去中心化效應

㈠ 區塊鏈去中心化的特點 央行推行的數字貨幣在監管上是否有沖突

Q：什麼是區塊鏈（Blockchain）技術？A：區塊鏈（Blockchain）技術，可以理解為一種公共記賬的機制，它的是一種技術方案，而不是一款具體的產品。基本思想是通過建立一組互聯網上的公共賬本，由網路中所有的用戶共同在賬本上記賬與核賬，來保證信息的真實性和不可篡改性。之所以名字叫「區塊」鏈，是因為區塊鏈存儲數據的結構是由網路上一個個「存儲區塊」組成一根鏈條，每個區塊中包含了一定時間內網路中全部的信息交流數據，隨著時間推移鏈條不斷增長。Q：區塊鏈和比特幣是什麼關系？A：比特幣曾經是區塊鏈技術最成功的應用之一。具體來說，區塊鏈是一串使用密碼學相關聯所產生的數據塊，每一個數據塊中包含了多次比特幣網路交易有效確認的信息。可以說，比特幣是區塊鏈思想的一個「殺手級應用」，區塊鏈是比特幣的底層技術，不過作用絕不僅僅局限在比特幣上。Q：區塊鏈的技術特點有哪些？A：基於開源軟體和建構上的點對點網路，在和貨幣相關的例如交易支付等領域，區塊鏈可以帶來相比傳統網路更具優勢的支持方式。這些優點包括：去中心化、無須信任系統、去中介化、不可篡改、加密安全性。Q：區塊鏈技術是如何提升數據的真實性與不可篡改性的？A：不斷新增的數據區塊按照時間順序，線性地被補充到原有的區塊末端，就構成了區塊鏈。這個過程中的數據是分布式保存在每個電腦里的，這種去中心化的儲存方法提升了數據的真實性與不可篡改性。當發生一筆交易時，全世界的用戶都可以擔當監管者的角色，如果大家不認可交易的合法性，則交易無法達成，區塊鏈上的數據由大家集體去維護。Q：如此燒腦的「區塊鏈」，有沒有潛在缺陷？A：區塊鏈也存在著諸如安全隱患問題、工作效率問題、資源消耗問題等缺陷待解決。由於區塊鏈的監管依靠網路中所有的節點共同完成，因此理論上說，如果掌握全網超過50%的算力就有能力成功篡改和偽造區塊鏈數據。其次，由於採用的分布式存儲，區塊鏈內的每個節點均需保存一份資料庫，並且網路中發生的任何一筆交易其它節點均需進行認證並做記錄，系統的工作效率較低。最後，由於區塊鏈的運作較為依賴網路節點貢獻的算力，這些算力並不產生實際社會價值，因而一般意義上認為這些算力資源是被「浪費」掉了。區塊鏈在各領域的應用當區塊鏈技術被發表後，很多人認為有可能實現DAC。DAC(全稱：)中文可以翻譯為分布式自治系統，是指：通過一系列公開公正的規則、在無人干預和管理的情況下自主運行的組織系統。DAC的形態非常多，它可能是某種數字貨幣，也可能是一個系統或者實體機構，甚至可能是無人駕駛的汽車。這種組織系統可以為客戶提供有價值的服務，服務的形式可以是貨幣傳（如比特幣）、資產交易、域名服務，或者其他任意一種商業模式。因此，通過信息共享的思路，區塊鏈技術將有可能給各行業帶來成本降低、安全提升的深刻變革。現有的區塊鏈技術可以實現的應用場景：存在性證明在互聯網金融領域可以用於確權，即區塊鏈真的可以實現「證明你媽是你媽」。智能合約保證合約的有效性，如電子簽名法所規定的生成；儲存或者傳遞數據電文方法的可靠性；保持內容完整性方法的可靠性；用以鑒別發件人方法的可靠性。物聯網區塊鏈可以讓物聯網對物體的編碼標准交互介面的問題得以解決。身份驗證簽署電子簽名時，簽名數據僅由簽名人專屬控制，簽署後對電子簽名的任何改動都能被發現，簽署後對數據電文內容和形式的任何改動也能被發現。市場預測股市預測社區Augur就是一個例子。任何人在世界任何地方都可以訪問和使用Augur，這可能給市場帶來前所未有的流動性和交易量。資產交易NasdaqOMXGroupInc正在測試區塊鏈技術，納斯達克認為該技術有機會讓傳統的金融交易方式變為和比特幣類似的交易方式。電子商務比特幣的模式直接套用就可以了，電商是不是有可能變成沒有監管但是「和諧」的市場？社交通訊MagmaVC已經向去中心化社交通信應用初創項目GetGems（原名Gems）投資了40萬美元。文件存儲直接沖擊甚至顛覆傳統的雲計算架構。數據API區塊鏈API服務提供商Chain已經獲得由KhoslaVentures領投的950萬美元投資。華爾街的金融公司正在投資區塊鏈、搶灘布局。Visa、納斯達克、花旗風投也投資這家舊金山區塊鏈初創公司Chain，涉及融資金額達到3000萬美元。在金融領域，區塊鏈可以做什麼？具體到金融領域，除了為比特幣提供交易平台以外，九鼎投資認為，區塊鏈技術還可以大幅改善現有數字貨幣以外的各種資產交易系統。例如，在金融衍生品、外匯、私人股權、能源信用掛鉤投資品等資產的清算、結算等交易後市場程序中大顯身手。在速度方面目前美國證券市場內普遍的結算審核所需時間是2到3天，區塊鏈技術的應用有望將結算審核時間從小時級降低至分鍾級、甚至是秒級，從而將結算風險降低99%，同時降低資金成本和系統性風險。區塊鏈中，交易確認和結算同時進行，節點交易受系統確認後自動寫入分布式賬本，並同時更新其他所有節點對應的分布式賬本，自動化的運作機制可以大幅縮短結算所用周期。在費用方面在目前的結算機制下，要想達到更短的結算周期，必須大幅增加的結算成本和初始投入開支。區塊鏈技術的出現為更加效率快速縮減結算周期提供了可能，縮減交易中間程序方面，從而節省大筆費用，而這筆巨額費用就是相關區塊鏈產業的市場空間。安全性方面區塊鏈技術融入智能合約技術，可以程序化處理復雜的衍生品交易，將清算變得更為標准化、自動化。區塊本身時間線形堆進的特點可以幫助監管層鑒別發現違規操作，同時智能合約可以將合規檢查變自動化，從清算之初就將違規的可能性降為最低。區塊鏈技術24小時不間斷運轉的特點也可以將泛州間交易所數據互換處理變得更為穩定和值得信賴。除了證券交易結算，區塊鏈還可以用來注冊並發行數字資產所有權區塊鏈技術可以大幅提升程序自動化，而智能合約則可以將眾多復雜的衍生品交易條款寫入區塊鏈技術支持的注冊發行程序中，當交易發生時區塊鏈網路可以迅速地進行正確執行。2015年11月，納斯達克和Chain合作的區塊鏈技術新項目Linq已利用基於區塊鏈的發行交易平台完成了第一筆私募股權交易。區塊鏈在會計領域的應用前景也吸引了大量業內人士的關注會計、審計和編纂對於全球企業和四大會計事務所成本巨大，基於區塊鏈技術上的自動化會計可以大幅削減相關成本。公司不需要招聘專門審計人員來公司內部審核賬本，所有交易可以集中記錄儲存在內部區塊鏈。由於區塊鏈具有不可逆性和時間郵戳功能，四大會計事務所等外部審計人員和監管機構通過跟蹤這些區塊鏈可以實時監控公司賬本，同時機構可以藉此大幅減少對於審計員審核金融交易的依賴，將審計業務變得更有效率。隨著區塊鏈技術的日益成熟和應用的擴展，各發達國家的區塊鏈創業公司如雨後春筍般涌現。目前，全球領先的區塊鏈公司普遍集中在交易、支付、清算、物聯網等痛點業務。一些公司已經取得了一定的規模，並已經發展出了比較清晰的商業模式，同時多個公司業務在區塊鏈產業鏈實現延伸，涵蓋支付、交易、風控等，充分利用多點協調效應。九鼎投資目前也在重點關注各類區塊鏈技術的項目及應用。

