增确诊数还在不断攀升呢？首先，可能由于确诊检测试剂盒上市较晚，一些地方的基层医院缺乏确诊的条件或者确诊效率很低，造成确诊数据失真。可能存在前些天发病的病例过了几天才有条件确诊，这就可能造成近日新增确诊数大幅增加。</p>\n<p>其次，1月24日采取了进出武汉的交通管制，之前大量的人口从武汉外流到各地，按照10天左右的潜伏期，现在是发病的高峰期，随着他们的确诊，跟他们密切接触者大多会进入隔离观察，隔离观察者中还是会有比较多的潜伏期感染者，因此接下来新增确诊数可能还会保持高位，直到这批隔离观察者的潜伏期过去，被确诊，之后的新增确诊数就会大幅下降。从时间上看，可能要到2月10日之后。</p>\n<p>以上海为例，其近日公布的新增确诊病例中，大部分还是曾湖北居住或旅游，说明目前新增的确诊病例主要还是原来潜伏期的感染者，严格的管控措施产生的效果还没有反映到新增确诊数据上来。</p>\n<p>图表6：上海每日新增确诊病例中有湖北居住或旅行史的占比</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db3d63c5a9ac7ed51a8d6a74ec804659\"></p>\n<p>来源：上海卫健委</p>\n<p><b>四、基于数学模型的全国新冠病毒患病人数预测：我们能打赢这场防疫战</b></p>\n<p>利用前文建立的迭代方程组和估算的参数，可以对未来疫情发展进行预测。但在采取严格防控措施后，基本传染数下降到什么水平目前还没有数据可以估算，因为新冠病毒的潜伏期比较长，当前的新增确诊数据还更多地受之前潜伏期感染人数的影响。</p>\n<p><b>疫情发展预测：中性与乐观假设</b></p>\n<p>中性假设：</p>\n<p>1）假设自1月23日后，民众减少出行和聚会，单位时间接触次数下降50%，由于提高了对疫情的警惕，有轻微症状的患者会及时就医，使得传染期的时长从7天降为4.5天，由于佩戴口罩、消毒等，单次接触传染的概率下降15%。则基本传染数将从5.38降为1.47。</p>\n<p>2）假设自2月15日起，由于隔离观察制度的严格实施，大部分新增病例都在隔离观察名单里，基本失去了再次传染的可能，基本传染数下降到0.5，稍高于非典后期（WHO研究认为非典后期在采取严控措施后R0降到了0.4）。</p>\n<p>乐观假设：</p>\n<p>1）假设自1月23日后单位时间平均接触次数下降55%，其余与中性假设1）不变。</p>\n<p>2）假设自2月10日起，隔离观察制度开始起作用，基本传染数下降到0.4。</p>\n<p>在这两种假设下，可以对未来累计病例数、新增病例数等作出预测，结果如下：</p>\n<p>1）当前（2月1日）估算的累计病例人数为22732人，与公布的累计确诊病例相差较大，可能主要是因为前期缺乏高效的确诊技术手段，叠加上流感季，武汉医疗资源严重不够，加上新冠病毒的轻症患者较多，症状跟感冒类似，可能未确诊前就已经痊愈了。</p>\n<p>2）预计未来新冠病毒总患病人数最高将达到88500人（中性假设下）或58000（乐观假设下）人左右，新增确诊人数将在2月17日（中性假设下）或2月11日（乐观假设下）左右出现拐点。</p>\n<p>3）当前新增确诊病例数大幅攀升（新增病例超2500）可能与检测确诊效率提高有关，预计将很快回落（模型中性假设下预测值是1700左右）。1月25日之前，公布新增确诊数大幅低于模型预测值，26日之后则大幅高于模型预测值，可能是因为确诊检测试剂盒供应充分了，将之前已经发病而没有确诊的病例确诊了。如果看1月24到2月1日期间总的新增确诊量，则模型预估和官方公布的数据很接近，分别为13469人和13582人。</p>\n<p>图表7：中性假设下模型预测的新冠病毒确诊数和实际公布的新增确诊数</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/12d75e0161597f9676b113164e77a687\"></p>\n<p>数据来源：模型预测，国家卫健委</p>\n<p>图表8：乐观假设下模型预测的新冠病毒确诊数和实际公布的新增确诊数</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a863ef3b3eaeca76418cf5386a72df9\"></p>\n<p>数据来源：模型预测，国家卫健委</p>\n<p><b>疫情影响分析：需要足够重视，但无需恐慌</b></p>\n<p>比较过去20年发生的比较大的疫情，这次新型冠状病毒的传染性比较强，可能只弱于2009年发源于美国的H1N1流感。但从死亡率来看（以湖北省外的数据为参考），或许只高于普通流感，比其他几类都明显更低。但即使采用湖北省外的数据，新冠病毒的致死率也是普通流感的10倍左右。</p>\n<p>因此，政府和民众采取足够重视的防控和防护措施是必要的，但也无需恐慌，2009年席卷全球的H1N1疫情，感染人数和死亡人数都非常之高，但由于致死率较低，也没有引起很大的恐慌。</p>\n<p>图表9：过去20年全球较大的几次疫情情况</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d91f02c2e6b8b0ff285129da48aef088\"></p>\n<p>数据来源：WHO，中国疾控中心，美国疾病控制和预防中心（CDC）</p>\n<p>说明：2009年H1N1美国的数据是CDC事后建模预估的，当时由于疫情发展失控，没有统计和确认病例数了，据事后的研究，当时H1N1在墨西哥境内死亡率为2%，在其他地区的死亡率为0.1%左右。</p>\n<p><b>股市短期可能反应过度，若超跌是买入机会</b></p>\n<p>2009年美国爆发H1N1流感疫情，最后完全失控。期间美国股市仅在2009年5月、6月有小幅回调，幅度-6%左右。美国股市对疫情冲击反应较小。</p>\n<p>2003年SARS疫情期间，港股和A股做出了明显反应，下跌幅度-14%左右，但随后都反弹明显，且反弹时间领先于疫情拐点。可见，股市可能在情绪影响下短期反应过度，随后会修复。</p>\n<p>在1月23日发布的《关注新型肺炎「概念股」的估值偏差》文中提到，「事件性的、一次性的利好，即使对当期业绩影响很大（盈利翻倍），对股价的理论影响也很小」，其实反过来也一样，事件性、一次性的利空影响，对公司价值的影响也是较小的，股价不应该反应过度。当然利空与利好不同的是：短期利空（如收入剧减、资金回笼困难等）可能引起公司短期周转困难从而引发更大风险。因此也建议政府相关部门出台一些措施，对疫情中遭遇短期困难的企业给予支持和帮助。</p>\n<p>图表10：2009年H1N1流感爆发期间美股表现</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/92f1b793f039e104831c5689286b29ef\"></p>\n<p>数据来源：Wind，WHO</p>\n<p>图表11：SARS期间美股、港股、A股表现</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2dc987e7a40ce2156d0dea622bce8510\"></p>\n<p>数据来源：Wind，中国网</p>\n<p>风险提示：1）计算结果对参数较为敏感；2）政策实施对疫情有较大影响。