本科论文最简单的实证方法如下：
1、进行案例的调查、分析。
2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。
3、用大样本的数据来证明一种理论。
4、进行历史分析或者比较分析。
5、研究结论及政策含义。
6、论文写作中其他应注意的问题。
本科毕业实证论文模型都有哪些？
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。
第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
1、提出假设。提出两个或多个变量间的因果关系，不是随便提出的，那这个假设模型该如何提出，不是随便建立的，而是根据前人的研究总结优化出来的，需要根据一些定性的变量转化为定量的指标来说明问题。同时变量间还要进行相关性的分析。
2、搜集变量指标的数据。这个往往涉及搜集资料的能力，这种一般难以学来，更多的需要靠自己花时间摸索。如果是通过问卷建立的指标，那主要就通过李克特量表等进行量化转化，进而搜集到样本数据。如果搜集公司的某些账目数据就需要通过大量搜集整体，基本每个方向，每个点，能否有指标数据，是否需要自己建立指标标准都需要考量。
3、进行数学归纳。这里主要就是考察数据间的相关性，这个是我们初高中有一种基础的线性回归关系中就已经涉及到，通过描点找到一条趋势线，进而通过趋势线求导公式，而这个公式中的变量系数就是相应的回归关系。而这个目前有大量的数据软件，常见如Excel、Spss、Stata、Origin、Eview等。
注意事项：
论文写作中其他应注意的问题。论文的写作是建立在他人已有研究基础上的，肯定涉及他人的观点、资料（包括外文资料），但引用时均应注明出处，切忌抄袭。
论文不要写成说明材料或教科书，而应有自己的观点，因为论文是给导师以及这个领域内的专家看的；也不要将论文写成领导报告或政策建议，论文的重点在于其创新之处。
实证分析论文写法如下：
1、阅读教材。
首先要具备一定的计量经济学基础。计量理论的学习推荐阅读《计量经济学导论》，计量经济学的一些基本理论要掌握，如果觉得《计量经济学导论》有难度，可以通过这本书先学习一些基础的计量知识，比如什么是内生性，稳健性等等。
在模型实现时，stata代码的撰写可直接参考陈强老师的书，这本书非常具有实用性，可以自学，随用随查即可。计量经济学中经济学才是核心，计量只是方法，不要把重心放错。
2、前沿文献。
阅读教材的同时可以多看一些实证类的文章加深理解，同时多多学习实证的套路，在阅读教材和前沿文献中不断积累，形成自己的想法，也就是论文的核心——创新点。
文献可以从知网进行查找，国内顶级的期刊有经济研究、中国工业经济、管理世界等（进入知网首页，搜索栏右侧点期刊，即可查看整个期刊中的文章）。
3、搜集数据。
在打好基础后，接下来要找做实证的数据了，根据自己的论文选题去查找数据。数据是实证论文重要的部分，如果数据找不到或者数据质量差，那么论文选题即使再创新，实证部分也无法完成。
因此不妨在找数据的过程中确定自己的选题。至于数据来源，可以从中国统计年鉴、中国城市统计年鉴以及一些数据库进行查找。
1、提出假设。提出两个或多个变量间的因果关系，不是随便提出的，那这个假设模型该如何提出，不是随便建立的，而是根据前人的研究总结优化出来的，需要根据一些定性的变量转化为定量的指标来说明问题。同时变量间还要进行相关性的分析。
2、搜集变量指标的数据。这个往往涉及搜集资料的能力，这种一般难以学来，更多的需要靠自己花时间摸索。如果是通过问卷建立的指标，那主要就通过李克特量表等进行量化转化，进而搜集到样本数据。如果搜集公司的某些账目数据就需要通过大量搜集整体，基本每个方向，每个点，能否有指标数据，是否需要自己建立指标标准都需要考量。
3、进行数学归纳。这里主要就是考察数据间的相关性，这个是我们初高中有一种基础的线性回归关系中就已经涉及到，通过描点找到一条趋势线，进而通过趋势线求导公式，而这个公式中的变量系数就是相应的回归关系。而这个目前有大量的数据软件，常见如Excel、Spss、Stata、Origin、Eview等。
注意事项：
论文写作中其他应注意的问题。论文的写作是建立在他人已有研究基础上的，肯定涉及他人的观点、资料（包括外文资料），但引用时均应注明出处，切忌抄袭。
