实证论文发表

实证论文发表

会的。
论文发表是需要审核的，有一项就是论文内容与实际不符的审核容易不通过，有人会觉得数据上稍微改动一下应该不会发现。
要知道论文发表代表的是作者的学术成果，一旦论文数据有问题，那只能说明作者的学术水平有待提高，并且研究不严谨，对作者的声誉是有影响的。
数据造假肯定是有人查的，因为不管是什么论文需要发表的都会审核的，审核可不是那么容易通过的。论文发表对于需要评职称的人员来说是很关键的，论文是职称评定的加分项，所以大家要踏踏实实的去撰写去研究，不要愉奸取巧。

论文投稿时会检验实证结果的真实性吗

那要看审稿人认不认真了，有的审稿人会按照你的理论在弄一遍，被查出来，就是学术造假了

根据学位论文作假行为处理办法，五种行为可被视为学位论文作假行为，其中包括：
伪造数据的；
2009年，西南交大副校长、教授、博士生导师黄庆因博士论文作假处理结果，被取消博士学位和研究生导师资格。
009年浙江大学药学院副教授贺海波因涉嫌抄袭、剽窃原博士生导师实验数据，共计发表8篇假论文，被浙江大学撤销副教授职务和任教资格，并将其开除。

实证性论文怎么写

实证性论文写法技巧如下：

实证性，就是通过分析数据，分析案例，分析实验结果，得出结论的那种。一般来说，规范的论文实证研究包括以下几个步骤，即准备阶段、选题、探索性研究、收集数据、建立计量模型、选择计量方法、解释回归结果、论文写作、与同行交流、提交论文或投稿。

1、首先，必须掌握一定的经济理论，以获得观察经济现象的必要视角 （perspective）、参照系 （reference 或 benchmark） 与分析工具 （analytical tools）。否则，即使看到经济现象，也可能无从下手分析。

这些经济理论的学习，主要体现在微观经济学、宏观经济学以及经济学的各专业课程上，比如金融学、财政学、发展经济学、产业经济学、劳动经济学等。

2、其次，为了进行实证研究，还必须掌握一定的计量方法与统计软件（比如 Stata）。即使你收集到相关的数据，但数据也不会 “自己说话”，仍需要使用统计软件，运用适当的计量方法进行统计推断。

因此，计量经济学对于实证研究不可或缺。在具备一定的理论功底与计量训练后，即可正式开始做实证研究了。

从研究方式来划分，可分为理论性、描述性论文。

1、理论性是通过对问题论点事件进行分析，得到子问题子论点继而对子论点子问题论证后，得到结论的。再具体点，分为描述性论文、综述型论文和应用型论文。

2、描述型论文，主要是指通过概念、判断和推理等逻辑形式，结合议论、说明等表达方式，来分析事物、阐明事理，以达到作者阐述自己的新观点和新见解之目的的一种论文。

描述型论文又可分为两类：一是立论型论文和驳论型论文。

1、立论型论文，主要是通过摆事实，讲道理等方式，正面阐述作者的观点和见解的文章。

2、驳论型论文，主要是在摆事实讲道理的论证过程中，辨析和驳斥他人的观点，树立自己观点和见解的文章。从其定义的描述中可以看出，描述型论文具有很强的理论性、严密的逻辑性和以议论为主的表达方式。

审计实证研究硕士论文

审计实证研究硕士论文

我国的法律环境和证券市场的发展程度与西方国家存在着巨大差异，在此情况下，适合于西方经济条件下的审计师选择信号传递理论在中国是否依然成立，目前尚缺乏充分的证据，我国关于此方面的研究也很少。以下是审计实证研究硕士论文，欢迎阅读。

摘 要：随着实证思想在审计理论研究中的渗透和贯彻，实证审计学的研究将会受到越来越多学者的重视。我们要理解审计，必须把它放入现实中，并观察审计是怎么运行的。解析运行中的各种现象，是需要审计事实（审计主体行为的集合）的，而审计事实的取得要通过收集各种资料并对资料进行 分析 。这就需要借鉴实证法了。本文把审计风险与实证法相结合来对审计风险相关 内容 进行了研究。

关键词：审计风险；重要性

实证审计理论研究内容涉及若干个课题。笔者仅就作为 现代 审计理论的一项重要研究成果———审计风险的实证研究做一探讨。这个课题的研究包括三个大的方面：对重要性概念的实证研究；建立分析审计风险的模型；确定重要性概念的内容。

