華航 (2610-TW) 今 (11) 日與桃園市機師職業工會進行二度勞資座談，但協商再度破局，華航表示，在交通部居中協調下，已針對工會所提疲勞改善議題提出具體對案，但工會在會議進行一半又提出多航段新議題，且人事成本遽增的幅度已非公司能夠承受。
華航說明，此次協商已同意調整 7 至 8 小時的紅眼航班以 3 人派遣，8 小時以上航班增為 3 人派遣，12 小時以上航班增為 4 人派遣，並同意其他特殊航線於一個月內由交通部召集勞資雙方逐班討論確認，但工會在會議進行一半又提出多航段新議題。
華航指出，工會代表不顧雙方暫時擱置特殊航班的共識，多次舉例特殊航班個案，讓討論偏離主軸，並用建議以 FDP(飛航執勤時間) 為計算基礎，而非上次共識的 FT(飛航時間)。
而華航總經理謝世謙也在座談現場具體舉例人事成本遽增的幅度，已不是公司能夠承受，並強調繼續罷工不只是兩敗俱傷而是勞資全軍覆沒，但工會代表仍決議離席。
另外，華航表示，感謝支援的所有機師，也必須照顧所有員工，日後對工會所談的任何條件絕對會一視同仁。
歲末年終，新年度即將來臨，企業陸續發放年終獎金。有些人拿到這筆天下掉下來的餡餅，腦袋一熱，一個閃神就花掉了，但是，也有些人懂得善用這筆資金，進行投資理財，讓自己的荷包有機會鼓起來。
不過，金融市場詭譎多變，不管是股市、債市、匯市，投資難度越來越高，風險也隨之增加。那麼，該如何做好年終獎金規劃與配置，找到會下蛋的金雞母，讓自己的財富也能長大呢？
今 (2018) 年投資市場不平靜，2 月及 10 月份美股崩跌，引爆全球股市重挫，不少人損失慘重。展望 2019 年，受到中美貿易戰延燒、英國面臨脫歐難關、義大利脫歐疑慮未除、地緣政治風險等眾多因素衝擊，加上全球經濟成長速度趨緩，預計明年投資市場波動性升高。值此震盪加劇時期，小資族靠著 4 大攻略定期定額投資基金，也能趁「基」賺到錢。
薪水太少，沒辦法投資？其實不然，千萬別輕忽小錢的威力！上班族若能夠扣除日常生活開銷後，每個月騰出 3,000 元、5,000 元等等小額資金，定期定額投資基金，透過時間複利效果，讓每月的小錢在未來輕鬆演變成大錢，資產也能夠穩健增值。尤其是上班族繁忙，鮮少時間可以做功課，無法準確判斷進出場的時機，在投資市場劇烈震盪之際，定期定額是較好的投資方式。
專欄介紹：PIMCO為全球固定收益專家，於 1971年成立於美國加州新港灘，首創固定收益的總回報投資哲學。集團投資專才與世界頂尖經濟學者於每年四次經濟論壇的辯證，具高度國際影響力。
PIMCO（品浩）最近一期週期展望論壇，齊聚來自全球各地的PIMCO投資專家，亦有資深顧問共襄盛舉。包括：PIMCO全球諮詢委員會主席柏南奇（Ben Bernanke）；2001年諾貝爾經濟學獎得主史賓斯（Michael Spence）；前美國國家經濟委員會主席、亦曾在柯林頓與歐巴馬總統任內擔任經濟政策助理的史沛林（Gene Sperling）。2017年諾貝爾經濟學獎得主塞勒的意見亦讓論壇受益良多，他提出避免團體迷思與投資行為偏見的方法。
展望2019年，隨著景氣擴張逐步放緩，我們相信此次週期中全球經濟成長巔峰已過。經濟若是出現衰退，原因可能不是經濟過熱或過度舉債等一般總經因素，而是金融資產的評價下修(derating)。本次論壇聚焦於5個重大經濟議題：
