想要写出一篇具有吸引力的宏观经济学论文，首先得有个好的论文题目，本文整理了 150 个"宏观经济学论文题目范例", 希望能给大家选题时带来一些灵感和收获。
宏观经济学论文题目范例一：
1、货币政策与财政政策配合的中国实践及经验
2、宏观经济政策不确定性对证券分析师预测效果影响研究
3、金融市场中宏观经济政策的作用及其影响
4、宏观经济政策视角下的大学生就业难问题研究
5、论稳增长在中国特色经济理论中的性质
6、财政货币政策对通胀剪刀差影响的实证研究
7、论经济管制与宏观经济调控的关系
8、论经济管制与宏观经济调控的关系
9、论审计为宏观调控服务的研究
10、考虑记忆性质与时间滞后效应的非线性经济周期模型分析
11、试析减税在降低实体经济企业成本中的作用
12、宏观调控理论的创新思维模型构建与中国实践
13、货币政策预期与宏观经济效应--兼论货币政策宏观调控多指标评价体系
14、审计在宏观经济调控中发挥的作用分析
15、经济信息在宏观经济管理中的应用研究
16、土地政策参与宏观经济调控的目标工具和途径探讨
17、浅谈宏观调控法对区域经济发展的科学调整--评《中国特色的宏观调控体系研究》
18、试论中国宏观经济调控与资源环境保护关系
19、中国金融体制改革的理性思考
20、宏观经济调控下经济发展趋势探讨
21、宏观经济调控视角下的政府采购模式选择
22、国家审计在宏观经济管理中的地位和作用研究
23、试论经济新常态下我国宏观经济调控的转变
24、我国宏观经济问题及宏观调控面临的困难分析
25、宏观调控法本土资源刍议--以《盐铁论》为例
26、新常态下房地产宏观调控的经济法思考
27、经济法视角下房地产经济宏观调控中的问题与对策
28、北部湾地区土地宏观调控对房地产发展的影响研究
29、新常态下我国地方经济增长质量的转型及其宏观调控的转向
30、基于房地产宏观调控的建筑工程造价管理分析
31、我国房地产经济的宏观调控探析
32、宏观调控情境下商业模式创新的机理分析
33、三四线城市房地产宏观调控研究分析
34、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性探究
35、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
36、宏观经济管理视域下区域经济协调发展路径研究
37、宏观经济管理中经济信息的有效应用研究
38、区域经济在宏观经济管理下的协调发展和思考
39、浅谈积极财政政策对现阶段我国宏观经济的影响
40、浅谈宏观经济管理与提高统计数据质量
41、新形势下强化国家审计在宏观管理中的地位与对策研究
42、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性探析
43、审计监督在国家监督体系中的定位及其功能独特性研究
44、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性分析
45、宏观经济管理中经济信息的应用
46、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
47、企业市场经济发展中宏观经济管理的策略阐释
48、体育经济职能定位与转变的相关思考
49、浅析经济信息在宏观经济管理中的重要性
50、应用经济信息加强宏观经济管理的思考
宏观经济学论文题目范例二：
51、宏观经济管理在市场经济发展中的作用
52、关于应用经济信息加强宏观经济管理的思考
53、基于宏观经济管理中经济信息的有效应用分析
54、经济信息在宏观经济管理中的应用
55、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性探讨
56、试析企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
57、年改革开放研究的时空变迁--基于CNKI大数据的分析
58、新时代中国特色社会主义宏观经济管理的几个问题
59、基于文献计量统计分析的期刊影响力提升
60、社会主义市场经济：认识进展与制度构建
61、浅析区域经济在宏观经济管理下的协调发展
62、浅析企业市场经济发展中宏观经济管理的必要性
63、新时代背景下经济管理创新研究
64、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
65、试析企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
66、深化供给侧结构性改革：方法论路径取向与中美比较
67、谈政府宏观经济管理与调控
68、经济信息在宏观经济管理中的应用研究
69、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
