商科生毕业论文实证分析

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。

毕业论文必须要用实证。

拓展资料如下：

现在写论文都要求实证过程，就是利用模型拟合数据达到自己预期的结果，论文实证的模型主要有：普通回归，静态面板回归，动态面板回归，门槛回归，断点回归，两阶段回归，双重差分回归，分位数回归，逻辑回归，空间回归，结构方程还有时间序列等一系列的处理方法。

确定权重计算综合得分的模型主要有因子分析，主成分分析，熵值法，层次分析法还有综合迷糊评价法等等，本科生应用的模型可以稍微简单一些，普通回归，静态面板回归就差不多了，研究生毕业论文的模型要复杂一些，目前门槛和断点模型运用的比较广泛。

实证分析这一章直接决定了整篇文章的价值以及这篇文章能否顺利进行下去，因此对于现阶段的论文来说，实证分析章节是一篇文章最为核心的部分，也是每一位写毕业论文的同学应该最先处理的一个章节，只要这一章的内容搞定了，整篇文章水到渠成。

为什么说实证部分最重要应该最先写呢，第一，实证不通过整篇文章是没有意义的，没有写下去的必要，可能需要更换主题；第二，实证一旦通过，你最担忧的问题已经解决，并且你已经读了一些的文献，你对研究的主题有了较深的认识，整篇文章你已经做到了心中有数。

因此，各位同学，如果有实证要求，请一定先写实证部分，即使不写，也要把数据处理的结果先做出来。

如何做实证分析呢，首先一定明确自己的研究主题，因为研究主题一般就确定了实证模型的因变量和核心自变量，比如说“养老金收入与农村老年人口的劳动供给--基于断点回归的分析”，从标题中，我们可以确定文章的因变量是农村老年人口的劳动供给，自变量养老金收入，用到的模型是断点回归。

商科论文写作通常可以遵循以下步骤：

1、定义主题

撰写商科论文的第一步是定义主题。了解论文的主要目的是什么(教育、宣传、推广)以及针对谁。这一步至关重要，因为它为整篇论文奠定了基础。

2、创建大纲

大纲在撰写商科论文时至关重要。要想论文讲得通，唯一的途径就是整合逻辑。首先创建一个简单的草图，描述论文整体的框架，包括各个部分应该写什么内容。这会防止同学在实际写作时偏离要点。

3、广泛研究

这是撰写论文时收集所有必要信息的部分。遵循之前创建的大纲，以避免浪费时间。充分利用所有可用的资源，例如：书籍、网络、采访等，只收集相关和必要的信息即可。这部分将构成论文的主体，所以同学需要获得充分的信息。

4、撰写初稿

有了详细的大纲和相关的材料支撑，这一步应该很容易。初稿很少是完美的，但通常需要耗费大量时间。有几个最重要的部分需要同学留意：

5、校对修改

千万不要直接提交初稿，因为很有可能里面全是错误。同学要消除所有的语法和结构错误。尽可能地浓缩观点，并通过修改论点来突出要点。

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。