去中心化可以消除多重共線性

㈠ 去中心化的好處有哪些

為什麼去中心化很重要？它的好處在哪？去中心化有三個優點：

容錯性： 去中心化系統不太可能因為某一個局部的意外故障而停止工作，因為它依賴於許多獨立工作的組件，它的容錯能力更強。

抗攻擊性： 對去中心化系統進行攻擊破壞的成本相比中心化系統更高。從經濟效益上來說，這是搶劫一個房子和搶劫一片村莊的差別。

抗勾結性： 去中心化系統的參與者們，很難相互勾結。而傳統企業和政府的領導層，往往會為了自身的利益，以損害客戶、員工和公眾利益的方式，相互勾結。

容錯性的核心，其實就是「可以承受出現錯誤的能力，以此降低系統崩潰的概率」。

為了保證去中心化的容錯能力，下面這些措施可能會有一些幫助：

1.盡可能保持多方競爭關系；

2.升級協議的技術和知識必須是民主化的，這樣更多的人就可以共同參與研究、討論和批評一些明顯不良的協議變化；

3.核心的開發和研究人員應該由多個公司或組織僱傭（或者，他們中的許多人可以是志願者）；

4.挖礦演算法應該以最低程度的中心化思路去設計；

理想情況下，我們使用權益證明的方法（POS）來擺脫硬體的中心化風險(當然權益證明可能也會帶來新的風險）。

  草流公社在構建上就是引用了區塊鏈去中心化的思路，去中心化並不是完全去中心化，而是弱化中心化，使更多的中心化，而非一個中心化。超級節點號組織全球招募1024個，節點幣NODE共10240個，擁有一個節點幣就有了表決權，一個NODE為一票，分散決議權，避免過於集中，造成嚴重化的中心化出現，避免決議議案被少數人把控，導致最終議案不符合多數人的利益。1024個超級節點，每人都是一個中性化的組織單元，這樣所有的決議就是只有符合多數人的利益的情況才會通過執行。

      草流公社的通證CAOS就是一款權益性證明的方法（POS）來擺脫硬體的中心化風險，擁有CAOS就擁有了分紅權，選舉權，決議權，工作權。不但能獲得分紅和所有投資孵化項目的空投，還可以參加公社提供的付出工作量獲得CAOS的工作的權利。

    因為草流公社是由廣大超級節點，節點，普通會員組成的投資性組織，因此不會因為某一個節點不作為，瞎作為導致整個公社組織的潰散。多節點，形成只有競爭關系，更好地發揮出個人和團體的參與積極性和盡力做得更好的能動性，是公社發展自主逐步進入良性循環並高度自治。

      草流公社所有人的利益都是通過發行的通證體現的，這樣要讓通證正好的體現價值，那麽就需要所有人去公共維護，大家持有的都是一樣的通證，那麽但持有的通證出現危機時，遭到詆毀攻擊時，所有持有者都會自發地站出來維護。團結性更強，凝聚力更高，這就是草流公社為什麼把區塊鏈精神運用到草流公社組織運營當中。用最先進的理念武裝草流公社組織。

㈡ 去中心化的優缺點是什麼

優點：

1、系統安全性高：在去中心化的區塊鏈網路中，無中心節點可攻擊。

2、交易安全性高：去中心化的交易方法便捷而簡單，無第三方介入，不需要擔心信息的泄露。

3、節約性好：由於去中心化處理方式較傳統處理方式更為簡單與便捷，因此在大數據量交易同時進行時，去中心化的方式會節約資源。

4、自主高效性：去中心化的區塊鏈技術，無需第三方介入，點對點直接交互，使得高效率、無中心化代理、大規模的信息交互方式成為現實。

缺點：

如果「去中心化」廣泛使用，權威中心將逐漸被淡化，節點之間傳遞的信息的可信性與准確性將面臨問題。例如，在一個「去中心化」的系統中，有部分節點壞掉，他們可能向外傳播錯誤甚至不傳播信息，如此一來無法驗證信息傳輸的准確性。准確性下降，自然無法獲得可信性。

