景林致投资者的信认为投资难度进一步加大,AI 板块必须参与,这对企业发展有何影响?
什么是证券投资的系统风险和非系统风险?要求详尽解释!
系统性风险是指由于全局性事件引起的投资收益变动的不确定性。系统风险对所有公司、企业、证券投资者和证券种类均产生影响,因而通过多样化投资不能抵消这样的风险,所以又成为不可分散风险或不可多样化风险。
非系统风险是指由非全局性事件引起的投资收益率变动的不确定性。
在现实生活中,各个公司的经营状况会受其自身因素(如决策失误、新产品研制的失败)的影响,这些因素跟其他企业没有什么关系,只会造成该家公司证券收益率的变动,不会影响其他公司的证券收益率,它是某个行业或公司遭受的风险。
由于一种或集中证券收益率的非系统性变动跟其他证券收益率的变动没有内在的、必然的联系,因而可以通过证券多样化方式来消除这类风险,所以又被称为可分散的风险或可多样化风险。
证券投资的总风险是系统风险和非系统风险的总和。

扩展资料
证券投资风险的特征
一. 客观存在性
由于证券市场的风险因素是客观存在的,通过其在时间和数量上积累,引发风险事故从而影响整个证券市场的价格波动,造成了投资者的实际收益与预期收益的偏差,所以证券投资风险也是客观存在的,不以投资者的主观意志为转移的。
在证券市场的投资活动中,人们通常所说的“风险防范”也是在承认证券投资风险客观存在的前提下设法规避和降低风险。
二. 不确定性
由风险因素触发的风险事故,会引起投资者心理预期的改变,从而造成市场的价格波动,并进一步对投资者的投资收益产生影响,其具体表现为实际收益相对于预期收益的偏差。偏差可能是正的(高于预期),也可能是负的(低于预期),因此,证券投资风险具有不确定性。
三. 可测度性
尽管证券投资风险具有不确定性,但我们仍然可以通过一定的方法来对其大小进行测度。
从统计学的角度来看,证券投资风险是实际收益与预期收益的偏离程度,偏离程度越高,风险越大,偏离程度越低,风险越小。同时,我们可以运用一定的统计方法对收集的历史数据进行计算,从而实现这种偏离程度的量化。
四. 相对性
证券投资风险是相对的,由于投资者对风险偏好的不同,他们各自对风险也会采取不同的态度,风险承受能力强的为获取高收益而敢冒高风险,风险承受能力低的为避免风险而宁可选择低收益。因此,某一程度的证券投资风险在某些投资者看来很高,而某些投资者看来很低。
五. 危害性
虽然证券投资风险会给投资者的实际收益带来一定的不确定性,但涉及到可能发生的损失和收益与投资者的预期偏差过大时,证券投资风险就具有一定的危害性。
如前所述,当证券市场价格波动幅度过大时,容易引发过度的投机行为,投资者在盲目追涨的同时,往往会蒙受惨重的损失。另外,随着证券市场内在风险的进一步扩大,会引发金融风暴和经济危机,对国家的社会、经济、政治的稳定造成相当大的危害。
六. 可防范性
尽管证券投资风险是客观存在的,同时又带有不确定性,甚至达到一定程度后更具危害性,但我们仍然可以采取一定的方法来防范和规避证券投资风险,尽可能避免或减小风险带来的损失和危害。
比如投资者可以借鉴现代投资组合理论,利用分散化投资来降低投资组合的风险,同时,他们也可以通过做空机制来对冲证券市场价格下跌所带来的风险。政府可以通过对现行制度进行改革以及加强市场监管力度,从根本上消除可能出现的证券投资风险。
参考资料来源百度百科-证券投资风险
信息对企业兴衰成败有何重要意义?
信息在当前的大数据时代,已经成为一种竞争力。信息的收集、选择和运用,对于企业经营和兴衰成败意义重大。这些意义表现在如下几个方面: 1.信息已经成为企业的重要竞争力,通过对信息的筛选和运用,可以获得有价值的资源和机遇,也可以显著提高工作效率和质量;当然通过信息筛选,企业也可以避免走弯路,避免冒不必要的经营风险; 2.利用信息收集综合而来的数据和资讯,可以创新业务模式,从而增强企业的竞争力; 3.企业要想在竞争激烈的市场竞争状况下取胜,必须依靠信息与创新,信息与创新已经成为一种战略资源。人工智能应用面临的安全威胁有哪些?
人工智能应用面临的安全威胁包括以下几种:
1. 数据隐私问题:人工智能的应用需要许多敏感数据来生成预测、建立模型等。黑客可以利用漏洞获取这些数据,进而侵犯用户隐私。
2. 对抗攻击:黑客可以通过注入噪音或欺骗性输入来干扰或欺骗机器学习算法,从而使其产生错误或误导性结果。例如,黑客可能通过改变图像像素颜色或加入噪声,使视觉识别系统误判物体。
3. 不可信数据源:当机器学习算法依赖于外部数据源时,黑客可能会出于恶意目的篡改数据、注入恶意代码或传输虚假数据,从而导致算法失效或表现出与预期不符的行为。
4. 模型欺骗:由于机器学习模型受到数据质量和多种超参数的影响,黑客有可能会针对模型的特定方面进行攻击,如数据源选择、算法特点、优化器选择等。攻击者可能会通过特定方式构造数据,甚至启发反向工程分析模型,并在恶意模型中加入后门,以便以后对模型造成损害。
5. 智能恶意软件:研究人员警告说,人工智能程序被恶意使用的可能性正在增加。由于机器学习算法越来越复杂、智能化,恶意软件制造者可以利用这种技术来完善攻击工具。他们可以使用机器学习平台来定制和测试攻击向量,并在受害者机器上打开外壳和隐藏代码,从而可以越来越难以发现。







