本期编者按：以省理科第一名成绩考入清华大学的他，先后在斯坦福和美国西北大学分别获得硕、博士学位，随后在美国某大学商学院任教至今。一路走来，他认为学术研究是对自身挑战很高的事情，期间他曾经遇到很多困难，许多时候甚至险象环生------渐渐的，他悟到，我们可能永远都不会知道自己究竟能做到怎么样的程度，永远都无法预计下一步会发生什么，但就是因为前方的道路上有无数种可能性，生活才充满了希望。现在他的愿望是：不断地改进自我，希望能用一生的时间做些有用事情，慢慢进入更好的状态。
夏末时节，在接到小编的约稿邀请时，授课和科研工作繁忙的他在第一时间爽快的答应下来，并作了认真、细致的准备，数次的交流、沟通和修改，于是，您就看到了下面的文字；于是，我们也有机会走近dreamtree版主，共同分享一段如何读博士、科研如何走向深入、科研能力怎样提高的亲历之旅和经验之谈......
热心助答部分：论坛爱问频道及各专业版块汇集了众多经管高手。如果您有经管学习疑问，欢迎在爱问频道及论坛专业版块提出。本期回答坛友峋山隐修会、jl13174467527、2009091332等三位坛友的个人问题以及带有普遍性的多位坛友找科研数据的问题。（dreamtree版主提供）
【前言】：大家好，我是论坛六区金融投资论坛区版主——dreamtree。除此之外我还兼任一区悬赏大厅以及其子版文献求助区、求助成功区的版主。在论坛担任版主快4年了。由于自己这些年来一直从事学术工作，下面我想就如何在博士期间提高个人的研究技能分享一下自己的心得和经验。本来我还想分享一些其他方面的体会，比如当前的基于数据的研究热点问题，如何进行有效地量化经管类知识的学习，以及如何持续地提高个人水平等。我会尽量尝试在这篇访谈里适当介绍一些，以后有机会的话我会把有关于这几方面一些更详尽的体会写在我的blog上（http://dreamtree84.wordpress.com/），有兴趣的朋友可以参考一下。
【读博总论】：选择博士，就意味着今后的几年需要从事学术研究类的工作，有的人可能整个职业生涯都会走在学术的道路上。无论怎样，大部分人都希望能通过博士阶段的训练，获得一些终身受益的知识和能力。我在这里主要结合一些高水平学校经管类博士的培养方式，介绍一些能对大部分人都有用处的经验和方法。对于那些无法推广的经验，比如要找个足够“牛”的导师之类的建议，并不具有普遍的参考价值。因此对于这类“经验”我就不会提及了。
【博士如何打基础】：在博士阶段的最开始，都需要经历基础知识学习这一阶段。这一阶段的学习是十分重要的。对于经管类的大部分专业来说，三高的学习是必须的。这就意味着需要学习很多比较复杂的量化内容。一个比较常见的困难就是不少同学感觉学习内容过于复杂抽象，很难掌握。学习量化内容的最重要的窍门就是一定要通过反复的学习理解，掌握表面繁复的公式定理下隐藏的故事。比如一段很复杂的证明，其实抽象后往往可以归结于几句话，而冗长的描述只是严格叙述的需要。在学习量化知识的时候，如何将抽象的数学语言和背后的简单规律结合起来是一项极其有用的能力。另一个难点就是如何将学到手的知识灵活运用。一般说来，在学到很多高级量化知识后，就需要结合自身的实际特点想办法将知识转化为可以自如使用的工具，这个方面的训练是一个长期的过程，需要一方面不断加深知识的理解，另一方面不断尝试将研究中碰到的问题和学到的知识联系起来，以加强理论联系实际的能力。最后一个难点就是经管类的研究通常强调的直观感受，就是说在一篇论文的背后，讨论的经济管理问题是什么，这一点对于发表高水平杂志十分重要。我记得我在上一门课的时候，一位老师就告诉我们，他在评价论文质量的时候第一个步骤就是抛开复杂的推导和证明，来了解文章背后的故事是什么？经济意义在哪里？一般来说，高水品的文章都需要有一个立得住脚的经济管理动机，然后再试图引入适当的假设，利用各种工具进行合理的描述。