论文不要写成说明材料或教科书，而应有自己的观点，因为论文是给导师以及这个领域内的专家看的；也不要将论文写成领导报告或政策建议，论文的重点在于其创新之处。
1、进行案例的调查、分析。2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。3、用大样本的数据来证明一种理论。4、进行历史分析或者比较分析。5、研究结论及政策含义。6、论文写作中其他应注意的问题。
扩展：
1 .均衡分析与非均衡分析
简单的说均衡就是数量分析，非均衡就是变量分析。
2，静态分析与动态分析
动态分析需要考虑时间因素，静态不需要考虑，如果你做的是近3-5年的财物数据变化，那么就要考虑动态分析
3 1跟2相结合而产生的静态均衡分析，比较静态均衡分析，动态均衡分析
例如动态均衡分析，就是要在考虑数据分析的基础上考虑时间因素的影响。
4 定性分析与定量分析
研究经济现象的性质以及内在规定性与规律性要用定性分析，而研究经济现象量的关系要用定量分析。
所以，你要看好自己题目研究的主体因素到底是定性还是定量。
①要保证统计方法和计量模型的合理性，即要报告相关检验的结果，以支撑模型和方法选择的合理性。
②围绕假说展开分析，其中至少要做到两点。其一是根据前面提供的假说检验标准展开分析；其二是要从经验和理论角度来审视估计结果。
1. 查找、阅读文献，用文献管理软件管理。一般一个完整的研究都是从查找和阅读文献开始的，通过阅读大量的文献，你才有关于做什么研究（主题）、怎么做研究（方法）和研究假设的想法。找文献，国内学校基本上是百链+google scholar，国外学校就是学校图书馆+google scholar。然后文献管理软件推荐 Mendeley2. 写proposal. 就是把1里提到的成文，包括intro （含假设）、method和data analysis （预计要怎么分析数据）。如果这个写得好，那正式的文章会稍微省一点力。至于intro怎么写，请看答案最后的图3. 伦理委员会审批。不是所有学科都要，而且这个在中国尤其儿戏，约等于无，所以我见过违反研究伦理的研究。关于伦理委员会，见维基百科：Institutional review board4. 做预研究。对小样本（小样本有多小不同学科不同、不同研究主题也不同）收集数据，并按照之前的想法进行数据预分析。如果趋势和假设一致，继续进行正式研究。如果没趋势或者趋势和假设反了，或者重新找文献，看是不是有自己漏了的因素没考虑；或者改善研究方法（数据收集方法）5. 正式研究，收集数据。在过程中或许也可以进行阶段性的数据分析6. 数据分析。先用proposal里设想的方法来分析，如果比较容易得出符合假设或者部分符合假设的结果，就可以开始写。如果没啥结果，就慢慢数据挖掘吧试用各种各样方法来分析，有可能有新发现，也有可能没有7. 根据数据结果完善intro。如果之前写了proposal，这个时候就是完善。如果没写，就是重头开始写。一般而言，更为重要的是研究里用到的变量之间的关系（而不是这些变量本身），在此前有什么研究涉及到。题主在这一步，可能很多时候在导师手里接到项目也是从收集数据开始到这一步开始写。同时，去找拟投稿杂志的格式要求和文章来看，模仿格式、风格之余，按照格式要求来写。8. 按method、result、discussion、abstract的顺序完成文章。method和result是最好写的。result按照假设的结构来写；discussion以result为基础同时看着intro来写，但是和intro结构倒置，具体还是看答案最后的图。9. 初稿完成，然后做好起码改5次的准备。至于英语，没有想象的那么困难。初稿的时候就想着把东西写出来，是完整的句子，前一句和后一句接得上就行了。初稿之后慢慢改吧特别是第一次写如果真的觉得很难开始，就先写method、result，然后再写intro，然后discussion.但是熟练之后不推荐这么做，一来其实有点不符合伦理，二来其实这样写出来的文章质量可能会比按顺序写的稍差
实证的嫩搬忙写，很好做的。
要交代明白。无论记人记事，还是写景状物，一般都要交代明白时间、地点、人物、起因、经过、结果。否则文章就不完整。第二，线索清楚。虽然观察的角度、记述的方式可以不同，但每一篇文章都应当有一条关联材料、统贯全篇的中心线索，否则文章就会松散。第三，人称要一致。无论用第一人称“我”记述，还是用第三人称“他”记述，都要通篇一贯。第四，要有条理。一篇好的论文，最重要的就是条理。乱七八糟的文章，就算是字字珠玑、妙语连珠也不受青睐。
