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2026年1月5日星期一

不同借貸率得出不同租金回報率

 

2011年5月曾經寫這篇文章,當時引起很多討論,筆者是第一個把利率加入計算租金回報率,這些分析,今時今日仍然很適用,基本上,低利率環境便應該買樓。


很多投資者買樓投資都會計一計租金回報率,坊間很多人(包括地產經紀)都會粗略計算租金回報率,程式如下:

每月租金x 12個月 / 樓價 = 租金回報率    (1)


有些人還會減去地租、差餉、管理費等等雜項。這種計算方法只適用於無借按揭,100%現金買樓收租。如果投資者有借按揭,一般人就會用以下計算方法:

租金回報率 -- 雜項 (1%) – 按揭息率        (2)


亂博認為這樣計算方法太籠統,因為投資者借按揭做投資,其實涉及(leveraging),對於投資而言,桿比率越大,投資回報應該越高。計算租金回報程式應該如下:


假設投資者買一間$3,000,000的樓房,每月收取$10,000租金,一年租金$120,000,用以上程式計算不同按揭成數及租金回報,請看下表:


表一:




現在看看加息至兩厘,結果如下:

表二:







再看加息至三厘結果如下:

表三:




加息至五厘結果如下:

表四:

 



圖一所見借貸比率與回報的關系是非直線的,而我的看法是,如果有朝一日,銀行唔使首期借錢給你買樓收租,你的回報是infinity,即是無限。


圖一:




整個故事的要旨是低息情況下,如早前按揭一厘息,投資者盡借,租金回報是雙位數,買一間$3,000,000的樓房,收$10,000租金,借八成半,租金回報是21%,即使减去通脹率,回報仍然是雙位數,名正言順地抗通脹,風險只有樓價下跌。如果完全以現金支付,同樣的租金,回報只得4%,扣除通脹率,回報大概打和,但可賺樓價升值。(所以亂博一直唔明內地人用現金買樓,還要空置的投資理論是什麼?)

加息至兩厘,即約現時水平,投資者借八成半,租金回報就減至15.33%,但現時出租樓只可借五成,回報是6%。即使減去雜項,回報仍然有5%,大大高於一般人以為的4%水平。

加息至三厘,以現時出租樓只可借五成,回報是5%。減去雜項,回報仍然有4%

加息至五厘,借盡85%,實質回報巳跌至-1.67%,即使借50%,回報亦只得3%。減去雜項,回報只有2%。即是說加息至五厘水平,借錢買樓收租已不化算。

結論是買樓投資,在按揭利息低至一厘水平,投資者盡借才是最着數,現時按揭利息升至兩厘,只准借五成,回報仍然吸引,但扣除通脹,只能打和,如果樓價不漲,對抗通脹便成疑,不過還是好過無。在利息上升趨勢下,以五成按揭成數買樓收租,回報越來越不吸引,抗通脹惟有不斷加租和寄望樓價不斷上漲。



補充:以上程式未有將time-t series 計算入內,原因是要簡單指出低息環境下,投資者應盡借,以高槓桿提高回報率。但加息至三厘,槓桿優勢會減少,而加息至五厘,高槓桿效應消失。這條程式亦指出了為何銀行會認為三至五厘才是合理的利息水平。


2025年12月29日星期一

感恩沿途有您們


2025年最後一篇文章!不知不覺寫blog至今已經大概15年,近日有大量點擊來自舊文,可能因為最近我在Facebook 貼出與偶像同框照片,有資深讀者在翻舊賬,對的!他曾經在我的文章出現過!

資深讀者們這樣一揭,令我想起那些年以文會友的日子,那些年blogspot很熱鬧,原來2011年時止凡也曾在我的文章留言,屈指一算,原來大家已經認識了十多個年。翻看留言,還有楊門女將(已經仙遊)、股壇不死鳥、知足常樂,還有在yahoo年代已經寫blog 的脫苦海、林一鳴,他們很多已經沒有寫blog或很少更新文章了,還有財叔,其實已經認識了十多年,還有、還有很多沒有寫blog但經常來留言的讀者們,Facebook 的靚姐姐,多謝您們!還有近年認識的Duncan新價值投資、小薯、麥加文、傻貓、AC兄,感恩沿途有您們!