有的时候可能需要平衡精密的理论和实际的需求，有的时候又需要平衡方法的可应用性和论文理论的质量。一般由导师指导学生发表一篇类似的文章，学生就能体会到这其中的许多技巧和细节。对于大部分同学来说，学会如何阅读高水平论文，如何找出其中可以学习到的技巧和特点是很有用的。比方说一些引用率很高的论文，在阅读后你就能发现，可能这篇论文只有一小部分是大家经常引用的地方，而其他的部分可能就是为了让论文显得理论价值更高而存在的。这里可以学到的隐藏技巧就是如何有效地拓展有用idea，使之在理论方面达到顶尖杂志的要求。有效的学习是一个比较复杂的过程，但这也是让自身能在今后的很长时间内不断得到提高的基本保证。个人需要积极思考，不断地改进自己的学习方法，所追求的目标是：在兼顾学习知识深度和广度的同时，又能做到灵活运用。
【博导和课题的选择】：对于选择导师，许多同学的标准都是关注于毕业以后的出路，在国外可能有些同学关注于自身的兴趣。我这里想说的，对于以后想从事学术工作的同学来说，除了以上两点考虑以外，还应该考虑自己的选择是否适合自身的实际情况。找到适合自身特点的导师，就可以让自己在今后的学术道路上，能够充分发挥自身的长处。举个例子，如果个人的想法很多，选择一个给学生更大空间的导师可能更适合一些。
对于科研课题的选择，也是遵循同样的规律。在实际允许的情况下，尽可能结合自身的固有特点，兴趣所在等方面的因素。选择真正适合自己的老师和课题会对自己的以后的学术道路有深远的影响。以上的叙述都基于一个假设，了解自身的特点，而这也是我想强调的一个重点。客观地评价自己是十分困难的，尤其是认识并且承认自身的不足，更加不容易。之所以需要这么说是基于我发现自己周围的不少同学都遵循这样类似的轨迹。一开始豪情万丈，而在开始深入科研后又发现种种的困难，在博士期间将自身的热情慢慢耗尽，最后草草收场。很多人在最后都说“已经尽力了！”。其实出现这个问题的原因很大程度上是在开始的时候对自己的情况并不了解，对自己擅长什么，不擅长什么也不太清楚，从而容易选择并不适合自己的导师和方向，可以试想，在自己并不擅长的事情上，肯定处处是困难。就我个人的感受，想准确客观地评价自己需要不断地从周边搜集有用的建议和意见，敢于承认自己的不足和缺点，不断修正自我的认识和评价，从而就能在进行选择时充分地考虑各种因素，进而在今后的学术道路避免很多问题。
【研究如何走向深入】：一般说来，在博士的训练阶段，研究课题的开始往往是最容易的一步。尤其是如果导师心中已经有了一些想法的时候，一开始个人的进展会比较快。但是所有的人都会遇到一个瓶颈期，一般来说就是遇到难点又一时没有解决方案的时候。对于这个过程，除了耐心阅读文献以外。需要注意的是在解决难点问题的过程中，应该逐渐学会以下几种能力。（1） 复杂问题抽象化。很多问题复杂表象的背后，都隐藏着相对简单的一般规律。比如各种数学工具中普遍存在的“对偶”规律。这种能力主要就是帮助自己尽量在简化的抽象问题上进行深入的思考，往往比反复纠缠于复杂的表面问题效果要好。（2）体会本课题常用技术的精髓。比如运作管理研究问题常用的工具有动态规划，排队论，博弈论和计量经济学等。在论文积累程的过程中，应该慢慢体会每种方法背后的精髓，一般都能发现常用方法的精髓往往可以归纳为简短的几句话。掌握这些提炼过的精髓就能让自己较容易地掌握常用方法的套路和技巧。（3）掌握全局。对于最常用常用的技术，应该尝试认真的将经典教材阅读三遍以上，并多做练习，仔细体会。主要的目的就是希望能在自己头脑中建立起一个完整的体系。这样就能在阅读复杂的论文时，拨开复杂的表象，将核心思想归纳到自己的体系中，从而通过日积月累在自己头脑中形成一个完备而有机的技术体系。总之需要避免的是缺乏目的、机械地浏览文献。在阅读文献时也需要注意不可以急功近利，只关注当下立刻可以用得上的技术和细节。综观全局，目光长远，收放自如是应该追求的目标。