去中心化計算

相比之下，集中式計算則是將大部分計算功能從本地或者遠程進行集中計算。去中心化計算是一種現代化的計算模式。 與之相反的集中計算，則普遍存在於早期的計算環境當中。 一個去中心化的計算機系與傳統的集中式網路相比有很多優點。

台式計算機發展迅猛，潛在的性能遠遠超過要求的大多數業務應用程序的性能要求。結果，大多數桌面計算機存在著剩餘的閑置計算能力. 一個去中心化的計算系統，可以發揮這些潛力，最大限度地提高效率。 然而，它是否增加了整體網路的有效性依然值得商榷。

以上內容參考網路-去中心化

㈢ 「概念」網路中的「中心化」 VS 「去中心化」

在社會學中有一個概念，叫做"結構洞"。簡單的說，當你想要聯繫到A，但是必須要通過B，這樣B就是一個結構洞，而B可能因此而謀利或者產生競爭優勢。

"中心化"可以簡單的與"結構洞"畫上等號。"結構洞"帶來的是競爭優勢，競爭優勢中含有信息不對等、信息流操控等等，這也是"中心化"設計在社交網路中的具體表現。

「去中心化"即減少因為"中心化"帶來的巨大競爭優勢。"去中心化」不代表沒有中心，只是將中心從「人」這種不可控的因素中外移至可控並且中立的因素中，這樣之前的競爭優勢就不會存在。

因此在某種意義上來說，「去中心化」是一個「降權」的操作，同時對於個人而言可控性更好。經過這樣操作後的整個網路形態會成為一個「細胞組織」，他們互相很難受到影響，因而更加穩定，但同時面臨了新鮮空氣進入困難的問題。

為了更加清晰的區分「中心化」與「去中心化"的概念，我們可以通過下面這張表直觀的感受下：

互聯網放大了人性，讓人以一個人的方式面對整個人類，信息的產生、存儲、轉發等都是以人為單位，網路讓信息得以流通。

Paul Baran在1962年寫的一篇文章《On Distributed Communiction Networks》中提出了Packet Switched的概念，並直觀的描述了三種不同的連結狀態。

「中心化」是絕對的，「去中心化」是相對的。「中心化」向「去中心化」演變的過程是由樹到圖的過程。

結合上面的三張圖，Baran認為，網路的組成結構包括兩種狀態：中心化和分布式，而去中心化則是兩種組成的中間過渡態。

㈣ 多重共線性產生的原因

問題一：多重共線性的原因及其產生的主要後果有哪些 原因主要有3個方面：
（1）經濟變數相關的共同趨勢
（2）滯後變數的引入
（3）樣本資料的限制
主要後果：
（1）完全共線性下參數估計量不存在
（2）近似共線性下OLS估計量非有效
多重共線性使參數估計值的方差增大，1/(1-r2)為方差膨脹因子(Variance Inflation Factor, VIF)
（3）參數估計量經濟含義不合理
（4）變數的顯著性檢驗失去意義，可能將重要的解釋變數排除在模型之外
（5）模型的預測功能失效。變大的方差容易使區間預測的「區間」變大，使預測失去意義。

問題二：多重共線性的產生原因 主要有3個方面：（1）經濟變數相關的共同趨勢（2）滯後變數的引入（3）樣本資料的限制

問題三：多重共線性產生的原因有哪些 數學建模 多重共線性產生的原因有哪些
最近做回歸分析，出現了相關系數與回歸方程系數符號相反的問題，經過研究，確認是多重共線性問題並探索了解決方法。
在此將多重共線性的相關知識整理如下。
解釋變數理論上的高度相關與觀測值高度相關沒有必然關系，有可能兩個解釋變數理論上高度相關，但觀測值未必高度相關，反之亦然。所以多重共線性本質上是數據問題。
造成多重共線性的原因有一下幾種：
1、解釋變數都享有共同的時間趨勢；
2、一個解釋變數是另一個的滯後，二者往往遵循一個趨勢；
3、由於數據收集的基礎不夠寬，某些解釋變數可坦攔能會一起變動；
4、某些解釋變數間存在某種近似的線性關系；