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>李迅雷：股市会在疫情形势好转之前率先见底</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; 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href=\"https://laohu8.com/wemedia/71\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/cb163b204aa14697bd7477df15b8b6b1);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">李迅雷金融与投资 </p>\n<p class=\"h-time\">2020-02-04 10:30</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<p><b>前言</b></p>\n<p>截止到2020年2月2日24:00，我国确诊的新型冠状病毒患者已超过1.4万人，短短一个来月时间确诊病例数已经远超2003年「非典」疫情的全部确诊数，目前每日新增的确诊数仍在攀升，疫情的传播速度超过了大多数人的预期。科学客观地评估新冠肺炎的传染性强弱以及预测患病人数规模和峰值时间，对决策者实施必要的防控措施、评估对经济的影响以及投资者如何应对都具有重要的现实意义。</p>\n<p>作为数学建模的爱好者，而非流行病学的专业人员，作者通过搜集和学习海内外文献，对经典的流行病传播模型（SEIR）有了较准确的理解，通过适当的简化，较直观地向读者介绍模型的原理和各参数的意义。对于经典且成熟的模型来说，输出结果的可靠性完全由输入参数的准确性决定，因此本文从新冠病毒的具体情况入手，着重从多个角度来评估、检验和校正模型的输入值，提高模型输出结果的可靠性。</p>\n<p><b>主要内容&amp;结论</b></p>\n<p><b>主要内容：</b></p>\n<p>1）基于SEIR流行病传播模型测算基本传染数R0（也叫基本再生数）来衡量传染性的强弱普遍存在输入参数不易确定、输出结果对参数非常敏感的问题。国内外不同文献对同一疫情（比如SARS）的测算结果可能相差甚远。简单取一组参数得到的输出结果并不可靠。</p>\n<p>2）本文对SEIR模型做适当简化，减少参数，再针对新冠病毒已明确的具体信息设定参数区间范围，再从多个维度选取校验条件，利用计算机数值模拟的方法求取参数值。通俗的来讲就是让计算机程序在参数区间范围内做大量尝试，试探出较合理的参数值，使得各个校验条件都能较好的相恰。</p>\n<p>3）通过1月14日到22日武汉迁出人口排名前8的省市随后一周的确诊病例数与武汉迁出人数的关系，来反推武汉潜伏期感染者的比例和数目，获得求解模型的重要约束条件。通过数值求解得到参数值，代入模型对新冠疫情进行评估和预判。</p>\n<p><b>主要结论：</b></p>\n<p>1）新冠病毒基本传染数明显大于SARS，但单次接触的传染概率可能略低，民众无需恐慌。根据数值模拟确定的参数值，新冠病毒的基本传染数（R0）远高于SARS，即不采取防疫措施的情况下平均每个病人传染的人数更多。但进一步分析表明，新冠病毒R0更高的主要原因可能是潜伏期末期具有传染性和轻症患者比较多，潜伏期末期和轻症患者由于症状不明显，不会及时就医住院或限制自己活动，使得暴露在易感人群中的时间（传染期）更长。而单次接触的传染概率则可能略低于SARS。可见，潜伏期长和轻症患者多增加了疫情防控的难度，对病例的接触者采取更早、更全、更严格的隔离可能是最有效的防控措施。</p>\n<p>2）当前新增确诊病例数大幅攀升（日新增病例超2500）可能与检测确诊效率提高有关，预计将很快回落（模型中性假设下预测值是1700左右）。1月25日之前，公布新增确诊数大幅低于模型预测值，26日之后则大幅高于模型预测值，可能是因为确诊检测试剂盒供应充分了，将之前已经发病而没有确诊的病例确诊了。</p>\n<p>3）假定隔离和防控措施能达到或接近SARS后期的效果，则预计未来总患病人数将达到88500人（中性假设下）或58000（乐观假设下）左右，新增确诊人数将在2月17日（中性假设下）或2月11日（乐观假设下）左右出现拐点。</p>\n<p>4）新冠病毒的重症及致死率低于SARS、禽流感、H1N1等，由于潜伏期长且轻症患者较多，控制疫情传播需要更加严格的隔离防控措施，对短期经济会产生明显影响。</p>\n<p>5）从2009年美国H1N1大爆发以及2003年「非典」期间美股、港股和A股表现来看，在疫情快速传播期，股市会明显调整，但幅度不会很大，且往往在疫情形势好转之前率先见底。</p>\n<p><b>风险提示：</b>1）计算结果对参数较为敏感；2）政策实施对疫情有较大影响。</p>\n<p><b>一、如何定量评估流行病的传染性强弱？——SEIR模型</b></p>\n<p>SEIR是经典的流行病传播模型，这里我们只介绍其原理和框架，然后引用一些参考文献的结论计算基本传染数，而不对微分方程的推导过程展开讨论。SEIR模型将整个社群人口分为四类：</p>\n<p><b>易感人群S类</b>：对该病毒没有抗体，接触传染期人群可能被传染；</p>\n<p><b>潜伏期人群E类</b>：被感染后处于潜伏期的人群，还没有传染性，平均时长记为TE；</p>\n<p><b>传染期人群I类</b>：代表潜伏期之后已具有传染性的人群，传染期的平均时长为TI；</p>\n<p><b>隔离态人群R类</b>：治愈并获得免疫或被有效隔离或死亡，既不能传染他人也不能被传染。</p>\n<p>特别说明：</p>\n<p>1）SEIR模型中潜伏期（E类）是特指已感染但还没有传染性的时期，设这一时期的平均时长为TE。但通常对潜伏期的理解是已感染但还没有症状的这段时间（卫健委专家表示新冠病毒的平均潜伏期在10天左右），本次新冠病毒已发生过在没有症状的时候传染给下一个人的案例。国家医疗专家组成员、北京地坛医院感染性疾病诊疗与研究中心首席专家李兴旺表示，「从一般的呼吸道传染病规律来讲，潜伏期末期，病人将要发病的时候可能具有一定的传染率，早期一般不应该有传染性」。因此，本文假定平均为10天的无症状潜伏期中，没有传染性的潜伏期平均为6.5天（参考了SARS的相关数据），最后的3.5天具有传染性，计入传染期TI。</p>\n<p>2）传染期的平均时长TI是指病人具备传染性后到不会接触不特定的易感人群为止，比如住院或居家卧床等，而不是从病人发病到痊愈的时间。查询了大量文献，发现在对各类疫情建立SEIR模型时，设置的传染期时长通常都在3到5天，甚至更短，这显然不是病人发病到痊愈的时间，比如SARS很多患者都需要住院治疗很长时间。这样理解下，症状越重的病毒其平均传染期TI就越短，因为患者会很快住院或散失活动能力，而症状越轻的病毒则可能传染期较长。</p>\n<p>假设一个传染期的人（I类）与易感人群（S类）接触后易感者被感染进入潜伏期（E类）的概率为β，一个处于潜伏期（E类）的个体单位时间内将以的概率转变为传染期（I类）个体，一个传染期（I类）个体单位时间内将以的概率转变为隔离态（R类）个体。