【扩大知识面】：如果想让自己在很长的一个时间范围内（比如十年以上）都能有潜力不断的提高，就需要持续地扩大知识面。在MIT, Stanford这样的学校里，一般都希望学生除了掌握本领域的必要知识和技巧外，再学会掌握与本领域相关的一两个其他的领域。比如研究方向是医疗管理，如果能掌握类似于理论统计，随机过程，优化工具中的一种或两种，就可以在以后的研究工作中路越走越宽。为了达到这一目的，在这些学校里，通常使用的方法是学习一些难度很高的课程。对于大多数同学来说，即便不处在在这样的环境下，也可以通过适当的自学接近这样目标。最简单的方法是仔细阅读学习一本合适难度的书籍，一般通过3-5遍的学习就能达到一个比较满意的效果。另外，对于一些高级的学术问题，在没有经典书籍，或者阅读工作量过大时（比如有些方向只能找到些handbook），尝试寻找一些经典文献及其参考文献，进行精读，也能达到较好的效果。一般来说，最好能在博士阶段就开始养成自己不断扩大知识面的习惯，这样就能通过慢慢的积累逐步体会到不同学科之间的内在联系，从而逐渐有可能做出些真正有用处的成果。
【终极目标——融会贯通】：关于这个方面，我个人也做的不好，但我心中总有一个努力的目标，也写在这里与大家分享。学习和积累的主要目的，就是希望能在以后进行有意义的创造性工作。这就意味着，自己需要能灵活运用所学到的知识和工具。比如在一个领域内学到方法，是不是能在解决其他问题时也起到作用。因此，在学习过程中，我总是试图让自己对所学到的知识能够进行随心所欲的支配。这里有一个学习音乐的例子，很多人都知道，小提琴是很难学习的一种乐器，在学琴的过程中，所需要追求的目标就是能够像使用自己身体的一部分那样演奏。在学术研究的过程中也是如此，在真正彻底掌握所学到的知识的前提下，自己对于相关的科研问题往往能很快看透本质，对各种不同的研究题目也会有更加深刻的认识，对于具有不同表象的各种问题，也能很快的体会到事物背后的隐藏联系。从而开始能够真正进行有效的创造性思考。这个过程是充满乐趣的，也是我喜欢学术工作的最大原因之一。相信融汇贯通应该是一个需要长期坚持不懈追求的过程。
【结语】：网上经常能够看到一些大家羡慕的“牛人”，有不少的顶级文章。其实真正和他们接触过以后，一般都能够发现，他们除了天赋“较好”以外，成功的一个因素就是在博士选择了适合自己的学术热点问题，而通过较好的训练，得到了较为扎实的基础知识，开阔的学术视野，个人又踏实勤奋，从而造就了他们的成功。在实际学习过程中，即便不具备一些客观条件，也可以通过自身长期的努力，在这些方面稳步提高。我总认为，只要自身在原有基础上能取得不断地进步，就终究会作出一些有用的成绩。希望大家都能通过自身的努力，取得不断的进步。
小编：很高兴邀请到dreamtree版主来到“与版主对话”栏目作客----从清华大学到美国西北大学，从国内到国外，从学生到商学院教授，您的求学和科研工作经历非常完整、丰富多彩，其间的学术积累和积淀也非常深厚------您曾经提到在国外高水平学校中，各种不同类型的经管类学科都得到了长足平衡的发展，有偏重理论，偏重工程甚至科学的经管类研究，能否为大家梳理下您眼中美国各类不同的经管类研究以及他们的特点？各类不同的经管研究有哪些较为前沿的研究方法、研究方向和研究应用？美国的经管类教学整体比较偏重哪些方面、有哪些特色呢？在您所从事的商学院教育中，您认为学生需要练就的最核心的素质有哪些呢？
