论文的实证分析意思是：实证分析撰写中必要的研究方法之一，旨在从实际问题出发收集资料，提出并检验理论假设。
所谓实证研究是指从大量的经验事实中通过科学归纳，总结出具有普遍意义的结论或规律 ，然后通过科学的逻辑演绎方法推导出某些结论或规律，再将这些结论或规律拿回到现实中进行检验的方法论思想。
体现这种方法论思想的研究目的在于分析经济问题“是什么”，侧重于廓清经济活动的过程和后果以及经济运行的发展方向和趋势，而不使用任何价值标准去衡量“是什么”是否可取。
实证研究法可分为数理实证研究和案例实证研究：
1、数理实证研究是指科研人员运用数学计量工具对社会经济制度之间的复杂现象进行解析。数学计量工具可以消除变量内生性、异方差和多重共线性问题，把握负责现象之间的内在联系。
缺点是数理实证研究对数据的质量要求、数据录入和过程操作的要求非常高，需要科研人员具备相应的高素质。
2、案例实证研究可以分为个案研究和多案例研究。个案研究具有真实性、深入性、针对性等特点，多案例研究具有全面性和概括性。
很多时候，多案例研究都是用来协助个案研究的，防止以偏概全的虚事实发生。运用案例实证研究的科研人员要根据实际情况和两种研究方法的特性来互相匹配，对事实做出更有价值的分析。
论文实证分析意思是：实证分析也可称为经验分析，目的在于用事实来支持论文所提出的观点或证明某一种理论对于某一种的观点，只要举出一个例子来证实就可以了。
实证分析的前期准备工作，包括它的统计和计量方法技术、软件操作、理论基础及数据，还包括揣摩和直接参与，找一篇自己感兴趣的实证论文，对其实证分析部分的内容进行分解和研读，体会作者如何处理一些问题。
实证分析要紧紧围绕检验假说展开，步骤依次是：
1、通过描述性统计与诊断性检验为检验假说做准备。
2、通过基准回归检验假说。
3、通过稳健性检验和相关计量问题处理“保护”假说。
4、通过进一步讨论在更大范围验证假说。初学者要想写好实证分析，既需要恶补应该掌握而没有学会的方法、技术及操作，同时也需要在老师的指导和帮助下展开研读、揣摩和训练，以形成对实证分析的系统性认知。
如果验证的结果事实与理论不符，应分析其可能的原因：
1、事实与理论不对应，该理论本来就不是解释这种现象的。
2、理论不正确，只要一个反例就可否定一个理论（用事实来证伪），没有反例的理论被认为是暂时可以接受的假说。
3、理论提出的背景与我国当前的现实不一致，要分析不一致的地方，然后改进理论，或提出改变现实的政策。
论文实证分析有以下几种做法：
1、明确问题：在撰写实证分析报告的时候首先要做的就是提出问题并解决问题；只有提出了正确的问题才能更好的解决问题；所以在撰写实证分析报告之前要认真思考一下这个问题是不是值得去做。
2、搜集证据：接下来就要开始收集证据。要想写出好的报告就拥有足够的证据来支撑自己的观点；所以我们要做的第一件事就是搜集各种资料来证明我们所提出的观点是正确的；那么我们可以采取的方法主要有两种：一种是直接采用文献中的内容；另一种则是自己动手制作一份文献综述或者是调研报告之类的东西。
3、整理材料：有了足够的证据以后我们就要对这些材料进行整理和分析；这个时候我们可以通过不同的角度来分析这些材料的来源以及它们之间的等等方面的东西；说可以从时间顺序的角度来看它是怎么发展的等等；总之就是要从多个角度出发来分析这些材料；这样我们的报告才会更加的有说服力。
4、得出结论：最后一步就是做出最后的判断；对于这个结果相信大家都有自己的想法；不过在这里还是要提醒大家一句的就是在做这种类型的文章的时候一定要仔细阅读参考文献里面的内容。因为很多作者都是参考了其他学者的成果之后才做出的这样的决定；而且我们在做这类文章的时候也要注意不能盲目地听从别人的意见而忽视了自己观点的存在。
关于这个问题，没有标准的答案，相同的论文检测系统不同的高校规定抄袭率也可能不一样，即使是同一高校不同的院系也有可能用不同的检测系统，一般文字重合度在10%~30%之间认定抄袭
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抄袭有风险，##需谨慎
本科生如何写实证论文，模型指标如何选择
