去中心化效应
㈠ 区块链去中心化的特点 央行推行的数字货币在监管上是否有冲突
Q：什么是区块链（Blockchain）技术？A：区块链（Blockchain）技术，可以理解为一种公共记账的机制，它的是一种技术方案，而不是一款具体的产品。基本思想是通过建立一组互联网上的公共账本，由网络中所有的用户共同在账本上记账与核账，来保证信息的真实性和不可篡改性。之所以名字叫“区块”链，是因为区块链存储数据的结构是由网络上一个个“存储区块”组成一根链条，每个区块中包含了一定时间内网络中全部的信息交流数据，随着时间推移链条不断增长。Q：区块链和比特币是什么关系？A：比特币曾经是区块链技术最成功的应用之一。具体来说，区块链是一串使用密码学相关联所产生的数据块，每一个数据块中包含了多次比特币网络交易有效确认的信息。可以说，比特币是区块链思想的一个“杀手级应用”，区块链是比特币的底层技术，不过作用绝不仅仅局限在比特币上。Q：区块链的技术特点有哪些？A：基于开源软件和建构上的点对点网络，在和货币相关的例如交易支付等领域，区块链可以带来相比传统网络更具优势的支持方式。这些优点包括：去中心化、无须信任系统、去中介化、不可篡改、加密安全性。Q：区块链技术是如何提升数据的真实性与不可篡改性的？A：不断新增的数据区块按照时间顺序，线性地被补充到原有的区块末端，就构成了区块链。这个过程中的数据是分布式保存在每个电脑里的，这种去中心化的储存方法提升了数据的真实性与不可篡改性。当发生一笔交易时，全世界的用户都可以担当监管者的角色，如果大家不认可交易的合法性，则交易无法达成，区块链上的数据由大家集体去维护。Q：如此烧脑的“区块链”，有没有潜在缺陷？A：区块链也存在着诸如安全隐患问题、工作效率问题、资源消耗问题等缺陷待解决。由于区块链的监管依靠网络中所有的节点共同完成，因此理论上说，如果掌握全网超过50%的算力就有能力成功篡改和伪造区块链数据。其次，由于采用的分布式存储，区块链内的每个节点均需保存一份数据库，并且网络中发生的任何一笔交易其它节点均需进行认证并做记录，系统的工作效率较低。最后，由于区块链的运作较为依赖网络节点贡献的算力，这些算力并不产生实际社会价值，因而一般意义上认为这些算力资源是被“浪费”掉了。区块链在各领域的应用当区块链技术被发表后，很多人认为有可能实现DAC。DAC(全称：)中文可以翻译为分布式自治系统，是指：通过一系列公开公正的规则、在无人干预和管理的情况下自主运行的组织系统。DAC的形态非常多，它可能是某种数字货币，也可能是一个系统或者实体机构，甚至可能是无人驾驶的汽车。这种组织系统可以为客户提供有价值的服务，服务的形式可以是货币传（如比特币）、资产交易、域名服务，或者其他任意一种商业模式。因此，通过信息共享的思路，区块链技术将有可能给各行业带来成本降低、安全提升的深刻变革。现有的区块链技术可以实现的应用场景：存在性证明在互联网金融领域可以用于确权，即区块链真的可以实现“证明你妈是你妈”。智能合约保证合约的有效性，如电子签名法所规定的生成；储存或者传递数据电文方法的可靠性；保持内容完整性方法的可靠性；用以鉴别发件人方法的可靠性。物联网区块链可以让物联网对物体的编码标准交互接口的问题得以解决。身份验证签署电子签名时，签名数据仅由签名人专属控制，签署后对电子签名的任何改动都能被发现，签署后对数据电文内容和形式的任何改动也能被发现。市场预测股市预测社区Augur就是一个例子。任何人在世界任何地方都可以访问和使用Augur，这可能给市场带来前所未有的流动性和交易量。资产交易NasdaqOMXGroupInc正在测试区块链技术，纳斯达克认为该技术有机会让传统的金融交易方式变为和比特币类似的交易方式。电子商务比特币的模式直接套用就可以了，电商是不是有可能变成没有监管但是“和谐”的市场？社交通讯MagmaVC已经向去中心化社交通信应用初创项目GetGems（原名Gems）投资了40万美元。文件存储直接冲击甚至颠覆传统的云计算架构。数据API区块链API服务提供商Chain已经获得由KhoslaVentures领投的950万美元投资。华尔街的金融公司正在投资区块链、抢滩布局。Visa、纳斯达克、花旗风投也投资这家旧金山区块链初创公司Chain，涉及融资金额达到3000万美元。在金融领域，区块链可以做什么？具体到金融领域，除了为比特币提供交易平台以外，九鼎投资认为，区块链技术还可以大幅改善现有数字货币以外的各种资产交易系统。例如，在金融衍生品、外汇、私人股权、能源信用挂钩投资品等资产的清算、结算等交易后市场程序中大显身手。在速度方面目前美国证券市场内普遍的结算审核所需时间是2到3天，区块链技术的应用有望将结算审核时间从小时级降低至分钟级、甚至是秒级，从而将结算风险降低99%，同时降低资金成本和系统性风险。区块链中，交易确认和结算同时进行，节点交易受系统确认后自动写入分布式账本，并同时更新其他所有节点对应的分布式账本，自动化的运作机制可以大幅缩短结算所用周期。在费用方面在目前的结算机制下，要想达到更短的结算周期，必须大幅增加的结算成本和初始投入开支。区块链技术的出现为更加效率快速缩减结算周期提供了可能，缩减交易中间程序方面，从而节省大笔费用，而这笔巨额费用就是相关区块链产业的市场空间。安全性方面区块链技术融入智能合约技术，可以程序化处理复杂的衍生品交易，将清算变得更为标准化、自动化。区块本身时间线形堆进的特点可以帮助监管层鉴别发现违规操作，同时智能合约可以将合规检查变自动化，从清算之初就将违规的可能性降为最低。区块链技术24小时不间断运转的特点也可以将泛州间交易所数据互换处理变得更为稳定和值得信赖。除了证券交易结算，区块链还可以用来注册并发行数字资产所有权区块链技术可以大幅提升程序自动化，而智能合约则可以将众多复杂的衍生品交易条款写入区块链技术支持的注册发行程序中，当交易发生时区块链网络可以迅速地进行正确执行。2015年11月，纳斯达克和Chain合作的区块链技术新项目Linq已利用基于区块链的发行交易平台完成了第一笔私募股权交易。区块链在会计领域的应用前景也吸引了大量业内人士的关注会计、审计和编纂对于全球企业和四大会计事务所成本巨大，基于区块链技术上的自动化会计可以大幅削减相关成本。公司不需要招聘专门审计人员来公司内部审核账本，所有交易可以集中记录储存在内部区块链。由于区块链具有不可逆性和时间邮戳功能，四大会计事务所等外部审计人员和监管机构通过跟踪这些区块链可以实时监控公司账本，同时机构可以借此大幅减少对于审计员审核金融交易的依赖，将审计业务变得更有效率。随着区块链技术的日益成熟和应用的扩展，各发达国家的区块链创业公司如雨后春笋般涌现。目前，全球领先的区块链公司普遍集中在交易、支付、清算、物联网等痛点业务。一些公司已经取得了一定的规模，并已经发展出了比较清晰的商业模式，同时多个公司业务在区块链产业链实现延伸，涵盖支付、交易、风控等，充分利用多点协调效应。九鼎投资目前也在重点关注各类区块链技术的项目及应用。
㈡ 数据，交互变量一定要去中心化吗
不一定，中心化处理只不过是为了方便解释而已，并不影响各项回归系数。（南心网 调节效应中心化处理）
