告别了以前
1.提出研究问题——具体(在a对b有何作用这一问题中,明确a/b各是什么)、有趣(why should 为care?)、新颖(研究新现象、使用新方法、新数据集)、可行(通过查文献看他人是否有类似的研究或大致数据是否可得) 2.文献回顾 cnki/jstor/econlit....百度、google…… 3.建立理论模型 具体来说,回归分析一般只能说明变量之间的相关性,要对变量之间的因果关系作出判断常常需要依赖于经济理论。因此,即使无法提供完整的理论模型,也应该进行一定的理论分析。最理想的情形是,从理论模型中推导出计量模型,即待估计的回归方程。 4.收集数据 如果使用别人的数据,要注意其数据是如何定义、计算的(统计口径),是否与你的理论模型中的变量相对应。 5.使用适当的计量方法。 比如,被解释变量为二元变量,则可以使用probit或者logit;如果是非负整数,则可以使用泊松回归;如果是面板数据,则可以考虑固定效应、随机效应、时间效应、动态面板等;如果是时间序列,则应先判断是否含单位根(如果样本容量太小,比如小于20,则可以不进行单位根检验,因为单位根是大样本检验),再决定使用相应的计量方法。 对于一般的数据,通常先做OLS,看看结果,作为一个参照系。做完OLS后,可以画残差图(residual plot),大致看看扰动项是否符合经典嘉定,然后进行严格的检验。如果有所违背(比如,存在异方差、自相关),则作相应的处理。对于时间序列,还可以检验是否存在结构变动(邹检验)。另外,应该对数据的质量进行检验,判断是否存在多重共线性、极端值、弱工具变量等,并作相应的调整。 对于回归函数的具体形式,可以考虑线性、对数(如果解释变量只取正数且有指数增长趋势)、双对数、非线性(边际效应不是常数)等。 由于受数据可获得性的限制,遗漏变量几乎不可避免。因此,很有必要在实证论文中对此进行讨论。不外乎两种情况。第一,存在遗漏变量,但与解释变量不相关(需要说明为什么不相关),故可以不作处理。第二,存在遗漏变量,且与解释变量相关,则必须进行处理,处理方法包括增加控制变量、寻找代理变量、使用工具变量、使用面板数据等。 另一常见问题是内生解释变量。此时,一般需要找到有效的工具变量才能得到一致的估计。由于面板数据可以在一定程度上客服遗漏变量问题,故比横截面数据或时间序列更有说服力。因此,如果可以获得面板数据,则应尽力争取。 大多数的实证论文都希望说明x对y的因果作用。而从回归分析的相关关系得到因果关系,是一个很大的飞跃。引言——文献回顾——理论框架——计量模型——数据说明——计量方法——回归结果——结论
好吃鬼玲
论文实证分析方法有哪些介绍如下:
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。
陌陌上阡
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、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
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好的研究思路一是要扣题,二是要开阔,三是要清晰。 所谓扣题,就是要紧紧地把握住课题题目,不偏离这个题目研究的方向,也不要超出这个范围。要准确地朝着研究目标达成的
论文实证分析有两种分析的方法,一种是回归分析,另一种是统计分析。 扩展资料 论文
毕业论文研究方法 毕业论文研究方法,论文研究方法需要大量阅读法,找到不足和创新点,来完善自己的论文,研究方法是在一个研究中发现新的现象、新的事物,或者提出新理论