实证论文就是实证研究论文，是指研究者亲自收集观察资料，为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究。具有鲜明的直接经验特征。其实证研究方法包括数理实证研究和案例实证研究。
它与非实证论文的区别只有一个，就是两者基于的研究方式不同：实证研究依靠对研究对象的系统观察来获得研究本质；非实证研究则是基于思想(idea)、框架(framework)或者思索(speculation)。
实证研究包括两类：
1、数理实证研究
数理实证研究比较适合研究较为复杂的问题。社会经济制度之间存在着极为复杂的相互作用机制，而运用数学计量工具可以将有关影响因素予以固定，从而把握复杂现象之间的内在联系，消除变量内生性、异方差和多重共线性问题。
但数理实证研究对于数据质量相对要求较高，数据录入和操作错误往往会导致错误的分析结果。这就需要研究者在数据录入中保持高度警觉，有意识地避免操作失误。
2、案例实证研究
案例研究可以分为单个案研究和多个案研究。个案研究不仅有助于积累不同广泛而深入的个案资料，形成对于问题的实感，也可以为调查者获得第一手资料，从现实获取灵感源泉。
扩展资料：
实证论文的研究方法，实证研究法的基本步骤：
1、确定所要研究的对象，分析研究对象的构成因素、相互关系以及影响因素，搜集并分类相关的事实资料。
2、设定假设条件。在研究的过程中，研究对象的行为是有其特征所决定，试图把所有复杂因素都包括进去，显然是不现实也不可能的。为此，必须对某一理论所使用的条件进行设定。
当然，假设的条件有一些是不现实的，但没有假设条件则无法进行科学研究。运用实证研究法研究问题，必须正确设定假设条件。
3、提出理论假说。假说是对于现象进行客观研究所得出的暂时性结论，也就是未经过证明的结论。假说对研究对象现象的经验性概括和总结，但还不能说明它是否能成为具有普遍意义的理论。
4、验证。在不同条件和不同时间对假说进行检验，用事实检验其正确与否。检验包括应用假说对现象的运动发展进行预测。
参考资料来源：百度百科-实证研究
分别从财务会计、审计两个方向来推荐实证论文选题。①财务会计方向母公司财务报表 与合并财务报表会计信息价值相关性研究——来自xx公司的经验证据准则弹性、盈余管理与公司绩效——基于并购商誉及其减值的经验证据会计盈余、现金流量价值相关性的实证分析——基于xx市场的经验证据归类变更盈余管理：影响因素与经济后果——来自xx公司的经验证据信息透明度影响资本配置效率的传导机制研究——基于股价信息含量的视角准则弹性、盈余管理与公司绩效——基于并购商誉及其减值的经验证据会计盈余、现金流量价值相关性的实证分析——基于xx市场的经验证据归类变更盈余管理：影响因素与经济后果——来自xx公司的经验证据信息透明度影响资本配置效率的传导机制研究——基于股价信息含量的视角我国企业碳会计信息披露影响因素研究——以xx行业上市公司为例公司治理对会计稳健性影响的实证研究——基于A股上市公司数据用实证研究的方法探讨XBRL对会计信息质量的影响②审计方向内部控制单独审计和整合审计比较研究——基于审计成本和审计质量视角构建我国IPO审计质量保证机制研究——基于xx上市案的反思政府审计质量管理的问题与对策——一项基于问卷调查的分析新三板农业类公司审计风险控制研究——基于xx案例会计盈余、现金流量价值相关性的实证分析——基于深圳股票市场的经验证据
看你自己需求，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。
不可以首先，“完全用别人论文的指标和模型，然后自己分析”理论上不算抄袭，毕竟存在差异。但这种肯定是很不明智的，因为至少可以综合多篇文献的指标和模型，提高自己文章的科学性和可信度。其次，根据现在的文献而言，几乎不会有文章直接套用别人的模型和指标，都会根据自己的文章内容调整。如果直接套用别人的模型和指标，可能意味着你们的研究话题和整体结构都是一致的，这样的话会提高被怀疑抄袭的可能性。最后，学生论文的指标和模型一定是要根据高质量文献的指标和模型来调整确定的，学生原创的指标和模型不具有说服力。但要注意，参考文献并不是直接复制文献，一定要根据自己的研究话题调整变量数量、度量方式和模型类型等，也要学会改变数据区间（年份）、数据范围（区域）这些小技巧。
