A. 青島若貝電子有限公司怎麼樣
簡介：注冊號：****所在地：山東省注冊資本：700萬元人民幣法定代表：吳國盛企業類型：有限責任公司（自然人投資或控股）登記狀態：在營登記機關：青島市工商行政管理局高新區分局注冊地址：青島高新技術產業開發區松園路17號青島市工業技術研究院A區A1樓2層218室
法定代表人：吳國盛
成立時間：2014-01-10
注冊資本：700萬人民幣
工商注冊號：370222230004682
企業類型：有限責任公司(自然人投資或控股)
公司地址：山東省青島市高新區秀園路2號科創慧谷（青島）科技園D1-2-501
B. 關於貝塔系數，是不是貝塔系數越小，系統性風險越小...
貝塔系數（Beta coefficient），是一種風險指數，用來衡量個別股票或股票基金相對於整個股市的價格波動情況。β系數是一種評估證券系統性風險的工具，用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性，在股票、基金等投資術語中常見。 貝塔系數=1，表示該單項資產的風險收益率與市場組合平均風險收益率呈同比例變化，其風險情況與市場投資組合的風險情況一致；貝塔系數>1，說明該單項資產的風險收益率高於市場組合平均風險收益率，則該單項資產的風險大於整個市場投資組合的風險；貝塔系數<1，說明該單項資產的風險收益率小於市場組合平均風險收益率，則該單項資產的風險程度小於整個市場投資組合的風險。
溫馨提示：以上信息僅供參考，投資有風險，入市需謹慎。
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C. 1996-2010的諾貝經濟學獎
1996年
詹姆斯·莫里斯(James A. Mirrlees)英國人(1936- )
威廉·維克瑞(William Vickrey)美國人 (1914-1996)
前者在信息經濟學理論領域做出了重大貢獻,尤其是不對稱信息條件下的經濟激勵理論。 後者在信息經濟學、激勵理論、博弈論等方面都做出了重大貢獻。
1997年
羅伯特·默頓(Robert C. Merton)美國人 (1944- )
邁倫·斯科爾斯(Myron S. Scholes)美國人(1941- )
前者對布萊克－斯科爾斯公式所依賴的假設條件做了進一步減弱,在許多方面對其做了推廣。後者給出了著名的布萊克－斯科爾斯期權定價公式,該法則已成為金融機構涉及金融新產品的思想方法。
1998年
阿馬蒂亞·森(Amartya Sen )印度人(1933- )
對福利經濟學幾個重大問題做出了貢獻,包括社會選擇理論、對福利和貧窮標準的定義、對匱乏的研究等。
1999年
羅伯特·蒙代爾(Robert A. Mundell)加拿大人 (1923- )
他對不同匯率體制下貨幣與財政政策以及最適宜的貨幣流通區域所做的分析使他獲得這一殊榮。
21世紀
2000年
詹姆斯·赫克曼(James J. Heckman)1944 年生於美國芝加哥,曾就讀於科羅拉多學院。1971年獲普林斯頓大學經濟系博士學位。現為芝加哥大學的教授。
丹尼爾·麥克法登(Daniel L. McFadden)1937 年生於美國北卡羅來那州的瑞雷,曾就讀於明尼蘇達大學。1962年獲得明尼蘇達大學博士學位。現為加州大學伯克萊分校教授。
在微觀計量經濟學領域,他們發展了廣泛應用於個體和家庭行為實證分析的理論和方法
2001年
喬治·阿克爾洛夫(George A. Akerlof )生於1940年,美國加州大學伯克萊分校教授
邁克爾·斯賓塞(A. Michael Spence )生於1943年,美國加州斯坦福大學教授
約瑟夫·斯蒂格利茨(Joseph E. Stiglitz)生於1943年,美國紐約哥倫比亞大學教授
為不對稱信息市場的一般理論奠定了基石。他們的理論迅速得到了應用,從傳統的農業市場到現代的金融市場。他們的貢獻來自於現代信息經濟學的核心部分
2002年
丹尼爾·卡納曼(Daniel Kahneman)1934年出生,美國普林斯頓大學心理學和公共事務教授。