</p>\n<p>图表1：SEIR模型</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4b7eb4fa1020633f5a408c9fb23a2ac\"></p>\n<p>则病毒传播的过程可由这四类人群变化的微分方程来刻画[2]：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/563bd70548945dd61f777ccaf28f82ff\"></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e64260a21f12d3cc3bfefda37d3ee43a\"></p>\n<p>其中S(t)、E(t)、I(t)和R(t)分别表示t时刻社群中处于易感染态、潜伏期、传染期和隔离态个体数目，N表示社群中个体总数目，且N=S(t)+E(t)+I(t)+R(t)。据参考文献[3],基本传染数可表示为：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39dadc2c099955a7cec7386134245628\"></p>\n<p>其中λ=ln(Y(t))/t是指数增长率，对某一t时刻发生的累计病例数Y(t)取对数，再除以t。潜伏期和传染期时长可分别表示为Tg=1/γ1和TI=1/γ2，序列间隔（serial interval）则为Tg=TE+TI。记ρ=TE/Tg为潜伏期占序列间隔的比例，则基本传染数可进一步表示为：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fb40de3579283fd4de5cf46e67e67d65\"></p>\n<p><b>计算基本传染数R0需要确定的参数有</b>：</p>\n<p>λ：其等于ln(Y(t))/t，即需要知道第一例病例发生的时间（确定起点以便计算t），以及之后某一时刻的累计病例数Y(t)。</p>\n<p>Tg和ρ：只要确定了潜伏期TE和传染期TI，Tg和ρ就都确定了。</p>\n<p>实际测算中，这三个参数都不好确定。由于基本传染数R0是指没有人为的防疫、隔离等干预的情况下平均每个病人能传染多少个人。在实际情形中，在流行病传播初期没有强力的人为干预，但也就缺乏必要的研究和统计，对病毒的潜伏期、传染期以及病例统计数据都很不精确，但R0的数值却对这些参数却非常敏感。</p>\n<p>以非典为例，查询估算SARS病毒的基本传染数R0的文献，发现估算结果从1.1到4.2之间的都有，在2到3之间的比较多。我们以文献[1]中关于SARS的一组参数展示一下计算R0的过程：</p>\n<p>文中以香港2003年3月28日累计病例数425为依据，2003年2月15日为香港首例病例，作为起点，即Y(41)=425,取Tg=10，ρ=0.6。</p>\n<p>λ=ln(Y(41))/41=0.1476,代入到R0的计算公式可以得到R0=3.</p>\n<p>那么对于本次新冠病毒要怎么确定参数呢？在政府采取强力干预前，只有武汉地区有确诊数据，但有多个证据都表明武汉前期的确诊数据可能失真了。比如有文章统计，武汉新冠病毒患者死亡率是湖北省外其他地方的30倍，这明显不合理。可见根据官方公布的确诊数来定一个Y(t)值是不可取的。</p>\n<p><b>二、基于已公开信息构建新冠病毒传播预测模型</b></p>\n<p>由于前期的确诊数据可能失真较严重，需要从其他已公开信息来估算早期病例数，从而计算R0并对未来疫情发展做出定量预测。</p>\n<p><b>从武汉迁出人群的发病率反推武汉的疫情规模</b></p>\n<p>受启发于外省市新冠病毒患者的死亡率明显低于武汉从而推断出武汉确诊数据可能失真，作者想到从武汉迁出人口的发病率倒推武汉的感染人数。</p>\n<p>根据<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>地图发布的迁徙大数据，1月14日到1月23日期间，以武汉为迁出点，取迁入人数最大的8个省市为分析样本，这8个省市期间从武汉迁入人数都超过2万，统计1月21日以来的确诊病例数。可以看到，在1月24日之前，累计确诊的人数跟武汉迁出的人口数没有明显的正比例关系，可以推测在前3天的确诊数据可能受各地确诊检测效率的影响。</p>\n<p>图表2：从武汉迁出人口最多的8省市累计确诊数据</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9d03ee11a758a44eb77c1e7ca7831692\"></p>\n<p>来源：百度地图，各地卫健委</p>\n<p>进一步，统计8省市武汉迁入人口的发病率（平均每万武汉迁入人口的确诊数据），由于迁入的时间分布非常接近，如果各地确诊数据都比较可靠的话，发病率应该比较接近。为了反映各地确诊数据的一致性，统计每天8省市发病率的标准差/均值，这一比率越小，代表8省市确诊数据的一致性越高。</p>\n<p>从图表3可以看到，8省市确诊数据在1月25日之后一致性明显提高，可能是因为确诊检测效率大幅提高了（1月24日首个新冠病毒检测试剂盒通过检验，随后多家企业开始生产）。发病率数据的一致性在1月28日达到最高，随后开始下降。</p>\n<p>这是因为1月28日之后的确诊数据可能受当地第二代传染病人的影响，各地疫情发展的状况是不同的，之前的确诊病例主要是处于潜伏期的武汉迁入人员。因此取1月28日的发病率（1月22日至28日累计确诊数除以武汉迁入人口数）来反推武汉在1月14日至21日处于潜伏期的新冠病毒感染者比例。之所以取22日至28日一个区间的累计数据来反推，是因为单日的确诊数据可靠性比较低，很容易受确诊检验效率的影响，即有可能前几天发病的患者后几天才确诊。</p>\n<p>取8省市1月28日发病率的中位数32人/每万武汉迁入人口作为参考（取平均数也很接近）在1月14日至21日期间，迁出的约300万+最终留在武汉的900万人口中，潜伏期的感染者人数期间平均值大约为 1100万*32/7天 = 5257人。</p>\n<p>图表3：武汉迁入人口的发病率（平均每万武汉迁入人口的累计确诊人数）</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/349350528014584c0eed26f0bf880585\"></p>\n<p>来源：百度地图，各地卫健委</p>\n<p>图表4：8省市武汉迁入人口发病率的标准差/均值</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/66e44930dea7e02c7d883652644a4358\"></p>\n<p>来源：百度地图，各地卫健委</p>\n<p><b>简化微分方程组，建立数值模拟模型</b></p>\n<p>逐一来理解四个微分方程：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6f842237ea4f8a20019c004bd2ffb8c3\"></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e64260a21f12d3cc3bfefda37d3ee43a\"></p>\n<p>1）第一个微分方程是刻画易感人群（S类）数量变化的。理论上讲，如果某一病毒基本传染数R0大于1，在不加防控的情况下它会传染几乎所有人群，但随着被传染的人和已治愈有抗体的人越来越多，易感人群数量越来越小，传播的速度就会下降，因为传染期人群与易感人群接触的机会会减少，因此理论模型中需要对易感人群的数量进行刻画。但是在现实的疫情中，除了极少数失控的疫情，绝大部分情况下，已感染的人数（含已治愈隔离的）占总人口的比例非常小，易感人群数量可以近似认为是不变的,等于总人口（S(t)=N）。因此这个微分方程可以省去。</p>\n<p>2）第二个微分方程的意思是单位时间内潜伏期人群（E）的变化等于新增加的感染者减去由潜伏期过渡到传染期的数量。