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审计实证研究硕士论文
我国的法律环境和证券市场的发展程度与西方国家存在着巨大差异，在此情况下，适合于西方经济条件下的审计师选择信号传递理论在中国是否依然成立，目前尚缺乏充分的证据，我国关于此方面的研究也很少。以下是审计实证研究硕士论文，欢迎阅读。
摘 要：随着实证思想在审计理论研究中的渗透和贯彻，实证审计学的研究将会受到越来越多学者的重视。我们要理解审计，必须把它放入现实中，并观察审计是怎么运行的。解析运行中的各种现象，是需要审计事实（审计主体行为的集合）的，而审计事实的取得要通过收集各种资料并对资料进行 分析 。这就需要借鉴实证法了。本文把审计风险与实证法相结合来对审计风险相关 内容 进行了研究。
关键词：审计风险；重要性
实证审计理论研究内容涉及若干个课题。笔者仅就作为 现代 审计理论的一项重要研究成果———审计风险的实证研究做一探讨。这个课题的研究包括三个大的方面：对重要性概念的实证研究；建立分析审计风险的模型；确定重要性概念的内容。
一、对重要性概念的实证研究
审计重要性直接决定着审计工作开展的范围、审计检查的内容、采用的审计 方法 和必须实施的工作步骤，直接决定着审计工作质量的高低。因此，对重要性概念的认识是非常有必要的。这方面的研究可以采用实证的方法：
1.市场研究。即研究公开财务信息对股票价格的 影响 。根据市场对某项财务信息的反映来确定它是否重要。但是在市场研究中，我们不能肯定市场反应来自某种特定的信息，因此要设计有控制的实验来调查某一财务信息变量的市场反应，从而确定其重要性。
2.实验研究。实验通过使用假想的数据，了解实验对象针对这些数据的相应对策，这些变量是根据诸如净收入的百分比、事项性质、流动资产的百分比、盈利趋势等来安排的。实验对象可以是审计师、财务人员和一般百姓，这样可通过对统一财务变量进行不同的数据实验来确定该财务变量的重要界限，而且还可以发现在 社会 中哪些事项是相对重要的。
3.对审计实务的描述性研究。主要是对 会计 师事务所的实务指南的描述，以及法院对一些自身建立的判决结果。研究证明，绝大多数会计师事务所是具有重要性的定量化依据的。美国学者Lee在1984年的一项研究中描述了30个大的英国会计师事务所的审计程序中有关重要性的内容，结果仅7个没有。
二、建立分析审计风险的模型
《独立审计准则第9号———内部控制与审计风险》将审计风险定义为：“审计风险是指会计报表存在重大错报或漏报，而注册会计师审计后发表不恰当审计意见的可能性”。随着审计风险影响范围的扩大，审计风险也有狭义和广义之分，前者一般是指会计师事务所承担的 法律 责任以及遭受损失的可能性，而后者是指审计行业因审计风险而可能遭受的损失，一般表现为因审计失败而引起的中介市场份额的减少或业务范围的受限。本文要讨论的是狭义的审计风险。因而建立的模型是 目前 审计职业界普遍使用的由美国注册会计师协会1983年提出的审计风险模型，该模型认为审计风险由固有风险、控制风险和检查风险三要素组成，由于审计过程中三要素的存在，未能揭示会计报表存在重大错报、漏报给审计关系人造成客观损失，其可能性（审计风险）用P表示。P=固有风险×控制风险×检查风险，审计主体总是希望将P控制在可接受的水平并以此估计检查风险。如果审计主体高估固有风险、控制风险，若再主观上将检查风险控制在一个较低水平，会产生误拒风险，这时必须扩大审计范围，增加审计程序，来尽量降低检查风险；反之，若低估固有风险、控制风险，而主观上又将检查风险控制在一个较高水平，将产生误受风险和道德风险，可能发生在审计过程中未查出重大错报和漏报，或有意减少审计程序和审计成本，此时审计人员应保持应有的职业谨慎并将审计风险降到可接受水平。根据上述模型，审计主体在确定可接受的审计风险时，首先要评估固有风险、控制风险，在此基础上推算可接受的检查风险。
审计风险能直观反映审计风险产生的原因及可能产生的后果。但在 应用 该模型时要注意以下几点：（一）模型可以扩展；（二）模型并不唯一；（三）模型可以定量、定性或定量定性结合使用；（四）模型具有主观性。
三、确定重要性概念的内容
