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我按照topic而不是不按照citation选择，因为一些高引用率的比较老，或者说太经典了，已经被简化为教科书了。首先是方法的文章，学好方法，用起来放心。然后是factor方面的文章。然后是market efficiency，好多asset pricing的reading list都会涉及，但是也有很多不会讨论，其实没啥问题，感觉只是一个对市场的理解。value and momentum，liquidity，asymmetry和主要的anomaly都是比较重要的，一般的业界量化也会用。最后就是fund方面的文章，我觉得和其他的factor，anomaly文章有一些区别。anomaly方面文章来源自之前课上的reading list（asset pricing. empirical asset pricing, empirical finance），fund方面来源自正在上的课的syllabus（theory of asset pricing。因为老师是做hedge fund的，所以要读一些重要的fund文章。）。另外还有一些是之前自己看过的，觉得不错所以一直记得。
因为他们属于不同的库，不一定能查的到。希望能帮助你！
我读的偏corporate finance，结合文献课list、专业书籍以及自己总结做一个推荐，个人觉得去数据库里下载很麻烦，推荐下载文献用谷歌学术搜索吧，即便你的学校没有购买很多的数据库，或者你已经毕业了，有很多文章在这里都可以直接下载。建议如果是入门，还是先读经典文献，找到自己感兴趣的领域，并利用这一领域的经典文献绘制知识体系，再去读前沿文献，一样是谷歌学术搜索。如果不知道怎么判断好论文，最简单的方法是找发表在顶级期刊的最新论文，公司金融领域有JF、JFE等等。
清华同方？？你咋不说一下中国长红啊····················
ieee上论文Q1的意思是，q1区期刊是JCR的期刊分期方法,JRC分区期刊共四等分,前百分之25为q1区。按照中科院的划分方式,q1区是前百分之5,SCI官方的划分方式的认可度更高,也更加通用,中科院的划分更加适合国内SCI期刊的发表。Q1是科学研究，Q2是工程实践，Q3是自圆其说，Q4是花钱毕业。
ieee上论文一区二区三区的介绍
一区论文不仅对创新性有比较高的要求，而且在论文的呈现方式上也有严格的要求，包括文章的组织架构是否合理、图表展示是否清晰、语言使用是否规范等。一区论文的审稿人大多是该领域的大牛，要求自然会高一些。
二区论文则是在各方面都相较于一区论文差一些，但至少会有比较明显的创新点。一区和二区论文有一个潜在的共同点，那就是要有足够的工作量，实验内容要十分的丰富，其实这也是与它们的创新性要求相辅相成的，因为要证明一个新思想是对的、有效的，必须有大量的实验结果作为支撑。
三区和四区与一区和二区比起来差别就比较明显了。抛开创新性和工作量不谈，有些三、四区期刊对论文格式的要求十分宽松，排版五花八门，而且图表可能会出现很多不清晰、不明确的地方。
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 是世界上最大的技术专业组织之一，它发表了大量的电气、电子和计算机工程方面的学术论文和期刊。以下是一些您可以找到IEEE论文的途径：
IEEE Xplore Digital Library：这是IEEE的官方在线数据库，其中包含了大量IEEE出版的期刊、会议论文和标准等文献，您可以在该网站上检索并下载文章。但需要注意，这个数据库需要订阅才能够使用。
Google 学术搜索：通过Google 学术搜索可以搜索到大量的IEEE论文和其他学术论文，其中包含了大量的PDF格式的文章全文，可以直接下载。
高校图书馆数据库：许多高校的图书馆都订阅了IEEE的数据库，您可以在这些图书馆的数据库中检索和下载文章。
学术搜索引擎：例如CNKI、万方等，这些学术搜索引擎收录了大量的学术文献，包括IEEE的期刊和会议论文。
查外文的引用要查SCI，你到图书馆去吧，会代你查，不过要收点费用，会出具报告
后面会有proof的，到时再改就可以，就是在出刊前编辑会让你修改有误的地方，以防万一你联系一下。ieee在太空、计算机、电信、生物医学、电力及消费性电子产品等领域中都是主要的权威。ieee发表多种杂志，学报，书籍和每年组织300多次专业会议。可以说如果发表一篇ieee论文在电子技术和信息科学方面是很巨大的成功。
Google scholar索引所有学术论文快照需要时间，定期采集，肯定比Engineering Village慢，不过IEEE Transaction的paper早晚会上的，不必担心
EI期刊论文属于第二级A类学术论文，学术论文共分为六级，所以说，EI期刊论文属于高级别的学术论文，仅次于第一级T类学术论文，与SCI、ISTP、SSCI以及A&HCI同属于第二级A类学术论文。
EI期刊论文在国内有着较高的认可度，虽说与sci相比要稍显逊色，但在国内教授副教授或者其他科研人员的职称晋升中也能发挥明显作用，EI期刊论文同样需要英文写作，发表难度虽说不及sci，但也是有一定难度的，EI期刊论文还需要注意期刊论文和会议论文的区别，二者有一定区别，发表会议论文需要特别注意会议的选择，水分比较大的会议最好不要选择。
EI期刊是衡量学术水平的重要检索工具，EI会议论文是被EI收录的会议论文，学术等级很高，在会议论文是指在会议上宣读首次发表的论文，一般正式的学术交流会议都会出版会议论文集，这样发表的论文一般也会作为职称评定等考核内容给予加分的，会议论文发表流程比一般的期刊论文要复杂些，论文一般会现在会议上宣读，会议结束后会出版论文集予以出版。
EI《工程索引》是由美国工程师学会联合会于1884 年创办的历史上最悠久的一部大型综合性检索工具。EI在全球的学术界、工程界、信息界中享有盛誉 ，是科技界共同认可的重要检索工具。
《工程索引》 The Engineering Index 是供查阅工程技术领域文献的综合性情报检索刊物。由美国工程信息公司编辑出版。每年摘录世界工程技术期刊约3000种，还有会议文献、图书、技术报告和学位论文等，报道文摘约15万条，内容包括全部工程学科和工程活动领域的研究成果。
EI（工程索引）和SCI（科学引文索引）、CPCI（科技会议录索引）并为世界三大著名的科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具。
EI主要收录的文章类型有两种：
·EI会议检索CA（Conference article）
·EI期刊检索JA（Journal article）
EI期刊是公开发行的，有正规的国际期刊编号，即ISSN号，而EI会议主要就是会议论文，收录在会议论文集里以书的形式呈现，会有出版社和ISBN号。（ISSN号即标准国际刊号，是标准国际连续出版物号(International Standard Serial Number)的简称。ISBN编号是国际标准书号（International Standard Book Number）的简称，是专门为识别图书等文献而设计的国际编号。）
这要看指导老师的态度了，如果数据编造特别离谱，而且非常明显。指导老师认真一点就会发现，查出来后就会要求重写或者不能通过。
呵呵，没事，改了就行；数据部编造几乎是不可能的；但是要经得住推敲且数量不能多；还是查哈相关出处吧
可以，要编的严谨一些，别被发现了就好。最好可以参考别人做过的成果，结合自己的情况编数据。同时数据别编的太完美，不符合实际的，很容易被发现。
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法而是用后面的高阶方法，别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。