2022-02-20 Zhihu RSS - Githubissues

历史上有哪些名人是另一个名人的「脑残粉」？

2022-02-20 19:28:37

说两个小故事，它们都和画家德加的收藏有关。

在画家之间，最直白的赞美便是买下对方的作品。大师们内心仰慕的对象，就在他们的个人收藏中。

马蒂斯和德加

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如果只选一篇的话，我会选 Haddad, Huebner and Loualiche (2021): How Competitive is the Stock Market? Theory, Evidence from Portfolios, and Implications for the Rise of Passive Investing. 这篇 working paper. 个人猜测这篇文章可能是经济学 top 5，而不仅仅是金融学 top.

这篇 wp 进一步扩展了 Koijen and Yogo (2019, JPE) 构建的 asset demand system. 除了每个投资者特有的、asset characteristic-based demand, 投资者还会对其他投资者的需求变化做出响应：当其他投资者交易更加激进（保守）时，投资者会交易地更加保守（激进）。

巧妙之处在于，利用这样一个看似朴素的设定，作者们可以据此估计市场竞争的激烈程度，而这不仅仅是金融学，也是整个经济学最为关心的基本问题。通过假定所有投资者对于其他投资者交易行为的变化有着同样的响应系数，可以定量地估计出该系数，并据此衡量市场竞争程度。当金融市场完全竞争时，该响应系数应等于 1，从而完全抵消掉任一投资者的异质性投资行为变化。但如果不是完全竞争，则该系数会小于 1，从而投资者的个体行为会对资产价格产生实质性影响。

参考公众号的介绍：

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2021 年，哪些金融学论文让你印象深刻？

2022-02-20 12:10:09

本回答仅限于 2021 年见刊或即将发表的（所以相应的 working paper 会更早一些）。我其实考虑过再至少补一篇今年的 working paper。但是因为我要介绍的这篇令我的印象太过深刻，因此我想把本回答的全部篇幅都留给它。这篇文章就是：

Martin, I. and S. Nagel (2021). Market efficiency in the age of big data. Journal of Financial Economics forthcoming.

一直以来，人们纠结于因子或异象在样本外失效的各种原因：伪发现，市场结构变化，交易拥挤，曝光导致被套利走等等。Martin and Nagel (2021) 提出了一个全新的视角：investor high-dimensional learning。

传统实证资产定价假设理性预期（rational expectation），即假设投资者知道哪些变量影响公司基本面以及它们和基本面的关系，即假设 $基本面=f(预测变量)$ 对投资者是已知的，并在这个前提下通过历史数据（在样本内）检验市场有效性。一旦原假设被拒绝便认为变量获得的超额收益代表着风险补偿或定价错误。

然而，Martin and Nagel (2021) 指出，在大数据时代，投资者根本无法知道到底哪些变量能够影响公司基本面，以及变量和基本面之间的关系 $f()$ 到底是什么样。取而代之的是在高维参数空间的学习问题，即估计

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统计学和计量经济学有什么区别？

2022-02-20 12:03:49

我是计量经济学理论方向的在读博士生，做过本科计量经济学和博士计量经济学的助教，看到这个经典的问题，也来贡献一下看法。

计量经济学和统计学的区别根源之一，在于关心的重点不同。统计学关心的是相关性（correlation），而计量经济学关心的是因果性（causality）。为什么它们关心的重点不同？因为两个学科所服务的研究主题和研究方式不同。

具体而言，统计学通常服务于可实验性更高的学科，例如生物学，医学等。而计量经济学服务于实验性不那么高的学科，例如经济学，金融学，社会学等。实验性高是指什么呢？举个例子，我们想要研究一种药物对改变某个基因表达的影响，我们可以设计一个控制变量实验来研究。“控制变量”就是实验的一个重要特征。如果实验组和对照组相比，改变的变量只有一个，那么二组在结果变量上的区别可以直接归因于这个单一的因变量。实验性高有什么好处呢？大家都知道，回归系数本身只是一个相关关系的大小，而实验性高的好处就在于，通过控制变量，收集实验数据，进行回归分析（regression），我们可以把估计出的回归参数（estimated coefficient ）直接看成因果关系的大小，因此统计学在这里不需要刻意区分相关性与因果性。然而，在社会经济类学科中，我们就很难保证实验性了。试想，我们要研究一项经济政策对人们收入的影响，难道我们能把全国人民随机分组，然后一组实行政策，另一组不实行吗？这是几乎不可能做到的。那么这个研究要如何进行下去呢？我们只能试图依赖已经观测到的经济数据来分析。相比完美的实验数据，观测到的数据不再具备“控制变量”这么好的性质（也就是有“内生性”），那怎么办呢？我们只能退而求其次，对简单的回归模型施加更多假设。这就进入了计量经济学的范畴：如何施加不过分（合理）的假设，以得到一个“差不多像做实验一样”的识别条件，从而保证我们依然能够将回归结果中的“相关关系”诠释为“因果关系”。在这个过程中，我们施加的假设，有些是可以用数据做“证据”来说明其合理性的，有些则没有数据说话，而只能依赖经济学逻辑分析。具体情况不同，我们挑选的假设也可以不同，所以计量经济学家开发了适用于不同场景的丰富模型。这些计量模型，与传统的统计学中出现的

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聊聊学术投资：学术研究可否变现？

2022-02-20 11:53:37

最近刚完成一篇论文的写作，论文主要研究了影响国内主动管理市场的绩效表现的一些因素，修改论文的间隙突发奇想写下了这个题目：靠学术投资能在国内证券市场上赚到钱吗？（避雷：以下内容涉及到一些学术名词，不喜勿进）

其实在美国这样的发达市场，学术研究早已和业界实践相结合。其中做的比较好的应该是AQR capital，这家基金属于最学术的基金公司了。创始人Cliff Asness本身就是芝加哥Eugune Fama教授的得意弟子，博士毕业进入业界后一手创立了AQR capital，靠着Smart beta的投资理念和低管理费把资产规模（AUM）越做越大，不过最近几年已经从对冲慢慢转向共同基金。他们官网的主页上还经常会提供一些高质量的科研论文及数据，Ciff本人非常坚守动量原则和价值投资的理念，在2020AQR发布的白皮书中，Cliff强调：坚守动量并不意味贬低价值，真正的价值投资也并非不经选择的买入持有，兼顾动量因子和价值因子，并将两个因子结合起来使用时，将会带来超越市场的收益率。

15年Fama French的五因子模型中曾强调价值因子(HML)已经逐渐变成了一个冗余因子，因为加入盈利(RMW)和投资(CMA)因子后HML对超额收益(Alpha)的解释能力已经非常低，意味着HML因子带来的收益已经完全可以被五因子模型中的其他因子所覆盖。而为了解答出现这个现象的原因，Eugene Fama和Kenneth French今年一月又在SSRN上发表了一篇最新的学术论文，题目是The value premium，旨在研究价值因子上的溢价是不是在Fama & French (1992)发表出来后的28年间因为逐渐增多的交易而减少甚至是消失。结论也证实了他们的猜想：1963July-1991June期间的价值溢价要显著高于1991July-2019June的期间的价值溢价，说明92年那篇文章发表后确实使更多的交易集中在价值因子上，在市场上造成了巨大的影响。

前面的这些比较枯燥冗长的讲述都是想说明，学术投资在美国市场早已有了一段时间的发展历史，且被证实可以

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【002基金研究】被“错误分类”的债券基金

2022-02-20 11:45:52

这是金融学前沿论文精读专栏的第二期。本期我们精读的论文是于2021年8月发表在The Journal of Finance上的“不要相信他们的话：被错误分类的债券型共同基金”(Don’t Take Their Word for It: The Misclassification of Bond Mutual Funds，CCG(2021))。本文为债券基金经理对其持有的资产进行错误分类提供了直接证据，并发现与基金报告的资产配置相比，有高达31.4%的基金被错误分类至更安全的资产配置类别。本文通过实证研究发现，这些实际持有高风险债券的基金平均表现优于相同风格箱中那些真正的低风险债券基金，而且可以获得更高的晨星评级和更多的投资者现金流，但是根据基金的实际风险对这些基金重新进行正确分类时，会发现这些基金表现不如同风险类别里的其他基金。

与股票型基金不同，债券型基金哪怕持有相同公司发行的债券，也会因为债券的收益，久期和条款(如赎回条件)等不同而有所差异。因此，虽然SEC要求对股票型和债券型共同基金的投资组合成分进行同等程度披露，数据在处理和汇总到固定收益基金层面的衡量标准方面常常更为复杂，此时，就需要晨星(MorningStar)这样的信息中介机构提供一定程度对固定收益基金的一般风险、久期的等汇总和总结。而CCG(2021)的主要工作就是通过将晨星向投资者提供的基金概况与基金的实际投资组合进行了比较，比较后发现几乎所有债券基金的基金风险类别都存在着明显的被“错误分类”。此外，这种错误分类在被晨星报告为“非常安全类别(Overly Safe)”的基金中普遍存在。因为晨星所使用的信用风险摘要不是从基金公司向美国证监会(SEC)提交的基金持有情况文件中报告的详细持有信息中得到的，而是基于基金公司自我报告的数据(Self-reported Summary Report)，但基金平均报告的投资组合比其实际持有的投资组合要安全得多。