問題四：多重共線性的實質是什麼為什麼會出現多重共線性 多重共線性的典型表現是線性回歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變數間存在普遍的相關關系。主要產生原因是經濟變數相關的共同趨勢，滯後變數的引入，樣本資料的限制。 判斷是大此否存在多重共線性的方法有特徵值，存在維度為3和4的值約等於0，說明存在比較嚴重的共線性。條件索引列第3第4列大於10，可以說明存在比較嚴重的共線性。比例方差內存在接近1的數，可以說明存在較嚴重的共線性。

問題五：多重共線性的實質是什麼？為什麼會出現多重共線性 多重共線性，解釋變數之間存在線性關系違背了解釋變數間不相關的經典假設，將會給普通最小二乘法帶來嚴重後果。

問題六：計量經濟學的多重共線性是怎麼回事 多重共線性,Multi-collinearity,是指線性回歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。一般來說，由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變數間存在普遍的相關關系。完全共線性的情況並不多見，一般出現的是在一定程度上的共線性，即近似共線性。 多重共線性產生的原因主要有3方面： 1. 經濟變數相關的共同趨勢 2.滯後變數的引入 3.樣本資料的限制 多重共線性的影響有: 1.完全共線性下參數估計量不存在 2.近似共線性下OLS估計量非有效. 多重共線性使參數估計值的方差增大,1/(1-r2)為方差膨脹因子(Variance Inflation Factor, VIF) 3.參數估計量經濟含義不合理 4.變數的顯著性檢驗失去意義，可能將重要的解釋變數排除在模型之外 5.模型的預測功能失效, 變大的方差容易使區間預測的「區間」變大，使預測失去意義. 需要注意：即使出現較高程度的多重共線性,OLS估計量仍具有線性性等良好的統計性質.但是OLS法在統計推斷上無法給出真正有用的信息. 多重共線性的解決方法有: 1.排除引起共線性的變數, 找出引起多重共線性的解釋變數,將它排除出去,以逐步回歸法得到最廣泛的應用. 2.差分法, 時間序列數據,線性模型: 將原模型變換為差分模型3.減小參數估計量的方差: 嶺回歸法（Ridge Regression）

問題七：什麼是多重共線性？產生多重共線性的經濟背景是什麼？多重共線性的危害是什麼？為什麼會造成這些危害？ 在現實經濟運讓仿胡行中，許多經濟變數在隨時間的變化過程中往往存在共同的變化趨勢，使之產生多重共線性；使用截面數據建立回歸模型時，根據研究的具體問題選擇的解釋變數常常從經濟意義上存在著密切的關聯度；在建模過程中由於認識上的局限性造成便來那個選擇不當，從而引起變數之間的多重共線性；在模型中大量採用滯後變數也容易產生多重共線性。
多重共線性的危害有幾個方面：
一是在完全共線性下參數估計量不存在，理由是'1()XX-不存在；
二是近似共線性下OLS參數估計量非有效，理由是參數估計量的方差將可能變得很大；
三是參數估計量經濟意義不合理，如當2X和3X存在線性關系時，2X和3X前的參數並不能反映各自與被解釋變數之間的結構關系；四是變數的顯著性檢驗失去意義，因為無論是t檢驗還是F檢驗，都與參數估計量的方差有關；五是模型的預測功能失效。
檢驗多重共線性的方法思路：用統計上求相關系數的原理，如果變數之間的相關系數較大則認為它們之間存在多重共線性。
克服多重共線性的方法主要有：增加樣本觀測值，略去不重要的解釋變數，用被解釋變數的滯後值代替解釋變數的滯後值，利用參數之間的關系，利用解釋變數之間的關系，變換模型的形式，對數據進行中心化處理，修正Frisch法等。

