历史上最大的五大资产泡沫

当金融资产或商品的价格上升到远高于历史标准、资产内在价值或两者的水平时,就会出现资产泡沫。问题是,由于一项资产的内在价值可以有非常广泛的范围,泡沫往往是有缺陷的假设,即资产的内在价值飙升,这意味着资产的价值远远超过它的根本价值。...

当金融资产或商品的价格上升到远高于历史标准、资产内在价值或两者的水平时,就会出现资产泡沫。问题是,由于一项资产的内在价值可以有非常广泛的范围,泡沫往往是有缺陷的假设,即资产的内在价值飙升,这意味着资产的价值远远超过它的根本价值。

有些泡沫比其他泡沫更容易预测。当涉及到股市时,传统的估值指标可以用来识别极端高估。例如,一个股票指数的市盈率是历史平均水平的两倍,它很可能处于泡沫区域,尽管可能需要更多的分析才能做出结论性的决定。其他泡沫更难发现,可能只有事后才能发现。

关键要点

  • 当金融资产或商品的价格上升到远高于历史标准、高于其实际价值或两者兼而有之的水平时,泡沫就会出现。
  • 在规模和规模上,几乎没有什么泡沫能与上世纪90年代的互联网泡沫相提并论。
  • 2009年房地产泡沫破裂时,美国平均房屋价值缩水三分之一,导致自上世纪30年代大萧条以来最大规模的全球经济收缩,从而迎来了所谓的大衰退。

以下是历史上最大的五个资产泡沫,其中三个是上世纪80年代末以来出现的。

1.荷兰郁金香泡泡

16世纪30年代席卷荷兰的图利马尼亚是最早记录的非理性资产泡沫实例之一。据前加州大学洛杉矶分校经济学教授厄尔A.霍金说,在荷兰郁金香泡沫期间,从1636年11月到1637年2月,郁金香价格飙升了20倍,到1637年5月暴跌了99%。汤普森。

正如泡沫通常所做的那样,郁金香消耗了荷兰人口的很大一部分,在其高峰期,一些郁金香球茎的价格高于一些房屋的价格。

2.南海泡沫

1720年的南海泡沫是由一系列比图利马尼亚更复杂的环境造成的。南海公司成立于1711年,英国**承诺垄断与南美洲西班牙殖民地的所有贸易。东印度公司为英国与印度的贸易提供了繁荣,投资者期待着东印度公司的成功重演,纷纷抢购这家南海公司的股票。

随着董事们在南海(现在的南美洲)流传着难以想象的财富故事,1720年,该公司的股价从去年的7倍飙升到现在的8倍多£从1月到£在随后几个月崩溃并引发严重的经济危机之前。

3.日本房地产和股市泡沫

如今,过度**性的货币政策有时会助长资产泡沫。20世纪80年代的日本经济泡沫就是一个典型的例子。1980年代初日元升值50%引发了1986年的日本经济衰退,为了应对这种情况,日本**推出了一项货币和财政**计划。

这些措施效果非常好,助长了肆无忌惮的投机行为,导致日本股市和城市土地价值在1985年至1989年间翻了两番。 在1989年房地产泡沫的顶峰时期,东京故宫的价值高于整个加利福尼亚州的房地产价值。 泡沫在1991年破裂,为日本随后几年的价格通缩和经济增长停滞(被称为“失去的十年”)奠定了基础。

4.网络泡沫

在规模和规模上,几乎没有什么泡沫能与上世纪90年代的互联网泡沫相提并论。当时,互联网的日益普及引发了“新经济”企业的大规模炒作浪潮。结果,数百家互联网公司一上市就实现了数十亿美元的估值。

纳斯达克综合指数(NASDAQ Composite Index)是这些科技/网络公司股票的大本营,从1990年初的500点以下飙升至2000年3月的5000点以上。 此后不久,该指数暴跌,到2002年10月暴跌近80%,引发美国经济衰退。 该指数下一次创出新高是在2015年,距离上一次的峰值已经过去了15年多。

5.美国房地产泡沫

一些专家认为,纳斯达克(NASDAQ.com)泡沫破裂导致美国投资者大量投资房地产,因为他们错误地认为房地产是一种更安全的资产类别。美国劳工统计局(U.S.BureauofLaborStatistics)的一份报告显示,虽然美国房价从1996年到2006年几乎翻了一番,但其中三分之二的涨幅发生在2002年到2006年。 尽管房价以创纪录的速度上涨,但越来越多的迹象表明,房地产市场出现了一种不可持续的疯狂行为,即猖獗的抵押贷款欺诈、公寓“翻盘”、次贷借款人购买房屋等。

美国房价在2006年见顶,随后开始下滑,导致美国平均房价在2009年前下跌三分之一。 美国房地产的繁荣和萧条,以及它对抵押贷款支持证券的连锁反应,导致了全球经济的萎缩,这是1930年代大萧条以来最大的一次。 因此,本世纪末的这段时期被称为大萧条。

底线

尽管每个泡沫都是不同的,但大多数泡沫的一个共同点是,参与者愿意停止怀疑,并坚定地忽略越来越多的警示信号。另一个原因是,泡沫越大,破裂时造成的伤害就越大。或许最重要的是,历史上最大的五大泡沫,以及其他泡沫,都有值得所有投资者注意的宝贵教训。

  • 发表于 2021-06-11 23:07
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  • 分类:商业金融

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