特別特別想多謝止凡,已經轉戰Patreon, 即使已經對Google很不耐煩,仍然堅持在blogspot更新文章,令我感覺身邊還有老朋友一齊。老老實實,我亦已經到了食之無味、棄之可惜的階段,就像今次有讀者翻舊賬,那些舊文的點擊竟然跟新文章看齊,而且舊文仍然有點擊,越多舊文章,就好像複式效應,即使不願寫,個blog仍然維持有讀者揭文章,這亦令我很難離開Blogspot, 即使兩年前已經想搬去Substack, 仍然舉步為艱!

匯君雖然不是blogger, 但他是伴我同行的讀者,我是知道的,至於我如何知道?秘密!有讀者以為我跟他不和,其實我們都是做經濟分析的,跟以文會友加了一個層次,就是高手過招!經濟師經常有自己一套看法,原因是大家的前設不同。不過,跟高手過招的日子已經不多了!感恩有同行聲聲相識!這裏也很想多謝他的書本位live幫了我對健康認識更多!我心裏一直有個問題:為何無論我做幾多運動,那個磅仍然是無動於中?終於由他解答了!他對知識的追求,我還是望塵莫及!

說回我的偶像,也是不時以文章交手而認識,還記得我在Facebook的假名是「居屋復活」,以示支持復建居屋的政策,而他的一句:「居屋復活等獻世」來寸我!以文會友了十多年,上星期才真正握手見面!希望來年大家兩條path 可以再次交义🙏!

「亂博」的筆名最初也是亂起,玩味性質,但內容卻是認真的經濟分析、個人思想記錄、邊學邊寫的記錄,沒想過一寫便十幾年,多謝所有以上的朋友和讀者们,感謝沿途有您們!






2025年12月22日星期一

對AI發展的思考




近年大家的話題離不開AI, 有些問題很值得我們思考!

1)返回去中心化年代?

大家都熱話豆包的AI手機,AI的應用只是執行您的指令,過去你要在各大電商平台隔價,才下單購買,這令你不停地跳幾個app來進行隔價,現在可以通過指令AI,AI幫你隔至最低價,然後放入購物籃,問題來了,過往這些電商平台用各種方法吸引你留在平台上不停瀏覽,然後你除了買想要的東西,還買多了很多非必要品,情況就像原本你去超市只想買豉油,但由於排隊時你身邊排了一大堆朱古力糖、香口膠、薯片,結果你在排隊時受不住誘惑,結帳時除了買豉油,還買多了很多不必要的食品。現在你有方法一跳去到豉油欄,並且在那時結帳,這對電商平台生意額有沒有影響?

有分析說當AI能夠幫你在平台隔價購物,便無需再有網頁,反而我認為,既然只是由AI周圍隔價,其實就不必集中在某大平台找尋最低價。 例如你想酒店隔價,對於AI而言,在一個旅遊網站找尋資料,定還是在一百個網站搜尋酒店價格,其實沒分別,因為它還是要回到網站核實是否最低價,如果酒店網站提供優惠,AI甚至可直接在酒店網頁訂房! 因此,我認為AI手機或AI電腦的誕生可能是令互聯網重回去中心化的轉捩點!

2) 數據訓練越多越好?

人們談及AI, 都以為training越多越好, 現時的大語言模型是透過很多數據訓練,但做法是把一大堆數據推入AI訓練,當AI出錯的時候,由於AI是一個black box, 究竟它什麼地方出錯,卻無法知道,因此企業便只能夠加多些訓練,然後AI又會有另一些問題出錯,企業又再加多一些訓練,結果個LLM變得越來越大,儲存數據的data Centre 越來越大,用電量更加大。要思考的是,究竟AI以發展超級智能來超越人類為目標,定還是以定點開發AI專長來助力人類做更多事情和更快完成 ,才是適合AI的發展道路?定點開發AI,意思是AI只專長做一件事,原因是當它出錯,你便會知道它錯在那裏,從而修正,而不是不斷地加多些又加多些數據訓練。另一個很重要的問題,人類的人腦是不需要那麼大的用電量去運行的!

3)喜悅被剝奪的世代開始

Simon Sinek是我其中一個很喜歡的作家,很喜歡他寫的書「Start with  Why」, 最近在一次訪問中,他被問到如何看UBIUniversal Basic Income),他說人類的喜悅很大程度是來自思考和解決問題的能力,我也有同感,我認為以AI取代人類思考,是在剝奪人類的思考能力,以給予UBI來養活人類是一種侮辱。Sam Altman所講的AGI,以現時的LLM模式根本不會達到,亦認為根本不需要!

我舉個例子,還記得孩子第一次無需附助踏單車,越踏越快地飛池的自滿樣子嗎?最令人難忘的經驗通常都是難關重重,而最後都讓你一一解決到,成功的一刻是滿足感的來源!