Dreamtree版主：就管理专业来说，大致分为两类研究，定性研究和定量研究。比如组织行为学，基本上就是定性类的研究，而运作管理更多的是定量类的研究。在商学院中，大部分专业都同时存在定性和定量的部分。比如管理信息系统专业，传统的基于行为经济学的研究偏重于定性，而目前流行的数据分析则略微偏重定量一些。在量化研究这一块，不同的商学院的侧重点有所不同。比如前几年流行的博弈论，各个商学院的不少老师都在使用博弈论的基础上研究各类管理问题，博弈论是经济学中比较理论的工具，应该属于偏重理论的研究。而近几年流行的数据分析，很多技术都是数据挖掘中得来的，因此研究方向更偏重于工程。而有的顶级商学院，比如Stanford，就会有老师主要从事的是统计学习理论的研究，这就更偏重于科学了。在美国，不同的商学院的定位不同，顶级商学院更加希望的是能够在全世界领导学科的发展，因此老师们从事的研究往往会更加基础，更加理论。一般的商学院更希望能够发表更多的顶尖杂志，因此会更加强调实际的应用。这里需要说明的是，对于管理学科，顶尖杂志上也只有很少的一部分文章是真正有价值的，绝大部分文章都无人问津。所以顶尖学校追求的是这一小部分有影响力的文章，而一般学校则追求“能够发表即可”的目标。
管院的专业很多，我也没有能力把所有的专业都详细说一遍。这里只说所有商院的一个基本规律，就是在强调令人信服的故事，而采用何种技术则是次要的，即只要技术能为故事服务即可。在商院里，老师们的研究方向五花八门，但基本的规律就是这一条。举个例子，比如NYU Stern商学院的一位老师发了一篇Science，原因就是因为那里更加强调理论。目前来说，所有专业都流行数据分析，就是从海量数据中寻找商业规律，相关的也就是目前说的大数据技术。这是目前所有商科专业都积极发展的方向，有兴趣的同学可以在本科学习阶段就打好相应的基础，以后就能够更快更好的深入进去。
美国的经管类教学最强调的就是intuition，也就是研究背后的故事是什么。对于定性类的研究，因为没有理论部分，所以就是“故事定成败”。定量类的研究需要更好的结合理论和实际。比如Management Science，就是需要完美的故事辅以精密的理论。不同顶级杂志由于长期不同的发展轨迹，特点不同，学习体会本专业顶级杂志的特点也是在博士阶段需要仔细体会的一个任务。好的商学院，培养学生的特点可以总结为三个字，“难”，“深”，“精”。往往学生都需要学习一些难度很高和课程，而对于知识和科研的训练都追求尽量地深入，最终希望学生在毕业的时候至少在自己的领域内做到精通。喜欢学术的同学可以模仿这个过程，往往也能取得很大的收获。
在学生阶段，就我个人的感觉，需要尽量提高的方面主要有三个，（1）扎实的基础知识；（2）理论联系实际的能力；（3）奔流不息的创造力。这三个目标都十分困难。就我个人的感觉，在刚开始接触研究的时候，感觉自己懂得很多，但真正开始深入后才真正体会到，自己不知道的东西实在太多了，对许多知识的理解还十分肤浅。学习的过程就是这样，“知道的越多，就会发现不知道的更多！”理论联系实际的能力就是要训练自己对掌握的知识能够随意支配。这一般都需要对同一种知识反复学习，不断体会，就慢慢能够让看上去艰深枯燥的技术工具为我所用。最后一个目标是最困难的，创造就意味着去做前人没有做过的事情。创新的程度越大，就意味着可以借鉴的部分越少，这个方面，我个人感觉从年青的时候就开始培养自己的发散性思考和独立思维的能力是很有帮助的。在学术的道路上，不断提高这三个方面就能不断提高自己的水平，从而不断地取得进步。
Q&A2：不被纷繁公式和晦涩语言所惑
学量化知识重在体会知识搭建的格局和叙述语言
小编：dreamtree版主在论坛发表了很多提高科研水平方面的有影响力的贴子，比如《关于科研中如何学习基础知识的一些建议》、《关于如何利用文献的若干建议》，能否和大家分享下，经管学生如何进行有效地量化经管类知识的学习？如何结合专业方向，合理的规划个人的经管学习生涯？您认为哪些方法有助于提高实证研究的学习和研究水平？此外，在计量与统计的学习、以及计量统计类软件的使用方法方面，您有哪些建议呢？
