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HN 二十年,最值得读的论文。

从 Hacker News 2006 年以来的全部投稿里,挑出链接本身就是论文的帖子:arXiv、期刊、会议论文、技术报告。每篇附中文标题,讨论最热的那些再加上中文导读和高赞评论翻译。

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编辑精选里 HN 讨论最热的 30 篇,每篇都有中文导读。不知道从哪读起,就从这里开始。

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点柱子按年份筛选。注:源数据里 2023 年的帖子分数记录不全,2026 年尚未过完,这两年收录偏少。

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    这些论文是怎么挑出来的

    1. 01

      全量扫一遍

      读取 Hacker News 自 2006 年以来的全部 446 万条链接投稿,找出指向 arXiv、期刊、会议、技术报告和学术 PDF 的帖子。

    2. 02

      只留论文本身

      由 AI 逐条判断,剔除介绍论文的新闻、博客和幻灯片,同一篇论文的多次投稿合并计算,并统计它在评论区被引用的次数。

    3. 03

      写导读、译评论

      讨论最热的 1,500 篇配上中文导读,并精选、翻译 HN 高赞评论。导读由 AI 生成,可能有误,请以原文为准。

    经济与社会科学2018frbsf.org编辑精选

    一切资产的回报率,1870–2015

    The Rate of Return on Everything, 1870–2015

    进阶 · 约 120 分钟读完前置知识:金融资产回报基础、统计学/时间序列、经济史

    读论文 HN 讨论
    215HN 得分
    151条评论

    导读

    这篇论文(Jordà、Knoll、Kuvshinov、Schularick、Taylor)构建了 1870–2015 年 16 个国家的长周期资产回报数据集,覆盖股票、住房、政府债券和短期票据,系统比较各类资产的真实回报与波动性。核心发现是:住房与股票的真实总回报相近(年均约 7%),但住房波动明显更低;安全资产回报长期波动剧烈;按皮凯蒂的 r 与 g 框架,资本的加权回报率在过去 150 年约为增长率的两倍。

    HN 关注点:把“住房是否真比股票更稳”和皮凯蒂 r >> g 命题放到 150 年、多国数据上检验,并由此引申到人口增速放缓后房地产回报是否还能外推。

    关键词 长期资产回报r vs g房地产Piketty金融史

    后来怎么样

    其构建的长周期多国资产回报数据成为后续资本回报与不平等研究的重要参考,并推动学界重新审视住房在家庭财富组合中的回报与风险。

    HN 评论精选

    这几条评论里:质疑 2 补充 1

    补充摘录论文四大结论:住房回报近股票但波动更低、安全资产回报高度波动、风险溢价长期大幅摆动、r 约为 g 的两倍。

    要点:1)从总回报看,住宅房地产与股票的实际上涨幅度相似且都较高,平均每年约 7%;住房回报与股票相近、波动却小得多,这一现象令人困惑。2)长期来看,真实安全资产回报波动很大,超出预期,有时甚至比真实风险资产回报更剧烈。3)数据揭示出风险溢价在低频上的大幅摆动,有时持续数十年,幅度远超商业周期波动。4)比较回报与增长(皮凯蒂的 r 减 g),我们发现一个显著结论:即使用更细的资产价格回报数据计算,皮凯蒂(2014)的同一事实在更多国家、更多年份上依然成立,而且更夸张——“r 远大于 g”;全球及大多数国家,过去 150 年资本的加权回报率约为增长率的两倍。

    crazygringo查看英文原文

    Highlights: > 1. In terms of total returns, residential real estate and equities have shown very similar and high real total gains, on average about 7% per year. ... The observation that housing returns are similar to equity returns, yet considerably less volatile, is puzzling. > 2. We find that the real safe asset return has been very volatile over the long-run, more so than one might expect, and oftentimes even more volatile than real risky returns. > 3. ...our data uncover substantial swings in the risk premium at lower frequencies that sometimes endured for decades, and which far exceed the amplitudes of business-cycle swings. > 4. Comparing returns to growth, or “r minus g” in Piketty’s notation, we uncover a striking finding. Even calculated from more granular asset price returns data, the same fact reported in Piketty (2014) holds true for more countries and more years, and more dramatically: namely “r >> g.” ...globally, and across most countries, the weighted rate of return on capital was twice as high as the growth rate in the past 150 years.

    质疑质疑可外推性:人口增速即将大幅放缓,过去 150 年的房地产回报规律未必适用。

    看一眼 1870–2015 年的人口增长曲线,陡峭得惊人。再想想 2015–2100 年这条曲线会是什么样——很可能平缓得多。这难道不会对房地产产生巨大影响?人口曲线难道不是房地产市场走势的首要驱动因素吗?我不确定上个世纪能为未来提供有意义的参照。

    sandover查看英文原文

    Take a quick look at a graph of population growth from 1870-2015. It has an incredibly steep curve. Now think about how that graph will look from 2015-2100. Likely, it will be drastically flatter. Wouldn't this have a huge effect on real estate -- indeed, isn't that population graph the primary driver of what happens in the real estate market? I'm not sure the last century provides a meaningful guide here.

    质疑批评金融风险定义:只看短期价格波动、剔除尾部事件、误用高斯分布。

    我怀疑安全资产与风险资产的那些问题,源于“经济风险”的定义本身就一团糟:风险被定义为较短期的可见价格波动,而“异常”事件被当作“不确定性”从模型中剔除;风险模型似乎还假设高斯分布,而这与数据拟合得并不好。

    mcguire查看英文原文

    I suspect that the issues with safe vs risky assets are a result of how screwed up the definition of economic risk is: * Risk is defined by relatively short term visible price fluctuations, with "unusual" events removed from the model as "uncertainty". * The risk model seems to use a Gaussian distribution, which doesn't fit the data particularly well.

    历次讨论

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