CCG(2021)将“错误分类的基金”定义为依据基金公司自我报告的数据被分类到的与其实际资产配置不同的风格箱的那些基金。研究发现这种错误分类主要是单向

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概率的应用Ⅰ: 随机应答问卷调查(Randomised Response Survey) 和哈迪温伯格定律(Hardy-Weinberg Law)

2022-02-20 11:08:16

统计学是计量经济学的基础，而概率学又是统计学的基石。

概率学和统计学最大的区别在于，概率推测不确定时间长期的可能性，而统计则完全相反，我们先收集结果后推测过程。

举一个具体例子：

假设有一个桶，里面有一些红色的珠子和一些黑色的珠子。概率学家知道里面各有多少珠子，想要找出抽到一个红色珠子的可能性。而统计学家则需要从桶里拿出一些珠子来计算桶里红色珠子的比率。

说真的，学习统计和概率总是让我很头疼，因为内容太枯燥了，每次上课只学理论就会觉得很无聊。不过统计和概率的真正意义在于应用，每次做题就能理解好多上课没听懂的理论。

因为这学期主要在学概率，今天就来和大家分享两个概率的实际应用，希望大家也能在概率里找到乐趣。

1 ) 随机应答问卷调查 (Randomised Response Survey)

有时候研究人员做实验，如果调查问卷里有一些比较私人或者敏感的问题，人们可能为了面子会给出与事实不相符的答案。举一个十分典型又日常的例子，当初看《非诚勿扰》的时候，男嘉宾播放VCR介绍自己的感情经历，大多数都会说自己曾经有过3段情感经历，几乎很少会有男嘉宾会多过这个数字，可事实确实如此吗？这个答案也是不得而知了。

研究人员为了避免这个问题，在问卷调查中得出确实的答案，想到了一个办法：Randomised Response Technique (Warner, 1965, Journal of American Statistical Association)

假如我们想要做一个问卷调查：你是否进入过异性厕所？

样本量，n = 100

github-actions[bot] commented 2 years ago

概率的应用Ⅱ：赌徒破产问题 (Gambler's Ruin Problem) 和赛车投注 (Motor Racing Betting)

2022-02-20 11:08:09

既然我们要说概率，那么赌博相关的问题一定是必不可少的了。今天就分享两种比较常见，易理解的赌博概率计算方法。希望大家看了以后能对赌博有更多了解，理性赌博。

1) 赌徒破产问题 (Gambler's Ruin Problem)

A和B两个赌徒，各选择硬币的一面：如果过正面朝上，A赢，B给A一块钱；反面朝上，B赢，A给B一块钱。两人一直这样不停地赌博，当其中一方的钱全输光时，游戏结束。

正面朝上的可能性是 p, 反面朝上的可能性是 q=1-p

问题：A赢得全部的钱的概率是多少？

设，A一开始有 i 块钱， B有 (N-i) 块钱，即 N 为A和B开场资金的总和。

设 $P_{i }$ 为在A有 i 块的时候，A赢走所有钱的可能性。

这道题的关键是要理解下面这个公式：

$P_{i} = p \times P_{i+1} + q \times P_{i-1}$

假设 i = 3， $</div> </div> <div class=$

github-actions[bot] commented 2 years ago

了解最基础的统计建模

2022-02-20 11:08:01

George Edward Pelham Box, 伦敦学院大学博士，专于研究质量管理、时间序列分析、实验设计和贝叶斯推理，被称作 "one of the great statistical minds of the 20th century"说过：

All models are wrong, but some are useful.

George Edward Pelham Box (1919 - 2013)

有很多人理解经济模式、统计模式、计量经济模式、概率模式存在的意义，确实很多时候通过模式（model）得到的预测并不准确，可这些模式还是有它们存在的意义。人们通过模式用过去的数据来预测人们未来的行为及其结果，可是人类的行为是不可预测的，这就是为什么模式看似“没用”。在这些学术研究里，没有如物理一样的，永远不会被违反的地心引力。因为人是不可控的，在不一样的情景里，人们的行为会改变，所以我们需要做出不同的假设，代入不同的因素，用最适当的模式来解释发生的一切。

今天就和大家来讲讲简单的Statistical Modelling是怎么做的。

简单来说，有3个步骤：采集数据，根据采集的数据提出模式，最后用假设检验这个模式是否足够准确。

github-actions[bot] commented 2 years ago

参数估计：最大似然估计 (Maximum Likelihood Method - MLM)

2022-02-20 11:07:50

上一篇文章里，我们大概了解了基本的统计建模。这一篇文章我们来谈谈参数估计。

大家熟知的概率分布的类型，比如说泊松分布里有参数， $\lambda$ ；伽玛分布里有参数， $\alpha 和 \lambda$ 。最开始大家做题里，这些参数都是已知的，可当我们想自己做统计建模时，我们又该如何得到这些参数？

答案就是：参数估计。参数估计的方法有很多，今天和大家分享其中一种：最大似然估计 (Maximum Likelihood Method - MLM)。

最大似然估计的原理是根据概率密度函数或质量函数，计算最高概率产生观察数据的估量参数。

公式也很简单：

$L(\theta) = \prod_{n}^{i=1}\ p_{X} (x_{i};\theta)$ (质量函数)

$L(\theta) = \prod_{n}^{i=1}\ f_{Y} (y_{i}; </div> </div> <div class=$

github-actions[bot] commented 2 years ago

参数估计：最大似然估计 (Maximum Likelihood Method - MLM) Ⅱ

2022-02-20 11:07:46

上一篇讲最大似然估计的文章有一些读者反映看不太懂，也有读者提出了很多很好的问题。上一篇文章跟大家大概讲了一下最大似然估计的用法，这一篇会更加具体地带例题解释，并且解答大家的疑惑。

似然函数(Likelihood Function)的公式：

这里质量函数的似然函数很好理解，不过为什么密度函数的似然函数也只需要相乘呢？

我们首先要理解，使用参数估计的前提是我们已经有了数据。收集到了数据，建立了统计模型之后，根据我们已有的数据来估计这个模型的参数是什么。那应该如何估计参数呢？最大似然估计就假设将我们手中的数据可能性最大化，设一阶导数为零，来获取参数估计。

随机变量分为离散和连续两种，可在实际数据收集的过程中连续的数据都会在某个小数位被四舍五入，因此我的得到数据点x的概率为

github-actions[bot] commented 2 years ago

伊斯兰教是否制约了经济增长？

2022-02-20 11:07:17

这个问题让我想到了先前我用STATA做着玩的一个小project， @Lucia 不知道学姐还有没印象？文献一类的相关内容还真么读过，不过相关的数据倒是处理过。

当时哈佛有一个研究课题，探讨伊斯兰教政治控制对于女性教育的影响。你千万别说与经济不相关，毕竟一个国家的教育对于经济增长意长深远。当时我们用的数据来自1994年土耳其的地方选举结果，当时参与竞选的有大大小小2710个郡，伊斯兰教派政党总共赢了其中329场选举，而非伊斯兰教派政党的获胜率是12%。而当时土耳其法律规定，小学义务教育，初中之后家长有权决定是否送孩子上学。一般学校都是男女混校，法律规定女子在混校中必须要带头巾。

非伊斯兰教派在1994年大选期间多次施压想要解除这个保守的规定。想法是好，但是大多土耳家长均为保守派父母，不愿意在解除规定后送女儿上学。

所以我们无聊的TA，一如既往的热爱数据，决定作死的让我们几个小白利用段点回归，分析1994年这场宗教主题的大选对于土耳其2000年统计的女性教育水平的影响。

于是一场艰难的pr

github-actions[bot] commented 2 years ago

如何评价《基本无害的计量经济学》一书？

2022-02-20 11:02:59

作为reduce-form奠基人之一的著作，用一句台词来形容这本书就是“去其形，得其神”。说它是大道至简也不为过。

别把这本书当成计量理论教材来看，要把它当做如何教你设计quasi-experiment。我在看这本书的时候，始终用“我该如何证明一款药有效”来作为一个潜在的例子来理解这些方法的本质。到最后可能会发现（鄙人才疏学浅可能理解有误），所有现存的5款因果推断基本方法，Naive OLS ,DID ,IV, PSM, RDD本质上殊途同归：都是不同形式的分组比较。这5款分析方法的要义就是理解the source of variation（到底是什么东西驱动你的计量模型得出的估计值），理解这本书的一个捷径就是始终从最最简单的计量模型开始，比如OLS就从一个dummy without any controls开始，IV就从一个随机抽签开始。这种极简化的方式绝对有助于理解这些计量模型的本质。学完这本书后，通常应该认为添加一个控制变量是很严肃的值得认真推敲的事，就仿佛是推敲“改变一个实验的重要环节可能会对实验结果产生什么影响”，而不是再用“因为控制变量也影响Y所以有多少加多少，越多越好”的方式思考这些问题。

我的劳动经济学课程几乎就是围绕这本书展开的。我的导师应该是深谙这本书之道，反复强调让我们在学习这本书时不要过多考虑标准误问题，写作业时也尽量不要用matrix来解释她提的问题种种。对于刚结课高级计量的学生来说，完全不理解什么叫“不要考虑标准误，不要用matrix来解释她的问题”，有时候甚至连她的问题都看不懂什么意思，后来才慢慢理解，她始终是在以构造实验的方式理解计量模型。这本教材和这门课程对我的影响比较大，以至于后来我看到那些大部头计量教材密密麻麻的矩阵就发怵，而更加习惯于用构造实验的思维去考虑一切计量模型。（并不是说不应该学习矩阵，那些事还是交给更有能力的理论guy们去做吧哈哈哈).