弗農·史密斯(Vernon L. Smith)1927年出生,美國喬治·梅森大學經濟學和法律教授。
傳統上,經濟學研究主要建立在人們受自身利益驅動並能作出理性決策的假設基礎之上。長期以來,經濟學被普遍視為是一種依賴於實際觀察的經驗科學,或者是建立在演繹、推理方法基礎之上的思辯性哲學,而不是在可控實驗室中進行檢測的實驗性科學。然而,現在經濟學研究越來越重視修正和測試基礎經濟理論的前提假設,並越來越依賴於在實驗室里而不是從實地獲得的數據。這種研究源於兩個截然不同但目前正在相互融合的領域:一個是用認知心理學分析方法研究人類的判斷和決策行為的領域;另一個是通過實驗室實驗來測試或檢驗根據經濟學理論作出預測的未知或不確定性領域。卡納曼和史密斯正是這兩個研究領域的先驅。卡納曼因卓有成效地把心理學分析方法與經濟學研究融合在一起,而為創立一個新的經濟學研究領域奠定了基礎,其主要研究成果是,他發現了人類決策的不確定性,即發現人類決策常常與根據標准經濟理論假設所作出的預測大相徑庭。他與已故的阿莫斯·特維爾斯基合作,提出了一種能夠更好地說明人類行為的期望理論
2003年
克萊夫·格蘭傑 (Clive W.J. Granger) 1934年生於英國威爾士的斯旺西,現為英國公民。他1959年獲英國諾丁漢大學博士學位,現是美國聖迭戈加利福尼亞大學榮譽經濟學教授。
羅伯特·恩格爾(Robert F. Engle III) 1942年生於美國紐約的錫拉丘茲,1969年獲美國康奈爾大學博士學位,現為美國紐約大學金融服務管理學教授。
他們分別用「隨著時間變化的易變性」和「共同趨勢」兩種新方法分析經濟時間序列,從而給經濟學研究和經濟發展帶來巨大影響。研究人員在進行估量關系、作出預測以及檢驗經濟學理論中的假設時,往往以時間序列,即以按時間排列的觀察周期的形式來使用數據。這種時間序列顯示了國內生產總值、價格、利率、股票價格等的演變。在上個世紀80年代,兩位獲獎者發明了新的統計方法來處理許多經濟時間序列中兩個關鍵屬性:隨時間變化的易變性和非穩定性。在金融市場上,隨著時間的隨機波動,即易變性,具有特殊重要的意義,因為股票和各類有價證券的價值取決於易變性的風險。波動可以隨著時間發生很大變化:一個波動很大的動盪期後總是一個波動很小的平靜期。恩格爾所發明的「自動遞減條件下的異方差性」(ARCH)理論能精確地獲取很多時間序列的特徵,並對能把隨時間變化的易變性進行統計模型化的方法進行了發展。現在,他的ARCH模型已經不僅是研究人員不可缺少的工具,金融市場上的分析家也用它來進行資產定價和證券投資風險評估。 大部分整體經濟時間序列都有一個隨機趨勢,一次暫時的失調會產生長期持續的影響。這些時間序列被叫做「非穩定的」序列。格蘭傑論證出,當用於穩定時間序列的統計方法運用於非穩定的數據分析時,人們很容易做出安全錯誤的判斷。他的重大發現是,把兩個以上非穩定的時間序列進行特殊組合後可能呈現穩定性。格蘭傑把這種現象叫作「共和體」。他這一方法在對諸如儲蓄和消費的關系、匯率和物價的關系以及短期和長期利率的關系等經濟學領域的研究中有著意義非凡的作用。
2004年
芬恩·基德蘭德(Finn E. Kydland),1943年生於挪威。1973年從匹茲堡的卡內基—梅隆大學獲得博士學位,現任卡內基—梅隆大學和加利福尼亞聖巴巴拉分校的教授。
愛德華·普雷斯科特(Edward C. Prescott),1940年生於美國紐約州。1967年從匹茲堡的卡內基－梅隆大學獲得博士學位。普雷斯科特曾先後在賓州大學、卡內基－梅隆大學和明尼蘇達大學任教,現任亞利桑那州立大學凱瑞(W.P. Carey) 商學院經濟學講席教授,並擔任明尼阿波利斯聯邦儲備銀行的資深顧問。他在卡內基—梅隆大學任教期間曾擔任基德蘭德的博士論文導師。
他們一是通過對宏觀經濟政策運用中「時間連貫性難題」的分析研究,為經濟政策特別是貨幣政策的實際有效運用提供了思路;二是在對商業周期的研究中,通過對引起商業周期波動的各種因素和各因素間相互關系的分析,使人們對於這一現象的認識更加深入。
2005年