Dreamtree版主：学习量化类知识的诀窍可以总结为一句话，“掌全局，抠细节！”在学习复杂量化知识的时候，最容易发生的问题就是“看不到全局”，通俗一点儿说，就是被纷繁的公式定理和晦涩的语言所迷惑，忘记了体会量化内容的语言和知识搭建的格局。比如很多人都感觉到困难的实变，其实难点就在于叙述的语言显得有些晦涩，从而在学习的过程中，很容易忽略各种概念之间的构建关系和内在联系，以及这门数学学科的语言特点。忽视了这一点，就会让自己完全看不到学习真正的目的，而去反复纠缠一些细节，就更谈不上能在学术研究中灵活运用这些工具了。而“细节”往往包含着一些在自己今后研究中有用处的工具和套路，弄清楚细节也就意味着不断地积累有用处的知识和技能。
在本科学习阶段，比较重要的应该是打下坚实的专业基础以及逐步弄清自己今后的发展方向。如果希望毕业后进一步深造，应该争取能同时打好经济学和量化内容的基础。在美国，很多希望深造的学生都选择数学+经济双学位，应该是比较好的选择。如果以后想从事学术研究，则最好能进一步强化量化的背景，具体的课程网上都有很多介绍。在研究生阶段，除了正常的课程学习和科研训练以外，最好能形成具有个人特色的独立思考方式，以及培养自己发现、解决和升华问题的能力。另外一个比较重要的方面就是要不断开阔自己的眼界，对各种新知识都应该形成很强的吸收能力。希望达到的目标就是在学生时代结束时，精通本领域的专业知识，具有相当的理论联系实际的能力以及形成独立思考的习惯。我这里说的抽象一些，不过这也是基于我多年以来的观察，这些能力应该是中国同学最欠缺的，也是最能让大家受益终身的宝贵财富。
实证分析的一个特点就是数学的东西相对来说要少一些，因此精彩的故事是高质量论文的重要保证。从另一个角度来说，就是经济学的直观intuition要很有说服力。想提高实证分析类研究的质量，着手点主要有三个。第一个是技术层面，应该要求自己对于常用的各种方法都十分熟练，这样能大大缩短一开始的分析阶段消耗的精力和时间。第二个方面就是持续地训练自己讲故事的能力，也就是如何让论文的故事部分更有说服力。这个方面，除了专业的训练以外，一个比较有效的方法就是尽量多地征求其他人的意见，综合的意见多了，故事就能让更多的学者信服。最后一个方面就是适当提高自己的统计理论水平，有不少顶级杂志，除了故事部分外，往往需要一些技术性较强的分析论证，因此适当地进行一些理论分析，就能降低文章对于讲故事部分的依赖性，从而能降低发表的难度。以上说的都是一些能适当提高论文在顶级杂志上发表概率的方法。对于原创性很强的文章来说，没有什么规矩，只要有足够新颖又有影响力的结果即可。
我个人的方向更偏重数据分析和数据挖掘，因此用的比较多的主要有R,Matlab，有时需要和Java, C++混编。总体来说，我感觉统计方法最重要的就是需要多加练习，在学习和科研的过程中反复训练各种方法，就能对各种方法有较深的体会，从而在拿到数据时，能比较快速准确地确定需要使用的方法，得到有用处的结果。另外在学习统计软件的同时，适当地学习概率统计理论对自己长期的发展很有好处。一般来说，做实证应用的同学，如果能将概率统计理论提高至中级水平（中级大概就是达到比较精通Casella的statistical inference 和 Williams的Probability and Martingales的样子），就会对自己常用的方法有更深的体会，思路也会开阔很多。
Q&A3：面对复杂模型一筹莫展时 适当考虑表达形式和知识转换
小编：您在之前的分享中谈到学习和积累的主要目的在于有意义的二次创造性工作，也就是说在一个领域内学到的方法，能在解决其他问题时也起到作用，应该说这属于一个更高层次的“思维方式建模”和更高级别的“抽象问题”的能力------这种“触类旁通”的能力，您认为可以通过哪些有效的方式去积累和建立呢？很多同学提到经济学本质上是一种思维方式，您是如何看待这种“思维方式”的呢？此外，在学以致用方面，个人学到的经管类知识如何在现实世界中更好的应用方面，您如何看待呢？
