... 2024-03-28 17:00 .. 黄金与白银价格展望:未来三年趋势分析BMO预测未来三年黄金与白银价格将呈现稳步上涨趋势,预计2024年第四季度将达到高点。
对于黄金,他们预计今年价格将平均每盎司2169美元,比之前预测高出11%;而对于白银,预计今年价格将平均每盎司25.60美元,较去年12月的预测上涨13%。
与此同时,他们预计明年黄格平均每盎司2100美元,比去年12月的估计高出12%。
黄金价格预计将分别在2026年平均每盎司2000美元和2027年平均每盎司1950美元,比去年12月的预估分别增长8%和3%。
预计明年的价格将平均每盎司25.30美元,比先前的估计高出11%。
预计2026年的价格将为每盎司24美元,2027年为每盎司23.50美元,比之前的估计分别增长8%和3%。
BMO预计黄金价格在第四季度平均每盎司2250美元,比之前的估计上涨13%。
与此同时,他们预计白银价格在今年年底 .. UfqiNews ↓ 0
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09-13 02:04 , 3210 , 193 ..
02
为什么前一百年电动车(汽车)未能战胜燃油车?
电动车这个概念并不新,100多年前如1912年,纽约、伦敦、巴黎,还有洛杉矶的大街上,跑的电动车远远多于燃油车.
(图1)
电动车和燃油车之争不是今天刚刚开始.
1912年,以爱迪生为首的一批科学家,就觉得将来电动车可以统领世界.
以福特为代表的汽车公司走的是燃油车路线.
到了20世纪30年代以后电动车就几乎销声匿迹了,今天燃油车仍然占有绝对统治地位.
为什么一百年前电动车多于燃油车?因为铅酸电池早于内燃机发明二十多年.
有了铅酸电池,再接一个发动机,就是今天高尔夫球场开的车,上面再加一个车体就是汽车了.
今天高尔夫球场开的车就是一百年前爱迪生开的车,所以电动车不是全新的技术,它这么多年来创新的核心在电池和电控系统.
那么,为什么前一百年电动车没有竞争过燃油车?世界前100年选择了燃油车的根本原因是什么?我在这里不预测未来,只用数据来讲历史,跟大家解释几个原因.
图1 1912年,爱迪生跟他的电动车合影.
第一个原因,我们做能源的人都有一个概念叫做体积能量密度.
汽车有压舱钢板,轮船有压舱水,这个能源略微重一点对汽车、轮船的影响不大,但油箱不能无穷大.
假设我们的油箱都是1立方米,每种能源蕴含的能量密度大小,也就决定了汽车能跑的距离远近.
100多年前就发 ... 数据解读碳达峰碳中和误区及其现实路径-2 ⟶
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为什么前一百年电动车(汽车)未能战胜燃油车?
电动车这个概念并不新,100多年前如1912年,纽约、伦敦、巴黎,还有洛杉矶的大街上,跑的电动车远远多于燃油车.
(图1)
电动车和燃油车之争不是今天刚刚开始.
1912年,以爱迪生为首的一批科学家,就觉得将来电动车可以统领世界.
以福特为代表的汽车公司走的是燃油车路线.
到了20世纪30年代以后电动车就几乎销声匿迹了,今天燃油车仍然占有绝对统治地位.
为什么一百年前电动车多于燃油车?因为铅酸电池早于内燃机发明二十多年.
有了铅酸电池,再接一个发动机,就是今天高尔夫球场开的车,上面再加一个车体就是汽车了.
今天高尔夫球场开的车就是一百年前爱迪生开的车,所以电动车不是全新的技术,它这么多年来创新的核心在电池和电控系统.
那么,为什么前一百年电动车没有竞争过燃油车?世界前100年选择了燃油车的根本原因是什么?我在这里不预测未来,只用数据来讲历史,跟大家解释几个原因.
图1 1912年,爱迪生跟他的电动车合影.
第一个原因,我们做能源的人都有一个概念叫做体积能量密度.
汽车有压舱钢板,轮船有压舱水,这个能源略微重一点对汽车、轮船的影响不大,但油箱不能无穷大.
假设我们的油箱都是1立方米,每种能源蕴含的能量密度大小,也就决定了汽车能跑的距离远近.
100多年前就发 ... 数据解读碳达峰碳中和误区及其现实路径-2 ⟶
... 07-13 03:58 , 2912 , 177 ..
致我们的股东:
我们在亚马逊网站做出了许多至关重要的决定,这些决定可以用数据来说明.
无论是正确的答案还是错误的答案,无论是出色的答案还是糟糕的答案,数学都可以告诉我们是非对错.
这就是我们喜爱的决策类型.
开设新的物流中心就是个例子.
我们使用现有的物流网络来预计季节购物高峰,为新产能建立数学模型.
我们通过观察预期的产品种类,包括产品规格和重量,来决定我们需要多大的仓储空间,我们是否需要设备,来处理单独运送的小尺寸分类产品或大尺寸产品.
为了缩短配送时间,减少出库运输成本,我们在接近客户、交通枢纽和现有设施的基础上分析了物流中心的位置.
定量分析改善了用户体验和我们的成本结构.
同样地,我们的存货采购决策能够运用数学模型和数学分析.
我们希望库存产品能够立即提供给客户,我们为了维持相关的库存成本,希望把库存总量降到最低,从而降低产品价格.
为了达到这两个目标,需要保持适量的库存.
我们使用历史采购数据来预测客户对产品的需求,预计这种需求的变化.
我们使用供应商 ... Amazon CEO Bezos亚马逊电商总裁贝佐斯年度致股东的信-2005 ⟶
致我们的股东:
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无论是正确的答案还是错误的答案,无论是出色的答案还是糟糕的答案,数学都可以告诉我们是非对错.
这就是我们喜爱的决策类型.
开设新的物流中心就是个例子.
我们使用现有的物流网络来预计季节购物高峰,为新产能建立数学模型.
我们通过观察预期的产品种类,包括产品规格和重量,来决定我们需要多大的仓储空间,我们是否需要设备,来处理单独运送的小尺寸分类产品或大尺寸产品.
为了缩短配送时间,减少出库运输成本,我们在接近客户、交通枢纽和现有设施的基础上分析了物流中心的位置.
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同样地,我们的存货采购决策能够运用数学模型和数学分析.
我们希望库存产品能够立即提供给客户,我们为了维持相关的库存成本,希望把库存总量降到最低,从而降低产品价格.
为了达到这两个目标,需要保持适量的库存.
我们使用历史采购数据来预测客户对产品的需求,预计这种需求的变化.
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