实证论文里模型数据表示的含义是实证研究模型是指运用历史数据来描述所研究的经济事物的有关经济变量之间相互关系的一种理论结构。“实证研究”一词意指研究的方法较少基于有关金融市场如何运行的理论,但重视根据市场过去的历史数据研究金融市场的运行规律和关系。通过这些研究方法,研究人员确认与所研究证券相关的某些参数或特征,然后直接观察数据,从而总结归纳出这些特征与期望收益之间的关系。
表示实证研究倡导“用数据资料说话”，实验研究是一种受控制的研究,通过一个或多个变量的变化来评估它对一个或多个变量产生的效应。实验研究的主要目的是建立变量之间的因果关系,通常的做法是研究者预先提出一种因果关系假设,然后通过实验操作来检验该假设是否成立。可见，对于实证模型的构建和分析非常重要。一个恰当的模型可以帮我们对数据分析整理，得出结论供我们进行理论分析。
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。扩展资料：数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。首先，先介绍一下，什么是数据模型？数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。数据模型的分类有三种：第一种：层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。第二种是：网状模型 网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。第三种是：关系模型 系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。为什么要建立数据模型？当今的商业决策对对数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。如何进行数据模型设计？1：首先是要了解业务然后建立概念模型，确定实体以及实体关系。2：在概念模型的基础上生成逻辑模型，确定实体属性，标准化数据（消除多值字段达到第一范式；消除部分依赖达到第二范式；消除传递依赖达到第三范式）。3：模型验证：通过具体的业务来验证模型是否能满足要求。4：在逻辑模型的基础上生产物理模型。在建立数据模型的时候需要注意：1.三少 整个模型中表应该尽量的少；在一个表中字段应该尽量的少同时复合主键字段应尽量的少2.如果在大数据量或者高并发的情况下，要充分考虑数据库的压力，事先要考虑哪些表可能是热表。要尽量的降低模块的耦合。如果使用的是oracle RAC 的话要考虑一下多实例竞争的问题，不同的模块访问不同的实例。3.一定要做压力测试、要做充分的压力测试，要不上线后会死的很惨，移动总部的一个web项目应为没有做充分的压力测试，导致上线后不的不挂维护页面，动用了n多的资源去解决问题。4.在做模型设计的时候要考虑项目的各个生命周期阶段对模型的要求，不能仅仅把眼光限制在功能的实现，例如要考虑模型对以后维护的支持，对于大表的数据如何进行清除、转历史，显然delete、insert是首先可以想到的但是不可行的方法，建议做分区转换。5.数据模型设计对系统可变性的支撑：业务系统的变化点通常是流程相关部分，这部分会随着不同的公司、公司的不同发展阶段而变化，因此最好将这部分单独建模，独立于系统核2021年6月4日数据模型是什么？2167阅读·0评论·0点赞2016年7月4日去首页看看更多热门内容
不可以首先，“完全用别人论文的指标和模型，然后自己分析”理论上不算抄袭，毕竟存在差异。但这种肯定是很不明智的，因为至少可以综合多篇文献的指标和模型，提高自己文章的科学性和可信度。其次，根据现在的文献而言，几乎不会有文章直接套用别人的模型和指标，都会根据自己的文章内容调整。如果直接套用别人的模型和指标，可能意味着你们的研究话题和整体结构都是一致的，这样的话会提高被怀疑抄袭的可能性。最后，学生论文的指标和模型一定是要根据高质量文献的指标和模型来调整确定的，学生原创的指标和模型不具有说服力。但要注意，参考文献并不是直接复制文献，一定要根据自己的研究话题调整变量数量、度量方式和模型类型等，也要学会改变数据区间（年份）、数据范围（区域）这些小技巧。