Dreamtree版主：这其实就是如何训练自己的“发散思维能力”。具体一点儿来说，就是能感受到两个从表面上看貌似没有关系的事物之间的内在联系。比方说概率论中的Radon–Nikodym theorem和运筹学中的对偶理论，从表面上看联系很小，但其本质都是如何使用其他的表达形式来表达原有的概念。在科研过程中，很多时候我们都会面的复杂的模型而一筹莫展，这时候就可以考虑是否有其他不同的表达形式，很多时候这种转换就能起到意想不到的效果。这个例子属于两个相距不很远的问题之间的联系（毕竟是不同数学学科之间的一般联系。）在相距很远的问题之间，往往也有联系。比如音乐和学术，如果研究过Mozart的音乐，就会知道Mozart的精神就在于“在保留经典的优美旋律下，及其自然地加入不一样的创新环节！”进一步的研究就能对如何进行这种和谐的创新有更深入的认识和体会。在学术创新中也往往遵循着同样的规律，就是如何把自己有一定原创性的想法和各种已经存在的技术内容自然地结合起来。因此就我个人的感觉来说，学习艺术，哲学，勤于思考是提高这方面能力的较好办法。
西方经济学的特点就在于使用精密的工具描述实际存在的经济现象。在数学基础比较好的情况下，你一定会发现经济学的数学往往并不那么精密严谨，经济学的叙述往往就是直观概念和量化工具的反复交织穿插。因此学习体会这种经济类研究语言会对自己的提高升华很有帮助。
所谓学以致用，有两个层面，一个是能把在学校里学到的知识应用到实际工作中，另一个是把学到的各种知识技能应用到学术创新之中。前一个方面，需要多实践，多思考。比如如果在咨询公司工作，就可以看看那些学到的东西是能用上的，那些学过的东西用不到，原因是什么。在美国，很多商学院的老师都会利用假期和课余时间去从事一些咨询工作，一方面可能有金钱上的考虑，更重要的是希望能多联系实际，得到一些实际中的有用的想法。在学术上，往往越精密复杂的理论，学习起来就会越困难，想让自己达到应用自如更是难上加难。对于这个方面，最主要的就是不怕困难，勤思考，尤其是要反复琢磨的是自己学习的不足和困难在哪里。再困难的知识和工具，在不断提高弥补自身瓶颈的前提下，都能通过反复的学习达到应用自如的程度。
Q&A4：在前沿的知识和研究中遨游其实是充满挑战和乐趣的
小编：能否结合您的经历和大家分享一下，在清华大学学习期间，您最大的收获在哪里、印象最深的地方有哪些？在美国西北大学学习及其后任教期间，基于从学生到教师角色的转变，您最大的感受有哪些？有哪些人和事情对您的触动较大呢？
Dreamtree版主：很惭愧的说，在清华的几年，学业基本上荒废了。主要的原因是自己对于学习的目的不清楚，潜意识里认为专业知识对于以后的职业发展没有太大的用处，所以就把大量的时间和精力都投入到社会活动和兴趣爱好中去了。每天的大部分时间都是在干诸如组织活动，开会，学音乐，读闲书之类的事情。学习成绩并不是很理想。值得庆幸的是，自己也学到了一些有用的能力，归纳一下主要有自我管理，克服困难，思辨能力以及综合修养。最令我感到庆幸的是，周围有很多优秀的同学，他们身上的闪光点让我受益良多，学习他们，也让我认识到自己很多的不足和缺点。现在回想起来，在那段时光，如果能适当用更多时间学习专业知识可能会收获更大一些。在Stanford的那段时间就体会到了原来忽视学业的后果。学习难度和强度一下子上了一大截，自己则有些吃不消了。记得那段时间自己每天只能睡大概3个小时，还是经常感到跟不上。有的时候甚至怀疑自己究竟是不是这块料。记忆最深的是某顶级杂志的主编给我们上一门课，有一次我去找他，谈到了自己遇到的这些困难，他鼓励我说我的水平已经提高了，如果找到适合自己的专业方向，应该还是适合做研究的。现在想起来，总是深深地感激他的鼓励和指导。虽然过程比较困难，不过收获也很大，自己的专业知识能力提高的很快，最重要的就是我第一次体会到了在前沿的知识和研究是充满挑战和乐趣的，也就是从那时起，自己对学术开始产生兴趣。在西北大学的学习主要就是形成自己学习习惯，以及掌握基本的科研套路。学习过程也有些一波三折，主要就是在博士最后阶段才发现自己对于理论和实际的价值和差别认识不清，以致之前的一些研究结果并没有很大的意义。