一、对重要性概念的实证研究

审计重要性直接决定着审计工作开展的范围、审计检查的内容、采用的审计 方法 和必须实施的工作步骤，直接决定着审计工作质量的高低。因此，对重要性概念的认识是非常有必要的。这方面的研究可以采用实证的方法：

1.市场研究。即研究公开财务信息对股票价格的 影响 。根据市场对某项财务信息的反映来确定它是否重要。但是在市场研究中，我们不能肯定市场反应来自某种特定的信息，因此要设计有控制的实验来调查某一财务信息变量的市场反应，从而确定其重要性。

2.实验研究。实验通过使用假想的数据，了解实验对象针对这些数据的相应对策，这些变量是根据诸如净收入的百分比、事项性质、流动资产的百分比、盈利趋势等来安排的。实验对象可以是审计师、财务人员和一般百姓，这样可通过对统一财务变量进行不同的数据实验来确定该财务变量的重要界限，而且还可以发现在 社会 中哪些事项是相对重要的。

3.对审计实务的描述性研究。主要是对 会计 师事务所的实务指南的描述，以及法院对一些自身建立的判决结果。研究证明，绝大多数会计师事务所是具有重要性的定量化依据的。美国学者Lee在1984年的一项研究中描述了30个大的英国会计师事务所的审计程序中有关重要性的内容，结果仅7个没有。

二、建立分析审计风险的模型

《独立审计准则第9号———内部控制与审计风险》将审计风险定义为：“审计风险是指会计报表存在重大错报或漏报，而注册会计师审计后发表不恰当审计意见的可能性”。随着审计风险影响范围的扩大，审计风险也有狭义和广义之分，前者一般是指会计师事务所承担的 法律 责任以及遭受损失的可能性，而后者是指审计行业因审计风险而可能遭受的损失，一般表现为因审计失败而引起的中介市场份额的减少或业务范围的受限。本文要讨论的是狭义的审计风险。因而建立的模型是 目前 审计职业界普遍使用的由美国注册会计师协会1983年提出的审计风险模型，该模型认为审计风险由固有风险、控制风险和检查风险三要素组成，由于审计过程中三要素的存在，未能揭示会计报表存在重大错报、漏报给审计关系人造成客观损失，其可能性（审计风险）用P表示。P=固有风险×控制风险×检查风险，审计主体总是希望将P控制在可接受的水平并以此估计检查风险。如果审计主体高估固有风险、控制风险，若再主观上将检查风险控制在一个较低水平，会产生误拒风险，这时必须扩大审计范围，增加审计程序，来尽量降低检查风险；反之，若低估固有风险、控制风险，而主观上又将检查风险控制在一个较高水平，将产生误受风险和道德风险，可能发生在审计过程中未查出重大错报和漏报，或有意减少审计程序和审计成本，此时审计人员应保持应有的职业谨慎并将审计风险降到可接受水平。根据上述模型，审计主体在确定可接受的审计风险时，首先要评估固有风险、控制风险，在此基础上推算可接受的检查风险。

审计风险能直观反映审计风险产生的原因及可能产生的后果。但在 应用 该模型时要注意以下几点：（一）模型可以扩展；（二）模型并不唯一；（三）模型可以定量、定性或定量定性结合使用；（四）模型具有主观性。

三、确定重要性概念的内容

在市场 经济 环境中，审计人员面临的信息资料多如牛毛，在成本———效益的原则下，支出和时间是非常重要的，审计人员总会把记忆力集中在重要的经济业务、会计事项甚至舞弊和差错等方面，而不会与鸡毛蒜皮的事纠缠不休。为此，人们提出了重要性概念，并对它加以规范和补充。国际会计准则委员会（IASC）对重要性的定义是：“如果信息的错报或漏报会影响使用者根据会计报表采取的经济决策，信息就具有重要性。”美国财务会计准则委员会（FASB）对重要性的定义是：“一项会计信息的错报或漏报是重要的，旨在特定环境下，一个理性的人依赖该信息所做的决策可能因为这一错报或漏报得以变化或修正。”我国独立审计准则对重要性的定义是：“重要性指被审计单位会计报表等会计资料中出现错报或漏报的严重程度，这一程度在特定环境下可能影响会计报表使用者的判断或决策。”由此可见，各国对重要性的认识是基本一致的，也就是说，可以这样来定义重要性：信息的错报或漏报可能影响到会计报表使用者的决策即为重要性。