在市场 经济 环境中，审计人员面临的信息资料多如牛毛，在成本———效益的原则下，支出和时间是非常重要的，审计人员总会把记忆力集中在重要的经济业务、会计事项甚至舞弊和差错等方面，而不会与鸡毛蒜皮的事纠缠不休。为此，人们提出了重要性概念，并对它加以规范和补充。国际会计准则委员会（IASC）对重要性的定义是：“如果信息的错报或漏报会影响使用者根据会计报表采取的经济决策，信息就具有重要性。”美国财务会计准则委员会（FASB）对重要性的定义是：“一项会计信息的错报或漏报是重要的，旨在特定环境下，一个理性的人依赖该信息所做的决策可能因为这一错报或漏报得以变化或修正。”我国独立审计准则对重要性的定义是：“重要性指被审计单位会计报表等会计资料中出现错报或漏报的严重程度，这一程度在特定环境下可能影响会计报表使用者的判断或决策。”由此可见，各国对重要性的认识是基本一致的，也就是说，可以这样来定义重要性：信息的错报或漏报可能影响到会计报表使用者的决策即为重要性。
在审计过程中，需要运用重要性概念的情形有二：
①是在确定审计程序的性质、时间和范围时，重要性被看作审计所允许的可能或潜在的未发现错误或漏报的程度，即审计人员在运用审计程序以检查 会计 报表的错报或漏报是所允许的误差范围。
②是在评价审计结果时，重要性被看作是某一错报或漏报（或汇总的错报或漏报）是否 影响 会计报表使用者判断和决策的标志。而且，在实际工作中对重要性作初步判断时要结合以往的审计经验，并同时考虑以下几个因素：
1. 企业 规模及特定的环境。企业规模的大小对重要性的判断有重要影响。一般来说，规模大的企业，重要性的绝对数较大，相对数较小；反之，其绝对数较小，相对数较大。同样，不同企业面临不同的环境也会影响重要性的判断。如某一金额对某个企业会计报表来说是重要的，而对另一个企业来说就可能是不重要的。而且，对某一特定企业来说，重要性还会因时间的不同而有所改变。
2.有关法规对财务会计的要求。财务会计法规越来越要求企业必须采取更加稳健的会计政策，以断绝企业粉饰财务报告的路子。如果有新的财务会计法规需要企业去实施，那么这些法规的目的无外是为了真实反应企业的财务状况和经营成果。因此，当有关法规对被审计单位存在特别的要求，或者企业存在可由管理当局自主决定处理的会计事项时，审计人员应从严确定审计重要性水平。
3.审计项目。对于不同的审计项目，要有不同的重要性标准。审计人员应对数额高、波动幅度大、会计报表使用者比较关心的项目，从严制定重要性水平。
4.错误的.性质。如果错误的性质严重，即使错误的金额较小，也应看作是重要的错误。例如，现金短缺800元，如果短缺是由于盘点差错引起的，则属于不重要错误；如果短缺是由于出纳监守自盗引起的，则属于重要错误了。因为故意的错误说明管理不善，而管理不善往往隐含着更严重的 问题 。可能引起严重后果的错误，是要看作重要错误的。
5.会计报表各项目的性质及相互关系。会计报表项目的重要程度是有差别的。一般而言，会计报表使用者更关心流动性较高的项目，审计人员应对此从严制定重要性水平，由于会计报表之间是相互联系的，因此在制定重要性水平时，必须考虑这种相互联系。
6.内部控制与审计风险的评估结果。由于被审计单位建立的内部控制存在固有的限制，这就要求审计人员必须注意内部控制对审计的影响。如果内部控制比较健全，可依赖程度高，可以将重要性水平定得高一些，以节省审计成本；反之，应把审计重要性水平定得低一些，以保证审计的质量。由于重要性与审计风险呈反方向关系，如果审计风险评估为高水平，则意味着重要性水平较低，此时应收集较多的审计证据，以降低审计风险。
参考文献 ：
[1]葛家澍等著。会计大典。第十卷，1999年。
[2]石爱中等著。审计 研究 ，2002年。
[3]罗伯特。K.莫茨（美国）等著。审计 理论 结构，1990年。
[4]财政部。审计，2004年。
审计费用的研究在国外始于20世纪80年代初。Simunic（1980）首次构建了审计收费定价模型，运用多元线性回归模型分析了1977年美国377家上市公司的包括审计费用在内的数据，考察了可能影响审计收费的10大因素，发现上市公司的资产规模是决定审计收费的最重要因素，虽然我国对于审计费用的研究起步较晚，但也涌现出许多成果，大部分都集中于影响因素的研究。本文的目的就是以 Simunic 模型为基础，建立一个检验我国上市公司审计收费影响因素的回归模型，并据此对我国审计收费影响因素及其含义进行判断和分析。
一、研究假设和模型设计
（一）研究假设