关于实证论文怎么写如下：
前奏
实证的文章首先要有数据，没有数据一切都是虚构。所以，先把数据处理好。处理数据分两个基本步骤，第一为数据清理；第二为数据计算。这里没有统一的标准应当如何处理数据，但有一个基本要求就是做好识别。
技巧是，要么你借用比较成熟的理论模型，由理论模型到计量模型。这样不会有太大的偏差。如果是自己构建计量模型，那么要自己严格按照统计和计量要求做，对模型的假设前提与限制有全面准确的理解。
研究问题
假设所有模型构建、数据分析、稳健性检验都完成了，这个时候你要动笔写论文。在这个阶段，你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什么问题！
其实，确认研究问题应该在处理数据之前，否则你很难想象连问题都不知道，你如何处理庞大的原始数据。我之所以把数据处理放在确定问题之前，主要是基于现实的情况。
方法论
当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢？不，至少，在这个阶段，你还不能动笔写论文。
你必须要明白，论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果！任何实证结果都像是大厨做出的菜，一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。所以，“完美”的结果有时候只能蒙外行，却不能欺审稿人。
这里，我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。不要小看这两个问题，用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。
在论文主体部分，应当注意，问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序，要有写“小说”的心态，做好铺垫，突出重点，善于总结。时时刻刻注意论文的走向，并且确保读者（甚至是外行）可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点（即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法）。
提纲与计划
在解决了数据、论题、方法论之后，你可以开始制定计划。这种计划不是那种空而无物的标题式提纲，必须在每一个段落明确写作目的，明确所用模型（或其他方法）的假设与限制，明确写作的要点。
完成计划初稿后，不要动笔。两天之后修改计划。再两天之后交给其他人修改。一周之后自己再修改，与导师（或者其他有经验的同行）商议定稿。
写作与发表
接下来，按照提纲扩充论文，具体步骤将在下一段中详细展开。论文完成之后，不要立刻修改。等两周，等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。将第二稿给同事修改，返回后再次修改。
严格地说，在大修改之后，应该再次做报告以确认修改是成功有效的。隔一段日子，对论文重新进行修改，定稿。一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。
投递之后，如果通过初审那么一般会要求作者再次修改（一次就刊发的稿子很少很少），那么接下来就是漫长的修改与等待了。
细节与步骤
一般实证论文分为：摘要、引言、理论框架、实证部分、总结五大部分，其中实证部分可以分为数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验。
最后写作摘要和引言，这是惯例。一般应该先写作理论框架，随后可以确定方法，然后解释模型的设定和数据情况，最后报告结果与稳健性结论。
尾声
实证性文章的结果是报告参数，但其实这些参数的具体值并不重要。这话也许很矛盾，既然我们的工作是围绕着参数进行的，为什么具体值又不重要呢？
第一，这些参数解决不了实际问题。它们不是圆周率的pai值，也不是物理中的g值。就算你计算出了一个很重要的参数，又能如何呢？