據PIMCO最新量化模型顯示，美國經濟未來12個月陷入衰退的機率近期已上揚至30％左右，創下這波9年擴張期的新高。儘管如此，經濟模型目前仍舊閃著黃燈，而非紅燈。透過此次論壇提出之新的週期分類模型，檢視並整合大量的經濟與金融市場數據，結果發現全球目前可能仍處於經濟擴張期中段，但是，未來一年將可能進入擴張期後段，甚至面臨衰退。
世界最大消費電子展CES登場，這場一年一度的科技界盛事，讓各國廠商使出渾身解數端出殺手級產品或技術，不僅讓消費者一窺未來生活即將改變成什麼樣貌，投資人也能從中洞悉趨勢先機。
「台灣隊」今年也沒缺席，和碩董事長童子賢、宏達電王雪紅、中磊總經理王煒等，國內共七家電子業指標廠，都由董總領軍親征，大搶商機，就連夏普也在睽違4年後，又重回CES展場。
綜觀此次CES展有4大主軸「5G、AI、8K、自駕車」，國際廠商之間應用合作，也是必看要點之一。然而有產業竄起，就有產業退燒，也值得關注。
文章出處:https://topics.cnyes.com/ces2019/
融資融券,多空雙向交易
令人驚心動魄的2018年終於度過，關注台灣，台股歷經最長萬點區間、台積電創辦人張忠謀和央行總裁彭淮南退休、蘋概股面臨逆風；放眼國際，中美兩大經濟體劍拔弩張，貿易戰的緊張氣氛令投資人戰戰兢兢，亞洲各國央行開始跟上美國的升息腳步，而年初備受吹捧的虛擬貨幣褪去光環也回歸基本面。
斗轉星移，一年即將結束，鉅亨網為您整理了今年度國內與國際重大新聞回顧，讓我們借鑑過去，在謹慎樂觀中迎接2019年的到來。
資料來源:https://topics.cnyes.com/2018review/
融資融券,多空雙向交易
新百王融資利率,給您金金計較的優惠
ETF屬於被動追蹤指數表現，擁有多空靈活操作特色，不需要每天盯盤選股，管理費用也越來越低，金融海嘯之後成為火熱的投資工具，就連股神巴菲特也幾度公開讚揚。本次專題帶讀者了解兩岸三地ETF發展的歷程與特色，以及如何運用ETF做資產配置與風險管理，讓你「懶人也能聰明賺」。
25年前，全球第一檔ETF於美國紐約證交所掛牌，是由道富資產管理所發行的SPDR，追蹤美國S&P500指數，開啓全球指數化投資序幕。6年後的1999年，亞洲第一檔ETF香港盈富基金於港交所掛牌。
2000年開始，ETF的類型更加多元化，第一檔以房地產為標的的「REITs ETF」面世，接著2002年以公債為標的的「美國公債ETF」，讓ETF跨足固定收益領域；2004年全球首檔黃金ETF、及隔年匯率ETF的出現，讓ETF標的從股票型跨足債券、匯率。
全球ETF規模近十年成長超過5倍，即使在2008年金融海嘯期間，當年度規模雖然縮減，但ETF的數量卻是成長的。目前全球ETF以地區分，美國規模最大，歐洲次之，再來則是亞太地區，其中大中華地區兩岸三地成長快速。
當利率愈來低時，如何讓我們的錢長大，已是未來長期重要的課題，然而今年台灣的環境已讓許多外國人放在台灣的錢長大，但我們自己是否有感覺到？看看別國家，再回頭看看我們自己，原來我們也是被別國所羨慕的！
1. 匯率波動將會愈大愈大！