在审计过程中，需要运用重要性概念的情形有二：

①是在确定审计程序的性质、时间和范围时，重要性被看作审计所允许的可能或潜在的未发现错误或漏报的程度，即审计人员在运用审计程序以检查 会计 报表的错报或漏报是所允许的误差范围。

②是在评价审计结果时，重要性被看作是某一错报或漏报（或汇总的错报或漏报）是否 影响 会计报表使用者判断和决策的标志。而且，在实际工作中对重要性作初步判断时要结合以往的审计经验，并同时考虑以下几个因素：

1. 企业 规模及特定的环境。企业规模的大小对重要性的判断有重要影响。一般来说，规模大的企业，重要性的绝对数较大，相对数较小；反之，其绝对数较小，相对数较大。同样，不同企业面临不同的环境也会影响重要性的判断。如某一金额对某个企业会计报表来说是重要的，而对另一个企业来说就可能是不重要的。而且，对某一特定企业来说，重要性还会因时间的不同而有所改变。

2.有关法规对财务会计的要求。财务会计法规越来越要求企业必须采取更加稳健的会计政策，以断绝企业粉饰财务报告的路子。如果有新的财务会计法规需要企业去实施，那么这些法规的目的无外是为了真实反应企业的财务状况和经营成果。因此，当有关法规对被审计单位存在特别的要求，或者企业存在可由管理当局自主决定处理的会计事项时，审计人员应从严确定审计重要性水平。

3.审计项目。对于不同的审计项目，要有不同的重要性标准。审计人员应对数额高、波动幅度大、会计报表使用者比较关心的项目，从严制定重要性水平。

4.错误的.性质。如果错误的性质严重，即使错误的金额较小，也应看作是重要的错误。例如，现金短缺800元，如果短缺是由于盘点差错引起的，则属于不重要错误；如果短缺是由于出纳监守自盗引起的，则属于重要错误了。因为故意的错误说明管理不善，而管理不善往往隐含着更严重的 问题 。可能引起严重后果的错误，是要看作重要错误的。

5.会计报表各项目的性质及相互关系。会计报表项目的重要程度是有差别的。一般而言，会计报表使用者更关心流动性较高的项目，审计人员应对此从严制定重要性水平，由于会计报表之间是相互联系的，因此在制定重要性水平时，必须考虑这种相互联系。

6.内部控制与审计风险的评估结果。由于被审计单位建立的内部控制存在固有的限制，这就要求审计人员必须注意内部控制对审计的影响。如果内部控制比较健全，可依赖程度高，可以将重要性水平定得高一些，以节省审计成本；反之，应把审计重要性水平定得低一些，以保证审计的质量。由于重要性与审计风险呈反方向关系，如果审计风险评估为高水平，则意味着重要性水平较低，此时应收集较多的审计证据，以降低审计风险。

参考文献 ：

[1]葛家澍等著。会计大典。第十卷，1999年。

[2]石爱中等著。审计 研究 ，2002年。

[3]罗伯特。K.莫茨（美国）等著。审计 理论 结构，1990年。

[4]财政部。审计，2004年。

审计费用的研究在国外始于20世纪80年代初。Simunic（1980）首次构建了审计收费定价模型，运用多元线性回归模型分析了1977年美国377家上市公司的包括审计费用在内的数据，考察了可能影响审计收费的10大因素，发现上市公司的资产规模是决定审计收费的最重要因素，虽然我国对于审计费用的研究起步较晚，但也涌现出许多成果，大部分都集中于影响因素的研究。本文的目的就是以 Simunic 模型为基础，建立一个检验我国上市公司审计收费影响因素的回归模型，并据此对我国审计收费影响因素及其含义进行判断和分析。

一、研究假设和模型设计

（一）研究假设

根据上文的文献回顾，学者们大都认为被审计单位的规模是影响审计费用的最主要因素，在美国，公司规模对审计收费的解释力度可以达到50%以上，这种影响力在我国市场中也是不容忽视的。在其他条件相同的条件下，上市公司的规模越大，其经纪业务和会计事项就越多，建立的内部控制体系也会更加复杂，其固有风险和控制风险也可能越高，注册会计师需要相应地增加内部控制测试范围和实质性测试范围，这必然会导致审计工作量的增加和审计费用的提高。据此，我们提出以下假设：

