要写实证分析，需要进行以下步骤：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。 扩展资料 在写论文的时候，实证分析已经成为写作和选题的重点。因为理论创新很难，而实证分析可以体现论文写作过程中付出的工程量，使论文更容易通过。实证分析的内容包括：1.案例的分析调查。可以划分为具有一定创新意义的案例分析，具有现实意义的社会调查和在一个新的领域内做的调查（别人没做过或者很少做过）。如结合自身情况对大学生借贷状况进行的调查，当前有关“三农”问题的调查。2.发现一个证据，可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论。如林毅夫2000年发表的文章就检验的是1998年诺贝尔经济学获得者Sen的理论，属于实证分析中的创新。3.用大样本的数据来验证一种理论，或用一种新的方法和理论。虽然同样的数据别人也使用过，但是自己使用的数据更多，周期更广、论证更有效率、更具说服力的情况下，创新价值会比较高。4.进行历史分析或比较分析，收集的资料比别人更全，或发现新的证据、能够提出新的观点，或有第一手的`资料（直接进行外文文献的翻译或主动调查得到的数据），这样的论文实证会更加出彩，具有记忆点。5.研究结论及政策含义大约占论文整体的5%，是根据论文各部分得出结论的总结和总结的自然延伸，一般一两句话就可以写完。6.写作时要注意有自己的观点，注意创新，引用时要注明出处，不能抄袭。
关于实证论文怎么写如下：
要搞清楚自己想要研究什么学科领域的什么主题。问题不是一下选出来的，是依循学科领域——研究方向——主题——具体问题等流程逐步聚焦窄化出来的。
选题的过程中可以广泛查阅文献资料，可以询问老师、专家、学长学姐等同专业人员，也可以通过网络广泛查阅相关信息。但最关键的还是要主观上自己感兴趣、有能力、有意愿，客观上行得通、走得远、有价值。
研究设计要对问题进行变量分析，一个论文最好一次解决一个问题，多个问题交织在一起会使得文章错综复杂，也让会让读者雨里雾里。
要预先进行样本抽样设计。定量研究一般采用概率抽样，定性研究一般采用非概率抽样。研究是大样本还是小样本，是随机抽样选取还是直接选取最大信息承载者，都需要设计完善。
要预先设计研究方法及方法组合，实证研究往往不会仅仅使用一个方法，而是采用混合研究范式，综合运用多种方法。
要预先设计调查、访谈、观察、测量计划，预先设计研究工具，要预先设计研究步骤与时间进度安排，要预先开展一些试探性调查，以查看研究计划和工具的适用性，发现问题及时解决，进一步修改完善研究计划和工具。
如果人手不够的话，需要提前联系相关人员协助开展研究。比如你一次发3000份问卷，一个人肯定忙不过来；一次访谈1个人，但是对方不允许你录音，那你必须有研究助手协助手写记录。
实施研究，搜集资料实证型论文最大的特征就是要数据，没有数据一切都是虚构的。可以通过实施问卷调查、访谈、观察、测量等多种方式来搜集量化或质性的数据资料。有的呈数量化形态可以用于统计分析，有的呈文字化形态可用于描述分析。
整理、分析资料，得出结论资料搜集回来以后就需要根据资料的性质开展定量或定向分析啦。分析中可以使用SPSS或NVIVO软件协助。通过分析得出研究结论。
撰写论文论文的撰写不是必须等到得出结论才可以进行。从一开始就可以边开展研究边进行论文撰写。只不过大规模完善地论文写作是在这个时候才开始的。
实证型论文在国际上有美国心理协会的APA格式、芝加哥大学格式等成熟的格式，在我国有中国心理学会的写作规范均可以参考，因为格式非常稳定一致，被戏称为“八股文”。
意思就是按照固定格式填内容就行，不需要每次费尽脑力设计提纲框架。这倒也省事啦。大家有样学样就行。
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。
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。
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 论文实证分析的主要目的是用事实来支持论文所提出的.观点，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，主要是案列分析、寻找证据等内容。
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。
要看用什么软件进行数据分析了，一般统计类的软件比如spss都需要大样本容量，200以上
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。
做图，对于科技论文而言，图或表的选择，应以表达结果的需要而定。如果强调以精确的数值展示大量的数据，就采用表格形式；如果强调展示结果的分布特征或变化趋势，则采用插图形式。具有明显规律性或变化趋势的数据结果，通常推荐采用图形展示。同时，图表配合使用可让论文的结果显示得更加全面，但应避免同时以图和表的形式重复展示同样的数据。对于一般的结果，也不能在图表和正文的文字描述中重复出现，但对于重要的结果，可以同时在图表和正文的文字描述中展示。发表研究结果是科技论文出版的主要目的，而图和表是展示研究结果的主要形式。图和表各有优势，相互补充。图的特点是直观，可以清晰地反映事物的发展规律或变化趋势，有效地展示复杂结果；表的优势在于准确反映数据大小，方便列举大量的数据或资料，并展示数据的统计学属性，便于定量地了解结果。