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自美联储2014年结束债券购买计划及随后启动缩表计划以来，高于法定数额的银行准备金一直在下降，导致愿意通过回购操作放贷的现金逐步减少，加之大量美国国债的发行又从金融体系中吸走了大量资金，目前银行储备金规模已经从2014年9月的2.8万亿美元峰值降至约1.5万亿美元，引发了外界对银行准备金适当水平的疑问。牛津经济研究院美国宏观经济学家博斯特扬基奇（Kathy Bostjancic）此前在接受第一财经记者采访时曾表示，在当前的金融监管环境下，美联储大大低估了市场对银行准备金的需求，未来需要根据实际货币需求调整资产负债表以引导市场利率逐步下行。

有专家表示，2018年以来，随着补贴新政实施，新能源汽车行业进入“后补贴时代”，双积分政策接棒，而资本寒冬也正蔓延至新能源汽车制造行业，产业链企业面临资金、技术和市场等多方面的空前压力，全产业深度洗牌已开启。特别是在资本市场，随着“钱荒”蔓延，行业内主要上市公司股价下挫，IPO监管政策趋严，多家新三板锂电企业冲刺IPO失利；企业高估值泡沫开始破裂，并购重组失败的案例增多；银行放贷全面收紧，融资扩产规模萎缩。

这一看似简单的结论，在A股历史上的 “定价体系”中，大部分时间都是被忽略的。为了证明这一点，不妨先来看两个经典的案例。第一，长期维持较高且较为稳定的ROE是非常困难并且稀缺的，但以往我们似乎并不太关心这个事情。经过统计，在2010年之前上市，且此后每年ROE均维持在20%以上的公司只有8家，分别是茅台、洋河、海天、双汇、格力、大华、承德露露和德赛电池。ROE若能长期维持稳定甚至趋势向上，背后反映的是一个公司很强的成长性或是高分红的能力，再有就是回购并注销股票。

从教育层面来说，“它应该完成多个部门、多种大数据的汇合，然后围绕一个终端的用户和学习者，来制定他个人‘有限’的成长路径。”王强认为，AI与教育的结合可以分为两个阶段。第一个阶段，先数字化现在所有的线下成熟的培训方式，通过数字化的管理，从效率上得到极大提升。第二个阶段才是真正进入AI+教育的阶段。在这一阶段，将真正实现用大数据分析学生的习惯、技能、成长路径，做到真正针对其个人的成长。

此外，仅仅因为总部在中国便专门针对华为也不甚合理。和华为一样，诺基亚和爱立信这类电信公司采用全球供应链。他们使用中国开发或制造的设备，美国网络中所安装的多数电信和网络设备也是如此。把一家公司——或一个国家的所有公司——列入黑名单，无益于缓释该全球供应链的风险，反而将大幅减少竞争，不可避免地导致成本上涨。

除了以上重点领域之外，实际上还可以看到更多可以交互印证的中微观数据表现。1）作为经济前瞻性指标的制造业PMI3月份为50.5，较上月回升1.3个百分点；2）6大发电集团月日均耗煤3月创出新高；3）螺纹钢周度库存环比快速下降；4）国泰君安证券研究行业草根调研显示3月百货、化妆品、珠宝、高端手表、家居、白酒等高端消费明显改善；5）3月份厨电、空调消费动能出现大幅改善，很多地区出现了罕见的厨电、空调零售超过50%的同比增长，在地产销售改善背景下，后续家电销售有望触底回升；6）从工业企业分行业库存周期来看，已经开始出现部分早周期行业库存周期改善的迹象。综合来看，中微观层面广泛存在的超预期表现将会对当前偏悲观的宏观经济预期形成向上扰动。