问题：﻿大家为什么喜欢金融专业？ 要写一份报告，想来想去原因无非就是什么从小受到家人影响/工资高这样的普遍答案，想知道一些比较书面比较新鲜的能站住立场的回答
话题：﻿金融学、金融专业、金融业
回答：﻿我为什么喜欢金融？这个问题我想了很久了。我从高一上fdu的先修经济学课程开始想，想到高三领军自招博雅自招，想到大一入学，想到大一下转系，想到现在，我还在想。我为什么喜欢金融？这个问题我问过自己很多次，很多次都有很不一样的答案。这个问题我也问过周围的人很多次，很多人都有很不一样的答案。在这么多答案里，有精致的功利主义的，也有所谓经世济民无比宏伟的，有从众的，也有相当有自己对金融的看法的，有从从事金融行业的前景前途出发的，也有对金融专业的本质进行探讨的，有说得很质朴却真正了解自己内心的，更有夸夸其谈却不知道自己在说什么的。我承认曾经有一段时间，我问过自己对金融的热爱，当时回答的答案就是那个"夸夸其谈却不知道自己在说什么的"。这个大二寒假，我学valuationmodelling，学investment，学财报分析，准备证从考试，我边学边再次问自己，我为什么喜欢金融？首先注明一点，此处我谈的金融是那种广义的金融，涵盖了会计、财务分析、金融学、数理金融、金融工程，从传统金融到较前沿交叉的金融，是一个很大的范畴。这个大二寒假我又给了自己一长段思考的时间，去思考这个问题。这一次我不再去想所谓的经世济民，不再想金融是怎样一种优化资金融通与资源配置的手段，不再想金融市场风险不确定性与必然性的并存是怎样吸引着我的好奇心，不再想我将来要在投资组合研究这一块做出多大的贡献。我倒是想到了一些事。首先说明我会举几个关于经济的例子，金融本身便是应用经济的一个子集，我会从经济学的学习讲起，经济与金融从不是弱关联的。大一上我修了一门课(大三的专业课)国际经济学，在高三暑假刚自学完经济学原理便直接步入国际经济学的课堂的我，见到书本上的埃奇沃思框图，见到新古典理论中的种种模型，见到赫克歇尔俄林模型对要素禀赋何以影响国际贸易的分析，见到对国际贸易市场要素流动的建模分析的时候，我惊呆了。这是我第一次感受到––当我不再仅仅是看着曼昆经济学原理上那浅显但编排混乱、含糊不清、浅尝辄止的分析，当我终于看到了原来一切问题都可以借助model与function来quantify，来做analysis的时候，我内心深处是有着多大的满足感。在我这里，一个问题如果只试图用语言文字去解释，我会觉得它根本没把一个问题讲清楚。模型建出来了、静态比较分析或者动态分析做出来了、最优解找到了，未必就说明这个问题解释清楚了满分了，但在我这里，它远比原先的言辞说理，更近一万步。我首先给了个经济学的例子，之后大家会看到这个例子与原问题的关联。2.又是一个偏经济的例子，学期末的中微论文，我写的是"对车牌照的拍卖制度与摇号制度进行效率与公平的比较分析"。探讨两种车辆配额制度，谁者效率更高，谁者更公平，假如说你只想用文字的形式简单概括几句的话，是一件很容易的事。你远可以这样说，"我认为拍卖制度更好地进行了资源配置，减少了资源错配的可能性，减少了社会总福利的损失，从而具有更好的效率。但摇号制度，凭着其零进入成本与交易成本，让大量中低收入人群有了获取车牌的机会，显然更为公平。"但显然就是显然吗？如果这个问题只是这样用言语表述完了，那么对我来说毫无意义，做了等于没做，这是一篇从我这个角度不合格的论文。我知道，要把这篇论文写满意了，就一定需要量化两种配额知道的效率与公平。效率比较？OK两者谁的社会总福利更高，请用公式表达并算出结果。公平比较？如何把公平这个特质quantify出来？怎样才算公平？公平应该用什么指标衡量？公平的程度又应该如何衡量？这些都需要做出来。我把大量车辆带来的交通拥堵的外部性内部化，进行了建模，建立了基于个人的成本收益模型。模型搭出来了以后，量化效率是容易的，你只需要算出社会总福利比较一下就可以。但公平的量化就不那么简单。我考虑到，我需要把每个个体的个体福利算出来，然后我要给出个体福利的distribution或者说allocation，然后如何衡量公平的程度呢？一方面，我要衡量整体中thebest和theworst的差距，一方面，我要衡量这个整体中所有个体福利分配的同质性、均匀性(homogeneity)。【本质上来说，其实效率问题也可以从个体福利出发，毕竟社会总福利就是全部个体福利之和啊。】