Month: July 2019

老师还是不满意我的思路

老师还是不满意我的思路

正如老梁讲的，逆境中要想到有利因素（这也跟李家城的“坏的时候不要想得太坏”一致），曹操在赤壁之战输得一塌糊涂，回去的时候仍然谈笑风生。这就是英雄的逆商！

这次出问题的原因是我局限于空间计量的方法，但是我老师的A->C->B的传导机制使用空间计量的方法是无法实现的。所以我需要多读一读传导机制的文章。

我学到的空间计量的方法，并没有荒废！！！

关于传导机制，一个是价格传导，比如房贷价格，一个是其他的，我还在想。但是有一个，研究传导机制的方法用什么？这么多年，似乎仍然是Granger和SVAR? 啊，我本科毕业论文用的方法啊，好旧哦

但是你这样看，如果做传导机制的话，数据确实的问题自然就解决了。因为肯定是用的宏观的数据。而不会是单个银行的数据。数据越宏观，缺失的可能性就越小。

现在的思路是，尽快找到传导机制，然后考察数据是否可行，立马用Eviews跑一个结果看看，给老师发邮件汇报！

要快！！！

步骤：1、多读文献，分为中文和英文两类进行多读，找到货币政策的传导机制，去合到宏观审慎政策里去！2、然后去找数据。3、快速用Eviews把结果跑出来。4、发邮件给老师汇报，看看他的意见。

这三步，给你1天时间做完。

货币政策的话，M2确实会对利率造成影响，M2是数量，利率是价格嘛，但是宏观审慎政策呢，宏观审慎政策首先有好几种，哪种在传导，是一个问题，其次，怎么个传导，它的传导，可能不像数量（M2）影响价格（r）一样明显哦，

银行的风险，主要是贷款风险。贷款风险，主要分为房贷和对公。对公，主要是企业实体要好，不能整体性硬着陆；房贷，主要是房屋价格上，不能出现崩盘，如果房屋价格崩盘，那么，住户会停供。

做杂务时有神灵

做杂务时有神灵

很多时候论文需要idea的时候，往往是正襟危坐在电脑前的时候半天想不出来怎么弄，反倒是去拉屎的时候、骑自行车运东西的时候，反而想出了论文需要的idea。

搞类脑计算的施路平教授发现，人的大脑是一个单核能力很弱，但核心数特别多的计算机。为了能够充分利用多核性能，学者需要在做其他事情的时候，也保持大脑中至少有一个核心多个线程在跑关于需要找到的idea方面的信息。这样就会出现骑自行车的时候反而能想出论文需要的点子，而坐在桌前的时候是用的单核心，性能不强，所以反而效果没有那么好。

科研经常会渗透到学者生活的每一部分。这时有亲戚朋友来玩都备感压力。请不要这样。好好待他们，并在跟他们相处的时候仍然保持一个大脑核心多个线程在思考学术问题！

技术流和人际流不对付，做好技术流，别指望人际流

S&T看IBD：“一群油嘴滑舌的渣，拿着公司的钱外面花天酒地，狗屁的技术都不懂，利润还不是老子一个点一个点的从市场里挤出来的。”

IBD看S&T：“一群书呆子，整天就知道对着电脑，见了客户屁都放不出一个，没老子拉钱你玩个屁的技术。”

通俗的说就是：技术流和人际流不对付。

对小投资公司来说，就是人际流拉来本金，技术流负责盈利。个人觉得技术流略优，因为有好的盈利模式，资金并不那么难拉，甚至自己找上门的都有。技术是核心部门。

对大券商投行来说，更多的是吃一级市场的既稳又大的肉，跟小鱼虾千辛万苦的从二级市场上抢油水当然也盈利，但关注度略输前者。过去IBD一直是核心部门。不过随着整体金融环境的变化，现在大券商也对自营技术团队非常看重，关注度不输IBD了。

不待见又能如何，大不了见了面一声嗨，然后擦肩而过。

技术流通常指比较理工的人。人际流的项目开展能力特别强。其实还有一个流派的人。小鹿流，能力不出众，但是性格特别好；没有野心，但容易得到贵人的相助。小鹿流另一种变种是乌龟流，包括德川家康、司马颐都是这样的人。技术流为了不被领导打压被伪装成了小鹿流，就成了乌龟流。

增量研究的价值

增量研究的价值

最开始的第一次研究，我们往往感觉自己的研究并没有什么价值，把别人的东西拿过来一用，没有角度也硬找一个角度去切。

这看起来没有什么价值，其实也是有价值的。原因就在于，follow的文章具有定价的价值。后面的文章，相当于对科研界哪些文章是重要的，有一个投票。引用文章多的，就被认为是有用的文章。

正如股票一样，在上市过后，融资就完成了。但后续的交易会被认为是无效的吗？不会！这是因为，后续的交易，就会被视作对公司价值的衡量。

同样，后续的文章，通过对原创研究的引用，也会被认为是对原创研究的定价！

dlmat elmat

dlmat(objname , eig ) specifies an spmat object that contains the spatial-weighting matrix W to be used in the SAR term(SAR). eig forces the calculation of the eigenvalues of W, even if objname already contains them.

elmat(objname , eig ) specifies an spmat object that contains the spatial-weighting matrix M to be used in the spatial-error term(SEM). eig forces the calculation of the eigenvalues of M, even if objname already contains them.

The source of the explanation is from Maximum likelihood and generalized spatial two-stage least-squares estimators for a spatial-autoregressive model with spatial-autoregressive disturbances, D. M. Drukker, I. R. Prucha, and R. Raciborski.