㈢ 去中心化金融与传统金融系统有什么不同
相比传统的中心化金融系统，去中心化金融平台具有三大优势：
a. 有资产管理需求的个人无需信任任何中介机构新的信任在机器和代码上重建；
b. 任何人都有访问权限，没人有中央控制权；
c. 所有协议都是开源的，因此任何人都可以在协议上合作构建新的金融产品，并在网络效应下加速金融创新。
DeFi是个较为宽泛的概念，包括：货币发行、货币交易、借贷、资产交易、投融资等。
我们将BTC和其他加密货币的诞生视为去中心化金融的第一阶段。然而将货币的发行和存储分散化只是提供了点对点结算的解决方案，还不足以支撑丰富的金融业务。而近两年发展迅猛的去中心化借贷协议将有机会进一步开放区块链世界的金融系统，将去中心化金融带入第二阶段。
链乔教育在线旗下学硕创新区块链技术工作站是中国教育部学校规划建设发展中心开展的“智慧学习工场2020-学硕创新工作站 ”唯一获准的“区块链技术专业”试点工作站。专业站立足为学生提供多样化成长路径，推进专业学位研究生产学研结合培养模式改革，构建应用型、复合型人才培养体系。
㈣ 如何用SPSS做中介效应与调节效应
调节变量可以是定性的，也可以是定量的。在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换。简要模型：Y = aX + bM + cXM + e 。Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数, c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小。如果c 显著，说明M 的调节效应显著。 2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论。当自变量是类别变量，调节变量也是类别变量时，用两因素交互效应的方差分析，交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时，自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 。2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ，若R2 2 显著高于R1 2 ，则调节效应显著。或者, 作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时，调节变量是类别变量，分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归。若回归系数的差异显著,则调节效应显著，调节变量是连续变量时，同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析。 潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量。当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析。做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度。然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度。前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差。如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时，有许多不同的分析方法，最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型。 3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量。 Y=cX+e1, M=aX+ e2 , Y= c′X+bM+e3。其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应。当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab，中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量。 4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应。步骤为：第一步检验系统c，如果c 不显著，Y 与X 相关不显著，停止中介 效应分析，如果显著进行第二步；第二步一次检验a，b，如果都显著，那么检验c′，c′显著中介效应显著，c′不显著则完全中介效应显著；如果a，b至少 有一个不显著，做Sobel 检验，显著则中介效应显著，不显著则中介效应不显著。Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ，中 ^a, ^b 分别是 a, b 的估计, sab=^a2sb2 +b2sa2, sa,sb 分别是 ^a, ^b 的标准误。 5. 调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 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 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6. 中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计，包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关，包括统计学变量和假设的X，Y，M 第三做回归分析。（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化，即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量，以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析，还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归。检验主要看F 是否显著
㈤ 自变量与调节变量都是分类变量时怎么分析调节效应
根据自变量和调节变量的数据类型，可以分为以下四种情况：
㈥ 如何做SPSS的调节效应
做SPSS的调节效应方法：
用回归，回归也有两种方法来检验调节效应，看下面的两个方程，y是因变量，x是自变量，m是调节变量，mx是调节变量和自变量的交互项，系数是a b c c'。检验两个方程的R方该变量，如果该变量显著，说明调节作用显著，也可以直接检验c'的显著性，如果显著也可以说明调节作用。