这本书可能无益于强调结构模型的经济学分支，因为本质上就是在做不同的事：这本书教你如何用数据推断因果关系，结构模型是已经根据理论推导出了一套因果关系，如何估计出里面的参数。如果你想证明别

github-actions[bot] commented 2 years ago

ctr 校准

2022-02-20 10:42:01

什么是ctr校准？

校准(Calibration)指对模型的预估 CTR (或者 CVR 等其它概率问题, 以下统一以 CTR 为例叙述) 通过一定手段进行调整的手段.

为什么要做校准？

通常我们在做CTR预估的时候，预估值会与真实的CTR有偏差bias(高估或者低估)，偏差一般来说有以下两种类型：

预估结果在全量数据上存在Bias(即整体高估或者低估)。
这种情况，一般是由模型收敛存在异常导致，或者数据流存在问题导致。这种情况下，需要解决数据流异常，对模型进行调优来解决。
预估结果在部分流量上存在Bias(如在青年用户上存在高估，在少年用户上存在低估，但全量数据上可能不存在 bias)。
这种情况，又存在两种可能

特征设计不合理，存在有区分度的特征并没有加入到模型中
此时，建议进行进一步的特征工作来解决.
由于部分流量上训练数据不足，导致训练不充分。

下图为一个示例（蓝色点为真实数据, 绿色虚线为预估值），横轴为 ctr 排序后的分桶, 纵轴为该桶内 sum(click)/sum(pctr) 在该图中我们发现，在不同 ctr 水平上，时而存在高估，时而存在低估，在 ctr 的极值附近这种情况更为明显。

github-actions[bot] commented 2 years ago

主流经济学以「资源稀缺」为假设，那么资源为何稀缺?

2022-02-20 10:34:05

稀缺这个描述不太精确，它有点主观色彩。苏格拉底和第欧根尼那样的人肯定不认为资源是稀缺的。

主流经济学需要的假设是：资源是有限的。只要资源是有限的，并且资源的边际好处永远是大于零的，那么就存在“如何最有效地配置有限的资源”这个问题。

那么，如果资源既不稀缺也不有限，经济学还能不能存在呢？即使是在伊甸园里，亚当仍然面对“吃智慧果还是不吃”这个问题，这是一个决策理论问题。当然，这要求亚当具有自由意志，而亚当在吃掉智慧果之前有没有自由意志，奥古斯丁和莱布尼兹有不同的看法。

总之，就算资源不稀缺甚至无限，寄托于工程方法的主流经济学还可以依赖无约束最优化存在。甚至当人没有自由意志的情况下，主流经济学也可以依赖动力系统存在。

有点偏题了，要说为什么从资源不稀缺转变成了资源稀缺，我觉得可能是因为人的偏好和生产力发生了变化。比如在原始社会，人们只从饮食、居住条件和性中获得效用。这种情况下，一个饱暖的、有交配权的原始人已经到达了餍足点，扩大选择集（更多的食物、山洞、配偶）并不能进一步提高最优效用，所以他主观上不会认为资源稀缺，虽然资源事实上是有限的。

但是，随着生产力的发展，人们获得效用的渠道越来越多，尤其糟糕的是社会地位（炫耀性消费）也进入了偏好。这种情况下扩大选择集总是能让人的最优效用提高，所以资源看起来是稀缺的。因此，卢梭号召大家放弃工业时代的生活方式，返回自然。梭罗在瓦尔登湖边上的那两年，大概也不会觉得资源是稀缺的；当他离开瓦尔登湖后，就不好说了。

来源：知乎 www.zhihu.com

作者：Karas

【知乎日报】千万用户的选择，做朋

github-actions[bot] commented 2 years ago

如何运用经济学的原理指导生活中的方方面面？

2022-02-20 10:32:16

我在教学生们微观经济学和博弈论的时候会说，千万不要以为学完了经济学之后就一定会做出理性，最优的选择；也不要认为学完博弈论之后就能运筹帷幄，无往不利。

至少在本科阶段，经济学和博弈论书本里提到的理论和模型都必须大幅度简化真实世界，所谓的“最优”也是在把真实世界极度简化了之后才能得到的结果。

试图把这些简单的理论拿来套用在现实生活的方方面面是十分困难的，甚至是不现实的。

但这并不是说经济学和博弈论没有用。经济学或是博弈论的学习过程就是一个训练人思维方式的过程，而这种思维方式会为人提供一种新的角度来看待这个世界。这种思维的训练和看待世界的角度的确是对大多数人有益的。

很多学习经济的人会更容易看到一个经济问题的本质和逻辑。举个简单的例子：之前石油的期货曾经一度跌倒了负值。当时舆论一片哗然，疯狂讨论。而如果你学了一些简单的经济学知识就能看出来，当时欧美各国都在封城，石油的需求大幅度下降，有几个国家嚷嚷着要增产石油，供给上升。需求低，供给高，石油价格就会很低。但封城总会结束的，时间早晚而已。封城结束，石油的需求会反弹回来。因此石油价格就会再次上升。这是一套非常简单的逻辑。因此当时我就非常笃定的买了很多的石油ETF，后来果然解封后石油反弹了。

这是学经济给我带来的好处吗？也是，也不是。我并没有刻意的去套用某个经济学的模型，但我确实用到了经济学的思维。不学经济的人有没有可能想到这点呢？也有可能。但是学了经济会之后让你对这种信息和逻辑更加敏感一些，更容易形成自己的思考。

最后的最后我想说，任何一门学科都不可能像盖世神功一样学完了就脱胎换骨，天下无敌。经济学也不例外。很多人在神化经济学，很多人也在唾弃经济学。但其实，经济学就是众多学问里面的一门学问而已。没有比其它的学问高，也没有比其它的学问低，只是对真理探索的一种方式罢了。

来源：知乎 www.zhihu.com

作者：<a href="h

github-actions[bot] commented 2 years ago

哪一位实证经济学家（empirical/appied）最具影响力？

2022-02-20 10:31:27

计量里的两大流派，reduced form和structural form，上面几个回答提到的Angrist是reduced form的代表，过去十几年来几乎主导了实证经济学。但在我所在的trade economics，以及更广义的spatial/regional/urban economics，却越来越强调structural。与IO领域的structural不同的是，trade领域structural往往建立在一般均衡（general equilibrium）基础上。Eaton & Kortum(2002)建立了一个简洁而又traceable的一般均衡框架，来刻画国际贸易活动。以此为基础，过去十多年整个empirical trade领域逐渐兴起了一股潮流，把越来越多的经济因素加进来，逐渐占据了empirical trade的主流。原因我觉得是因为trade是一个policy-oriented的学科，而structural可以回答what if的问题，特别是贸易里很多问题都是一般均衡的结果，用reduced form无法刻画。另一个原因我觉得是贸易里不好做casual inference，数据也就那几个，reduced form越来越难以玩出花样了（可能这才是主因。。。）。

这方面的代表人物除了建立这个基础的Eaton & Kortum，我觉得贡献比最大的还有MIT的Dave Donaldson和Arnoud Costinot两位好基友，以及Yale的Costas Arkolakis。Donaldson是去年克拉克奖得主，最有名的就是他关于印度殖民时期铁路的研究，这一篇可谓是将一般均衡思想融入到实证研究的典范。后两位其实主要工作是在理论方面，但对实证研究方面影响深远。

其他代表人物还有Ben Faber, Lorenz Caliendo，Steve Redding等等。另外，近年来实验方法也开始引入trade领域，比如David Atkin， Amit Khandelwal做的关于巴基斯坦足球产业的实验。