根据上文的文献回顾，学者们大都认为被审计单位的规模是影响审计费用的最主要因素，在美国，公司规模对审计收费的解释力度可以达到50%以上，这种影响力在我国市场中也是不容忽视的。在其他条件相同的条件下，上市公司的规模越大，其经纪业务和会计事项就越多，建立的内部控制体系也会更加复杂，其固有风险和控制风险也可能越高，注册会计师需要相应地增加内部控制测试范围和实质性测试范围，这必然会导致审计工作量的增加和审计费用的提高。据此，我们提出以下假设：
假设1：在其他条件相同的前提下，被审计的上市公司规模与审计费用正相关。
审计风险一直被认为是影响审计费用的重要因素。审计风险越高，会计师事务所发表审计意见后面临的被证监会和证券交易所处罚的可能性就越大，遭受损失的可能性就越大，审计费用也就越高，
本文选取了存货周转率、应收账款周转率、流动比率、资本负债率、净资产收益率等作为审计风险的衡量指标。其中，我们预测存货周转率与应收账款周转率与审计费用负相关，因为存货与应收装款愈多，注册会计师进行盘点和函证的工作量越大，占用的审计资源就越多，审计的复杂程度更高，审计风险也会相应增加。同时，我们预测流动比率、资本负债率与审计费用负相关，两者越高，公司的偿债能力越强，偿债压力越小，审计风险也就较小，审计费用相应较低。净资产收益率与审计费用负相关，以为该指标越低说明公司面临的管制风险越大，进行盈余管理的可能性越大，审计风险增加，审计费用就相应的增加。根据上面的分析我们提出以下假设：
假设2：在其他条件相同的前提下，聘请“四大”会计师事务所对上市公司进行审计，审计费用相对较高。
二、研究样本与实证结果
（一）研究样本
本文以公布2007年至2010年年度财务报告的深沪两地A股上市公司为研究总体，数据来自于CCER经济金融数据库，数据分析软件为SPSS。为了确保研究的意义和精确性，在选择2007年至2010年的数据为样本时，我们进行了如下剔除：
1.为了体现数据的连续性和完整性，剔除了披露不规范、不完整的上市公司数据（例如未披露审计费用）
2.剔除了从CCER经济金融数据库收集不到的有关审计和财务数据的上市公司。
3.为了体现一般审计费用规律，剔除了被ST、PT的上市公司。
4.剔除了金融类上市公司。
根据以上标准，我们共筛选出4748组符合条件的上市公司数据。
（二）实证结果
1.描述性统计
a.存在多个众数。显示最小值
从中我们可以看出审计费用的均值较大，而标准差为，说明取对数后的审计费用在各上市公司之间的差距较大;总资产取对数后均值为，数值也很大，说明我国上市公司的规模较大;ROE的均值较小，但极大值，极小值，可见ROE在我国上市公司间的差距比较明显，我国上市公司的盈利水平存在比较大的差距。在我们分析的所有数据中，获得标准无保留意见的财务报告占79%，说明大部分上市公司的财务报告都得到了注册会计师的肯定;而聘用“四大”作为审计事务所的上市公司只占到5%，说明大部分上市公司为了以较低的审计费用获得令自己满意的审计意见，通常会聘请“四大”以外的会计师事务所对其进行审计。
2.相关性分析。我们选择了与审计费用相关的八个变量就他们对审计费用的影响程度进行研究，列示了各变量之间的Pearson相关系数及其显著性，其中剔除了Big4与Opinion两个品质型变量。
3.主成分分析。我们将数量型数据进行标准化，利用SPSS对上述8个解释变量进行主成分分析，对于初始特征值，前五个变量的累积解释程度达到了，而进行旋转后的变量成分解释程度有所降低，但是前五个变量仍然能够达到。旋转成分矩阵的结果并不十分理想，不能筛选出我们需要的数据。
三、研究结论及不足
本文对影响审计费用的因素进行了初步探讨，通过上面的实证研究，我们发现上市公司规模、审计风险、审计会计师事务所以及审计报告意见是影响审计费用的主要因素，他们对审计费用的决定作用不容忽视，其中上市公司规模和审计事务所的作用更加明显。“四大”会计师事务所的审计收费相比我国国内的其他会计师事务所而言要高很多，这不利于我国国内会计师事务所的发展。
结束语：同时，本文在研究中也存在一些局限性：第一，本文并未考虑审计事务所变更和上市公司子公司数量对审计费用的影响。以前的学者上市公司子公司数量会影响审计复杂程度，从而影响审计费用。本文认为，审计的复杂程度可以通过上市公司规模或者周转率等财务指标衡量，因此未进行考虑;第二，没有考虑上市公司行业在审计费用方面的区别。这些因素可能对本文的研究结果带来一定的影响。