我跟CTO到處旅遊,其中一次最難忘的經歷是在南韓自駕遊,CTO問我的時候,我第一個印象是:完全看不懂韓文,對於我而言,全是符號文,挑戰性大得有點驚,然而,我仍然是接受了挑戰。第一日到首爾機場取租車,一出停車場已經入錯線,駛入了旁邊不准私家車輛駛入的巴士總站,巴士都是迎面而來,然後便急忙找出口,這次旅程完畢,直到最後一天安全還租車入停車場,回想起來特別難忘,也給予我和CTO的一種滿足感。語言、文字、搵路的困難都一一解決,過程便是那深刻的回憶,日後將會講幾十年的經驗!然而,現在什麼都由AI安排,雖然讓你不需要用腦地旅遊,但欠缺了那種解決問題的優越感!思考的問題,AI取代大部份低層和中層白領的工作,人類靠UBI生活,那是生活定還是生存?生存的意義在哪裏?


2025年12月5日星期五

做Startup的第一課堂:扮客討生意的人



HKFTW 2025是我們第一個展覽,作為初創企業學懂的第1課:

- 不要和對你撒謊的人做交易,假裝是買家,卻竟然是倒過來sell給你的人,這樣呃一個機會來sell嘢其實已經是一個警號了。

事源有一個人來到我們的展位,說他想看產品demo, 因此約好展覽後另覓時間網上會面。 然後,展覽結束後,我給他發了電子郵件,要求線上會議展示我們的demo。 然後,那時才發現他其實是倒過來賣他的服務給我們,他聲稱認識很多金融客戶。 這只是我們第一次線上會面,會議也只是關於他的GTM(Go To Market)計劃幫我們聯絡他的客戶,會議中他還提出他的服務價格:無論成功與否都實收6000美元,為期三個月;會內他還指出我們不懂自己的產品開價,認為我們的產品應該charge客戶六個位數。 我考慮後,決定拒絕他提供的GTM服務。考慮當中,第一,他連試都未試過我的產品便說可幫我找客戶,my point is you don’t even know what you are selling, how can you be my sales partner? 第二,他說我們的產品可charge 客戶六位數字,指我們不知價!我心諗:你連試都冇試過產品就話我的產品可賣六個位數?第三,其實他們怎樣帶客給我和他charge 我6000美元是兩件沒關係的事情,如果不明白我想講什麼,請再讀一遍這句說話!

長話短說,最後我給他發了電子郵件,拒絕了他的GTM服務提議。 然後他的電子郵件說:“I have informed our Finance Clients that you are not engaging us for the GTM,其餘的您可以在下面看到。 我的觀點是:I have never had any engagement with his company, why would he “have informed” his finance clients of us not engaging him. 



如果他不是有表達障礙,便是想威脅唱衰我公司,anyway, 我回覆他:「你不是唯一可以介紹金融客戶給我,所以你向你的客戶講什麼都不關我事!」

另外,我還拒絕了其他聲稱可以幫助我們做fund raising的公司,而他們只說“謝謝你......祝一切順利”。 這只是我需要聽到的說話,因為他們只是來sell自己的服務,我禮貌地拒絕,他們也應該禮貌地回覆便可!


2025年11月12日星期三

AI 晶片的生命週期是2-3年定還是6年?




 事先聲明,我只想弄清楚一些理據,而不是在放負。網上資訊很多,孰真孰假,各自判斷。

金融海嘯The Big Short主角Michael Burry大手沽空Nvidia, 其中Burry認為數據中心的GPU/伺服器的生命週期只有2~3年,會計上不應該延長使用年限,認為巨頭們降低折舊金額,從而提高利潤,有做假之嫌。但另一方反駁指出,其實AI 晶片的生命週期不是2~3年,而是6年,兩者差距達一倍時間,究竟誰是誰非?

我認為準確判斷AI 晶片的生命週期長短很重要,因為這反影數據中心的燒錢程度,除此之外,還有電和水的供應限制,經營AI 年代的數據中心,成本可能大幅抵消盈利。

曾跟硬件工程師討論這個問題,他指出AI晶片的生命週期的確可以延至6年,但AI的不斷發展,運算需求和速度不斷增加,因此也會要求晶片轉換至更快、更有效率和減低耗電和減少發熱量,所以一般只會用到2-3年便更換,雖然晶片可用至6年,但這會落後於發展形勢。

另一方面,由於美國現時的電力和冷卻用的水受到限制,地方亦有限,要維持AI的領先地位,一般會選擇2-3年更換新的AI 晶片,以增加效率,減少耗電和減低溫度。但又不至於一次過完全替換,而是分批換,因為替換的成本也不少,不過這批用了2-3年的晶片仍然可以在二手市場出售,計及折舊,還是可以抵消部份更換成本。所以AI晶片週期多於2-3年的說法也是無誤的!