PS，其实，多年以前有一种流行的方法叫com

github-actions[bot] commented 2 years ago

哪一位实证经济学家（empirical/appied）最具影响力？

2022-02-20 10:31:02

前面回答几位学长 @冯路 @Nash @苏白 @超好笑

github-actions[bot] commented 2 years ago

如何评价动画电影《我们的冬奥》？

2022-02-20 09:51:37

《我们的冬奥》是世界奥林匹克历史上的第一部吉祥物动画电影，它联合了多个经典国产动画IP。这批动画群像是众多国人的童年记忆，也是美好的时代符号。如果说2022年的冬奥盛会是“我们家门口的冬奥”，那这一部《我们的冬奥》便是“独属于我们中国的冬奥故事”，同时也是“民族荣耀的一种体现”。所以我们心怀敬畏，努力打磨这部作品。

《冰雪玫瑰》篇章的创作，是熊出没对冬奥的献礼。影片中的Q版形象来自熊熊乐园，讲述童年时期的熊大、熊二、光头强和小伙伴之间的故事，是熊出没IP的小熊系列，主角们的成长环境背景与冬奥主题契合度很高；更重要的是，童年版的熊强三人与冰墩墩、雪容融在形象上十分匹配。

“冰雪玫瑰”是勇气的象征，我们以此为灵感，展开了一段既惊险刺激又温情的故事。玫瑰花将作为故事的重要线索，引发小熊强与冰墩墩、雪容融的相遇与成长。希望在传递“相互理解、友谊、团结和竞争”的奥运精神之时，也将我们诚挚的祝福送给北京冬奥的所有运动健儿。

github-actions[bot] commented 2 years ago

如何评价动画电影《我们的冬奥》？

2022-02-20 09:51:06

《我们的冬奥》这部片子集结了国内新、老众多知名IP，以一个个短片串联，共同构成了这部动画电影。团队接到通知时，看到上美影厂的诸多形象也会一起参与制作时，让我感到一些惊喜：小的时候我看着他们的动画，现在我要和他们一起制作动画~

但，实话说刚开始得知我们要做这样一个众多IP汇集在一起的片子时，我内心是比较（其实是非常没底 —_— !）惶恐的。首先是周期上的问题，从正式确认可以制作到交片送审只有半年的时间。其次是设定上的问题，怎样让冰墩墩和雪容融顺利地融入四个篇章当中，并起到承上启下的作用，都是最初的我们觉得无法解决的难题。但毕竟是创作是活的，总能找到出口~

难题很多，但换个角度想又是新尝试。我们可以做跟《非人哉》番剧不一样的动画了，院线片，又只有二十几分钟，这对于只做过番剧（而且是短小的泡面番~）的我们来说，是一件非常有挑战的事儿。一想到有机会从番剧的风格里抽离开做一个新风格的《非人哉》，又燃了，宛如在校生做毕设前的亢奋~

好在之前预想的问题，在实际推进中都得到了良好的解决。总策划方在我们提交剧本大纲的时候，就从四个片子中找到共同点，利用参与冬奥运动这点成功地将四个影片串联起来。同时李豪凌导演的加入不仅解决了我们在20分钟故事、分镜创作上经验不足的问题，也为我们带来了大量优质的中期产能。

github-actions[bot] commented 2 years ago

如何评价动画电影《我们的冬奥》？

2022-02-20 09:50:57

大家好，我是《我们的冬奥》这部影片的总制片人，老王。

这是一个有关梦想的故事。

2019年的冬天，两个冰雪的精灵来到了人间，TA们是blingbling自带科技感的小熊猫，和笑起来眼睛就变成一条缝的小灯笼。彼时TA们还没有现在有名，但一些关于冬天、关于动画极其美好的梦想，从那时就已经开始酝酿。

github-actions[bot] commented 2 years ago

如何评价动画电影《我们的冬奥》？

2022-02-20 09:50:52

《我们的冬奥》这部动画电影，以四部动画短片首尾相接组成一部电影的形式，全片以2022北京冬奥会为主线，用四个截然不同的画风，讲述了四个很有意义的故事。

其实，作为《非人哉》动画番剧的导演，我在首映式上第一次看到整部电影成片。

由非人哉团队制作的《九月的冬季假日》衔接《冰雪玫瑰》，是第二出场的篇章。2020年末，当我初次得知我们有机会为北京2022冬奥会和冬残奥会制作献礼动画电影时，我的心情既忐忑又期待。因为我知道这部电影不光是面向国内观众，也担负着向全世界展示中国体育精神、宣扬中国文化的重担。

为了做好这部《九月的冬季假日》，我们做了很多准备和大量前期工作。这次任务的工期比较紧张，就更没有什么试错时间，我们需要在每一个步骤和大事小情上迅速作出判断，拿出最好的方案。

首先，最重要的是剧本。我们要在二十多分钟的时长内，让冬奥会吉祥物冰墩墩和雪容融与《非人哉》其他角色同台演出，讲一个有趣的故事给大家，同时延续《非人哉》一贯的轻松幽默风格，保持原有角色性格特征；我们仔细揣摩了吉祥物冰墩墩和雪容融的相关资料，在塑造冰墩墩性格时，着重突出它的善良宽厚的品质，虽然它的名字是“冰墩墩”，但我们给它设计的情节是让它给人“暖”的感受。

画面也是全新的挑战。虽然《非人哉》动画项目已经平稳进行了5年，但动画电影需要更高的制作精度与规格，于是我们经过多次测试和讨论，选择了以前没用过的软件，组织大家一起学习，确保所有人快速掌握使用方法；我们给每个角色增加了高光与二级色等细节，修改了人物配色和绘制标准，主角的衣服也有好几套，用于不同场合和时间。

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如何评价动画电影《我们的冬奥》？

2022-02-19 00:02:54

有幸参与，正值上映之际借知乎聊聊关于这部作品的一些点滴。

首先倍感不易。电影策划不易。能得到奥组委的认可和特许拍摄，整个过程的难度可想而知。集结了那么多经典国产动画角色和不同制作手段，每个IP也都有自己的世界观和独特表达。同时，要将冬奥融入并完整串联起来，需要太多巧思。董润年老师作为内容总把控，很早就开始设计方案，并以此为轴将四个故事的登场顺序尽早确定了下来。正因这样严谨，效率的安排，面对紧张的制作周期我们才能不慌不乱，游刃有余。

其次聊聊非人哉这部分的创制过程。

制作上，非人哉原本剧集的制作流程全都在公司内部完成，有一套比较独立的制作体系。但这次搬上大银幕势必有几个挑战1，作画的精度相对需要调高一些，能撑得住大屏幕上会被放大的细节；2，5个月的制作周期还是用原来独立流程有些杯水车薪，势必需要扩大合作。那么，引入比较工业化的二维制作流程也变成了这次的一项重大挑战。但所幸，非人哉团队的小伙伴们真的非常优秀！在严峻的工期下，既没有丢失原来最擅长的动态表演，又在人物作画风格和背景美术上做了一次升级。还是想为团队里日日夜夜努力着的伙伴们鼓鼓掌！

内容上，这次集体创作的过程我也感受到了非人哉团队的包容和开放。每个伙伴都能贡献出自己的一份力量和智慧—张喆导演在冰壶那场戏里插入快板的神来之笔；王利文导演设计了妙趣横生的胡同追逐戏；钟导细腻地塑造了九月和冰墩墩的初次邂逅。二歌对美术风格精益求精的一遍遍修改。正因这样才促成了这个篇章中充满着各种惊喜和灵光乍现的欢乐桥段。这背后让我倍感欣慰的是，真切感受到了动画人彼此的合作精神，这让我对中国动画的未来增添了更多希望。

最后，也正因中国动画人的合作精神才有了《我们的冬奥》，也正因一个个新老动画角色的星火相传才有了现在的中国动画。所以，还是很感谢《我们的冬奥》项目组，特别是王诤老师，让中国动画和奥运精神产生了一次奇妙的碰撞。

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基金研究：文献综述 (I)

2022-02-18 18:44:00

作者：llanglli，石川，刀疤连；http://www.factorwar.com

摘要：每当我们踏入一个新领域，都是从一篇文献综述开始。

1 引言

今年的写作重点之一是基金研究方面文献的梳理，这里特指的是公募基金。为什么？因为关于对冲基金，已经有雄文系统梳理过了，见 Agarwal, Mullally, and Naik (2015)。当然，更重要的原因是公募基金的地位和重要性。在下文中，除特别说明外，“基金”都指代公募基金。

对于公募基金，因为包含的方方面面太多太细碎，涉及的文献太多（光顶刊文章就看不过来了），因此想在一篇文章中做比较全面的综述是非常困难的。正因如此，本文也压根没有这个打算！这也是为什么本文的标题中带了个编号 (I)。

但我们总得迈出第一步。

为此，BetaPlus 小组在本文中首先尝试抛出梳理相关文献的框架。大体上说，相关研究可以被划分到以下六大类：

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如何评价港漫《大唐双龙传》？

2022-02-18 17:34:22

我和《大唐双龙传》

港漫版《大唐双龙传》是带我进入港漫世界的启蒙作，也是带我进入黄易世界的启蒙作。

在我上小学那个时候（2006年以前），网络还不算发达，学校附近租书店的漫画书是我获取资源的唯一途径。

如果我没记错的话，一本小漫画书大概是5毛钱租给你看一个礼拜，但是如果你花2块钱，你就可以买下它，完成从承租人到所有权人的华丽转身。

而我当时为什么选上了《大唐双龙传》而不是《神兵玄奇》、《天子传奇》等其他港漫乃至日本漫画。

一方面是因为老板力荐：“这个漫画好看。”