最后，我做了一些简化假设，给出了个体福利的表达式，以一个分段函数的形式。同时我画出了两种制度下的个体福利distribution或者说allocation，最后我做了关于公平的程度的比较分析。这是第二个例子，十七页文章中，十页是建模和公式推算。这个例子也挺经济的，我也会在之后提到它和原问题的联系。3.终于到金融了。我想到这个学期我做的公司金融大作业，我们对光明乳业这个公司进行财报分析、财务指标分析，继而进行基于DCF模型的公司估值，最后进行了灵敏度分析并对该公司的未来发展趋势进行预测。同时，十二月我参加了光华管院案例大赛的金融分析比赛，我们需要对一个独角兽进行估值，我们选择了斗鱼直播。独角兽企业收益通常为负、收益极其不稳定、增长迅猛、市面上的估值通常存在大量泡沫、没有上市进而没有财务数据、对标公司难找、只有股权融资，这种种困难逼着我们不得不舍弃传统的估值模型如绝对估值法与相对估值法，我们开始迅速自学较为前沿的估值模型，学了bs模型，学了互联网估值模型，最后我们采用了DEVA模型并作了修正处理。这个寒假我又有在看估值分析师的培训教材《估值建模》。这本书更加系统地讲述了公司估值的过程方法，与实际应用(用Excel重构报表进行财务建模)。一个大作业，一个比赛，这两个项目再加上系统学习modelling，三件事走过，我整个人基本上对公司估值的分析流程、框架，公司估值的方法与模型、财务分析的结构与指标比较，都有了较为深入的了解。我方才意识到我这几个月来的进步，以前让我去评价一个公司的发展现状、它在行业中的地位、它的主要驱动因素、它的未来发展走势，我可能要立马上百度学术，下载个几十篇文献，把那些文字分析拼拼凑凑，写出一篇既玄乎晦涩又其实根本没有给出问题的答案一知半解的所谓分析(其实现在看来全都是废话)。现在看来，要分析一个公司，五年财务报表下载下来重构分析，做出所有重要财务比率与指标的汇总，做纵向与横向，时间序列与行业各公司间比较的分析，通过ratio,indice,numbers去挖掘背后一个公司真正的prosandcons，真正的驱动因素。要给出一个公司的未来发展趋势，不再是含混而谈，而是给出assumptions，给出预测的增长率，做出proforma，最后基于合适的模型把公式的价值和未来趋势量化出来。我想起我当年经济学原理课分析贾跃亭的乐视帝国，洋洋洒洒四千字，如今看来似乎什么都分析了但本质上什么都没讲清楚。当然了，人总是要从表面到本质，从一知半解到真正了解。我不能说如今的我，完完全全地掌握了一个公司的量化分析框架，要是这样我早去工作了。但我却实实在在地感受到了，当我开始借助财报数据进行分析，当我计算出大量financialratios然后把这个ratios的走势graphicallyillustrating来看一个公司的收益、偿债、风险、资管方面的表现如何，当我开始做dupontanalysis来看一个公司收益的真正驱动因素是什么，当我做了大量justifiedassumption进而找到合适的model并modellingthefirmvalue，当我把这一切的一切，从原因到结果，从因素到趋势，全部都量化出来了以后，我才能够告诉我自己的内心说，"我解读好了这个公司。我了解了。我做好分析了。"4.其实讲了这么多啊，本质是想讲，我骨子里对把一切quantify出来，把一切measure出来的强迫症式的迷恋。现在，我想回到那个问题，我为什么喜欢金融？这个寒假我又思考了，这一次，在我想到之前经历的关于经济学与金融学学习的种种后，我的答案是:SomefeaturesinfinanceJUSTMATCHWITHsomecharacteristicsinnateinmymindandinherentinmygenes.这就是如今的我喜欢金融的原因。我一直都是那种，很讨厌玄乎的东西的人。你让我去做tradeoff，去makeadecision，去选择a或者b。那么怎么选呢？你告诉我要遵从内心的想法？可什么是内心的想法呢？想他个三天三夜，最后能想出个结果吗？如果在一个抉择中，我无从对a或者b背后的因素进行比较，我无法对选择a或者b带来的潜在结果进行measure，你让我凭着第六感干选，这对我来说将是痛苦的。即便我做了选择，也将是uncomfortablewithmydecision。