污水处理厂的故事

上周公司组织了一次培训，课程名为《数据思维与分析实战》，主讲人在银行工作，是个金融学博士。基于这样那样的背景，这位老师的讲课风格总能让人听进去一些什么，有同事吐槽“反正听着没打磕睡”。而在我看来，最有趣的是几个闻所未闻的故事。

老师提问：现在银行保险公司都有电话营销的，那么一天最多只能给同一个人打几个电话营销呢？

同学们（ps同事们）回答，一次，两次，三次，四次。老师见有人猜到，就停止卖关子，然后开始讲一个简单的故事。故事里说招商银行曾经踩过一个坑，曾经连续七天每天给一个人打超过3次电话，正好接电话的是一个退休的法学院教授，熟知法典条款，又有每次电话录音作为证据，教授就把银行告了并索赔5000元精神损失费。法院判教授赢了，银行这才想起来去查有关条款，据说查了某某条款确实有这么一条。然后又说，银行会买运营商的 GPS 数据，根据出入一些场所的时长、频次等行为特征标记不同的职业或身份，这样如果银行接到标记为律师的电话，客服说话就会谨慎许多。后来我还真搜到一条类似的新闻，标题是“不堪推销电话骚扰！男子起诉招行信用卡中心获赔5000元”，许多关键信息确实能对得上。

老师讲，为了培养数据思维，平时应该多锻炼思考一下，怎样只用一个指标去描述某些数据变化，于是又抛出新问题：只用一个指标的话，选择哪个来描述或预测房价走势？

这次没人猜对，老师及时停止卖关子，然后又讲了一个故事。说是有个70年代考上复旦的人，后来又去美国发展积累了大量财富，在三家银行存了几十亿是超级大客户，有一天提出了一个问题，如果有一家银行回答正确，那么就把三家银行的钱全存到那一家。大客户的问题是，如何预测我国未来的房价走势？

故事里，第一个找大客户汇报的是J行，据说是集结了不少专业人才做了一个量化模型，大客户指出模型使用的一些指标与房价存在内生性问题；第二个汇报的是Z行，为了充分吸取第一个失败者的教训，又找了很多专家解决指标内生性问题，但大客户又指出模型里指标数据的时效性问题。前两个银行都汇报失败后，压力给到第三家银行的汇报人。当然也是拉了好些人一起想办法，这就包括了这位讲课的老师。这位老师讲到自己平时投了银行股，每年银行发布年度、半年度报告都会打印出来看，正巧那天被拉去会议室开会，就让助理将打印好的报告送去会议室看。后来汇报人自己从银行年报里找到思路¹，最后仅仅拿了两页纸就去找大客户汇报，成功为本行赢得了几十亿存款。那年是2022年，这位老师听汇报人讲完以后，果断把自己在北京的三套房子卖了两套。

循着卖关子、讲故事的套路，老师又提问：是有一百万再挣一百万更容易，还是有一个亿再挣五个亿更容易呢？此剑一出，哄笑声大起，大家纷纷吐槽，哈，因为平时就没人想象过自己有一个亿这种事……于是乎，一个长江中下游污水处理厂的故事缓缓拉开帷幕。

长江边有个城市的政府要建一座污水处理厂，计划需要10亿。此项目由政府和企业合作，企业出资10亿，之后的20年每年可以获得3%的年化利率。有个聪明堪比李嘉诚家族的企业进入这个项目，不过仅拿出2亿，剩下的8亿用1.7%的年化利率发债。这样做有两个个好处，其一，剩下的8亿一分钱不出，仅凭信用就挣得1.3%的年利率；其二，买债券的人数量大，且涉及很多复杂人物，这样也可以防止当地政府出黑招直接吞掉10亿。那么实际上，拿出来2亿能得到的年化利率是8.2%，公式如下。

$\frac{2 * 3% + 8 * (3%-1.7%)}{2} = {3% + 4 * 1.3%} = {8.2%}$

为了防止地方势力坐大，城市的主政官员总是3到5年轮换一次，几年后城市换了新市长，而新市长想要做出一些成绩，比如建一所希望小学。无奈的是，政府财政拨不出这笔钱，尽管只需要500万。恰逢其时，企业方找到新市长，表示企业愿意出资500万以市长的名义建希望小学，条件是污水处理厂处理每吨污水的价格从2500元涨到2550元，涨幅仅2%。这新增的2%经过一番运作后，原先给企业的3%年利率涨到了3.2%。于是乎，企业最初出资的2亿在合同期限内剩下的年份里，真实的年利率变成了9.2%，公式如下。

$\frac{2 * 3.2% + 8 * (3.2% - 1.7%)}{2}={3.2% + 4 * 1.5%}={9.2%}$

那么问题来了，污水处理价格上涨了2%，谁来承担这笔费用呢？答案是该城市的居民，看似微弱的涨幅均摊到几十万或几百万人口的头上，平均每人每年缴纳的污水处理费大概只增加了几分或者几毛钱。

话又说回来，这位老师似乎对于挣钱这件事本身有着极大的兴趣，经常讲着讲着就开始夹带私货，讲跟钱有关的故事，然后就输出一番暴论²。明明这次培训的主题是数据分析，最后老师展示了一个“中国版永久投资组合”，称如果有100万流动现金，按照这个组合至少持有3到5年，一定会有很高的收益率。

下表是同事拍下来的“中国版永久组合再平衡配置表 (含ETF代码) 基础版本”，我看了一眼是一点也看不懂的。不过让 AI 提取图片文字的时候，对比出来一个细节，我把图片分别传了两处，一个是网页版的 deepseek，另一个是本地电脑 hermes、调用 opencode go 10美元套餐的 kimi-k3，结果前者秒出，后者等了约3分钟。