另一方面是因为，封面对年幼的我来说真的太太太太帅了。

或英伟或俊秀的两个主角，盘旋在古城上空的苍龙，以及构成背景的遥远天空，史诗感扑面而来，这一切完美符合我对“武侠”或者说“中华”的所有想象。

随着第一卷故事完

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对于新手来说，来一场说走就走的露营需要做哪些准备？

2022-02-18 17:33:05

Vlog | 一起去露营

1、我的第一次露营

从我2018年第一次露营的时候，就有朋友问我，露营到底有什么好玩的？一群人在荒郊野外也没得厕所也睡不好。当时我的回答很简单：露营可以拍星空，可以远离城市的光污染。当时的露营对我来说只是一个野外睡觉的手段，顺带着跟朋友们一起吃个火锅泡点茶。

再后来星空就成了我经常拍的一个题材，旅行的时候，出差的时候，或者专门去到哪拍个星空。再后来一起拍星空一起露营的小伙伴有的上班了，周末折腾不动了；有的结婚生孩子了，周末要带小孩补课。而我自己也换了工作的城市。

<img src="https://pic3.zhimg.com/v2-a149d56c2d9cff457c6a01cb3f54e5eb_720w.jpg?rss" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="6369" data-rawheight="2000" data-watermark="original" data-original-src="v2-a149d56

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Facebook 的工程师文化中有哪些值得中国互联网创业者借鉴学习的？

2022-02-18 13:03:27

我在 Facebook 工作了 7 年，结合 Facebook 之前和之后的其它公司的经验，我觉得 Facebook 的文化有些独特的地方值得分享一下。尽管我说了「独特」，这不代表其它公司绝对不会这样做，有些公司有相似的文化，有时候相似的文化用力程度不一样得到的结果也不一样。

工程师对产品结果负责任

我见过很多互联网公司只看工程师产出的技术成果，实际产品结果或商业结果在考评中占的比例很大。Facebook 从高级工程师开始，考评主要看对产品结果的产出，而且有时候非常数据驱动。

考评只看技术的公司，或者是 Facebook 没到高级工程师的级别，只要把技术做极致了就行，产品得不到提醒，公司的商业没有变得更成功，工程师都不用负责任，锅可以甩给产品经理。一款新产品一个新功能做出来，代码可靠从不崩溃，性能优化做足从来不卡顿，界面跟设计师出的图完美吻合，等等等等，工程师就算是优秀的工程师了。如果团队的目标是提升用户留存率，这个技术上完美的新功能发布后留存率不仅仅没有上升还下降了，工程师不需要负责任，考评受罚的只有产品经理。

这种模式的问题是工程师和产品经理目标不一致，更容易产生利益冲突。工程师说「我就是要做这个技术上这么复杂的项目，否则晋升委员会觉得我技术不够不让我晋升」，产品经理说「这个项目消耗你很多时间还不太可能提升产品留存率，同样的时间你可以做好几个有可能提升留存率的功能了。」在极端情况下，这会让双方对立。我在百度时就见过一个例子，只是把工程师换成设计师：设计师说这样设计好，产品经理说那样设计好，双方都只是在利用主观判断说服对方，最后产品经理说「如果做你的设计，KPI 掉了你负责任；如果做我的设计，KPI 掉了我负责任。你想要对 KPI 负责任吗？」设计师立即闭嘴。

考评主要看产品结果的公司，把技术做到极致没用，产品完成指定目标才有用。如果团队的目标还是提升用户留存率，留存率提升了，达到预订目标了，工程师和产品经理（以及其它角色）都能考评过关，远超过预订目标的话还能获得奖励；留存率没有提升，或者是提升不够

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像一拳超人一样用拳风将一座山吹毁要用多大力?

2022-02-18 11:36:34

本篇内容分别计算了普通一拳能量认真一拳能量饿狼白精速度爆破速度埼玉回月能量飞船质量材质密度材质抗拉强度波罗斯流星爆发强度王大蛇盖亚炮强度

如下图是计算埼玉普通一拳死拳能量大小的过程

算法一

在此过程中埼玉一拳的能量传递是通过拳头运动带动空气运动空气再带动空气运动一段距离后接触山体释放能量的过程

再次过程中第一步

我们要先计算出能量直接接触山体摧毁的能量大小

那么我们先要算出山的体积

如图一可以根据埼玉身高1.75m 再通过埼玉与山体之比算出山体高大小为58.63m 根据二三图发现山体高度几乎一样

如图四是在埼玉刚好要用力之前5s，给的杰诺斯与山体之比图可以跟距像素算出杰诺斯离山体距离100.63m(第一种) 第二种是通过拳风范围表现出距离长度接近200(200m猜测比例崩坏)

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什么会导致边缘性人格障碍的产生？

2022-02-18 11:35:02

好久没有回答边缘性人格障碍的问题了，我来尝试一下。

注明：在下面的回答中，我会用BPD来代表“边缘性人格障碍”。

严谨的来说，科学研究没有办法告诉我们“是什么导致BPD”，但是我们可以通过数据来识别出“BPD的风险因素”，也就是说哪些因素会显著增加某人患上BPD的概率？

这就好比说，我们没有办法说“XX因素导致癌症”，因为每个人的具体情况都是不一样的，但是我们可以说“抽烟显著增加某人患上肺癌的风险”。大概就是这样的逻辑。

总的来说，我们有以下两种方式来研究“BPD的风险因素”（risk factors）：

第一：我们首先需要找到两组人群，第一组是经过诊断患有BPD的患者，第二组是没有BPD的精神疾病患者或健康人群，然后我们将这两组人群进行对比，可能会发现这两组人群在某些因素上存在统计学上的显著差距。打个比方，我们可能发现在BPD患者中，他们在童年时被性侵的比例要远高于没有BPD的精神疾病患者或健康人群，那么这就代表“童年时被性侵“可能是一个”BPD的风险因素“。

第二：我们也需要找到两组人群，但是和上面的研究方法不同，第一组是单卵双生子（monozygotic twins），第二组是异卵双生子（dizygotic twins），然后我们对这两组人群做精神疾病的诊断，看他们是否患有BPD或者有怎样的BPD症状。然后我们可以对这两组人群的数据进行分析，第一组是完全一样的遗传因素和环境因素，第二组只分享一半的遗传因素但是有一样的环境因素，这样我们就可以得出结论：到底遗传因素和环境因素对BPD的形成有多大的影响。

下面我们来回顾具体的研究文献，大部分研究采取了第一种研究方法，少数研究采取了第二种研究方法。

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如何看待心动的大乱斗游戏《Flash Party》登顶苹果商店（日区）免费下载榜第一？

2022-02-18 01:30:41

《Flash Party》能排到日区的免费榜第一还是特别令我们骄傲和自豪的。

今天的结果早在我们预期之中，因为日本地区平日的下载排名竞争并不算激烈，通常一天小几万的下载就有机会排上免费第一名。而我们光预约就做到了十几万，所以第一天就登顶是早就预期到的。

但是真正令我们鼓舞和骄傲的，不是榜单排名、下载量这些冰冷的数字。而是来自日本玩家的喜爱和认可。

众所周知，《Flash Party》是一款平台格斗类的游戏。而任天堂明星大乱斗系列，不但是这一游戏类型的开创者，更是当前这一游戏类型的绝对领跑者——这一代的《任天堂明星大乱斗特别版》全球销量接近3000万套。

要在任斗系列的大本营日本发行《Flash Party》，对我们来说自然是压力巨大的。我们最不希望看到的就是被日本玩家认为是一款抄袭或侵权的游戏。虽然在研发之初，以及后续在国内长达一年的篝火测试中，我们一直在努力制作和更新更有风格和特色的高质量内容。但是仍然会很担心自己能力有限，逃不开任斗的影子。

不过好在参与早期测试的日本玩家和媒体，都给了我们很多积极的反馈。不论是对我们的现有特点、不足之处，还是对我们未来的期望，都给了我们很多的建议。这让我们能够有信心，只要让玩家玩到我们的作品，就能让他们感受到我们游戏的特色与乐趣。

今天的事实证明也确实如此。最让我们欢欣鼓舞的是来自各个平台上玩家社群的反馈，在接触游戏之前，还有不少日本玩家会对我们和任斗的相似度进行质疑。但是在今天开放下载之后，我们更多得到的还是正面和积极的反馈。当然这也要感谢玩家们的宽容，我们自己还深知有很大的提升空间。未来还是需要努力通过后续持续的服务和更新，让我们的游戏和玩家间产生羁绊，互相信赖，共同成长。

