落园专注经济视角下的互联网 / Economic Observation of the Internet

真的觉得自己有的时候就是没缘由的狂妄，班门弄斧地在各种数学专业的面前卖弄……唉。不丢人就奇怪了。 一大早，一同学QQ问我一个很“深奥”的题，大概就是一群人在排队，怎么来比较快。当时我脑子转啊转，最多也只想到运筹里面涉及的星星点点的图论，然后在R里面弄了半天连穷举怎么举都没想出来……顿时感觉各种悲哀。 最后，忍不住去网上搜了一下，找到了出题教授的网站，然后顺利下到了一个solutions文件。当看到答案的时候，抽了一口凉气，Johnson’s algorithm？这是个神马东东？ 果然，算法设计还是一个比较精妙的问题，像我这种连《算法导论》都没读过的人，怎么可能玩的转呢？最近不是很流行的在说，“以大多数人努力程度之低，根本轮不到去拼天赋”。哎！我就是好高骛远、无知使得自己到处丢人的典范啊。 好吧，我觉得还是有必要去读读《算法导论》了，至少这个Johnson’s algorithm我第一遍看wiki没看明白，没找到直觉和来龙去脉什么的。伤心啊。排队论排队论……算法果然水很深啊。

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3.经济学、金融学中有哪些研究方向是能够让数学和统计学专业学生所学东西有用武之地的呢？ 其实在第二个问题的回答中也大略的提过一些关于数学应用于经济学的问题，在此再细细叙述一遍： 运筹学：解经济模型中的最优化问题 实变和泛函：提供经济分析的工具和一些求解方法（注：我泛函实在是学的一塌糊涂，只知道个“压缩映射定理”，至今还没弄懂什么弱收敛、全连续之类的到底想干嘛，所以真的是“仅供参考”！！！） 概率论：对经济学中涉及到不求定性的分析提供工具 统计学：提供经济模型的现实依据 数值逼近：对于非解析解的求解办法 其他的可能还有一些，比如山大就有彭实戈院士在研究非线性风险测度的问题，据说用到了非线性泛函、现代概率统计等等的知识。 统计（或数学）专业的学生若想转到这两个专业，结合点在哪里？在哪些方面优势明显？又有哪些弱势？ 统 计（或数学）专业的同学，毫无疑问在实证研究上、即对于计量经济学的方面会有一些优势，很容易的做出一些漂亮的成果。但是个人觉得经济学的思维和分析方法可能还需要统计学的学生进一步的适应。至于金融，可能对于数学背景的同学更为简单一些，因为里面对数学的要求远胜于经济学思维。由于我个人非金融学专业， ...

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最近，终于把那些最time-comsuming的事情都结束了，新学期虽然有很多课也会很忙碌，但是还是想做些自己喜欢的事情。 比如，应太云和yihui兄的邀请，担任了统计之都论坛——经济统计版版主。这个我实在是非常的紧张啊，自己所学的那一点点浅薄的知识就要拿出来晒晒，让各位见笑了。 我会努力的工作的……至少希望不会误导谁…… 这学期选了泛函分析、常微分方程、运筹学、复变函数、数理经济学等等好几大门关于数学的训练课，还有打算去旁听的研一的计量经济学和高级微观，希望自己的知识有所进步。不过，我觉得要做好经济统计方面的东西，应该去多学一点统计学的东西，而我只学过经济统计学和数理统计学，缺少一些社会调查方法方面的知识。现学现卖吧，但愿能胜任……（说这话自己都没底气） 然后就是觉得需要在这里给统计之都做做广告（虽然它也不缺我的广告），只是如果有人对统计学（学术方面）感兴趣，还请去看看。觉得现在纯学术论坛越来越少了。不过我在学校里访问实在是慢的要死，在宿舍直接打不开……这是个比较严重的问题…… “统计之都”（Capital of Statistics，简称COS）网站成立于2006年5月，由中国人民大学统计学院主办，其主旨为传播统计学知识并将其应用于实际领域。纵观现...

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