問題八：回歸分析中出現的多重共線性問題是什麼，如何處理 對多重共線性的兩點認識:
①在實際中，多重共線性是一個程度問題而不是有無的問題，有意義的區分不在於有和無，而在於多重共線性的程度。②多重共線性是針對固定的解釋變數而言，是一種樣本的特徵，而非總體的特徵。
消除多重共線性的方法:
1.增加樣本容量
2.利用先驗信息改變
3.刪除不必要的解釋變數:參數的約束形式
4.其它方法:逐步回歸法，嶺回歸(ridge regression),主成分分析(principal ponents ).
這些方法spss都可以做的，你在數據分析的子菜單下可以找到相應的做法。
刪除不必要的方法的時候，最好使用一下逐步回歸法，這樣比較科學一點。
主成分分析的方法使用比較簡單科學，本人介意用該方法。

問題九：多重共線性違背什麼假定 （1）完全共線性下參數估計量不存在
（2）近似共線性下OLS估計量非有效
多重共線性使參數估計值的方差增大，1/(1-r2)為方差膨脹因子(Variance Inflation Factor, VIF)如果方差膨脹因子值越大，說明共線性越強。相反 因為，容許度是方差膨脹因子的倒數，所以，容許度越小，共線性越強。可以這樣記憶：容許度代表容許，也就是許可，如果，值越小，代表在數值上越不容許，就是越小，越不要。而共線性是一個負面指標，在分析中都是不希望它出現，將共線性和容許度聯系在一起，容許度越小，越不要，實際情況越不好，共線性這個「壞蛋」越強。進一步，方差膨脹因子因為是容許度倒數，所以反過來。
總之就是找容易記憶的方法。
（3）參數估計量經濟含義不合理
（4）變數的顯著性檢驗失去意義，可能將重要的解釋變數排除在模型之外
（5）模型的預測功能失效。變大的方差容易使區間預測的「區間」變大，使預測失去意義。
需要注意：即使出現較高程度的多重共線性，OLS估計量仍具有線性性等良好的統計性質。但是OLS法在統計推斷上無法給出真正有用的信息。

㈤ 「去中心化」是什麼意思

直譯：去中心化就是不要中心，

引申義：隨著主體對客體的相互作用的深入和認知機能的不斷平衡、認知結構的不斷完善，個體能從自我中心狀態中解除出來，皮亞傑稱之為去中心化。

節點之間彼此可... 這種開放式、扁平化、平等性的系統現象或結構，我們稱之為去中心化。

㈥ 數據中心化為什麼能夠消除多重共線性

一篇JA的論文。應該還是很權威。可能我的表述沒清楚。另外我看教程有的地方講如果解決多重共線性問題時候，也有提到通過「數據中心化」來達到的。但是為什麼呢？原理是什麼？

原文是
為了減少連續變數「經驗/理性導向理解過程」（此變數在此研究中是自變數）與其他自變數「圖片類型」間交互影響產生的多重共線性，自變數在回歸中都進行了均值中心化處理。

「Because indivial difference is a continuous variable, the hypotheses tests used multiple regression analyses. To rece problems with multicollinearity among the continuous variable (experiential–rational processing) and its interaction term with the other variable (picture type), the independent variables were mean centered for the regressions.