因此在博士的最后一年，很吃力的想变更自己的研究方向。五年下来，最大的感受可能就是独立学术思考能力在学术研究中的重要性，以及理论联系实际的各种方法。这个锻炼的过程很宝贵，能接触到很多好的老师和同学，从他们身上学到不少有用的能力。这可能也是在好的学校里能收获到的最有价值的部分吧。由于各种原因，今天我任教的专业，和我博士阶段的专业联系很小，许多时候又得从头开始，教学内容也很陌生。但这么多年下来，自己似乎已经习惯了做这些对自身挑战性很高的事情，过程中会遇到很多困难，许多时候甚至险象环生。不过克服困难后的收获也是很大的。
一路走来，我想可能每个人就是在这样反复超越自身极限的过程中不断得到提高的。我们可能永远都不会知道自己究竟能做到怎么样的程度，永远都无法预计下一步会发生什么。不过对于我来说，生活的乐趣也正在于此。就是因为前方的道路上有无数种可能性，生活才充满了希望。
★四、热心助答★
<助答部分由dreamtree版主提供，互助自助解决经管学习疑难>
提问坛友：峋山隐修会
提问地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2195054-1-1.html
问题描述：数学狠重要！可是我们的金工班却只开了高数数三（高教版）经管类线代（高教版）和工科概统（浙大版），木有数分实变复变，木有随机过程时间序列。。。跟同行的学校比起来就好像自己缺胳膊少腿，格外别扭。
dreamtree版主的回答：对于金融工程来说，在学习数学的过程中，比较困难的部分应该是Stochastic calculus的学习。一般来说，需要较好的掌握随机过程。如果您的目的是以后从事金融行业的工作，其实适当学习一些数学分析，再学习一下应用类的随机过程应该就可以满足要求了。我在以前的一个帖子“Stanford 的 MFE program 资料总结及金融工程书籍下载”（https://bbs.pinggu.org/thread-932007-1-1.html） 曾经详细介绍过各种金工相关书籍，但这应该是很高的要求了。实际中，可能并不需要掌握到这个程度。如果只是想适当提高自己的数学水平，可以适当学习一点儿数学分析，推荐的有Rudin的Principles of Mathematical Analysis 的1-7章和Zorich的Mathematical Analysis 上册。前者适合与数学基础较好的情况，后者适合以前接触数学较少的读者。另外随机过程需要多花一些时间学习，对于以后从事金工类工作而言，Karlin 和 Taylor的两本书，“A First Course in Stochastic Processes”和“A Second Course in Stochastic Processes”是非常好的选择，原因在于这两本书是很少的非常深入而又避开了测度论的随机过程教材，值得好好学习。相信这两本书学习过后，您对于金工学习的感觉就会感觉流畅很多。
提问坛友：jl13174467527
帖子链接：https://bbs.pinggu.org/thread-2718245-1-1.html
问题描述：我刚学经济学，我该看哪些书有助于我对经济学的学习？求建议
dreamtree版主的回答：如果学习西方经济学，我想在一开始打好量化基础是十分有用的。如果自己还处在本科阶段，以后又想深造。应该尝试花时间学好一些数学科目。就我个人的感觉，尽量早地尝试阅读英文教科书对以后的学习有很大帮助。最主要的原因是原版书籍往往包含着作者本人的理解，叙述也更一致清晰，学习效果更好。经济学的量化学习大概分为几个阶段，
