莎菲娜娜
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。
杜拉拉candy
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。
陈达文文
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。
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