表达成离散的形式如下：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d26bd2020ac5f8355b4ae7578263e49\"></p>\n<p>其中β是平均每个病人单位时间内的传染人数，则，整个传染期能传染多少个人，就是基本传染数R0的定义。</p>\n<p>3）第三个微分方程是单位时间内传染期人群（I）的变化等于新由潜伏期过渡到传染期的人数，减去从传染期进入到隔离态的人数。表达成离散形式：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6dac7b33c30b5019f188219e684c76f0\"></p>\n<p>4)第四个微分方程是单位时间隔离态的人数等于新增的从传染期进入隔离态的人数。离散形式：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/74dc3a2d3f8309007ee95fc76911bb2b\"></p>\n<p>由此，我们得到3个离散的方程式，反映的是三个状态量的迭代关系，即如果知道所有参数值，就可以从t-1时刻推导出t时刻的值，确定一个起始点就可以得到整个序列。</p>\n<p><b>数值模拟求解</b></p>\n<p>三个迭代方程涉及到3个参数：β、γ1、γ2，根据它们的定义可以转化为另外三个参数：R0、TE、TI，其中:</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/527fc8fe9d897c7ae1570558b0ef8e90\"></p>\n<p>1）R0、TI作为优化的目标参数，参考各类文献两者的数值模拟区间分别为[2,7]、[3,8].</p>\n<p>2）对于潜伏期时间，各参考文献中大多认为SARS的潜伏期为5到6.5天，但明确表明SARS潜伏期内没有传染性，国家卫健委专家表示新冠病毒潜伏期为10天左右，但潜伏期可能有传染性，考虑到两者都是冠状病毒，专家也表示两者有同源性和很多相似的地方，将新冠病毒无传染性的潜伏期时间TE假定为6.5天（SEIR模型中潜伏期不具有传染性，假定新冠病毒10天左右的无症状潜伏期里后面3.5天有传染性，计入到传染期）。</p>\n<p>3）约束条件：a.</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8cbe46574b38ea836d46e74ea932be90\"></p>\n<p>b.在1月14日至21日期间潜伏期人群的平均人数在5257左右。两个待定参数，两个约束条件，理论上是可以求解的。</p>\n<p>4）模拟优化过程：参数R0、TI各自模拟区间内随机取值，通过3个迭代方程可以计算出E(t)、I(t)、R(t)的时间序列（以2019年12月8日为起点出现首个确诊患者），通过时间序列可以计算λ以及1月14日至21日期间潜伏期人数，判断约束条件是否接近。大量模拟后取约束条件最接近的参数值，作为近似解。</p>\n<p><b>参数优化结果：</b></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ac02998534aba7cdc9ab01dcded9d1c\"></p>\n<p>基本传染数R0比之前大多估计都高一些，传染期在不加干预的情况下长达7天，可能与有大量的轻症患者以及发病前夕无症状时就具有传染性有关。因为没有症状或者症状很轻会使得病人不会停止活动、更不会住院，平均传染期就变长了。</p>\n<p><b>三、高传染性下防控措施能达效果吗？</b></p>\n<p>自然传染数是指在前期没有额外的防疫干预措施的情况下，平均每个病人能传染的人数。根据传播动力学[1]：</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3ae256d7a359851e5940b3965c6faf6e\"></p>\n<p>其中k是一个有传染能力的患者平均每天与易感人群的接触次数，b是每次接触传染成功的概率，D是可以传播的时间，可以认为等同于TI。</p>\n<p><b>新冠病毒R0明显高于SARS主要是因为平均每个病人传播的时间更长</b></p>\n<p>比较新型冠状病毒和SARS，考虑到新冠病毒传播初期刚好遇到春运，人员流动性高，假设单位时间接触次数比SARS时期高10%。</p>\n<p>图表5：新型冠状病毒与SARS对比</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a2f9b94e8935f08efd86a128030e6fa8\"></p>\n<p>可见，新冠病毒明显高于SARS主要是因为平均每个病人的传染期时间更长，而单次接触的传染概率可能略低于SARS。新冠病毒传染期格外长可能主要是因为其有大量的轻症患者，不会及时就医或采取措施，而会较长时间处于活跃的传染状态。</p>\n<p>国家卫健委的专家：「<b>说它是新型冠状病毒肺炎，不如说是新型冠状病毒感染，因为检测阳性的患者不见得一定出现肺炎。</b>就像流感、重感冒，有的轻症患者不需要住院便能治愈。病例数虽多，但大多数都是轻症。」而恰恰是轻症患者较多增加了不小的防控难度。</p>\n<p><b>对防控措施应该有信心</b></p>\n<p>采取防控措施就是要降低k、b、D这几个参数值，从而降低传染数。虽然新增确诊数还在不断攀升，但从1月23日之后采取的一系列措施来看，我们应该对控制疫情有信心。在流行病传播模型里，只要将基本传染数R0降到1以下，疫情就不会失控。</p>\n<p>假定R0就如前文测算的5.38，远高于SARS。首先，交通管制、取消聚会等措施使得人员流动大幅下降，单位时间的接触次数k下降70%甚至更多都有可能。</p>\n<p>其次，通过宣传和提醒使得民众对疫情具有极高的警惕性，有轻微症状的患者大多也会尽快就医，从而减少传染期的长度，假设传染期的长度由7天降为4天，则D下降43%。</p>\n<p>第三，通过佩戴口罩、消毒等防护措施，单次接触传染的概率假如能下降30%。则传染数就下降为5.38*（1-70%）（1-43%）（1-30%）=0.64，明显小于1，疫情就能较快控制住了。事实上，WHO专家曾表示，中国在2003年非典期间后期，严格的防疫措施使得SARS的基本传染数下降到0.4。</p>\n<p><b>防控措施的效果体尚未体现到新增确诊数</b></p>\n<p>为什么采取了这么严格的防控措施，新增确诊数还在不断攀升呢？首先，可能由于确诊检测试剂盒上市较晚，一些地方的基层医院缺乏确诊的条件或者确诊效率很低，造成确诊数据失真。可能存在前些天发病的病例过了几天才有条件确诊，这就可能造成近日新增确诊数大幅增加。</p>\n<p>其次，1月24日采取了进出武汉的交通管制，之前大量的人口从武汉外流到各地，按照10天左右的潜伏期，现在是发病的高峰期，随着他们的确诊，跟他们密切接触者大多会进入隔离观察，隔离观察者中还是会有比较多的潜伏期感染者，因此接下来新增确诊数可能还会保持高位，直到这批隔离观察者的潜伏期过去，被确诊，之后的新增确诊数就会大幅下降。从时间上看，可能要到2月10日之后。</p>\n<p>以上海为例，其近日公布的新增确诊病例中，大部分还是曾湖北居住或旅游，说明目前新增的确诊病例主要还是原来潜伏期的感染者，严格的管控措施产生的效果还没有反映到新增确诊数据上来。