中國方面,由於供電量大,供水也不缺,但欠缺的是技術更佳的AI晶片,那麼沿用晶片至6年也不成問題,甚至疊加使用,來彌補技術的不足。即使有新AI晶片,也未必需要舊換新,而是在旁邊再延伸建設,舊的繼續用。

我打個比喻,例如一個房間的尺數已經限制了,房間放滿了掘Bitcoin 礦機,如果要礦機能夠長期快過對手掘出bitcoin, 一是每兩年更換礦機,一是加多些冷氣機散熱讓礦機可以維持穩定運作和掘出Bitcoin 。這是我想出最佳的表達方式,畢竟我還是比較熟悉crypto運作!🤣

事實上,發展AI的數據中心,也真的與掘Bitcoin礦機相似,礦機算力一旦落後於對手,便會比較難掘出Bitcoin, 礦場盈利便會大減,甚至蝕本!

有說我對投資AI相關股票持保守態度,或者這樣說,我認為自己對crypto 的認知更深,例如Bitcoin的電腦節點是去中心化,營運算力成本也是分散至世界各地的電腦節點,當算力減少的時候,程式困難度下調,令掘出Bitcoin更容易,這樣,bitcoin 的區塊鏈仍可持續運作。

AI競賽中,競爭很大,如果要保持競爭力,便要不斷更新!但環境限制令基建無法擴張,只能透過2-3年更換新的AI晶片,如果經濟衰退,需求減少,算力便會過剩,是一定的風險!


2025年10月28日星期二

Volitium 的最新動向(參加香港金融科技周2025)




很久沒有再提及Volitium的動向,可能很多人會以為Volitium已經收咗皮🤣,冇咁容易,我一天未宣布收皮,Volitium都不會收皮!因此早前派了的幣暫時不要掉落垃圾桶。

Volitium 的最新產品Media-ana將會在Hong Kong Fintech Week 2025參展,展覽日期:2025年11月3日至11月4日。

https://www.fintechweek.hk/sponsors-partners

找Volitium便會找到我的攤位:5E-ASU08

也會在11月6日和11月7日數碼港參展:

https://cvcf.cyberport.hk

虛擬展覽:

https://cvcf2025virtualplatform.chefdigital.io/auth/fast-pass/f9ecfb8d-3a65-4b77-86ea-7e8da0d946b6/0dacd4d9-f823-42e7-b576-8d93dcbe670c?token=iF00I5aB6BOg

賣完廣告,解釋一下Volitium的新方向!Volitium 繼NFT相片App之後,最新產品Media-ana 採用了尖端的演算法結合人工智能技術製作出工具軟件來檢查相片和影片的真實性,以分辨出深度偽造的影象,Media-ana 分析工具還會分析面部和眼睛以增加認證的準成度,從而減少深度偽造的欺詐對公司和個人造成損失。今次產品的目標顧客群暫時以商業客戶為主,但遲些也會供個人使用,主要原因是我們認為深度偽造詐騙對商業客戶每每以億元計,相信商業用戶會用得着。

我們的目標使用者還包括經常要接收面試影片及照片的人力資源公司及部門;新聞媒體處理突發新聞影片時需要對進行驗證影片有否使用深度偽造技術;執法部門和法庭相片證物的檢查篡改證據和認證監控攝錄片段有否經過人工智能的修改;教育及學術界需要檢測藝術品是否含有AI-Gen成份。

Media-ana不是終極產品,而是還有後續,最終會跟之前Volitium的產品連成一線,確認「真確性」仍然是Volitium的終極目標,雖然Volitium幣現時未做出價值來,但我相信「真確性」的信念最終都會帶來價值,即使現時未有價值,我們仍然會向這方向努力,希望這想法能修成正果,到時Volitium幣便可以有價值了,因此在我未宣布收皮前,大家不要delete Volitium Moments App

如果我的讀者中有公司需要Media-ana分辨出影象是否深度偽造,歡迎與我聯絡:

Media-ana 網頁:

https://media-ana.volitium.com




現在可登入免費試用, 如有任何技術問題可到support@volitium.com查詢!

之前的Discord 仍然可用:

discord.gg/RvcqNbUN3f