清华大学金融专业毕业论文

论文的写作格式、流程与写作技巧 广义来说，凡属论述科学技术内容的作品，都称作科学著述，如原始论著（论文）、简报、综合报告、进展报告、文献综述、述评、专著、汇编、教科书和科普读物等。但其中只有原始论著及其简报是原始的、主要的、第一性的、涉及到创造发明等知识产权的。其它的当然也很重要，但都是加工的、发展的、为特定应用目的和对象而撰写的。下面仅就论文的撰写谈一些体会。在讨论论文写作时也不准备谈有关稿件撰写的各种规定及细则。主要谈的是论文写作中容易发生的问题和经验，是论文写作道德和书写内容的规范问题。 论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述。 (一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。 (二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。 (三)论文——引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。 (四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。 (五)论文——实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。 实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。 (六)论文——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。 (七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。 (八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。 一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法；在结果中有时要引上与文献对比的资料；在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。 一切粗心大意，不查文献；故意不引，自鸣创新；贬低别人，抬高自己；避重就轻，故作姿态的做法都是错误的。而这种现象现在在很多论文中还是时有所见的，这应该看成是利研工作者的大忌。其中，不查文献、漏掉重要文献、故意不引别人文献或有意贬损别人工作等错误是比较明显、容易发现的。有些做法则比较隐蔽，如将该引在引言中的，把它引到讨论中。这就将原本是你论文的基础或先导，放到和你论文平起平坐的位置。又如 科研工作总是逐渐深人发展的，你的工作总是在前人工作基石出上发展起来做成的。正确的写法应是，某年某人对本题做出了什么结果，某年某人在这基础上又做出了什么结果，现在我在他们基础上完成了这一研究。这是实事求是的态度，这样表述丝毫无损于你的贡献。有些论文作者却不这样表述，而是说，某年某人做过本题没有做成，某年某人又做过本题仍没有做成，现在我做成了。这就不是实事求是的态度。这样有时可以糊弄一些不明真相的外行人，但只需内行人一戳，纸老虎就破，结果弄巧成拙，丧失信誉。这种现象在现实生活中还是不少见的。 (九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的，不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能拉大旗作虎皮。 (十)论文——摘要或提要：以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写，有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外，还应给出几个关键词，关键词应写出真正关键的学术词汇，不要硬凑一般性用词。 推荐一些比较好的论文网站。 论文之家 优秀论文杂志 论文资料网 法律图书馆 法学论文资料库 中国总经理网论文集 mba职业经理人论坛 财经学位论文下载中心 公开发表论文_深圳证券交易所 中国路桥资讯网论文资料中心 论文商务中心 法律帝国： 学术论文 论文统计 北京大学学位论文样本收藏 学位论文 （清华大学） 中国科技论文在线 论文中国 : 新浪论文网分类: 中国论文联盟: 大学生论文库 论文资料网: 7

周末看了一篇清华大学金融学院的论文，对2015年股灾结果进行了分析，真把我给惊着了。

这篇文章的采样时间为2014年7月至2015年12月，也就是上一轮完整的牛熊周期，收集了4000万个非机构（个人）账户交易数据，按照资金量分为四组：

WG1：账户资金＜50万元

WG2：账户资金在50万-300万之间

WG3：账户资金在300万-1000万之间

WG4：账户资金＞1000万元

其中WG1组的人数最多，占据了总样本数的84.9%，WG2组占12.6%，WG3组占1.9%，WG4组占0.5%。也就是说， 小散的人数大约是大户人数的170倍 。

但从资金权重来看，小散组持有的股票只占总市值的5.9%，而大户组则占到7.8%，也就是说个人财富差距， 大户是小散的224.8倍 。假设你持有10万元股票，对应的大户就是2248万元股票。

以上为样本分析，下面是戏核部分。

在繁荣时期，收入最高的0.5％大户进入了股票市场，而收入最低的85％小散减少了他们的股票持有量。高峰期过后不久，富人迅速退出市场，将部分股票出售给较小的个体散户，另一部分则出售给企业。见图1，个人投资累积流动交易额。