</p>\n<p>图表6：上海每日新增确诊病例中有湖北居住或旅行史的占比</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db3d63c5a9ac7ed51a8d6a74ec804659\"></p>\n<p>来源：上海卫健委</p>\n<p><b>四、基于数学模型的全国新冠病毒患病人数预测：我们能打赢这场防疫战</b></p>\n<p>利用前文建立的迭代方程组和估算的参数，可以对未来疫情发展进行预测。但在采取严格防控措施后，基本传染数下降到什么水平目前还没有数据可以估算，因为新冠病毒的潜伏期比较长，当前的新增确诊数据还更多地受之前潜伏期感染人数的影响。</p>\n<p><b>疫情发展预测：中性与乐观假设</b></p>\n<p>中性假设：</p>\n<p>1）假设自1月23日后，民众减少出行和聚会，单位时间接触次数下降50%，由于提高了对疫情的警惕，有轻微症状的患者会及时就医，使得传染期的时长从7天降为4.5天，由于佩戴口罩、消毒等，单次接触传染的概率下降15%。则基本传染数将从5.38降为1.47。</p>\n<p>2）假设自2月15日起，由于隔离观察制度的严格实施，大部分新增病例都在隔离观察名单里，基本失去了再次传染的可能，基本传染数下降到0.5，稍高于非典后期（WHO研究认为非典后期在采取严控措施后R0降到了0.4）。</p>\n<p>乐观假设：</p>\n<p>1）假设自1月23日后单位时间平均接触次数下降55%，其余与中性假设1）不变。</p>\n<p>2）假设自2月10日起，隔离观察制度开始起作用，基本传染数下降到0.4。</p>\n<p>在这两种假设下，可以对未来累计病例数、新增病例数等作出预测，结果如下：</p>\n<p>1）当前（2月1日）估算的累计病例人数为22732人，与公布的累计确诊病例相差较大，可能主要是因为前期缺乏高效的确诊技术手段，叠加上流感季，武汉医疗资源严重不够，加上新冠病毒的轻症患者较多，症状跟感冒类似，可能未确诊前就已经痊愈了。</p>\n<p>2）预计未来新冠病毒总患病人数最高将达到88500人（中性假设下）或58000（乐观假设下）人左右，新增确诊人数将在2月17日（中性假设下）或2月11日（乐观假设下）左右出现拐点。</p>\n<p>3）当前新增确诊病例数大幅攀升（新增病例超2500）可能与检测确诊效率提高有关，预计将很快回落（模型中性假设下预测值是1700左右）。1月25日之前，公布新增确诊数大幅低于模型预测值，26日之后则大幅高于模型预测值，可能是因为确诊检测试剂盒供应充分了，将之前已经发病而没有确诊的病例确诊了。如果看1月24到2月1日期间总的新增确诊量，则模型预估和官方公布的数据很接近，分别为13469人和13582人。</p>\n<p>图表7：中性假设下模型预测的新冠病毒确诊数和实际公布的新增确诊数</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/12d75e0161597f9676b113164e77a687\"></p>\n<p>数据来源：模型预测，国家卫健委</p>\n<p>图表8：乐观假设下模型预测的新冠病毒确诊数和实际公布的新增确诊数</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a863ef3b3eaeca76418cf5386a72df9\"></p>\n<p>数据来源：模型预测，国家卫健委</p>\n<p><b>疫情影响分析：需要足够重视，但无需恐慌</b></p>\n<p>比较过去20年发生的比较大的疫情，这次新型冠状病毒的传染性比较强，可能只弱于2009年发源于美国的H1N1流感。但从死亡率来看（以湖北省外的数据为参考），或许只高于普通流感，比其他几类都明显更低。但即使采用湖北省外的数据，新冠病毒的致死率也是普通流感的10倍左右。</p>\n<p>因此，政府和民众采取足够重视的防控和防护措施是必要的，但也无需恐慌，2009年席卷全球的H1N1疫情，感染人数和死亡人数都非常之高，但由于致死率较低，也没有引起很大的恐慌。</p>\n<p>图表9：过去20年全球较大的几次疫情情况</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d91f02c2e6b8b0ff285129da48aef088\"></p>\n<p>数据来源：WHO，中国疾控中心，美国疾病控制和预防中心（CDC）</p>\n<p>说明：2009年H1N1美国的数据是CDC事后建模预估的，当时由于疫情发展失控，没有统计和确认病例数了，据事后的研究，当时H1N1在墨西哥境内死亡率为2%，在其他地区的死亡率为0.1%左右。</p>\n<p><b>股市短期可能反应过度，若超跌是买入机会</b></p>\n<p>2009年美国爆发H1N1流感疫情，最后完全失控。期间美国股市仅在2009年5月、6月有小幅回调，幅度-6%左右。美国股市对疫情冲击反应较小。</p>\n<p>2003年SARS疫情期间，港股和A股做出了明显反应，下跌幅度-14%左右，但随后都反弹明显，且反弹时间领先于疫情拐点。可见，股市可能在情绪影响下短期反应过度，随后会修复。</p>\n<p>在1月23日发布的《关注新型肺炎「概念股」的估值偏差》文中提到，「事件性的、一次性的利好，即使对当期业绩影响很大（盈利翻倍），对股价的理论影响也很小」，其实反过来也一样，事件性、一次性的利空影响，对公司价值的影响也是较小的，股价不应该反应过度。当然利空与利好不同的是：短期利空（如收入剧减、资金回笼困难等）可能引起公司短期周转困难从而引发更大风险。因此也建议政府相关部门出台一些措施，对疫情中遭遇短期困难的企业给予支持和帮助。</p>\n<p>图表10：2009年H1N1流感爆发期间美股表现</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/92f1b793f039e104831c5689286b29ef\"></p>\n<p>数据来源：Wind，WHO</p>\n<p>图表11：SARS期间美股、港股、A股表现</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2dc987e7a40ce2156d0dea622bce8510\"></p>\n<p>数据来源：Wind，中国网</p>\n<p>风险提示：1）计算结果对参数较为敏感；2）政策实施对疫情有较大影响。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f1ba9d7118bf176c3c40e42b5a99126a","relate_stocks":{".DJI":"道琼斯","000001.SH":"上证指数","HSI":"恒生指数"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1184621641","content_text":"前言\n截止到2020年2月2日24:00，我国确诊的新型冠状病毒患者已超过1.4万人，短短一个来月时间确诊病例数已经远超2003年「非典」疫情的全部确诊数，目前每日新增的确诊数仍在攀升，疫情的传播速度超过了大多数人的预期。科学客观地评估新冠肺炎的传染性强弱以及预测患病人数规模和峰值时间，对决策者实施必要的防控措施、评估对经济的影响以及投资者如何应对都具有重要的现实意义。\n作为数学建模的爱好者，而非流行病学的专业人员，作者通过搜集和学习海内外文献，对经典的流行病传播模型（SEIR）有了较准确的理解，通过适当的简化，较直观地向读者介绍模型的原理和各参数的意义。