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CamillaGao

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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。

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。

198 评论

W了然于心

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。

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