说到共同成长更要感谢的是参与我们国内篝火测试的玩家们，Flash Party真的是在玩家们的帮助下共同成长起来的。一年前刚上线的版本，不论是玩法还是

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《境界触发者》漫画214-215话细节分析

2022-02-17 18:30:55

《境界触发者》漫画214-215话分析

本月《境界触发者》漫画再次更新2话，214话24P、215话16P共40P，和上次更新的212-213话共P数一致。

本月漫画内容信息量十足的同时，在境界迷群体中造成非常大的讨论空间，这是笔者最乐于看到的一面。

214-215话主要内容是远征测试中的模拟战斗规则的详细解说与战斗开始前的测试环节。

从这两话的内容我们再次能看出苇原老师非常高明的底层设定，作为曾经的游戏行业工作人员，笔者怀疑如果不画漫画，苇原老师也绝对能成为一名不错的游戏系统策划。

本次远征测试的模拟战斗非常类似现实中的战棋游戏。根据不同角色形成了行动力、触力能、攻击、防御、回避、援助、技术等数值，行动力决定了战棋的行动步数，配合技能、触发器，加上每局比赛限定回合数，其实就是将《境界触发者》的角色做成了一款新的战棋游戏。

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境界触发者漫画218-219话分析

2022-02-17 18:30:41

在经过了2个月的等待，境界触发者本月正常更新，这里还是要隔空跟苇原老师说声不容易。

218-219话依旧40P，内容也主要围绕217突如其来的特别课题2展开，简单明了地陈述了各支队伍遇到特别课题2和模拟战斗之间的权衡及应对，并在219话对各队的应对做出了相应的评价。

1、216-217话的分析预测结果

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据消息小鹏汽车宣布拓展欧洲市场，对此你你认为该品牌汽车在欧洲市场前景如何？

2022-02-17 14:45:54

汽车品牌出海拓展市场是一件水到渠成的事，2021年，我国汽车出口201.5万辆，同比增长1倍。当然，这其中也包含了一部分合资、独资品牌的车型外销，不过自主品牌依旧是主力，在出口量排名前十的自主品牌车企中，成绩最差的一家也有超过50%的增长。

上汽是一骑绝尘的，出口总量超过了50万辆，而奇瑞、东风、长城三家车企都完成了翻倍增长，比亚迪虽然只卖出去1.5万辆，但增长超过了230%，后劲很足。此外，吉利、长安两大家族的表现也都不错。凡是成绩好的，都是布局早的，收购、建立本地工厂，开设研发中心，本土化测试、匹配，经销商渠道拓展等功课都是必要的。

所以品牌出海又绝非易事，中、美、日、欧、韩几十上百个汽车品牌中，想挑出几个“卖遍地球”的全球品牌很难，在燃油车阵营，大概只有丰田和奔驰堪担此名（奢侈品牌除外）。想要覆盖所有市场特点，一定是个枝蔓繁茂的庞大品牌，要么是自家产品线足够丰富，从微型车到全尺寸SUV应有尽有；要么就通过联盟、并购等方式合力吃掉双方市场。

大家对海外市场的无比垂涎，就是指望着规模和产销量的翻倍增长。2021年，中、美、欧三大市场的汽车销量分别为2100万、1500万和1100万，日本、印度均超过300万辆，加拿大、英国、巴西、俄罗斯等几个市场均超100万辆，独守单一市场无疑会错失大把的机会，将市场份额拱手让与他人。

中国车企并非今天才意识到海外市场的重要性

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如何评价《画江湖之不良人》第 5 季第 6 集？

2022-02-17 12:48:44

大家好，我是秋刀鱼，今儿个播第六集。
时隔六集，隔离结束的老李终于回归，如大家所见，泡完坛子的老李他变了。

我们很早就想重建老李的建模，只是一直没有机会。以前的老李有一对大大的眸子和娃娃脸，显得稚气未消，如今他要做的事想必很多人都猜出来了，他需要更成熟同时更加的帅，于是趁着老李他泡完坛子……我们让他从俊后生变成了长腿欧巴，是的，他还背着姬如雪偷偷长个了。

大家应该都发现了，OP中大帅的面具埋完了，吾等恭送大帅！那么接下来出现的会是什么呢？原本片尾是有一首全新的片尾曲的，但是原点给的压力太大啦，新歌达不到我的预期，所以我们决定推翻重置，什么时候能让大家听到就只能问天问地问毛大师了……这一集的结尾上线前临时决定替换成了前三季的片头曲，过去和未来，你和老李你一起回来吧。

当然，回来的不止老李，还有我们的倾国倾城的倾国、倾城！

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1993 年左右发生的人民币大贬值是怎么回事？

2022-02-16 23:43:34

谢邀。这个事，时间已经过去很久了。我尽可能客观的说点所知的背景情况吧，也许有助于你去作一些判断。

1988年，当时由于决策层有价格放开闯关的意图，先期的名烟名酒价格上调构成强烈信号，导致物品抢购潮，物价大幅上涨，当年上涨21.5%，大概在10月份，就对经济采取了治理整顿的措施，直至1991年。GDP的增幅，按年份，由11.3%，降至4.1%，到90年时，只有3.8%了。

这一期间，出现过众所周知的敏感事件，并引发了对改革开放的争论，市场化的进程面临中断的危险。

1992年初，小平南巡讲话，提出不搞改革开放，只有死路一条，提出经济发展得快一点。这个讲话，对促进改革开放起了决定性的积极作用。

但是，借着这一势头，各地拚命贷款大上，1992年，GDP增幅，就由上年的9.26%增加到了14.2%。CPI 上涨幅度，1992年达到6.4%，之后一路高涨，1993年，上涨到13.7%，到了1994年达到24.1%。

小平南巡讲话后，朱老总直接抓经济工作。为控制失控的经济，存贷款利率，一路上扬，到1993年时，一年期存贷款利率，分别提升到了10.98%和12.24%。

这就是当时的人民币大贬值和反贬值各种问题交织在一起的简要背景情况。

1988年3月起，我国实行了调剂市场汇率与官方汇率并存的办法，其中，市场汇率由买卖双方根据外汇供求状况议定。由于人民币急剧贬值，在调剂市场上，也带来了人民币汇价的急剧贬值。1993年6月，人民币汇价由年初的7.4元左右上升到10.9元左右，有的地方甚至突破了11元。

到7月份，央行出手干预汇市。7月12日这一日，央行就抛了6000万美元，到8月份，总成交额由占四分之三降到了30%到40%，汇价也基本稳定在了8.6元到8.8元之间，并有了将汇价稳定在8.8元

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汽车轮胎品牌那么多，该怎样选？

2022-02-16 18:42:03

讲家用车轮胎之前，我们先来聊点别的——为什么轮胎这么重要。换句话说，为什么在换轮胎的时候，你需要精挑细选，而不是随便路边找家店换了了事。为什么别处可以省成本，但不起眼的轮胎不能省。

关于轮胎的重要性，我的启蒙意识来自于汽车赛事。F1上海大奖赛在2004年登上历史舞台，F1比赛也伴随着央视的大力转播，在国内收获了第一波粉丝和影响力。解说当时普及的第一个概念就是F1比赛的四要素——车手，引擎，轮胎，空气动力学。

而在实际观赛中，由于顶尖车手水平大多在毫厘之间，空气动力学效应则很难观察出端倪。V10时代的F1主要看点其实就是两点：谁家发动机更强劲且没有爆缸（莱科宁粉丝掩面痛哭），谁家轮胎策略更优秀。当时的两家轮胎供应商，一个明显圈速更好，但耐久度不行，而另一个则刚好相反，虽然圈速稍慢但更耐磨。两种轮胎也带来了不同的车队对抗策略，这是我对顶级轮胎品牌的初印象。

上了大学开始搞大学生方程式以后，又一家顶级轮胎品牌进入了我的视野——Continental德国马牌轮胎。作为我们学校车队的轮胎赞助商，我在训练场上磨完了不少德国马牌光头胎。现在回忆起来最大的印象是响胎声音非常有层次，从刚开始打滑到彻底突破极限，有一个很线性的滑移率变化过程，很利于我们这些初出茅庐的车手们练习控车，一丝一丝去探索抓地力极限。

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当父母缺席

2022-02-16 13:18:13

一般而言，我们可能会认为父母坐牢会给子女的成长带来负面影响。这可能是因为这会导致家庭收入的下降，也可能是因为父母的陪伴对子女的成长非常重要。

不过，今年刚发表在AER上的一篇文章却在这个话题上带来了一个出人意料的结果。他指出，虽然可能对大部分父母来说，以上的逻辑都是成立的，但父母必然对子女带来正面影响，也未必就是个放之四海而皆准的假设。豆瓣父母皆祸害小组里，曾经有过很多这样的故事。而一旦我们接受部分父母也许会对子女造成负面影响，那么这些父母坐牢，对子女就反倒可能是个好消息。