对于经典且成熟的模型来说，输出结果的可靠性完全由输入参数的准确性决定，因此本文从新冠病毒的具体情况入手，着重从多个角度来评估、检验和校正模型的输入值，提高模型输出结果的可靠性。\n主要内容&结论\n主要内容：\n1）基于SEIR流行病传播模型测算基本传染数R0（也叫基本再生数）来衡量传染性的强弱普遍存在输入参数不易确定、输出结果对参数非常敏感的问题。国内外不同文献对同一疫情（比如SARS）的测算结果可能相差甚远。简单取一组参数得到的输出结果并不可靠。\n2）本文对SEIR模型做适当简化，减少参数，再针对新冠病毒已明确的具体信息设定参数区间范围，再从多个维度选取校验条件，利用计算机数值模拟的方法求取参数值。通俗的来讲就是让计算机程序在参数区间范围内做大量尝试，试探出较合理的参数值，使得各个校验条件都能较好的相恰。\n3）通过1月14日到22日武汉迁出人口排名前8的省市随后一周的确诊病例数与武汉迁出人数的关系，来反推武汉潜伏期感染者的比例和数目，获得求解模型的重要约束条件。通过数值求解得到参数值，代入模型对新冠疫情进行评估和预判。\n主要结论：\n1）新冠病毒基本传染数明显大于SARS，但单次接触的传染概率可能略低，民众无需恐慌。根据数值模拟确定的参数值，新冠病毒的基本传染数（R0）远高于SARS，即不采取防疫措施的情况下平均每个病人传染的人数更多。但进一步分析表明，新冠病毒R0更高的主要原因可能是潜伏期末期具有传染性和轻症患者比较多，潜伏期末期和轻症患者由于症状不明显，不会及时就医住院或限制自己活动，使得暴露在易感人群中的时间（传染期）更长。而单次接触的传染概率则可能略低于SARS。可见，潜伏期长和轻症患者多增加了疫情防控的难度，对病例的接触者采取更早、更全、更严格的隔离可能是最有效的防控措施。\n2）当前新增确诊病例数大幅攀升（日新增病例超2500）可能与检测确诊效率提高有关，预计将很快回落（模型中性假设下预测值是1700左右）。1月25日之前，公布新增确诊数大幅低于模型预测值，26日之后则大幅高于模型预测值，可能是因为确诊检测试剂盒供应充分了，将之前已经发病而没有确诊的病例确诊了。\n3）假定隔离和防控措施能达到或接近SARS后期的效果，则预计未来总患病人数将达到88500人（中性假设下）或58000（乐观假设下）左右，新增确诊人数将在2月17日（中性假设下）或2月11日（乐观假设下）左右出现拐点。\n4）新冠病毒的重症及致死率低于SARS、禽流感、H1N1等，由于潜伏期长且轻症患者较多，控制疫情传播需要更加严格的隔离防控措施，对短期经济会产生明显影响。\n5）从2009年美国H1N1大爆发以及2003年「非典」期间美股、港股和A股表现来看，在疫情快速传播期，股市会明显调整，但幅度不会很大，且往往在疫情形势好转之前率先见底。\n风险提示：1）计算结果对参数较为敏感；2）政策实施对疫情有较大影响。\n一、如何定量评估流行病的传染性强弱？——SEIR模型\nSEIR是经典的流行病传播模型，这里我们只介绍其原理和框架，然后引用一些参考文献的结论计算基本传染数，而不对微分方程的推导过程展开讨论。SEIR模型将整个社群人口分为四类：\n易感人群S类：对该病毒没有抗体，接触传染期人群可能被传染；\n潜伏期人群E类：被感染后处于潜伏期的人群，还没有传染性，平均时长记为TE；\n传染期人群I类：代表潜伏期之后已具有传染性的人群，传染期的平均时长为TI；\n隔离态人群R类：治愈并获得免疫或被有效隔离或死亡，既不能传染他人也不能被传染。\n特别说明：\n1）SEIR模型中潜伏期（E类）是特指已感染但还没有传染性的时期，设这一时期的平均时长为TE。但通常对潜伏期的理解是已感染但还没有症状的这段时间（卫健委专家表示新冠病毒的平均潜伏期在10天左右），本次新冠病毒已发生过在没有症状的时候传染给下一个人的案例。国家医疗专家组成员、北京地坛医院感染性疾病诊疗与研究中心首席专家李兴旺表示，「从一般的呼吸道传染病规律来讲，潜伏期末期，病人将要发病的时候可能具有一定的传染率，早期一般不应该有传染性」。因此，本文假定平均为10天的无症状潜伏期中，没有传染性的潜伏期平均为6.5天（参考了SARS的相关数据），最后的3.5天具有传染性，计入传染期TI。\n2）传染期的平均时长TI是指病人具备传染性后到不会接触不特定的易感人群为止，比如住院或居家卧床等，而不是从病人发病到痊愈的时间。查询了大量文献，发现在对各类疫情建立SEIR模型时，设置的传染期时长通常都在3到5天，甚至更短，这显然不是病人发病到痊愈的时间，比如SARS很多患者都需要住院治疗很长时间。这样理解下，症状越重的病毒其平均传染期TI就越短，因为患者会很快住院或散失活动能力，而症状越轻的病毒则可能传染期较长。\n假设一个传染期的人（I类）与易感人群（S类）接触后易感者被感染进入潜伏期（E类）的概率为β，一个处于潜伏期（E类）的个体单位时间内将以的概率转变为传染期（I类）个体，一个传染期（I类）个体单位时间内将以的概率转变为隔离态（R类）个体。\n图表1：SEIR模型\n\n则病毒传播的过程可由这四类人群变化的微分方程来刻画[2]：\n\n\n其中S(t)、E(t)、I(t)和R(t)分别表示t时刻社群中处于易感染态、潜伏期、传染期和隔离态个体数目，N表示社群中个体总数目，且N=S(t)+E(t)+I(t)+R(t)。据参考文献[3],基本传染数可表示为：\n\n其中λ=ln(Y(t))/t是指数增长率，对某一t时刻发生的累计病例数Y(t)取对数，再除以t。潜伏期和传染期时长可分别表示为Tg=1/γ1和TI=1/γ2，序列间隔（serial interval）则为Tg=TE+TI。记ρ=TE/Tg为潜伏期占序列间隔的比例，则基本传染数可进一步表示为：\n\n计算基本传染数R0需要确定的参数有：\nλ：其等于ln(Y(t))/t，即需要知道第一例病例发生的时间（确定起点以便计算t），以及之后某一时刻的累计病例数Y(t)。\nTg和ρ：只要确定了潜伏期TE和传染期TI，Tg和ρ就都确定了。\n实际测算中，这三个参数都不好确定。由于基本传染数R0是指没有人为的防疫、隔离等干预的情况下平均每个病人能传染多少个人。在实际情形中，在流行病传播初期没有强力的人为干预，但也就缺乏必要的研究和统计，对病毒的潜伏期、传染期以及病例统计数据都很不精确，但R0的数值却对这些参数却非常敏感。\n以非典为例，查询估算SARS病毒的基本传染数R0的文献，发现估算结果从1.1到4.2之间的都有，在2到3之间的比较多。我们以文献[1]中关于SARS的一组参数展示一下计算R0的过程：\n文中以香港2003年3月28日累计病例数425为依据，2003年2月15日为香港首例病例，作为起点，即Y(41)=425,取Tg=10，ρ=0.6。\nλ=ln(Y(41))/41=0.1476,代入到R0的计算公式可以得到R0=3.\n那么对于本次新冠病毒要怎么确定参数呢？在政府采取强力干预前，只有武汉地区有确诊数据，但有多个证据都表明武汉前期的确诊数据可能失真了。比如有文章统计，武汉新冠病毒患者死亡率是湖北省外其他地方的30倍，这明显不合理。可见根据官方公布的确诊数来定一个Y(t)值是不可取的。\n二、基于已公开信息构建新冠病毒传播预测模型\n由于前期的确诊数据可能失真较严重，需要从其他已公开信息来估算早期病例数，从而计算R0并对未来疫情发展做出定量预测。\n从武汉迁出人群的发病率反推武汉的疫情规模\n受启发于外省市新冠病毒患者的死亡率明显低于武汉从而推断出武汉确诊数据可能失真，作者想到从武汉迁出人口的发病率倒推武汉的感染人数。