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ysatispaco
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微微的辣

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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。

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燕yan燕yan

1、广泛收集参考文献,决定计划的目的和范畴:•决定所要解释的现象是什么?•决定所要检验的假设或理论是什么?•决定所要预测的趋势是什么?•决定所要评估的政策是什么?2.建构实证计量模型;•除研读相关经济理论之外,应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型: 确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系(causality); 厘清各模型的异同及优缺点,思考改进文献中现存模型的可能; 最后决定实证计量模型雏形;•初步调查是否有相关的资料,若无则实证模型设计的再好也无用。3.收集相关资料;•对数据的精确性一定要严格查核,对错假漏数据要仔细修正;•使用电子表格软件对数据列表绘图,以验证数据的逻辑合理性,对不合理的数值要有所处理;•不论要用的是横断面数据或是时间数列,数据数目越多越好,追踪数据(PanelData)尤佳;•对资料数值作一些整理,表列各种基本统计量(样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等)、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。计量方法的执行:1.计量方法不应太简单(例如只做到最简单的OLS),但也不必过于复杂,应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法,则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度,而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值,以了解数据中所包含的真正信息。2.除了估计值以及对应的t检定外外,也可做一些F检定之对多个系数的假设检定。3.回归模型的设定,尤其是解释变量的取舍,可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定,以经济理论上的考虑最为重要,不能单只为了提高模型的配适,而盲目的做一些不合理的变量转换。4.选取解释变量时,应有如下的考虑:•解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确,也就是说,解释变量是原因在先,应变量是结果在后,有一定的先后顺序。尤其要注意,有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的,或是因果关系不很明确(也就是说,相对于应变量而言,这些变量是内生的),则在选取这些变量作为解释变量时,便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因;•要注意解释变量的同构型,不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量(包括相同变量的不同转换、或是几个变数间的各种交乘项)放进回归式内,造成严重的线性重合问题;•经济理论所牵涉到的变量常常是无法观察到的,因此在做实证研究时必须采用替代变量(Proxy),研究者要对所选用之替代变数的合理性详加说明。由于数据总有些缺失,常有人在束手无策之下,采用了很多匪夷所思的替代变数;•虚拟变量的定义要清楚而合理,使用要小心;•要探讨解释变量不足、观察值有误差等数据缺失所可能造成的计量问题。

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