以相同初始持有量的买入持有投资者作为基准，从2014年7月到2015年12月，收入最低的85％投资者 损失超过2500亿人民币 ，而在这18个月期间，收入最高的0.5％家庭却 获得高达2540亿的回报 。见图2，累积流动交易产生的投资收益。

与2014年6月的初始股权财富相比，在18个月内，流动产生的累积收益，使得最底层人群损失了28％的资金，最富裕人群却获得了31％的收益。

反观熊市，大家普遍装死，交易流动性很低，财富的重新分配比牛市要小一个数量级。在2014年6月之前，两年半中的任意18个月内，大户的收益最高为210亿人民币，这意味着他们的财富仅仅增加了3％，与之对应，小散也只亏了3%左右。

而在牛市，由于散户频繁交易，追涨杀跌，散户以仅25％的市值占比，却贡献了90%的交易量，从而导致近30%的亏损。

总结一句话：散户入场时机不对，追涨杀跌、频繁交易，是导致牛市亏损的根本原因。

文章还给出了更加令人扎心的结论：

家庭投资技能的差异，主导了样本中的财富再分配现象 。只不过在熊市，交易流动性低，这种差异并不明显，而在牛市，交易量成倍放大，从而导致这种差异显著放大。

最底层85％家庭所做的交易，使他们的股票收益严重萎缩，而最顶层0.5％的家庭却总能做出正确预测。在充满泡沫的金融市场中，如果贫困、财务紧张的群体盲目投资甚至梭哈，反而会导致本就微薄的资产再次缩水。

皮凯蒂在其畅销书《21世纪资本论》中，就曾给出过类似的结论：

这就是财富分配的马太效应，中国叫劫贫济富：让贫穷的人一无所有，让富有者得到更多。在自由资本主义理论中，这叫比较优势，每个人都去干自己擅长的事，从而形成利润分配的最优解，富人擅长赚钱，穷人擅长亏钱，各得其所。

听着很残酷，但现实就是如此， 你在股市里赚到的每一分钱，都是你认知能力的变现 。所以提高财商、增加财技，是我们每一个人长期要做的功课。

回到A股，很多人关心顶部在哪，从GDP证券化率（A股总市值/GDP）角度来看，2007年和2015年的大牛市都超过了120%；现在的GDP证券化率只有70%多，理论还有50-70%的涨幅，对应为4850 - 5800点。取个中间值， 5300点是报警位置，可以考虑离场 。

下一阶段的投资机会，我认为有两条主线： 一是净利润断层，二是 科技 ＞消费＝医药 。

在权重股打开估值空间后， 科技 股的弹性会变得非常大，因为 科技 股的估值并没有统一标准，不像消费、医药那样适合用市盈率来参考。例如折旧费用高的IDC机房、重资产制造类 科技 股，适用市值/息税前收入（EV/EBITDA）；研发费用前置的软件股、云计算等，适用市销率（EV/Sales）来估值。

但 科技 股的估值中枢，还取决于所处行业的景气度，当趋势向上时，完全看资金的风险偏好，估值弹性会非常大。例如5G应用赛道，前景广阔，很多空间现在无法想象，那云计算的市销率给10倍合适还是20倍合适？这无法精确计算，但股价却能差出一倍去。

所以选股方案也有了： 在 科技 、消费、医药板块中，选择净利润断层，或者未来2-3年具有高景气度的细分赛道 ，例如云计算、云 游戏 、果链消费电子、新能源 汽车 ；再选1-2家有故事的龙头企业，买入后躺倒不动，捂股丰登。

毕竟在牛市里，造成亏损的唯一原因，就是追涨杀跌、频繁操作。如果还能凭实力精准躲过每一波上涨，吃到每一波下跌，有个职位叫“反指交易员”，牛市里工资很高，可以考虑去应聘，也能弥补点股市里的亏损。

千言万语一句话： 早进场早得益 。