㈡ 數據，交互變數一定要去中心化嗎

不一定，中心化處理只不過是為了方便解釋而已，並不影響各項回歸系數。（南心網 調節效應中心化處理）

㈢ 去中心化金融與傳統金融系統有什麼不同

相比傳統的中心化金融系統，去中心化金融平台具有三大優勢：
a. 有資產管理需求的個人無需信任任何中介機構新的信任在機器和代碼上重建；
b. 任何人都有訪問許可權，沒人有中央控制權；
c. 所有協議都是開源的，因此任何人都可以在協議上合作構建新的金融產品，並在網路效應下加速金融創新。
DeFi是個較為寬泛的概念，包括：貨幣發行、貨幣交易、借貸、資產交易、投融資等。
我們將BTC和其他加密貨幣的誕生視為去中心化金融的第一階段。然而將貨幣的發行和存儲分散化只是提供了點對點結算的解決方案，還不足以支撐豐富的金融業務。而近兩年發展迅猛的去中心化借貸協議將有機會進一步開放區塊鏈世界的金融系統，將去中心化金融帶入第二階段。

鏈喬教育在線旗下學碩創新區塊鏈技術工作站是中國教育部學校規劃建設發展中心開展的「智慧學習工場2020-學碩創新工作站 」唯一獲準的「區塊鏈技術專業」試點工作站。專業站立足為學生提供多樣化成長路徑，推進專業學位研究生產學研結合培養模式改革，構建應用型、復合型人才培養體系。

