Ⅰ 你現在家裡儲備多少現金呢
實事求是地說，我以前一直是用現金支付的。工資一發，取回家，便留下一千元零用，其餘的存入銀行。為什麼全部取出來？因為給我發工資後來發退休金的銀行，路太遠，當時還不會在取款機上取錢。所以，留下零用的，其他的存入家門口附近的郵政銀行。錢用完了再取。家裡一般會儲備500元左右現金。
後來，有幾件事，我手頭開始留幾千元現金了。有親友請吃酒，包禮錢，我們這兒暫時沒有手機支付紅包的習慣。如果手頭沒有現金，去銀行取錢，有碰到取款機正在檢修取不到錢的事，有碰到取款機排長隊，這兒銀行雙休日也不開門了，取現金很麻煩。我通常都是趁取款機上沒人時取現金的，避開每月發工資那幾天，根本不用排隊。一次去超市買東西，付款時，超市的機子卡了，操作不了。如果付現金可以很快辦，然而，沒帶現金，就付不了錢。只好東西丟下，回家取現金。所以後來，我出門皮夾總是會帶幾百元錢的。做到有備無患。無論如何，現金會很長時期，繼續會使用下去的，家裡多留點現金好。
Ⅱ 你家有多少毛錢
我家總共有一百八十八角八分毛錢
Ⅲ 中國居民家庭存款超過百萬元的有多少，你家有拖後腿嗎
中國家庭資產達到100萬的非常多，隨便一套房就價值百萬以上；但中國家庭存款達到100萬的，在中國有4.2億家庭裡面，我認為不會超過150萬的家庭。
中國人民銀行的數據：
家庭總資產房產佔比60%，其餘資產只有40%左右，而這40%的資產金融資產佔比20%，其餘企業資產佔比10%，真正能銀行存款絕對佔比低於10%以內，大部分家庭的錢都是資產，不會選擇存銀行。
按照央行數據顯示，我國家庭平均總資產是317.9萬元，真正家庭存款佔比的比例低於10%，也就是全國家庭存款低於31.79萬元，真正家庭存款超100萬的寥寥無幾。
總結
根據上面我國家庭資產和居民戶均存款，以及家庭資產分布等數據得知，我國總共有4億多的家庭當中，真正銀行存款超過100萬的家庭，確實非常少非常少，絕對不會超150萬人戶家庭，反而負債100萬的家庭是非常多，但大部分家庭的負債主要是房貸和各種貸款。
Ⅳ 「媽，我們家有多少錢」一張聊天截圖曝光，網友為何震驚呢
與智商不同，情商更多地來源於後天培養而非先天遺傳，財商就更是如此了，先天上的影響很小。
我們可以看到，小孩子對於金錢的概念是很模糊的，只有聽家長討論錢，或是家長給他們錢並讓他們花錢，才能得到財商的培養和鍛煉。
在家境的問題上，家長一定不要欺騙孩子，不要以為自己「善意的謊言」是對孩子好。
要知道，無論是有錢裝沒錢，還是沒錢裝有錢，都會誤導孩子，前者會容易導致孩子自卑、吝嗇，後者則容易導致孩子變得虛榮、鋪張，顯然都不是家長希望看到的。
對於孩子「咱家有多少錢」的疑問，父母還請以平常心對待，孩子的心靈很單純，不要故意哭窮或是擺闊來玷污它。
Ⅳ 每種錢幣都有收藏價值，兩分硬幣的收藏價值早已超過它本身，你家裡有嗎
兩分的錢有收藏價值。只能說短時間內不會升值太快，如果是紙幣的話，連號可能會有收藏價值，現在的人民幣一般都是80年的。目前人們的收藏意識比以前大大提高，收藏人數增加。不再具有稀少唯一性了。而且80年紙幣發行時間長，發行面積廣。所以收藏價值提升緩慢。不過還是值得收藏的。
目前更多的收藏愛好者，都會投資於年代久遠的古玩。它的年代感，唯一性，文化價值更大。
分幣作為我們最先使用的一種輔幣，大家如今是否知道它們到底具不具備收藏價值呢？小編今天就為大家揭曉答案。
就是上面這么2分硬幣，該2分硬幣是一枚評級幣，據了解評分為67分，但是這枚2分硬幣上面的年份是1989年的，對於這個年份的2分硬幣，如今在收藏市場上的收藏價值並不高，但是圖中的這枚2分硬幣卻不同，因為它的背面出現了一個特徵，那就是對比正背面上的角度，就會發現，它們不再同一直線上，這就是收藏市場上所謂的背逆幣，而上圖中這枚2分硬幣有收藏家說，單枚能賣1500元，單枚漲了75000倍以上了