托馬斯·克羅姆比·謝林 (Thomas Crombie Schelling),1921年生於美國。哈佛大學博士。現任馬里蘭大學教授。
羅伯特·約翰·奧曼(Robert John Aumann),1930年生於德國。麻省理工學院博士。耶路撒冷希伯來大學教授。
通過博弈論分析促進了對沖突與合作的理解。
2006年
埃德蒙德·菲爾普斯(Edmund Phelps) 1933年出生,美國人。
菲爾普斯教授的研究方向主要集中於宏觀經濟學的各個領域,包括就業、通貨膨脹和通貨緊縮、儲蓄、公債、稅收、代際公平、價格、工資、微觀主體行為、資本形成、財政和貨幣政策,以及他最有成就的領域——經濟增長問題,被譽為「現代宏觀經濟學的締造者」和「影響經濟學進程最重要的人物」之一。菲爾普斯教授最重要的貢獻在於經濟增長理論。他繼羅伯特·索洛之後,對經濟增長的動態最優化路徑進行了分析,提出了著名的「經濟增長黃金律」,從而正式確立了經濟增長理論。
2007年
埃里克·馬斯金(Eric S. Maskin),1950年出生於美國紐約。1976年獲得哈佛大學應用數學博士學位。1985至2000年任哈佛大學經濟系教授。2003年出任世界計量經濟學會會長,普林斯頓高等研究院社會科學部主任。在現代經濟學最為基礎的領域里做出了卓越的貢獻,其中包括公共選擇理論、博弈論、激勵理論與信息理論以及機制設計。被譽當今國際經濟學最受尊敬的經濟學大師。
羅傑·邁爾森(Roger B. Myerson),1951年3月29日生於美國波士頓,美國國籍。1976年獲得哈佛大學應用數學博士學位,其博士課題為「一種合作博弈理論(A Theory of Cooperative Games)」,對博弈論有深入的研究。著有《博弈論:矛盾沖突分析》(Game Theory: Analysis of Conflict)及《經濟決策的概率模型》(Probability Models for Economic Decisions)。
萊昂尼德·赫維奇(Leonid Hurwicz) 猶太人,1917年出生於波蘭,第二次世界大戰中來到美國。美國科學院院士,美國經濟學會院士,總統獎獲得者,明尼蘇達大學校董事會講座教授。開始時興趣主要是計量經濟學,對動態計量模型的識別問題作出了奠基性的工作。1947年首先提出並定義了宏觀經濟學中的理性預期概念。其主要研究領域包括機制和機構設計以及數理經濟學。最重要的研究工作是開創了經濟機制設計理論。他曾於1990年由於「對現代分散分配機制的先鋒性研究」獲得美國國家科學獎。
2008年
保羅·克魯格曼(PaulR.Krugman)1953年2月出生於紐約長島,猶太人,畢業於耶魯大學經濟學專業,1977年獲得麻省理工學院博士學位,先後在耶魯、麻省理工、斯坦福大學任教,2000年開始在普林斯頓大學工作。
2008年10月13日斯德哥爾摩當地時間13時左右(北京時間19時左右),瑞典皇家科學院諾貝爾獎委員會宣布將2008年度諾貝爾經濟學獎授予美國經濟學家保羅·克魯格曼。他將獲得的獎金額度仍為1000萬瑞典克朗(約合140萬美元),不會受金融危機影響。
諾貝爾獎委員會授予他的頒獎詞是,因為其在貿易模式上所做的分析工作和對經濟活動的定位。
2009年
據諾貝爾基金會官方網站消息,10月12日中部歐洲時間下午13時00分左右(北京時間19時00分左右),瑞典皇家科學院諾貝爾獎委員會宣布將2009年度諾貝爾經濟學獎授予美國經濟學家埃莉諾·奧斯特羅姆(她由此成為諾貝爾經濟學獎設立以來,首位獲此殊榮的女性)和奧利弗·E·威廉姆森 。
埃莉諾·奧斯特羅姆(Elinor Ostrom)獲頒2009年度諾貝爾經濟學獎[1],以表彰「她對經濟治理的分析,尤其是對普通人經濟治理活動的研究」,而瑞典科學院將2009年諾貝爾經濟學獎頒給奧利弗·E·威廉姆森,以表彰「他對經濟治理的分析,特別是對公司的經濟治理邊界的分析」。埃莉諾·奧斯特羅姆1933年出生於美國,現供職於美國印第安納大學,奧利弗·E·威廉姆森1932年出生於美國,現在在美國加利福尼亞大學伯克利分校工作。兩位經濟學家將各獲得一半獎金。
2010年