一般貨幣主要受『利率』與『匯率』雙率影響而在國際間遊走，然而當利率愈來愈低時，預期匯率的波動也將愈來愈大！舉個例子，如果過去您所持有的貨幣希望年報酬率 5% 時，或許靠利率 2%，再加上匯率升值 3%，二者的獲利合就可達到希望持有的獲利目標，但現在利率接近 0% 時，除非獲利目標下調，否則就得靠匯率波動加劇來達到原來既有的獲利目標水準，投資人得有這份認知，而且這樣的情況是會持續一段時間，直到有個穩定的獲利來源取代，否則短期難以有穩定匯率，如去年日圓大幅貶值，今年迄今就大幅升值。
看到屬意的房子，也盤算好心中底價之後，該如何請房仲向屋主表達購買意願，並且溝通價格呢？首先你必須先「出價」，一般常見的有「斡旋金」、「要約書」兩種方式。
所謂斡旋金就是「拿出一筆錢表達購買意願」，意即你需要先交付一筆現金，一般是房屋總價的3%至10%，並簽署斡旋書，載明你願意購屋的總額與條件，再交給仲介協調議價，通常委託斡旋期間會在一到兩周內。
買賣雙方價格談妥後，從簽約到過戶有很多流程與細節都需要留心，一切都要以交易安全至上。這時，你需要一個可以信任的代書、仔細釐清產權、謹慎檢查合約內容以及保障交易安全的履約保證，再來簽約過戶。
離岸風電業者取得籌設許可才能和台電簽購售電合約，卻未拿到彰化縣府同意函。彰縣府建設處今天指出，籌設許可屬中央職權，縣府今年9月已發文表同意，不解為何又問縣府意見。
媒體報導，離岸風電廠商須搶在今年最後工作天簽署購售電合約（PPA）。能源局表示，待要件齊備，能源局才會核發籌設許可及再生能源同意備案文件，目前看來業者還差地方政府同意函。
不過代理彰化縣政府經濟暨綠能發展處長的縣府建設處長劉玉平今天指出，離岸風電業者要拿到能源局發出的籌設許可以及適合的費率等議題，都是屬於中央的職權，事實上，彰化縣政府今年9月就已經發文表示同意，但沒想到能源局又發文詢問彰化縣政府的意見。
劉玉平指出，既然要縣府表示意見，縣府認為離岸風電業者對於漁會以及漁民的承諾並不具體，希望業者能再和漁會漁民進行溝通，也對於離岸風電開發商承租海域作為發電基地；另外，財政部國有財產署一年可以收到近新台幣6億元租金，希望中央能針對回饋地方的部分進行檢討。
【回顧2018，展望2019】
2018年就在熱鬧跨年的氣氛中落幕了，回想去年的台灣股市，真的只能用「讓人跌破眼鏡」來形容。以下就用輕鬆的心情，來回顧一下2018年影響股市的10件大事吧！
【10年讓人跌破眼鏡的財經大事】
1.中美貿易戰
2.英國脫歐難產
現在如果想知道未來一周的天氣、接下來自己有哪些行程，只要對著手機說一聲「Hey！Siri！」「OK！Google」就能啟動語音助理，讓他們來告訴你。至於未來會不會出現像電影《雲端情人》（Her）中，那位善解人意、能和主角交心的女聲，似乎也沒那麼難以想像。
這些年來，各式各樣新興科技陸續進入我們的視野，人工智慧（AI，artificial intelligence）、區塊鏈（blockchain）等等，雖然我們不一定了解這些技術的原理，但它們確實加速了許多領域的發展。然而在這些科技的背後，其實還有一項可以視為推手、多數人卻相對陌生的技術：機器學習（machine learning）。
「機器懂得學習，才有辦法成為人工智慧。」台灣大學電機工程學系助理教授李宏毅說，這個概念其實並不新穎，早在 1980 年代，就有人構思出來。但一直到近幾年，受惠於現代技術的演算能力，人類才終於能發揮這項技術的潛力，得以把機器的能力再往前推一步。
機器學習技術的應用，其實非常貼近我們的生活。例如語音助理之所以能辨識我們在說什麼，正是因為它們不斷學習「聽懂」我們說的話。
