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经济学问题的方法论：
我们研究任何一问题的时候都尝试总结出一个方法，基本的逻辑上的是提出假设，分析，验证。对于我们面对的经济问题其实也是一样的。
1，根据现象，提出假设。
不管经济还是金融，我们首先接触的是现象，在现象中找到规律是我们一直以来认识世界的办法。通过一些我们研究问题的现象，我们提出一些假设，这些假设可能是公式，可能是一个计算方法，可能是一个趋势，这些假设是我们认识经济了解经济的一个尝试，也是我们不断进步的基石。
2.  收集数据。
数据在经济学金融学中的作用就像空气对于生命，他无处不在，可是我们要找的并不是随机的数，我们有了假设，我们才能在假设的限制下收集我们的数据，这些数据可能并不完全正确，可是这是我们下一步的材料。
3.  建立模型和数学理论
假设只是一个比较宽泛的范围，我们可以说某某和某某成正比，于是我们就可以得到一个基本的表达式 y=ax+b.这些数学解析可能看上去很简单，也可能看着很复杂，重要的不是这些解析式的数学含义而是包含在中间的经济学金融学解释。
4.  模型的金融含义
如同上面所说的。
5.    参数估计
有了上面或者简单或者复杂的解析式，我们开始用数据和一些基本的数学方法开始对解析式中的参数进行估计，常用的办法OLS（最小二乘法）。
6.  模型检验
得到参数并不是我们想要的，我们想要的是这些解析式可以解释我们提出的假设，这个解析式是不是合适，是不是达到了我们的要求，我们用一些参数进行检验，看这些参数是不是合适的，常用的一些统计学的参数就用在这了。
并不是我们的解析式就是对的，或许我们需要更改解析式，或许我们需要进行一些数据的处理，不管怎么样，我们要得到一个在能接受范围以内的解析式模型。
7. 假设检验
模型只是我们在验证假设中的一个手段，我们得到的解析式是不是真的就可以证明我们的假设呢？运用一些基本的统计假设检验的方法我们可以继续下去。
8.模型预测
假设我们得到的模型是正确的，我们应该可以用他来解释一些未知的现象，这里的未知并不是说事情本身的未知，我们认为，我们对于明天发生的事情也是未知的，一个好的模型并不仅仅要解释昨天，还要帮助我们认识明天。
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迷迷糊糊过了一天，感觉像是要感冒了。
指数方程
自然对数
微分和taylor展开
中值方差一级概率分布
expected value 的计算和variance的计算。
对于独立的expected value可以线性计算，而variance就不行，原因是由于variance的计算中用到了平方的关系。
这些东西都是很基本的，我可以直接略过了。