美國經濟學家Peter A. Diamond和Dale T. Mortensen，英國經濟學家Christopher A. Pissarides三位學者分享2010年諾貝爾經濟學獎。
彼得·戴蒙德(Peter A. Diamond)生於1940年，1960年畢業於耶魯大學，獲數學學士學位；1963年，年僅23歲就獲得了麻省理工學院經濟學博士學位，之後在加州大學伯克利分校開始教學生涯。自1966年起至今，戴蒙德一直在麻省理工學院任教。2002至2003年，戴蒙德被推選為美國經濟協會主席。上月13日，美國總統奧巴馬提名他為美聯儲委員會理事。據了解，彼得·戴蒙德(Peter Diamond)是世代交疊模型的提出者，社會保障、養老金和稅收問題專家。 戴爾·莫滕森（Dale T. Mortensen）教授來自美國西北大學，研究領域集中在勞動經濟學、宏觀經濟學和經濟理論，尤其是在工作搜尋和失業理論（the theory of job search and search unemployment）方面頗有造詣，並且將其擴展於勞動調整、研發、個人關聯以及勞動再分配（labor turnover, research and development, personal relationships, and labor reallocation）等方面的研究。 克里斯托弗·皮薩里德斯(Christopher Pissarides)教授來自於倫敦政治經濟學院(LSE)。英裔、塞普勒斯籍。
D. 什麼是β 貝塔系數
由於我們投資於投資基金是為了取得專家理財的服務β系數也稱為貝塔系數（Beta coefficient）。如果 β 為 1。貝塔系數衡量股票收益相對於業績評價基準收益的總體波動性. 0 → 高風險股票，則市場上漲 10 %。如果是負值；市場下滑 10 %時，意味著股票相對於業績評價基準的波動性越大。根據投資理論, 。β系數是一種評估證券系統性風險的工具，用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性.10 倍，則β系數大於1,除了基金的表現數據外，通常是投機性較強的證券，則波動情況只及一半。β系數越大之證券，若基金投資組合凈值的波動小於全體市場的波動幅度；大盤漲的時候它跌，股票上漲 11%，在股票，通常以標准普爾五百企業指數(S&P 500)代表股市，則股票的波動性大於業績評價基準的波動性.5 為低風險股票，貝塔系數為1，這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力. 0 表示為平均風險股票。 β 越高.5間 ，它所反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況、基金等投資術語中常見，β= l，若基金投資組合凈值的波動大於全體市場的波動幅度，而下跌時則更差10%，表示其波動是股市的1, 市場上漲 10 %時。貝塔系數是統計學上的概念.1，則β系數就小於1，大多數股票的β系數介於0，股票相應下滑 10 %.5到l。其絕對值越大，是一種風險指數；市場下滑 10 %時。反之亦然,還需要有作為反映大盤表現的指標.9，全體市場本身的β系數為1。β= 0，股票下滑 11% 。反之.10,以取得優於被動投資於大盤的表現情況。如果 β 為 0，用來衡量個別股票或股票基金相對於整個股市的價格波動情況。如果 β 為 1 ，亦即上漲時比市場表現優10%；市場下滑 10 %，顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大，是一個相對指標。一個共同基金的貝塔系數如果是1，股票上漲 9% ；絕對值越小，顯示其變化幅度相對於大盤越小，大盤跌的時候它漲, 市場上漲 10 %時;若貝他系數為0．5，而β= 2。在計算貝塔系數時。以美國為例，股票下滑 9% 。 β 大於 1 ，股票上漲 10 %，則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反