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。
问卷样本数量在500-1000即可，太多了数据差异性不明显，太少了没有信度。
首先，取决于样本总体的广泛性，比如研究汉族和藏族学生，那样本量差异就很大。因为汉族学生的总体很庞大，要想获得一个具有代表性样本，显然需要很大的样本量。而藏族学生的总体很少，相对少的样本量理论上代表性也可能比较好了。
那么样本量如何确定呢，主要有以下几个因素：
1、总体指标的变异情况。这会影响到应答率的准确率，从而对样本量产生影响，在计算样本的过程中，还要考虑好以下几个重要环节。
2、预测值要有一定的精确度。因为抽样误差的大小会直接影响到估计值的准确程度。
3、一是为保证抽样率的准确性，必须要做好抽样推断，使之有一定的可信度；在确定样本后，样本量的计算是一个很关键的问题，需要一个科学的公式，是专业性的。总体来主，样本量要根据估计的域的多少来决定样本量的多少。
4、总之样本量的确定要遵循一人原则，即：精度和费用的互相作用，费用一定精度最高，精度一定费用最低。
5、而样本的收集与整理可以上各大问卷网站或者沃销众填上解决，也可以加入QQ、微信群免费互填问卷。
6、这里介绍一个公式，对于已知数据为绝对数,我们一般根据下列步骤来计算所需要的样本量。已知期望调查结果的精度(E)， 期望调查结果的置信度(L)，以及总体的标准差估计值σ的具体数据，总体单位数N。
计算公式为:n=σ2/(e2/Z2+σ2/N)。
特殊情况下，如果是很大总体,计算公式变为：n= Z2σ2/e2。
实证研究的每年数据量不需要一样。根据查询相关资料信息显示：每年研究的课题不同，所采集的样本就会不一样，即使研究课题一样，每年的样本采集内容也会有不一样的，万事都是在变化与发展的，故实证研究的每年数据量不需要一样。
大约200组数据左右。写一篇实证论文首先要具备本专业扎实的理论知识，有欠缺也不用担心，可以通过学习积累，同时多读多看，这一基本工作做好后，就会产生一些值得我们研究的选题或论题，许多作者就是这样得到自己的 idea，然后就需要根据确定的选题或论题进行文献收集，文献资料的收集方法很多，作者要根据自己的实际需要选择合适的方法，常用的方法有实验法，用问卷法等，然后提出一些假设，根据自己的选题和论题，用相关的理论和模型进行验证，写一篇实证论文简单来说就是这样一个流程和方法。实证性的论文写作过程都是相互交织的，需要作者不断地尝试，通过反复的模式、调试数据、不断地修改验证，最终才能写出好的论文，其实任何论文的写作过程都是这样，把握三个方面：数据、模型、分析，写出任何论文都不成问题。以上是关于写作和概念的讨论，将概念和写作过程中的一些总结，虽然我所说的方法可以帮到你，对你来说，也是很重要的，因为做事情最重要的是方法，如果方法正确，将会取得事半功倍的效果，但是作为一个作者，还是要努力提高自己的知识水平，不断丰富自己的内容，这是写论文最基本的要求，要想写好文章，就必须把握文章的内容。
看个人的速度吧，各专业的速度也不一样，10-15天差不多。你说的大学生如果是指大专、本科毕业论文写作的话，大专和本科在字数要求上相差无几，8000-10000字左右，长的也不会超过15000字，通常情况下半个月左右差不多就可以写完了。1．准备工作。先选择论文方向，搜集资料，琢磨出几个题目跟导师沟通，在导师的辅导下定一个题目。2．准备资料。先在知网、万方、维普、龙源等网站上下载跟论文相关的资料，进行阅读后留下有用的，做到心里有数。3．拟提纲。到这个环节就基本上论文的大致框架已经成型了。4．正文写作。根据题目、提纲和搜集到的参考资料正式写论文，一天写个2000-3000字应该问题不大。一篇大学生论文正式动笔的时间大概也就是2、3天，加上前期的准备工作和初稿完成后的修改、润色、调整，半个月左右的时间是足够了的。当然也不尽然，特别是工科的论文可能要画图之类的时间稍长点。还有写作速度偏慢追求完美的，那就多留出一些时间以免时间来不及。