㈦ 如何消除多重共線性

問題一：如何消除多重共線性 用逐步回歸分析可以消除的
ridge regression也可以
我替別人做這類的數據分析蠻多的

問題二：消除多重共線性的幾種方法之間的比較 主成分法和嶺回歸所估計的參數，都已經不是無偏的估計，主成分分析法作為多元統計分析的一種常用方法在處理多變數問題時具有其一定的優越性，其降維的優勢是明顯的，主成分回歸方法對於一般的多重共線性問題還是適用的，尤其是對共線性較強的變數之間。
嶺回歸估計是通過最小二乘法的改進允許回歸系數的有偏估計量存在而補救多重共線性的方法，採用它可以通過允許小的誤差而換取高於無偏估計量的精度, 因此它接近真實值的可能性較大。靈活運用嶺回歸法, 可以對分析各變數之間的作用和關系帶來獨特而有效的幫助。

問題三：spss如何消除多重共線性 操作步驟：
1、先打開回歸的對話框： *** yse--regression--linear，打開線性回歸對話框；
2、將自變數因變數都放到各自的位置，然後點擊statistic；
3、在該對話框中，有一個多重共線性診斷的選項，勾選他，如圖所示，點擊continue按鈕，返回主對話框；
4、點擊ok按鈕，開始輸出診斷結果；
5、特徵根（Eigenvalue）：多個維度特徵根約為0證明存在多重共線性；條件指數（Condition Index）：大於10時提示我們可能存裂汪扒在多重共線性，相關系數矩陣，找到數值接近1的相關，這也提示出可能存在多重共線性。

問題四：怎麼在不減少變數下消除多重共線性 基本上，只有一個辦法：增大樣本量。 多重共線性是一個小樣本條件下比較棘手的問題，我們知道在線性回歸的情況下，系數估計的方差為： 多重共線性反映在最後一項上，也就是說是的系數的方差變大了。

問題五：利用spss消除多重共線性具體怎麼操作 用逐步回歸分析可以消除的
ridge regression也可以
我替別人做這類的數據分析蠻多的

問題六：回歸分析中出現的多重共線性問題是什麼，如何處理 對多重共線性的兩點認識:
①在實際中，多重共線性是一個程度問題而不是有無的問題，有意義的區分不在於有和無，而在於多重共線性的程度。②多重共線性是針對固定的解釋變數而言，是一種樣本的特徵，而非總體的特徵。
消除多重共線性的方法:
1.增加樣本容量
2.利用先驗信息改變
3.刪除不必要的解釋變數:參數的約束形式
4.其它方法:逐步回歸法，嶺回歸(ridge regression),主成分分析(principal ponents ).
這些方法spss都可以做的，你在數據分析的子菜單下可以找到相應的做法。
刪除不必要的方法的時候，最好使用一下逐步回歸法，這樣比較科學一點。
主成分分析的方法使用比較簡單科學，本人介意用該方法。

問題七：數據中心化為什麼能夠消除多重共線性 從相關系數的公式可以看出，變數各自標准化後的兩兩相關系數是跟原始的一樣。怎麼可能消除共線性呢，光纖光纜等最好用達標的，我們工程布線喜歡使用菲尼特的。數據中心不僅是一個網路概念，還是一個服務概念，它構成了網路基礎資源的一部分，提供了一種高端的數據傳輸服務和高速接入服務。數據中心提供給用戶綜合全面的解決方案，為 *** 上網、企業上網、企業IT管理提供專業服務，使得企業和個人能夠迅速藉助網路開展業務，把精力集中在其核心業務策劃和網站建設上，而減少IT方面的後顧之憂。IDC改變了以往互聯網的運作和經營模式，使得參加互聯網的每一方都能專注其特長。

問題八：回歸分析中出現的多重共線性問題是什麼，如何處理 多重共線性的陵塵典型表現是線性回歸模型中的解釋變數之間由於存在精確相肆昌關關系或高度相關關系而使模型估計失真或難以估計准確。由於經濟數據的限制使得模型設計不當，導致設計矩陣中解釋變數間存在普遍的相關關系。主要產生原因是經濟變數相關的共同趨勢，滯後變數的引入，樣本資料的限制。
判斷是否存在多重共線性的方法有特徵值，存在維度為3和4的值約等於0，說明存在比較嚴重的共線性。條件索引列第3第4列大於10，可以說明存在比較嚴重的共線性。比例方差內存在接近1的數，可以說明存在較嚴重的共線性。