E. 什麼是貝塔（β）系數
一種風險指數，用來衡量個別股票或股票基金相對於整個股市的價格波動情況。
貝塔系數是統計學上的概念，它所反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況。其絕對值越大，顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大；絕對值越小，顯示其變化幅度相對於大盤越小。
如果是負值，則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反；大盤漲的時候它跌，大盤跌的時候它漲。
由於我們投資於投資基金是為了取得專家理財的服務,以取得優於被動投資於大盤的表現情況，這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力。在計算貝塔系數時,除了基金的表現數據外,還需要有作為反映大盤表現的指標。
(5)青島若貝股票代碼擴展閱讀
貝塔系數衡量股票收益相對於業績評價基準收益的總體波動性，是一個相對指標。
β 越高，意味著股票相對於業績評價基準的波動性越大。 β 大於 1 ，則股票的波動性大於業績評價基準的波動性。反之亦然。
如果 β 為 1 ，則市場上漲 10 %，股票上漲 10 %；市場下滑 10 %，股票相應下滑 10 %。如果 β 為 1.1, 市場上漲 10 %時，股票上漲 11%, ；市場下滑 10 %時，股票下滑 11% 。如果 β 為 0.9, 市場上漲 10 %時，股票上漲 9% ；市場下滑 10 %時，股票下滑 9% 。
F. 期貨考試的一道題目
兩只股票組合的β系數為
200萬除以300萬乘以1.5+100萬除以300萬乘以0.6=1.2
投資組合的總β系數為本組合中各單個投資品種占總投資額度的比例乘以本品種的貝塔系數累計相加。
貝塔系數在證券從業考試證券投資分析這本書的證券投資組合這部分內容出現過，期貨市場教程這本書我還沒看過，所以不知道在期貨市場教程里哪兒出現，不過應該是投資組合，股票和股指期貨組合投資相關部分
貝塔系數是統計學上的概念，它所反映的是某一投資對象相對於大盤的表現情況。其絕對值越大，顯示其收益變化幅度相對於大盤的變化幅度越大；絕對值越小，顯示其變化幅度相對於大盤越小。如果是負值，則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反；大盤漲的時候它跌，大盤跌的時候它漲。由於我們投資於投資基金的目的是為了取得專家理財的服務,以取得優於被動投資於大盤的表現情況，這一指標可以作為考察基金經理降低投資波動性風險的能力。在計算貝塔系數時,除了基金的表現數據外,還需要有作為反映大盤表現的指標
全體市場本身的β系數為1，若基金投資組合凈值的波動大於全體市場的波動幅度，則β系數大於1。反之，若基金投資組合凈值的波動小於全體市場的波動幅度，則β系數就小於1。β系數越大之證券，通常是投機性較強的證券。以美國為例，通常以史坦普五百企業指數(S&P 500)代表股市，貝他系數為1。一個共同基金的貝他系數如果是1.10，表示其波動是股市的1.10 倍，亦即上漲時比市場表現優10%，而下跌時則更差10%;若貝他系數為0．5，則波動情況只及一半。β= 0.5 為低風險股票，β= l. 0 表示為平均風險股票，而β= 2. 0 → 高風險股票，大多數股票的β系數介於0.5到l.5間 。[1] 貝塔系數衡量股票收益相對於業績評價基準收益的總體波動性，是一個相對指標。 β 越高，意味著股票相對於業績評價基準的波動性越大。 β 大於 1 ，則股票的波動性大於業績評價基準的波動性。反之亦然。 如果 β 為 1 ，則市場上漲 10 %，股票上漲 10 %；市場下滑 10 %，股票相應下滑 10 %。如果 β 為 1.1, 市場上漲 10 %時，股票上漲 11%, ；市場下滑 10 %時，股票下滑 11% 。如果 β 為 0.9, 市場上漲 10 %時，股票上漲 9% ；市場下滑 10 %時，股票下滑 9% 。