不仅如此，他还认为，入狱是犯罪的结果，而非原因。那么给定父母会从事犯罪行为的话，那入狱实际上会减少父母继续犯罪的可能，即使是父母中未入狱的那位，在此之后犯罪的可能一般也会下降，这会对子女带来正面影响。此外，此前有研究发现，入狱会减少入狱者的外部选择，反倒会让他/她更重视当前的关系，从这个角度来说，父母入狱，可能会让家庭关系变得更加稳固，这同样有利于子女的成长。第三，父母入狱这事，也可能会让子女更清楚地认识到犯罪的成本，从而减少在成年后走上这条道路的可能性。

总而言之，作者指出，虽然如果我们对比有父母入狱的家庭和普通家庭，多半会发现后一家庭出身的孩子成长得会更好。但这多半是因为前一家庭的父母参与犯罪，而非入狱，入狱只是犯罪的结果。因而如果我们对比的对象是两个有本来父母就有较高可能参与犯罪的家庭，前者的父母入狱了，而后者没有入狱，那么很有可能前者家庭的子女，反倒会成长得更好。因而对这些家庭的子女，父母入狱反倒可能是件好事。

为了证明这一点，作者需要将对比的对象集中在犯罪可能较高的家庭当中，如果能找到一些这样的家庭，其中一部分父母有入狱，另一部分没有，那么就能实现此前所述的对比了。但问题是，入狱又不是随机事件，被判入狱，本身可能就意味着犯罪行为更严重更频繁，这样当我们对比有无父母入狱家庭时，很可能看到的依然是犯罪而非入狱的影响。要消除这个影响，我们就得找到一个会影响入狱可能的外部因素，如果我们能确信某些家庭有无入狱只是因为某些外部因素差异导致的，而这些

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如何评价 MIT 经济学教授达龙·阿西莫格鲁 (Daron Acemoğlu)？

2022-02-16 13:18:04

利益相关：笔者哥伦比亚大学SIPA博士毕业，UCLA商学院博士后在职，接受过经济学和心理学的博士科研训练。

2021年看他，先上这么个结论：一个非常擅长把分析和数理思维应用到社会经济领域的人，一个从方法论和建模能力方面堪称顶级的经济学研究者，但不是一个合格的实践研究和政策建议者。

笔者认为他对经济学最大的贡献是在Methodology方面。他的研究（很多层面上其实是基于他老婆的帮助，他老婆是个Network大佬），在一些领域，如宏观经济学、社会网络等，他的贡献使得学术界的方法论有了十足的进步，例如他将网络分析应用于宏观领域，系统性地刻画了上下游产业的关系结构，甚至让一度被淘汰的投入-产出表重获新生，这些“以微观分析宏观“的方法是他分析和数理思维的优势所在，是非常重要的学术成果。另外，在关于技术进步（如AI和人类之间的替代和互补问题及对劳动力市场的影响）等领域，他同样有着深刻的认识，能够动态地看待问题，这一点在 @司马懿大佬的答案中写的也非常好，他内生化了技术的发展方向，巧妙地模型化了人类社会会自我调节自动化和新职位之间的关系这一重要事实。这些都是他作为顶级的方法论研究者和建模者的素养，是我们作为经济学者值得学习和仰望的地方。

然而，他最擅长的“动态地、发展地看待经济问题“的能力到了他非常喜欢涉足的政治经济学领域却全无踪影。Why Nations Fail这本最知名的书籍，讲的基本上和车轱辘话没有区别。在2021年的NBER Working Paper里面又开始创造一些前言不搭后语的理论来论述为啥只有西方的制度是可以持续的。从这个角度笔者甚至开始怀疑他做这个领域全

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快播案七周年（二）——关于快播案证据的分析

2022-02-16 13:17:27

继续讨论快播案，正如我们上次写到的，本案庭审中在举证质证包括法庭辩论环节，就涉案证据主要就是围绕四台服务器及相应的鉴定意见进行的。这篇文章，我们主要围绕这一问题进行梳理分析。

一、涉案四台服务器的流转情况：

就公诉人一方举示的证据来看，本案涉案的四台服务器流转情况如下：

2013年上半年，北京网联光通技术有限公司与快播公司开展合作，光通公司提供四台服务器，快播公司提供内容数据进行远程维护。

2013年11月18日，北京市海淀区文化委员会根据北京市版权局的办案线索进行执法检查时，从光通公司查获此四台服务器。同日将该四台服务器交给北京市版权局进行鉴定。北京市版权局当日委托文创动力公司提供专业技术服务，将QVOD文件格式转化为MP4格式。

2014年4月10日，北京市海淀区公安局从北京市版权局调取涉案四台服务器。并委托文创动力公司提供技术支持，将碎片格式进行转码。

二、控辩双方争议的焦点：

北京市公安局总共进行了三次鉴定，按照公诉人的说法第一次鉴定为临时性鉴定，第二次鉴定为正式鉴定，第三次鉴定为对第二次鉴定的补充鉴定。同时公诉人安排了鉴定人员出庭作证。同时为了保证服务器数据没有被污染，公诉人还出示了北京信诺司法鉴定所的鉴定意见，证实扣押的四台服务器有一台损坏，其与三台在2013年11月18日至2015年12月2日期间没有任何数据拷入。

辩护人的主要意见是：1、涉案的服务器是由文创动力公司开启，程序违法，文创动力公司还在为快播公司的竞争对手服务。涉案服务器在文创动力公司长期保存原始数据存在被污染的可能。2、公诉机关没有权利在审理阶段进行第三次重新鉴定，且第三次鉴定与第二次鉴定人为同一人不符合程序性要求。也没有所谓临时性鉴定的说法。3、信诺的鉴定意见中的硬盘数量与扣押时记录的数量不一致，公诉人无法解释。4、信

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诺贝尔经济学奖得主贡献简介（2001—2010年）

2022-02-16 13:16:29

2001年诺贝尔经济学奖授予George Akerlof、Michael Spence和Joseph Stiglitz 以表彰“他们对存在不对称信息的市场的分析”。

这一年获奖的领域是微观经济学，这三名获奖者把对竞争市场的研究扩展到了信息不对称的情形。Akerlof首先指出，买卖双方的信息不对称会导致市场退化，从而产生了“逆向选择”这一术语。Spence提出了信息占优一方发信号的解决方法。Stiglitz提出了信息劣势一方甄别的解决方法（与Rothschild合作），并把不对称信息市场的理论应用到各个场景。

2002年诺贝尔经济学奖授予Daniel Kahneman以表彰他“把心理学研究的视角整合入了经济学，特别是关于人类在不确定性下的判断和决策方面”，还授予 Vernon Smith“把实验室实验建立为实证经济学分析的工具，特别是在不同市场机制的研究上。”

Kahneman和已故的Tversky合作提出了描述不确定性下决策的新理论，其意义是把心理学视角引入了经济学，开创了行为经济学。

Smith的贡献是把实验方法引入了经济学。经济学实验的另一个先驱是之前已经因博弈论得奖的Selten。

2003年诺贝尔经济学奖授予Robert Engle以表彰“分析波动性随时间变化的经济时间序列的方法（ARCH）”，还授予Clive Granger“分析有共同趋势的经济时间序列的方法（协整）”。

这一年获奖的领域是宏观计量经济学，奖给了分析时间序列数据的两个重要方法。Engle提出了ARCH，Granger提出了协整。

2004年诺贝尔经济学奖授予Finn Kydland and Edward Prescott以表彰“他们对动态宏观经济学的贡献：经济政

github-actions[bot] commented 2 years ago

PE｜美元基金如何做投资研究（行业篇下）

2022-02-16 13:16:09

上篇发出后收到了很多小伙伴的私信，交流观点的过程中认知也在不断迭代。后面计划有时间也写写具体到公司层面的分析逻辑，也欢迎大家分享自己的看法和观点

5. 产业链

1) 产业链组成及利润分布：通过梳理行业上中下游的构成及市场格局，能够快速了解各环节的利润情况，从而判断出行业中最有投资价值的环节。如咖啡产业链主要分为上游种植、中游深加工和流通、以及下游零售，其中上中游加价率近4x，且商业改造空间不大；而下游加价率超15x，因此咖啡的产业价值主要集中在下游环节

2) 产业链中各方痛点：分析上下游各参与方的痛点及核心诉求，能够判断出标的在产业链中的地位、替代难度及议价能力。若标的能够有效解决各参与方的核心痛点，则其大概率在整个供应链中处于链主的地位，掌握了整个产业链的定价权及利益分配权；反之，若标的所提供的附加值有限，则导致其毛利较薄

6. 竞争格局

1) 市场集中度：分析目前和未来成熟后的市场集中度能够帮助投资人判断现阶段行业是否具有投资机会。如之前美元基金很喜欢的B2B行业，市场空间巨大，动辄数万亿，且由于产、供、销分离，上下游行业极其分散，因此存在极大整合空间，这类长坡厚雪的赛道通常是美元基金认为的优质赛道（虽然后来各类原因导致B2B的发展并不那么尽如人意）