\n根据百度地图发布的迁徙大数据，1月14日到1月23日期间，以武汉为迁出点，取迁入人数最大的8个省市为分析样本，这8个省市期间从武汉迁入人数都超过2万，统计1月21日以来的确诊病例数。可以看到，在1月24日之前，累计确诊的人数跟武汉迁出的人口数没有明显的正比例关系，可以推测在前3天的确诊数据可能受各地确诊检测效率的影响。\n图表2：从武汉迁出人口最多的8省市累计确诊数据\n\n来源：百度地图，各地卫健委\n进一步，统计8省市武汉迁入人口的发病率（平均每万武汉迁入人口的确诊数据），由于迁入的时间分布非常接近，如果各地确诊数据都比较可靠的话，发病率应该比较接近。为了反映各地确诊数据的一致性，统计每天8省市发病率的标准差/均值，这一比率越小，代表8省市确诊数据的一致性越高。\n从图表3可以看到，8省市确诊数据在1月25日之后一致性明显提高，可能是因为确诊检测效率大幅提高了（1月24日首个新冠病毒检测试剂盒通过检验，随后多家企业开始生产）。发病率数据的一致性在1月28日达到最高，随后开始下降。\n这是因为1月28日之后的确诊数据可能受当地第二代传染病人的影响，各地疫情发展的状况是不同的，之前的确诊病例主要是处于潜伏期的武汉迁入人员。因此取1月28日的发病率（1月22日至28日累计确诊数除以武汉迁入人口数）来反推武汉在1月14日至21日处于潜伏期的新冠病毒感染者比例。之所以取22日至28日一个区间的累计数据来反推，是因为单日的确诊数据可靠性比较低，很容易受确诊检验效率的影响，即有可能前几天发病的患者后几天才确诊。\n取8省市1月28日发病率的中位数32人/每万武汉迁入人口作为参考（取平均数也很接近）在1月14日至21日期间，迁出的约300万+最终留在武汉的900万人口中，潜伏期的感染者人数期间平均值大约为 1100万*32/7天 = 5257人。\n图表3：武汉迁入人口的发病率（平均每万武汉迁入人口的累计确诊人数）\n\n来源：百度地图，各地卫健委\n图表4：8省市武汉迁入人口发病率的标准差/均值\n\n来源：百度地图，各地卫健委\n简化微分方程组，建立数值模拟模型\n逐一来理解四个微分方程：\n\n\n1）第一个微分方程是刻画易感人群（S类）数量变化的。理论上讲，如果某一病毒基本传染数R0大于1，在不加防控的情况下它会传染几乎所有人群，但随着被传染的人和已治愈有抗体的人越来越多，易感人群数量越来越小，传播的速度就会下降，因为传染期人群与易感人群接触的机会会减少，因此理论模型中需要对易感人群的数量进行刻画。但是在现实的疫情中，除了极少数失控的疫情，绝大部分情况下，已感染的人数（含已治愈隔离的）占总人口的比例非常小，易感人群数量可以近似认为是不变的,等于总人口（S(t)=N）。因此这个微分方程可以省去。\n2）第二个微分方程的意思是单位时间内潜伏期人群（E）的变化等于新增加的感染者减去由潜伏期过渡到传染期的数量。表达成离散的形式如下：\n\n其中β是平均每个病人单位时间内的传染人数，则，整个传染期能传染多少个人，就是基本传染数R0的定义。\n3）第三个微分方程是单位时间内传染期人群（I）的变化等于新由潜伏期过渡到传染期的人数，减去从传染期进入到隔离态的人数。表达成离散形式：\n\n4)第四个微分方程是单位时间隔离态的人数等于新增的从传染期进入隔离态的人数。离散形式：\n\n由此，我们得到3个离散的方程式，反映的是三个状态量的迭代关系，即如果知道所有参数值，就可以从t-1时刻推导出t时刻的值，确定一个起始点就可以得到整个序列。\n数值模拟求解\n三个迭代方程涉及到3个参数：β、γ1、γ2，根据它们的定义可以转化为另外三个参数：R0、TE、TI，其中:\n\n1）R0、TI作为优化的目标参数，参考各类文献两者的数值模拟区间分别为[2,7]、[3,8].\n2）对于潜伏期时间，各参考文献中大多认为SARS的潜伏期为5到6.5天，但明确表明SARS潜伏期内没有传染性，国家卫健委专家表示新冠病毒潜伏期为10天左右，但潜伏期可能有传染性，考虑到两者都是冠状病毒，专家也表示两者有同源性和很多相似的地方，将新冠病毒无传染性的潜伏期时间TE假定为6.5天（SEIR模型中潜伏期不具有传染性，假定新冠病毒10天左右的无症状潜伏期里后面3.5天有传染性，计入到传染期）。\n3）约束条件：a.\n\nb.在1月14日至21日期间潜伏期人群的平均人数在5257左右。两个待定参数，两个约束条件，理论上是可以求解的。\n4）模拟优化过程：参数R0、TI各自模拟区间内随机取值，通过3个迭代方程可以计算出E(t)、I(t)、R(t)的时间序列（以2019年12月8日为起点出现首个确诊患者），通过时间序列可以计算λ以及1月14日至21日期间潜伏期人数，判断约束条件是否接近。大量模拟后取约束条件最接近的参数值，作为近似解。\n参数优化结果：\n\n基本传染数R0比之前大多估计都高一些，传染期在不加干预的情况下长达7天，可能与有大量的轻症患者以及发病前夕无症状时就具有传染性有关。因为没有症状或者症状很轻会使得病人不会停止活动、更不会住院，平均传染期就变长了。\n三、高传染性下防控措施能达效果吗？\n自然传染数是指在前期没有额外的防疫干预措施的情况下，平均每个病人能传染的人数。根据传播动力学[1]：\n\n其中k是一个有传染能力的患者平均每天与易感人群的接触次数，b是每次接触传染成功的概率，D是可以传播的时间，可以认为等同于TI。\n新冠病毒R0明显高于SARS主要是因为平均每个病人传播的时间更长\n比较新型冠状病毒和SARS，考虑到新冠病毒传播初期刚好遇到春运，人员流动性高，假设单位时间接触次数比SARS时期高10%。\n图表5：新型冠状病毒与SARS对比\n\n可见，新冠病毒明显高于SARS主要是因为平均每个病人的传染期时间更长，而单次接触的传染概率可能略低于SARS。新冠病毒传染期格外长可能主要是因为其有大量的轻症患者，不会及时就医或采取措施，而会较长时间处于活跃的传染状态。\n国家卫健委的专家：「说它是新型冠状病毒肺炎，不如说是新型冠状病毒感染，因为检测阳性的患者不见得一定出现肺炎。就像流感、重感冒，有的轻症患者不需要住院便能治愈。病例数虽多，但大多数都是轻症。」而恰恰是轻症患者较多增加了不小的防控难度。\n对防控措施应该有信心\n采取防控措施就是要降低k、b、D这几个参数值，从而降低传染数。虽然新增确诊数还在不断攀升，但从1月23日之后采取的一系列措施来看，我们应该对控制疫情有信心。在流行病传播模型里，只要将基本传染数R0降到1以下，疫情就不会失控。\n假定R0就如前文测算的5.38，远高于SARS。首先，交通管制、取消聚会等措施使得人员流动大幅下降，单位时间的接触次数k下降70%甚至更多都有可能。\n其次，通过宣传和提醒使得民众对疫情具有极高的警惕性，有轻微症状的患者大多也会尽快就医，从而减少传染期的长度，假设传染期的长度由7天降为4天，则D下降43%。\n第三，通过佩戴口罩、消毒等防护措施，单次接触传染的概率假如能下降30%。则传染数就下降为5.38*（1-70%）（1-43%）（1-30%）=0.64，明显小于1，疫情就能较快控制住了。事实上，WHO专家曾表示，中国在2003年非典期间后期，严格的防疫措施使得SARS的基本传染数下降到0.4。\n防控措施的效果体尚未体现到新增确诊数\n为什么采取了这么严格的防控措施，新增确诊数还在不断攀升呢？首先，可能由于确诊检测试剂盒上市较晚，一些地方的基层医院缺乏确诊的条件或者确诊效率很低，造成确诊数据失真。可能存在前些天发病的病例过了几天才有条件确诊，这就可能造成近日新增确诊数大幅增加。