第一阶段微积分，线性代数。第二阶段微分方程，运筹学（或者线性规划），基础概率统计。第三阶段数学分析，随机过程，抽象代数。第四阶段是实变函数，高级概率论，高级统计理论以及拓扑学。一般来说本科阶段学好前三个阶段的课程，适当学习第四阶段的课程是对以后深造发展很有好处的。关于前三阶段的课程，可以结合本学校的课程学扎实即可。在学习第四（或者第三）阶段的课程，可以开始阅读经典原版书籍。在这些课程上取得好成绩，并打下坚实的基础，就可以让自己在以后的发展道路上顺利很多。关于具体的课本和书籍，可以参考MIT的公开课（http://ocw.mit.edu/index.htm）相关课程的课本和参考书，一般的方法就是盯住一本书，反复阅读学习3遍以上，一般都能体会到很多的东西。
提问坛友：带有共性的坛友问题
提问地址：https://bbs.pinggu.org/thread-2919847-1-1.html
问题描述：【爱问.火花集】写论文怎样找数据？
dreamtree版主的回答：这不是一个网友提出的问题，而是chenyi112982编辑汇总的一个很好的关于寻找数据的帖子。我这里主要想结合找数据的问题谈一下目前国际上比较热点的基于数据的经管类问题。这是目前各个高校都在大力建设的课题之一。原因就在于，在今后10多年内，市场对于擅长数据分析的管理人员需求量非常大。在商学院里，这个方向叫做“business analytics”(BA)。因此在近几年，美国许多高校都成立了关于BA的硕士项目。而许多管理学院的博士生也都选择给予数据的各种研究课题作为博士阶段的科研题目。从管理学科方面来说，主要就是希望能通过数据的相关方法，来发现中间存在的商业规律。尤其是现在信息系统中存在着海量数据，如何从中发现规律就成为了热点课题。这就衍生出了当下比较火爆的大数据，但有关大数据很多研究者都是将以前与数据相关的研究改头换面，称其为大数据，真正令人信服的研究成果还非常少。因此数据类的研究问题是很有前途的学科。在经济系中，关于数据的研究叫做“Empirical Analysis”，也就是实证分析。其特点主要是针对较小数据集，利用一些计量统计的方法进行分析，如果使用的方法比较简单（比如一些不太复杂的回归分析），则在论文中需要强调讲故事的能力，即叙述出令人信服的经济学的直观概念。因此现在不少学者考虑结构方程，这样的文章理论性更强，但由于结构方程往往比较复杂，数据集又较小，因此得到的结果往往会有人提出异议。有兴趣的朋友可以多关注顶尖经济管理类杂志上的相关文章，及时了解前沿的发展动态。
提问坛友：2009091332
提问地址：https://bbs.pinggu.org/thread-3148506-1-1.html
问题描述：文献求助：能源产业市场扭曲与全要素生产率
dreamtree版主的回答：这里主要想做些版主的本职工作。在爱问频道和悬赏大厅里，经常能看到求助文献的帖子。其实论坛是有“文献求助专区”的。其位置就在一区悬赏大厅下。有文献求助需要的朋友可以直接去该版按照要求的格式发帖求助。版上有很多热心的网友，在有资源的前提下，一般都能很快地应助。希望大家能把关于文献求助的问题发到该版上，一方面能让其他版面更加的清楚，另一个方面又能尽快地得到其他朋友的应助，两全其美.
另外，我在文献求助区有两个帖子，“关于文献求助的一些议”（https://bbs.pinggu.org/thread-945218-1-1.html），“关于如何利用文献的若干建议”（https://bbs.pinggu.org/thread-961700-1-1.html）。我写这两个帖子的主要想法是希望大家都能有的放矢地求助，从而避免海量求助的误区。对于从事研究工作的朋友们，养成良好的阅读学习文献习惯是很有意义的，这个方面希望能和大家相互学习提高.
【小编后记】：
- 各位亲,如果您对“坛子里的经管人”栏目有什么建议，请与楼主站内短信联系。
- 如果您积累了经管学习、生活疑难问题？请在爱问频道或论坛的专业版块提出
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