問題九：如何用spss消除數據間的多重共線性 把數據標准化就行了，一般都是轉化成Z分數

問題十：如何用eviews消除多重共線性 在group窗口中，點擊view-correlation，會得到相關系數矩陣，一般來說，大於0.8或0.9即有嚴重的多重共線性，需調整，一般是用逐步回歸法剔除一些變數。當然，臨界值不是固定的，你可以調低或調高。

㈧ 去中心化是什麼的一個特點

去中心化是區塊鏈的典型特點。

去中心化是一種現象或結構，其只能出現在擁有眾多用戶或眾多節點的系統中，每個用戶都可連接並影響其他節點。通俗地講，就是每個人都是中心，每個人都可以連接並影響其他節點，這種扁平化、開源化、平等化的現象或結構，稱之為去中心化。

同時去中心化是區塊鏈的典型特徵之一，其使用分布式儲存與算力，整個網路節點的權利與義務相同，系統中數據本質為全網節點共同維護，從而區塊鏈不再依靠於中央處理節點，實現數據的分布式存儲、記錄與更新。

去中心化的應用

1、滴滴打車：世界應用廣泛的公交車與當下熱門APP「滴滴打車」形成了「中心化」與「去中心」的鮮明對比。用戶可從身感知：當乘坐公交車時需前往距離乘坐點最近的（集中點）公交站，且其線路覆蓋也許只能到達距離目的地一定范圍內。

2、以太幣：以太幣是以太坊的一種數字貨幣，被視為比特幣2.0。以太坊是在比特幣的基礎上為解決比特幣拓展性不足而誕生的平台。開發者可以在這個平台上利用各種模塊搭建應用。而開發者們需要使用以太幣來支撐應用的運行。

㈨ 「去中心化」到底是什麼

自穴居的原始人在牆璧上塗鴉時起，人類就一直有記錄信息的需求。後來出現了用圖書來記錄知識，用賬本來記錄財務債務。到了近代，會用錄音機記錄聲音，用膠卷記錄圖像。隨著互聯網數字化的到來，記錄方式發生了巨大改變，變得數字化、虛擬化。電子書、電子地圖、電子相冊以及影視綜藝節目也實現了數字化網路傳播。

然而，這些記錄形式的背後有個共同的深層問題——中心化。中心的重要性在我們心中不言面喻，中心是一個集中所有資源和數據的地方，是所有路徑的交錯點。中心的意義在於控制。尤其是在工業時代，人們將生產和工作都集中在一起，從而達到完全控制的目的。中心能夠控制所有的過程，保證准確和無誤。

過去中心化的互聯網如果建立一個非常簡單的模型，就是一個伺服器記錄了互聯網的所有信息，我們所訪問的都是這個伺服器上的信息，我們所有的行為都被這個伺服器所記錄。

當今世界已經被巨頭壟斷了，大家高頻使用的網站或者APP，就那麼幾個。中國人就是BATJ系列，美國人就是Google、Facebook、Amazon……我們生活中使用的所有互聯網服務，所有的信息和交易都要以這些伺服器為集中地進行交互。

互聯網過度中心化之後，用戶的利益就容易被侵犯。過去內容分布在互聯網各個角落，你想幹掉它們不太容易。過度中心化一大的壞處就在於，比如，即使你不喜歡BAT，你基本也不得不使用它。最近的Facebook隱私問題也充分暴露了中心化的嚴重危害。

中心化的互聯網伺服器作為信息的唯一擁有者，或是因為自身利益的影響而操縱自己所存儲的信息，或是因為自身系統存在漏洞而造成巨大的損失。這主要表現在三個方面：

首先是自身系統的漏洞。2016年中國農業銀行爆出的39億票據大案就是犯罪嫌疑人通過二次貼現的方式將已入庫保管的銀行承兌匯票票據包進行貼現。無獨有偶，中信銀行蘭州分行（9.69億）、天津銀行上海分行（涉案7.86億）、龍江銀行（涉案6億）、寧波銀行（涉案32億）先後爆出票據案件。