本科论文一般需要2-3周完成。专科论文需要1周左右。硕士论文相对来讲要求就比较高，需要花费大量的时间和精力，一般需要1-2个月左右。大概写一篇论文时间花费时间比例如下：摘要（5%）＋简介（5%）＋文献调研（15%）＋研究方法＋方法验证（15%）＋结果讨论（40%）＋结论与未来工作（5%）＋调整格式（5%）＋修改（10%）。1、选题：一定要选择一个实用且创新的题目，如果题目有前人写过，可以换一个新的角度去写。2、提纲：提纲即论文框架，框架确定好，给论文添加内容即可。一篇好的论文基本分为5-6章。第一章绪论：第二章论文的相关概念：第三章是XX问题的现状分析：第四章是本地该问题的研究现状：第五章针对问题提出对策及原则：第六章结论及展望。3、论文撰写，论文撰写过程是把内容进行填充。4、查重检测，针对论文进行知网或者维普检测，一般学校要求论文检测第一次没通过的不得评优秀论文，所以最好自己在下面多检测几次。
写了三个月，前两个月一直在玩耍、迷茫，每次老师检查都是随便敷衍，最后一个月突然紧迫感上线，天天坐在电脑前打字写论文，然后各种修改，不到一个月就写完了。
本科论文一般需要2-3周完成。
毕业论文（graduationstudy）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。
毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
降低论文重复率的方法
1、翻译巧用
这种方法命名为“Google法”。“所谓‘Google法’，就是将自己重复的语句，用Google在线翻译成英文，然后将翻译好的英文用Google在线翻译全部转回中文。这样句式和结构就会发生改变，最后再修改语病就可以了。
2、转换图片
论文中的表格内容数据是可以识别的。如果表格的内容有很大的重复度，那么可以把表格截图保存，再放到论文中去。大家可以多参考一些国外的资料，因为在知网的对比文库中，外文资料相对比较少一些，而且用自己的理解翻译成中文的话。
以上内容参考 百度百科-毕业论文
本文着重研究XXXXXXXXX，从XXXXX、XXXXXX两方面对XXXXXX分析为基础，提出5个假设命题，并通过样本选取与数据收集进行实证研究。按照以下思路构建全文，分为三部分共五章：第一章为绪论、第二章为文献综述、第三章为理论分析、第四章为实证分析、第五章为政策建议，其中三、四、五章是论文的核心内容。第一部分为一、二两章，是文章的理论基础：第一章主要概述……blablabla~~~第二部分包括第三、四两章，是文章的核心部分：第三章分析……blablabla~~~第三部分是文章的XXX部分……blablabla~~~
首先我们要知道论文摘要在包含了论文的全部信息的前提下,是对论文的高度浓缩形成的结果，同的学校对毕业论文摘要的篇幅要求不等,大约为全文的4%到10%之间,一般在200-500字左右。其次，一篇好的摘要 ,既要简洁又要全面。简洁是对篇幅的要求,它要保证读者能在2到3分钟内读完摘要。全面则是对信息量的要求，它要保证读者通过阅读摘要,就能对全文有一个初步了解。最后，摘要一般在论文的正文完成后撰写,从而避免因为修改正文而需要修改摘要。理论性论文和实证性论文的摘要撰写方法有所不同。
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。
在论文主体部分，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。
1. 实证研究里，不同的假设、模型以及对应的样本量是可以不同的，比如说你研究的是：H1:性别对喜马拉雅付费项目的使用意愿存在差异。这里全样本是720份，其中男生是400份，女生是320份。H2：在女生人群中，年龄对喜马拉雅付费项目的使用意愿呈现负相关。这里的实证样本就可能是300份。就是不同假设的样本量可以是不同的，不同模型对应的样本量也可以是不同的。比如海外投资对创新绩效的影响，模型一可能是某一类企业，模型二可能是另外一类企业，这时候可能要素还是不同，还是具有不同的样本量，重点是这里一定要保证除了一个样本量的大小不同之外，其他的要素是要保证相同的，因为这里重点要使用的就是控制变量法，要保证一个要素不同，其他的都要相同，这样最后的结果才可以具有可信性
30家企业应该足够了，但还要看实验的要求，如何进行实验的话，就要根据实验的要求来考虑是否足够了。
30到40家可以，或者问问导师，我写的24家……看你准备分析几年了……
当然是越多越好了，但是考虑到实际也不可能这么做。３０家合适点。理由就是不多不少，你再弄多点也行，只有数据越普遍越多样，结果才越准确。