㈣ 如何用SPSS做中介效應與調節效應

調節變數可以是定性的，也可以是定量的。在做調節效應分析時,通常要將自變數和調節變數做中心化變換。簡要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 與X 的關系由回歸系數a + cM 來刻畫,它是M 的線性函數, c 衡量了調節效應(moderating effect) 的大小。如果c 顯著，說明M 的調節效應顯著。 2、調節效應的分析方法 顯變數的調節效應分析方法：分為四種情況討論。當自變數是類別變數，調節變數也是類別變數時，用兩因素交互效應的方差分析，交互效應即調節效應；調節變數是連續變數時，自變數使用偽變數,將自變數和調節變數中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的層次回歸分析：1、做Y對X和M 的回歸,得測定系數R1 2 。2、做Y對X、M 和XM 的回歸得R2 2 ，若R2 2 顯著高於R1 2 ，則調節效應顯著。或者, 作XM 的回歸系數檢驗,若顯著,則調節效應顯著；當自變數是連續變數時，調節變數是類別變數，分組回歸:按 M 的取值分組,做 Y 對 X 的回歸。若回歸系數的差異顯著,則調節效應顯著，調節變數是連續變數時，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的層次回歸分析。 潛變數的調節效應分析方法：分兩種情形：一是調節變數是類別變數,自變數是潛變數；二是調節變數和自變數都是潛變數。當調節變數是類別變數時,做分組結構 方程分析。做法是,先將兩組的結構方程回歸系數限制為相等,得到一個χ 2 值和相應的自由度。然後去掉這個限制,重新估計模型,又得到一個χ 2 值和相應的自 由度。前面的χ 2 減去後面的χ 2 得到一個新的χ 2,其自由度就是兩個模型的自由度之差。如果χ 2 檢驗結果是統計顯著的,則調節效應顯著；當調節變數和自變 量都是潛變數時，有許多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的無約束的模型。 3．中介變數的定義 自變數X 對因變數Y 的影響,如果X 通過影響變數M 來影響Y,則稱M 為中介變數。 Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c 是X 對Y 的總效應,ab 是經過中介變數M 的中介效應,c′是直接效應。當只有一個中介變數時,效應之間有 c=c′+ab，中介效應的大小用c-c′=ab 來衡量。 4、中介效應分析方法 中介效應是間接效應,無論變數是否涉及潛變數,都可以用結構方程模型分析中介效應。步驟為：第一步檢驗系統c，如果c 不顯著，Y 與X 相關不顯著，停止中介 效應分析，如果顯著進行第二步；第二步一次檢驗a，b，如果都顯著，那麼檢驗c′，c′顯著中介效應顯著，c′不顯著則完全中介效應顯著；如果a，b至少 有一個不顯著，做Sobel 檢驗，顯著則中介效應顯著，不顯著則中介效應不顯著。Sobel 檢驗的統計量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分別是 a, b 的估計, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分別是 ^a, ^b 的標准誤。 5. 調節變數與中介變數的比較 調節變數M 中介變數M 研究目的 X 何時影響Y 或何時影響較大 X 如何影響Y 關聯概念 調節效應、交互效應 中介效應、間接效應 什麼情況下考慮 X 對Y 的影響時強時弱 X 對Y 的影響較強且穩定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之後、Y 之前 M 的功能 影響Y 和X 之間關系的方向(正或負) 和強弱 代表一種機制,X 通過它影響Y M 與X、Y 的關系 M 與X、Y 的相關可以顯著或不顯著(後者較理想) M 與X、Y 的相關都顯著 效應 回歸系數c 回歸系數乘積ab 效應估計 ^c ^a^b 效應檢驗 c 是否等於零 ab 是否等於零 檢驗策略 做層次回歸分析,檢驗偏回歸系數c 的顯著性(t 檢驗);或者檢驗測定系數的變化(F 檢驗) 做依次檢驗,必要時做 Sobel 檢驗 6. 中介效應與調節效應的SPSS 操作方法 處理數據的方法 第一做描述性統計，包括M SD 和內部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二將所有變數做相關，包括統計學變數和假設的X，Y，M 第三做回歸分析。（在回歸中選線性回歸linear） 要先將自變數和M 中心化，即減去各自的平均數 1、現將M（調節變數或者中介變數）、Y 因變數，以及與自變數、因變數、M 調節變數其中任何一個變數相關的人口學變數輸入indpendent 2、再按next 將X 自變數輸入（中介變數到此為止） 3、要做調節變數分析，還要將X與M 的乘機在next 里輸入作進一步回歸。檢驗主要看F 是否顯著

㈤ 自變數與調節變數都是分類變數時怎麼分析調節效應

根據自變數和調節變數的數據類型，可以分為以下四種情況：

㈥ 如何做SPSS的調節效應

做SPSS的調節效應方法：

1. 用回歸，回歸也有兩種方法來檢驗調節效應，看下面的兩個方程，y是因變數，x是自變數，m是調節變數，mx是調節變數和自變數的交互項，系數是a b c c'。檢驗兩個方程的R方該變數，如果該變數顯著，說明調節作用顯著，也可以直接檢驗c'的顯著性，如果顯著也可以說明調節作用。