其次是中心化伺服器因為自身利益操縱信息。旅遊平台的機票超賣就是一個典型的例子，2011年國航齊齊哈爾飛往北京的飛機就因為超賣而導致23名乘客無法登記，2013年諾貝爾經濟學獎得主席勒（RobertShiller）與妻子正好遇上航空公司機位超賣，最後被趕下飛機。普通消費者對於糾紛的出現只能寄希望於平台對於自身名譽的看重。

最後是中心化伺服器因為意外或故意，信息被刪除。2016年2月廣西浦北縣一起煙花爆竹生產企業事故造成一人死亡，但監控視頻卻被人為刪除。2017年11月紅黃藍幼兒園虐童事件監控視頻硬碟由於多次強制斷電而發生損壞。2018年8月甘肅某幼兒園出現兒童被針扎事件，關鍵的十分鍾視頻卻莫名其妙消失，園方給出的停電解釋卻與物業和供電所出具的證明相悖。

除此之外，在中心化平台中，用戶為平台提供了大量的數據，卻並不能享受數據帶來的價值，卻還無償擔負數據泄露帶來的損失，這其實對於廣大的用戶而言是極不公平的。

從區塊鏈誕生開始，去中心化就是這項技術最顯眼的標簽。當然，在走向去中心的大趨勢下，可能存在多向演變和階段性波動。其實，就目前的現狀來看，區塊鏈的探索道路，也不是簡單的去中心，而可能是多中心或弱中心。現在市場談論較多的「去中心」，其最終結果更可能是多中心，從而弱化少數中心話語權過強所導致的規則失控。

以金融業為例，當萬物互聯使得所有個體都有可能成為金融資源配置、金融產業鏈中重要的中心節點時，或許就實現了最理想的市場狀況，使得傳統金融中介的中心地位可能會改變。這種改變不是說傳統金融完全被革命、被顛覆，而是從壟斷型、資源優勢型的中心和強中介轉化為開放式平台，成為服務導向式的多中心當中的差異化中心，從而使得傳統中介中心和新的中介中心獲得共贏，在一個共享共贏的金融時代獲得一種新的發展定位。

值得關注的是，2008年國際金融危機之後，早期的華盛頓共識走向了失敗，出現了大量的中心化趨勢。有的希望通過中心化來解決金融政策和交易效率，有的希望通過中心化機制來解決系統性金融風險。所以，當前市場面臨的一個重要挑戰實際上就是「中心化」與「弱中心」的挑戰。

區塊鏈能夠遏制傳統「中心化」模式下的「短板」，也是為了達到羅伯特·希勒在《金融與美好社會》一書中所描述的目標。希勒教授是理想主義者，他相信人性的光輝。「通過技術安排為公眾的利益重塑金融業，把金融業作為人類財富的管理者；通過公眾的廣泛參與，讓金融業為人類社會的良性發展服務。全民的廣泛參與也會打破金融的精英權力結構，使得金融民主化，並實現財富分配的公平。」

隨著社會的進步，個人所能創造的價值已經極大的增加，在這樣的情況下，中心化體系往往踐踏個人的權利，相比之下，去中心化給我們描繪的是一個更自由、更透明、更公平的未來。盡管這個過程才剛剛開始，未來的發展還有很多的不確定性，但是它所彰顯的變革卻鼓舞人心。

㈩ 什麼是多元共線性

多元共線性：當自變數高度相關時，就會互相削弱各自對y的邊際影響，使本身的回歸系數下降而其標准誤擴大，於是就會出現回歸方程整體顯著，但各個自變數都不顯著的現象，即多重共線性。解決方法之一就是對變數去中心化處理。