实证论文研究假说的基本要求

研究论文基本要求一、结构框架研究论文一般应依次包括下述几部分:1(题目2(摘要、关键词3(引言4(正文(研究背景、目的、意义、内容、步骤、方法、结果分析。。。。。。)5(结论6(参考文献7(附录二、内容要求论文表述要严谨简明，重点突出，层次分明，数据可靠，文字凝练，说明透彻，推理严谨，立论正确，避免使用文学性质或带有感情色彩的非学术性语言。论文中如出现非通用性的新名词、新术语或新概念，需随即解释清楚。1(题目准确、简洁(严题目应简明扼要揭示整个论文的核心内容，具体明确，用语格控制在25个汉字以内)。2(摘要、关键词摘要是对论文主题和研究内容的高度概括，一般应包括对研究目的、方法、结论等的简要概括，要突出论文的创造性成果。关键词是从论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，一般选3,5个。3(引言引言应对本研究主题范围内已有的文献进行综合评述，指出现有研究成果的不足，说明自己的研究思路、研究问题、研究目的、选题的理论意义与应用价值，还应说明论文研究的主要内容、写作结构安排。4(正文正文是论文的主要部分，应该结构合理，层次清楚，重点突出，文字简练、通顺，符合逻辑顺序。一般应包括研究过程与方法、结果与分析、讨论等部分。(1)过程与方法:可包括研究材料(材料来源、性质、数量、选取和处理事项)、仪器和设备、研究方法、实验条件、研究步骤等内容。(2)结果及分析:对研究结果可以用图、表、照片等形式规范地呈现，并Yibin Center City of traffic radiation force, play regional function Center role; on the through integration and strengthened Yibin Center City of city function, improve city of overall image, prompted Yibin city construction became through North-South, and connection things of South regional integrated traffic hub. 5.2.4 development track traffic

1.量。即工作量和篇幅要够(如下所述,至少要在 20 页以 上)。2.完整。即该包括的内容都应该包括,至少应包括:计量模 型、变量与指标、描述性统计、计量结果分析、稳健性检验等。3.抓住重点。整个实证分析的重点是检验假说并作出阐释, 即所有的工作与努力都应该围绕这个重点展开。只有抓住了重点,才 能避免写成流水账。

1.提出研究问题——具体（在a对b有何作用这一问题中，明确a/b各是什么）、有趣（why should 为care？）、新颖（研究新现象、使用新方法、新数据集）、可行（通过查文献看他人是否有类似的研究或大致数据是否可得） 2.文献回顾 cnki/jstor/econlit....百度、google…… 3.建立理论模型 具体来说，回归分析一般只能说明变量之间的相关性，要对变量之间的因果关系作出判断常常需要依赖于经济理论。因此，即使无法提供完整的理论模型，也应该进行一定的理论分析。最理想的情形是，从理论模型中推导出计量模型，即待估计的回归方程。 4.收集数据 如果使用别人的数据，要注意其数据是如何定义、计算的（统计口径），是否与你的理论模型中的变量相对应。 5.使用适当的计量方法。 比如，被解释变量为二元变量，则可以使用probit或者logit；如果是非负整数，则可以使用泊松回归；如果是面板数据，则可以考虑固定效应、随机效应、时间效应、动态面板等；如果是时间序列，则应先判断是否含单位根（如果样本容量太小，比如小于20，则可以不进行单位根检验，因为单位根是大样本检验），再决定使用相应的计量方法。 对于一般的数据，通常先做OLS，看看结果，作为一个参照系。做完OLS后，可以画残差图（residual plot），大致看看扰动项是否符合经典嘉定，然后进行严格的检验。如果有所违背（比如，存在异方差、自相关），则作相应的处理。对于时间序列，还可以检验是否存在结构变动（邹检验）。另外，应该对数据的质量进行检验，判断是否存在多重共线性、极端值、弱工具变量等，并作相应的调整。 对于回归函数的具体形式，可以考虑线性、对数（如果解释变量只取正数且有指数增长趋势）、双对数、非线性（边际效应不是常数）等。 由于受数据可获得性的限制，遗漏变量几乎不可避免。因此，很有必要在实证论文中对此进行讨论。不外乎两种情况。第一，存在遗漏变量，但与解释变量不相关（需要说明为什么不相关），故可以不作处理。第二，存在遗漏变量，且与解释变量相关，则必须进行处理，处理方法包括增加控制变量、寻找代理变量、使用工具变量、使用面板数据等。 另一常见问题是内生解释变量。此时，一般需要找到有效的工具变量才能得到一致的估计。由于面板数据可以在一定程度上客服遗漏变量问题，故比横截面数据或时间序列更有说服力。因此，如果可以获得面板数据，则应尽力争取。 大多数的实证论文都希望说明x对y的因果作用。而从回归分析的相关关系得到因果关系，是一个很大的飞跃。引言——文献回顾——理论框架——计量模型——数据说明——计量方法——回归结果——结论