假设1：在其他条件相同的前提下，被审计的上市公司规模与审计费用正相关。

审计风险一直被认为是影响审计费用的重要因素。审计风险越高，会计师事务所发表审计意见后面临的被证监会和证券交易所处罚的可能性就越大，遭受损失的可能性就越大，审计费用也就越高，

本文选取了存货周转率、应收账款周转率、流动比率、资本负债率、净资产收益率等作为审计风险的衡量指标。其中，我们预测存货周转率与应收账款周转率与审计费用负相关，因为存货与应收装款愈多，注册会计师进行盘点和函证的工作量越大，占用的审计资源就越多，审计的复杂程度更高，审计风险也会相应增加。同时，我们预测流动比率、资本负债率与审计费用负相关，两者越高，公司的偿债能力越强，偿债压力越小，审计风险也就较小，审计费用相应较低。净资产收益率与审计费用负相关，以为该指标越低说明公司面临的管制风险越大，进行盈余管理的可能性越大，审计风险增加，审计费用就相应的增加。根据上面的分析我们提出以下假设：

假设2：在其他条件相同的前提下，聘请“四大”会计师事务所对上市公司进行审计，审计费用相对较高。

二、研究样本与实证结果

（一）研究样本

本文以公布2007年至2010年年度财务报告的深沪两地A股上市公司为研究总体，数据来自于CCER经济金融数据库，数据分析软件为SPSS。为了确保研究的意义和精确性，在选择2007年至2010年的数据为样本时，我们进行了如下剔除：

1.为了体现数据的连续性和完整性，剔除了披露不规范、不完整的上市公司数据（例如未披露审计费用）

2.剔除了从CCER经济金融数据库收集不到的有关审计和财务数据的上市公司。

3.为了体现一般审计费用规律，剔除了被ST、PT的上市公司。

4.剔除了金融类上市公司。

根据以上标准，我们共筛选出4748组符合条件的上市公司数据。

（二）实证结果

1.描述性统计

a.存在多个众数。显示最小值

从中我们可以看出审计费用的均值较大，而标准差为0.073，说明取对数后的审计费用在各上市公司之间的差距较大;总资产取对数后均值为21.548，数值也很大，说明我国上市公司的规模较大;ROE的均值较小，但极大值8.935，极小值-8.944，可见ROE在我国上市公司间的差距比较明显，我国上市公司的盈利水平存在比较大的差距。在我们分析的所有数据中，获得标准无保留意见的财务报告占79%，说明大部分上市公司的财务报告都得到了注册会计师的肯定;而聘用“四大”作为审计事务所的上市公司只占到5%，说明大部分上市公司为了以较低的审计费用获得令自己满意的审计意见，通常会聘请“四大”以外的会计师事务所对其进行审计。

2.相关性分析。我们选择了与审计费用相关的八个变量就他们对审计费用的影响程度进行研究，列示了各变量之间的Pearson相关系数及其显著性，其中剔除了Big4与Opinion两个品质型变量。

3.主成分分析。我们将数量型数据进行标准化，利用SPSS对上述8个解释变量进行主成分分析，对于初始特征值，前五个变量的累积解释程度达到了93.067%，而进行旋转后的变量成分解释程度有所降低，但是前五个变量仍然能够达到87.561%。旋转成分矩阵的结果并不十分理想，不能筛选出我们需要的数据。

三、研究结论及不足

本文对影响审计费用的因素进行了初步探讨，通过上面的实证研究，我们发现上市公司规模、审计风险、审计会计师事务所以及审计报告意见是影响审计费用的主要因素，他们对审计费用的决定作用不容忽视，其中上市公司规模和审计事务所的作用更加明显。“四大”会计师事务所的审计收费相比我国国内的其他会计师事务所而言要高很多，这不利于我国国内会计师事务所的发展。

结束语：同时，本文在研究中也存在一些局限性：第一，本文并未考虑审计事务所变更和上市公司子公司数量对审计费用的影响。以前的学者上市公司子公司数量会影响审计复杂程度，从而影响审计费用。本文认为，审计的复杂程度可以通过上市公司规模或者周转率等财务指标衡量，因此未进行考虑;第二，没有考虑上市公司行业在审计费用方面的区别。这些因素可能对本文的研究结果带来一定的影响。

实证论文怎么写

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，却不能欺骗审稿人。

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。