第二，参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。从这个角度说， 解读比数字本身重要。
第三，由于国别（或者地区）差异，很多参数并不具备普遍性，也很难真正解释世界。不能夸大参数的作用。为了达到某种效果，无限夸大参数估计的力量，会使很多人迷失方向。
1. 查找、阅读文献，用文献管理软件管理。一般一个完整的研究都是从查找和阅读文献开始的，通过阅读大量的文献，你才有关于做什么研究（主题）、怎么做研究（方法）和研究假设的想法。找文献，国内学校基本上是百链+google scholar，国外学校就是学校图书馆+google scholar。然后文献管理软件推荐 Mendeley2. 写proposal. 就是把1里提到的成文，包括intro （含假设）、method和data analysis （预计要怎么分析数据）。如果这个写得好，那正式的文章会稍微省一点力。至于intro怎么写，请看答案最后的图3. 伦理委员会审批。不是所有学科都要，而且这个在中国尤其儿戏，约等于无，所以我见过违反研究伦理的研究。关于伦理委员会，见维基百科：Institutional review board4. 做预研究。对小样本（小样本有多小不同学科不同、不同研究主题也不同）收集数据，并按照之前的想法进行数据预分析。如果趋势和假设一致，继续进行正式研究。如果没趋势或者趋势和假设反了，或者重新找文献，看是不是有自己漏了的因素没考虑；或者改善研究方法（数据收集方法）5. 正式研究，收集数据。在过程中或许也可以进行阶段性的数据分析6. 数据分析。先用proposal里设想的方法来分析，如果比较容易得出符合假设或者部分符合假设的结果，就可以开始写。如果没啥结果，就慢慢数据挖掘吧试用各种各样方法来分析，有可能有新发现，也有可能没有7. 根据数据结果完善intro。如果之前写了proposal，这个时候就是完善。如果没写，就是重头开始写。一般而言，更为重要的是研究里用到的变量之间的关系（而不是这些变量本身），在此前有什么研究涉及到。题主在这一步，可能很多时候在导师手里接到项目也是从收集数据开始到这一步开始写。同时，去找拟投稿杂志的格式要求和文章来看，模仿格式、风格之余，按照格式要求来写。8. 按method、result、discussion、abstract的顺序完成文章。method和result是最好写的。result按照假设的结构来写；discussion以result为基础同时看着intro来写，但是和intro结构倒置，具体还是看答案最后的图。9. 初稿完成，然后做好起码改5次的准备。至于英语，没有想象的那么困难。初稿的时候就想着把东西写出来，是完整的句子，前一句和后一句接得上就行了。初稿之后慢慢改吧特别是第一次写如果真的觉得很难开始，就先写method、result，然后再写intro，然后discussion.但是熟练之后不推荐这么做，一来其实有点不符合伦理，二来其实这样写出来的文章质量可能会比按顺序写的稍差
1、提出假设。提出两个或多个变量间的因果关系，不是随便提出的，那这个假设模型该如何提出，不是随便建立的，而是根据前人的研究总结优化出来的，需要根据一些定性的变量转化为定量的指标来说明问题。同时变量间还要进行相关性的分析。
2、搜集变量指标的数据。这个往往涉及搜集资料的能力，这种一般难以学来，更多的需要靠自己花时间摸索。如果是通过问卷建立的指标，那主要就通过李克特量表等进行量化转化，进而搜集到样本数据。如果搜集公司的某些账目数据就需要通过大量搜集整体，基本每个方向，每个点，能否有指标数据，是否需要自己建立指标标准都需要考量。
3、进行数学归纳。这里主要就是考察数据间的相关性，这个是我们初高中有一种基础的线性回归关系中就已经涉及到，通过描点找到一条趋势线，进而通过趋势线求导公式，而这个公式中的变量系数就是相应的回归关系。而这个目前有大量的数据软件，常见如Excel、Spss、Stata、Origin、Eview等。
注意事项：
论文写作中其他应注意的问题。论文的写作是建立在他人已有研究基础上的，肯定涉及他人的观点、资料（包括外文资料），但引用时均应注明出处，切忌抄袭。
论文不要写成说明材料或教科书，而应有自己的观点，因为论文是给导师以及这个领域内的专家看的；也不要将论文写成领导报告或政策建议，论文的重点在于其创新之处。