Ⅵ 你現在家裡儲備多少現金
我覺得吧，家裡儲備多少？現金是要看一個家庭的富裕程度的，也就是說正常的家庭的儲備金的話，至少在10萬到30萬之間以背大病之需。
Ⅶ 「媽，我們家到底有多少錢」一張聊天截圖曝光，網友為何這樣說呢
導語：一個聊天截圖火了，是一個母親和她的孩子的對話，孩子對家庭的財務狀況感興趣，可是這個媽媽直接給孩子回復的是：「沒錢！」
今日話題：如果你家孩子問你家的財務狀況，你會如何回答你的孩子呢？
Ⅷ 八十年代的自行車等於現在多少錢，你家裡還有嗎，知道值多少錢嗎
八十年代的中國號稱自行車王國，老百姓日常工作生活的主要代步工具就是自行車。自行車尤其是身份的象徵，在人們心中的地位就像現在寶馬一樣，有輛自行車，四鄰八舍家家羨慕。
相當於現在多少錢？
以1986年為例，根據國家統計局數據，全國職工年平均工資為1271元，根據大類行業「排隊」如下：地質普查和勘探業1746元,建築業1486元，交通運輸和電信業1448元，金融保險業1300元，黨政機關和社會團體1300元，農林牧漁業1019元。
要是按照稀缺性來比較，考慮社會發展水平，當時家庭的一輛自行車，相當於家裡的小汽車，而且是中高端的，摺合人民幣十幾二十萬也不算多。
這個數不是百分百准確但不會差太多，這么演算法比較簡單也比較直觀，大部分人都能看懂。希望這個答案您能滿意。
Ⅸ 你家有錢還是沒錢，用衛星圖片一算便知
根據斯坦福大學研究者的最新研究，通過使用衛星圖像和機器學習演算法，可以更容易的找到和幫助那些生活在貧困地區的人們。該研究已經發表在《科學》雜志上。
在發展中國家的傳統做法是，國際援助團體會採用挨家挨戶的調查來搜集本地人的收入數據，但是斯坦福大學經濟政策研究院的研究作者Marshall Burke說這些方法既昂貴又耗時。他們相信自己已經找到了一種更加有效率的做法。
根據BBC的報道，他們研發了一種機器學習演算法，在五個非洲國家(坦尚尼亞、烏干達、馬拉維、奈及利亞和盧安達)使用計算機系統在數百萬張衛星照片中搜尋貧困的跡象，比如糟糕的夜間照明和道路狀況。
「如果計算機有足夠的數據，它可以明白要找什麼。我們訓練了一個計算機模型，讓它在圖像中尋找可以預測貧困的物體，」Burke告訴BBC說。「它找到了公路、城區、農田等，它在圖像中可以看到你我根本不會在意的圖案，但是計算機認為這些都是預測貧困人口位置的線索。」
「算」出來的貧困地區
斯坦福的團隊解釋說，當他們開始研究時，他們想知道現有的高解析度衛星圖像是否可以用作識別貧困人口生活的地區。考慮到缺少可用數據，他們需要一個能夠深度學習的演算法來進行這樣的分析。
「全世界幾乎沒有什麼地方，我們可以明確告訴電腦生活在那裡的人們是富裕還是貧窮，」計算機科學博士生，第一作者Neal Jean說。「這就讓我們很難從手頭大量白天衛星圖片中提取有用的信息。」
建議更發達的地區夜間照明會更好，他們結合了地球表面的白天和夜間圖片。夜間數據則用來識別和評估跟白天圖片不同的特徵，包括公路，農田，城市發展更好的地區，然後利用這一數據來預測村級富裕狀況。
對比電腦演算法的發現和現有的調查數據，他們發現計算機在預測貧困分布上更加有效，研究者們很有自信，認為他們的新技術可以幫助援助者和政府更有效率地利用資金，同時減少成本高昂的挨家挨戶調查鑒定方式。
「我們的論文展示了該背景下機器運算的能力，」研究合著者，計算機科學助理教授Stefano Ermon說。「因為它成本低，可擴展，只需要衛星照片，它可以作為一種超低成本的方式來繪制全球的貧困地圖。」
文：許叔/煎蛋網
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