2) 行业发展阶段：通过分析行业的生命周期，能够判断行业的整体景气度及投资价值。如冻品行业中，速冻米面行业已进入增速较缓的成熟期，行业集中度较高，行业格局已相对稳定，后续增长主要依靠产品结构调整；而预制菜行业正由导入期进入高速成长期，行业集中度较低、渗透率和美日等发达国家存在较大差距，因此现阶段是比较好的关注节点

3) 对标成熟市场：通过借鉴成熟市场的经验，分析与成熟市场竞争格局的差异及其原因，能帮助投资人判断行业未来诞生大市值企业的机会，也能对现有创业公司的成长路径有所启示。如对于餐饮供应链来说，美国上游农业集约

github-actions[bot] commented 2 years ago

天使投资、VC 以及 PE 的区别是什么？

2022-02-16 13:15:14

在欧洲干了几年PE，目前又在募一个新的基金。我试着回答一下。

天使投资，VC和PE并列来比较区别是不准确的。PE，Private Equity是一个大的门类，特指投资的标的是Private（私人的）Equity（股权）。PE属于广义的Alternative Investment（另类投资），通常处于另类投资门类的监管之下，通常意味着投资标的具有低流动性或者高风险。

私人股权是有别于Pulic（公开）Equity（股权）的，后者意味着可以在政权市场进行直接和迅速的交易，前者则通常不可以。中文对Private Equity翻译为“私募”股权，似乎在引导读者认为这类投资的定义来源于它的募资方式而非它的投资标的，我认为是有歧义的。

依照私人股权作为投资标的的定义，所谓的天使投资，风险投资（VC），都属于私人股权投资的的范畴，以下都称为PE。

在PE这个大的范畴内，依据投资策略，又可细分为以下四类：

Leverage Buyout，即杠杆收购投资策略。在该交易中，通常使用财务杠杆

github-actions[bot] commented 2 years ago

4.为什么你回测没用(1)

2022-02-16 13:15:04

投资的一大误区是认为只要通过机械化复盘或者回测然后找到最优的参数和规则就能找到最优的投资方法。事实上这也是很多"量化投资培训"所教的东西，通过回测来寻找最优的投资思路。很可惜，在网上传授这样的回测研究方法错的离谱，原因可以理解为p-value hacking。

那么，什么是p-value hacking呢？我们先通过一个例子来讲讲什么是p-value：假设我们有一个人口数据分布，比如我们相信正常人分布都是在170cm左右，然后比170矮的人或者高的人的比例会随着离170cm越远从而越来越少。这个分布的形状，也许，我们可以通过一个钟型曲线的正态分布来描述，即用一个参数模型（parametric model）来表述人口的分布。这时，如果有个小A给我们一个关于人口的抽样数据中出现一个身高390cm的数据，那么这个数据，在我们假设的参数分布中出现的概率是多少呢？这其实就是390cm这个数据在已知模型下观测到的概率。

p-value is a measure of the probability that an observed difference could have occurred just by random chance.

好的，我们现在了解到了p-value就是在假设分布（或者说叫原假设）下的数据观测概率，那什么是p-value hacking?

要说明清楚p-value hacking。就还要搞清楚回测到底是在做什么。回测看起来只是在顺着一个个时间点模拟一个交易决策的流程，然后根据某些标准或统计量（比如平均盈利能力）来优化参数或者规则。我们可以通过 $f_1(data) = \mu$ 表示我们以上做的事情：把数据(data)丢给交易规

github-actions[bot] commented 2 years ago

在高盛 (Goldman Sachs) 工作是一种怎样的体验？

2022-02-16 13:14:57

Class of 2020

一直很想写下这个回答，下周就是参加工作两周年了，终于觉得准备好动笔记录一下自己踏上社会的第一份工作老东家。

入职之前就听说，GS是最强的M&A+trading powerhouse（现在在DJ的领导下多了consumer/fintech push）。记得刚拿到offer可激动了，那会儿我在一家金融科技公司实习，和老板说我不干了，去GS全职啦，之前在GS(Hull)做过的老板说，太妙啦，这就给你办离职手续哒！后来，在GS并没有呆自己以为会呆的那么久就离开了，离开后的第一周就买了GS的股票，还是有很深的感情，也很因为这份经历而开心的。

如果只用一个词来形容在GS工作的体验，我觉得是，珍惜羽毛。不光和在职员工交流，会互问Kerberos (后来很多个人账号名我都还用着Kerberos起名)，在金融行业工作很难身边没有曾在GS有过一段经历的人，说实话，我现在的公司组里最喜欢的同事就是一个GS 17年出来的前辈 (他那年恰逢911，我那年恰逢疫情，我们作为两个校招，都没有完整的orientation体验，也是很迷了)，那天我们一起吃午饭，发现他用了十几年我们组当时own的祖传代码xD，一下就觉得很亲切。因为GS强的人很多，同时并不是所有人都适合大机构，蛮多人做一两年就去买方了，之后职业生涯会经常打交道，因此保持谦逊的心态，多向前辈请教，多和同辈交流，好好工作，做出好的工作，让人觉得踏实靠谱，成为了我一大做人做事的原则，觉得是十分宝贵的收获。

还想借此机会谈谈GS的文化。GS是很宠小朋友的，培训好，ramp up时间也不短，离职前夕，我的领导知道我想尝试别的工作内容，给我安排了很多不同组的MD 1on1，那些MD们愿意从繁忙的会议中抽出时间挽留一个小Analyst，我部门的MD更是和我说想回部门给她发邮件就好，令当时的我诚惶诚恐，实在是印象很深的一件事。

GS当然不是没有缺点，但我不觉得是对任何人来说，不值得呆上一段时间的地方，尤其是对小朋

github-actions[bot] commented 2 years ago

微软收购动视暴雪会有垄断的风险吗？最后会被反垄断机构阻拦吗？

2022-02-16 13:13:58

并不是每一起跨国并购都需要中国政府批准，比如上周公布的Take-Two公司 127亿美元收购社交游戏巨头Zynga公司的交易应该就不需要中国政府批准。因为的Take-Two公司的主要收入来源《侠盗飞车》游戏因为过于暴力，不可能取得版号，所以并没有被引进国内，而Zynga公司主要运营的是Facebook上的社交网络上的社交游戏，Facebook也没有在中国运营，即便这两家公司在中国有一些诸如知识产权授权的收入，但都不会达到经营者集中审查的标准。这个新闻公布后，作为律师，我倒是认为应该要审查。

一、中国政府审查的法律依据和标准是什么？

这虽然是两家美国公司直接的合并，但鉴于他们都是跨国公司，所以中国政府对于这个交易也需要进行审查。法律依据是《反垄断法》第21条：经营者集中达到国务院规定的申报标准的，经营者应当事先向国务院反垄断执法机构申报，未申报的不得实施集中。

根据《国务院关于经营者集中申报标准的规定》，微软和动视暴雪的交易要不要申报有两条标准，如果都符合，就应当申报：

1、两家公司上一会计年度在全球范围内营业额合计是不是超过100亿元人民币？

2、他们的上一会计年度，在中国境内的营业额是不是都超过了4亿元人民币？

二、微软和暴雪达到审查标准了吗？

微软和动视暴雪这两大巨头全球收入巨大，在国内营业额也十分可观。微软总裁2020年初称该公司每年来自中国的收入占总营收的1.

github-actions[bot] commented 2 years ago

美国财政部长称考虑降低对中国的部分关税，为何会做出这一考虑？后续将如何发展？

2022-02-16 13:13:20

这个问题实在有点儿标题党了。

老实说，耶伦的回答就事论事，严丝合缝，非常的外交辞令（Diplomatic）。

主持人："Should they stay in place?"（我们该保留这些关税吗？）
耶伦："We are revisiting the phase one trade deal, and recognizing request to reduce tariffs in some area. So that certainly something is under consideration.（我们正在重新审视第一阶段贸易协议，并 认识到/Recognizing 在某些领域存在降低关税的 呼声/Request。因此，这肯定是在考虑之中。

听起来，并不（完全）是观网所理解的意思。

对华关税对美国通胀的影响

现在国内主流的声音（可能也包括美国国内一部分的声音）认为减免对华商品加征的贸易战关税将大幅缓解美国的通胀局势。这个想法可能简单化了，一厢情愿了。

根据2020 年 2 月 14 日实施的第一阶段中美贸易协议，美国对从中国进口的平均关税保持在 19.3% 的高水平。这些关税是 2018 年贸易战开始前的六倍多。这些关税涵盖了中国对美国出口的 66.4%。

onysakura / news-daily

2022-02-20 Zhihu RSS #1259

关键词1：赛车

什么是ctr校准？

为什么要做校准？

1 引言

写在开头

不走寻常路的李慕玄

我和《大唐双龙传》

1、我的第一次露营

工程师对产品结果负责任

1、216-217话的分析预测结果

5. 产业链

6. 竞争格局

对华关税对美国通胀的影响