于我而言，慎重就是quantifyandmeasureclearlyabouteverything，遵从内心的所爱就是choosetheoptimaloneafteryouquantifyeverythinggettinganexplicitandaccurateresult.于我而言，我相当不习惯在分析问题的时候，泛泛而谈，借助复杂晦涩繁琐的文字一个圈子一个圈子地绕，最后什么也没说明白。于我而言，如果能够查阅大量资料，掌握明白这个问题背后的各类因素，然后像我在经济与金融学习中所做的那样––找到data并计算相关的ratios与indice进行分析graphically展现这些ratios的变化来描述清楚一个主体在一段时间内，是哪些因素发生了变化从而导致了结果的改变基于合理的假设建构一个model来illustrate这个问题，从这个model里观察到可能的动态变化、找到可能的最优解建立关于问题的function与equation，运算得出最优解，给出关于这个问题的optimalanswer的显式表达而不是用文字曲折表述。借助这些function进行比较分析。如果说在一个问题的分析过程中，你给予我相应的条件与资源去实现这个量化的过程，如果我也确实能够去把所有变量和不确定性measure清楚，那么我将觉得，我是成功的。我搞清楚了。我过了我这一关。我性格中的那部分特质，我对一切data，equation，function，model，pattern，relationship的天生的贴近与喜爱;我身上那种解构问题时一定要将一切relevantfactors&datasaccuratelyandpreciselyquantify,measure&patternizeinordertogetanexplicitlyquantifiedoptima的强迫症式的渴望，让我和金融学中量化，定量分析的那部分紧紧联系在一起。我因此喜欢金融，喜欢金融中量化这一个子集，(与其说是一个领域一个子集不如说是金融本身的特质与优势)，我决心研究生修读金融工程学，我想要将来做一个优秀的Quant,这些东西吸引着我，我身上的某些特点也注定了我会选择金融中的这个领域。这就是我喜欢金融的原因。SomefeaturesinfinanceJUSTMATCHWITHsomecharacteristicsinnateinmymindandinherentinmygenes.我想起那些年里我千奇百怪的回答，我想起我曾说的"金融里的uncertainty和risk很酷""经世济民这个理想很棒""这个行业将来就业前景是好""我看了《高盛阴谋》那本书后觉得哇这个金融圈的浮浮沉沉是真他妈的有意思""我想做投资组合风控与优化这方面的研究"。这一路走来各式各样天南地北的回答，最终演变成如今这一句:IMYSELFJUSTMATCHWITHMYGOALANDMYLOVE.这就够了。因为这一点，我得以自己驱动自己去学习量化相关的金融知识，我得以支撑自己在Quant以及FE这条道阻且长的长征路上一直走下去。这些天我参加了美赛，当然它和金融无关，只是我又一次感受到了quantifying和modelling给我带来的乐趣和满足感。我觉得，这就是我喜欢的东西。这些天我除了学习valuationmodelling，还在备考证券从业。证券市场法条那部分对我来说是场噩梦，我花了半个小时，一小节都没看完，看了忘忘了看，背了忘忘了背，最终由于鬼都没记住怒而合书。这是一场很好的试验。因为这半个小时，对我来说，远远够我去看二十几页modelling并圈划重点，记住公式和模型。同样的大半个小时，做不同的两件事，收效大相径庭。我意识到我天性中对于数据，模型，公式的亲切感，也感受到我对于一切cannotbequantified的东西的头疼、木讷、疏远、无所适从。我意识到我是无法在一级市场的前台生存的，我的归属只会是一级市场的中后台做定量分析与二级市场做衍生品。是这样的。你永远无法去喜爱那些本不和你match的事物。也注定会与那种matchwithyou的事物，职业也好，目标也好，梦想也好，人也好，紧紧联系在一起。我记得《月亮与六便士》中主人公说，感觉自己像是在被梦想召唤。但我倒觉得，与其说是被梦想召唤，不如说，人是在被人骨子里的本质驱赶着。以上，就是我想说的，我为什么喜欢金融。也祝大家都能尽早找到trulymatchwithyou的梦想与目标。