\n其次，1月24日采取了进出武汉的交通管制，之前大量的人口从武汉外流到各地，按照10天左右的潜伏期，现在是发病的高峰期，随着他们的确诊，跟他们密切接触者大多会进入隔离观察，隔离观察者中还是会有比较多的潜伏期感染者，因此接下来新增确诊数可能还会保持高位，直到这批隔离观察者的潜伏期过去，被确诊，之后的新增确诊数就会大幅下降。从时间上看，可能要到2月10日之后。\n以上海为例，其近日公布的新增确诊病例中，大部分还是曾湖北居住或旅游，说明目前新增的确诊病例主要还是原来潜伏期的感染者，严格的管控措施产生的效果还没有反映到新增确诊数据上来。\n图表6：上海每日新增确诊病例中有湖北居住或旅行史的占比\n\n来源：上海卫健委\n四、基于数学模型的全国新冠病毒患病人数预测：我们能打赢这场防疫战\n利用前文建立的迭代方程组和估算的参数，可以对未来疫情发展进行预测。但在采取严格防控措施后，基本传染数下降到什么水平目前还没有数据可以估算，因为新冠病毒的潜伏期比较长，当前的新增确诊数据还更多地受之前潜伏期感染人数的影响。\n疫情发展预测：中性与乐观假设\n中性假设：\n1）假设自1月23日后，民众减少出行和聚会，单位时间接触次数下降50%，由于提高了对疫情的警惕，有轻微症状的患者会及时就医，使得传染期的时长从7天降为4.5天，由于佩戴口罩、消毒等，单次接触传染的概率下降15%。则基本传染数将从5.38降为1.47。\n2）假设自2月15日起，由于隔离观察制度的严格实施，大部分新增病例都在隔离观察名单里，基本失去了再次传染的可能，基本传染数下降到0.5，稍高于非典后期（WHO研究认为非典后期在采取严控措施后R0降到了0.4）。\n乐观假设：\n1）假设自1月23日后单位时间平均接触次数下降55%，其余与中性假设1）不变。\n2）假设自2月10日起，隔离观察制度开始起作用，基本传染数下降到0.4。\n在这两种假设下，可以对未来累计病例数、新增病例数等作出预测，结果如下：\n1）当前（2月1日）估算的累计病例人数为22732人，与公布的累计确诊病例相差较大，可能主要是因为前期缺乏高效的确诊技术手段，叠加上流感季，武汉医疗资源严重不够，加上新冠病毒的轻症患者较多，症状跟感冒类似，可能未确诊前就已经痊愈了。\n2）预计未来新冠病毒总患病人数最高将达到88500人（中性假设下）或58000（乐观假设下）人左右，新增确诊人数将在2月17日（中性假设下）或2月11日（乐观假设下）左右出现拐点。\n3）当前新增确诊病例数大幅攀升（新增病例超2500）可能与检测确诊效率提高有关，预计将很快回落（模型中性假设下预测值是1700左右）。1月25日之前，公布新增确诊数大幅低于模型预测值，26日之后则大幅高于模型预测值，可能是因为确诊检测试剂盒供应充分了，将之前已经发病而没有确诊的病例确诊了。如果看1月24到2月1日期间总的新增确诊量，则模型预估和官方公布的数据很接近，分别为13469人和13582人。\n图表7：中性假设下模型预测的新冠病毒确诊数和实际公布的新增确诊数\n\n数据来源：模型预测，国家卫健委\n图表8：乐观假设下模型预测的新冠病毒确诊数和实际公布的新增确诊数\n\n数据来源：模型预测，国家卫健委\n疫情影响分析：需要足够重视，但无需恐慌\n比较过去20年发生的比较大的疫情，这次新型冠状病毒的传染性比较强，可能只弱于2009年发源于美国的H1N1流感。但从死亡率来看（以湖北省外的数据为参考），或许只高于普通流感，比其他几类都明显更低。但即使采用湖北省外的数据，新冠病毒的致死率也是普通流感的10倍左右。\n因此，政府和民众采取足够重视的防控和防护措施是必要的，但也无需恐慌，2009年席卷全球的H1N1疫情，感染人数和死亡人数都非常之高，但由于致死率较低，也没有引起很大的恐慌。\n图表9：过去20年全球较大的几次疫情情况\n\n数据来源：WHO，中国疾控中心，美国疾病控制和预防中心（CDC）\n说明：2009年H1N1美国的数据是CDC事后建模预估的，当时由于疫情发展失控，没有统计和确认病例数了，据事后的研究，当时H1N1在墨西哥境内死亡率为2%，在其他地区的死亡率为0.1%左右。\n股市短期可能反应过度，若超跌是买入机会\n2009年美国爆发H1N1流感疫情，最后完全失控。期间美国股市仅在2009年5月、6月有小幅回调，幅度-6%左右。美国股市对疫情冲击反应较小。\n2003年SARS疫情期间，港股和A股做出了明显反应，下跌幅度-14%左右，但随后都反弹明显，且反弹时间领先于疫情拐点。可见，股市可能在情绪影响下短期反应过度，随后会修复。\n在1月23日发布的《关注新型肺炎「概念股」的估值偏差》文中提到，「事件性的、一次性的利好，即使对当期业绩影响很大（盈利翻倍），对股价的理论影响也很小」，其实反过来也一样，事件性、一次性的利空影响，对公司价值的影响也是较小的，股价不应该反应过度。当然利空与利好不同的是：短期利空（如收入剧减、资金回笼困难等）可能引起公司短期周转困难从而引发更大风险。因此也建议政府相关部门出台一些措施，对疫情中遭遇短期困难的企业给予支持和帮助。\n图表10：2009年H1N1流感爆发期间美股表现\n\n数据来源：Wind，WHO\n图表11：SARS期间美股、港股、A股表现\n\n数据来源：Wind，中国网\n风险提示：1）计算结果对参数较为敏感；2）政策实施对疫情有较大影响。","news_type":1,"symbols_score_info":{"000001.SH":0.6,".DJI":0.6,"HSI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":635,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":910775817,"gmtCreate":1576214853339,"gmtModify":1704271482120,"author":{"id":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11:30","market":"hk","language":"zh","title":"美团市值突破1000亿美元之际，王慧文减持套现2.74亿","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2039451292","media":"新浪港股","summary":"5月29日消息，根据港交所披露易，美团执行董事兼高级副总裁王慧文在5月26日（美团市值突破1000亿美元）之际，减持200万股，平均价格为136.89港元，套现2.74亿港元，B股持股量降至0.42%","content":"<p>5月29日消息，根据港交所披露易，美团执行董事兼高级副总裁王慧文在5月26日（美团市值突破1000亿美元）之际，减持200万股，平均价格为136.89港元，套现2.74亿港元，B股持股量降至0.42%。不过，公司股价依然涨逾2%，最新报价140.2港元，最新市值8169亿港元，折合1054亿美元。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e52affbd7222d0ec7d71829b76c758fb\" tg-width=\"550\" tg-height=\"258\"></p><p>5月25日，美团点评公布一季度业绩，大幅超出市场预期。5月26日，公司在经营亏损17亿的情况下，依然录得10.4%的暴涨态势，公司市值一举突破1000亿美元，8000亿港元重要关口，成为中国仅次于阿里、<a 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