70、试论企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
71、宏观经济管理对企业市场经济发展的重要性分析
72、经济信息在宏观经济管理中的应用研究
73、对宏观经济管理的相关问题研究
74、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
75、货币政策与宏观审慎管理的协调配合--基于中国六部门DSGE模拟分析
76、国家审计在宏观经济管理中的地位和作用探析
77、我国供给侧改革的宏观经济调控与管理新思维
78、财政融资政策及其在宏观经济调控中的作用
79、凯恩斯主义及其对中国宏观经济调控的启示
80、企业经济管理中会计管理的应用
81、试论宏观经济管理中国家审计的地位与作用
82、浅论政府宏观经济调控下的区域经济增长
83、当前中国经济下行原因与经济增长的道路选择
84、浅谈进一步深化宏观经济管理
85、基于VAR模型的我国存贷款利差与房地产开发投资影响分析
86、矿产资源政策参与宏观经济调控体系研究
87、我国宏观经济调控变化与地方政府应对--以深圳为例
88、经济信息在我国宏观经济管理中应用存在的问题及对策
89、宏观经济管理下的区域经济协调发展与相关思考
90、论宏观经济管理应注意的几个问题
91、宏观经济管理在市场经济发展中的作用探究
92、经济虚拟化对经济增长和通货膨胀的影响研究
93、中国的金融稳定及其产出与通货膨胀效应检验
94、不同周期状态下财政政策的异质性产出和通货膨胀效应研究
95、我国货币政策的宏观经济时变效应及其稳健性检验
96、"脱实向虚"与"脱虚向实":基于动态宏观经济效应的分析
97、基于金融稳定目标的规则型货币政策研究
98、人口老龄化与货币政策：研究进展与政策启示
99、探讨影响宏观经济发展的主要因素
100、"新常态"时期中国经济增长与通货膨胀的关联机制研究
宏观经济学论文题目范例三：
101、浅谈宏观经济学对市场经济的影响
102、宏观经济波动与产业结构的关联性
103、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
104、宏观经济统计分析发展的基本问题探讨
105、新常态环境下的中国宏观经济形势及对策选择
106、浅谈积极财政政策对现阶段我国宏观经济的影响
107、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性探析
108、刍议市场经济条件下农村经济宏观调控的新途径
109、邓小平关于经济改革和发展论述中蕴含的宏观调控思想
110、债务融资来源异质性与企业投资--基于宏观经济政策视角
111、宏观经济不确定性对企业资产配置影响研究
112、供给侧结构性改革与宏观经济政策协调
113、全球宏观经济政策调整及启示
114、宏观经济政策对通货膨胀预期影响的时变性研究
115、住房市场波动和宏观经济政策的有效性研究
116、新冠肺炎疫情对宏观经济政策财税改革与全球化的影响
117、国家审计在宏观经济管理中的地位和作用研究
118、逆全球化背景下我国宏观经济管理转型策略
119、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
120、供给侧改革下的中国宏观经济管理分析
121、"供给侧结构性改革"提出的时代背景及内涵研究
122、基于信息网络化视角的宏观经济管理分析
123、综合类科技期刊排名与影响因子修正建议
124、关于宏观调控的经济法问题的探讨
125、基于总供求模型和中国特色的宏观调控体系
126、宏观经济下电子商务市场信息不对称现象研究
127、论宏观经济管理在市场经济发展中的作用
128、企业市场经济发展中宏观经济管理的重要性
129、市场对配置资源决定性作用的多维透视
130、浅析宏观调控和市场经济的关系
131、论宏观调控经济政策下经济法的价值体现
132、浅谈进一步深化宏观经济管理
133、西方宏观经济政策给予我们的思考
134、宏观经济管理在市场经济发展中的作用探究
135、构建有中国特色的市场经济宏观调控模式初探
136、浅析通胀预期是社会公众对未来发生通货膨胀的担心
137、浅析后危机阶段中国宏观经济政策的趋向
138、宏观经济形势分析与数据解说
139、经济周期与房地产波动的关系研究分析
140、后危机时代安徽省财政宏观调控政策研究
141、扩大消费需求的理论与对策探究
142、美国加州生物制药行业资本投资更新变化
143、房地产动摇对经济增长的影响
144、浅析对现代经贸教育的三点看法
145、浅论宏观经济剖析和政策前瞻
146、中国宏观经济政策与地区发展不平衡关系研究
147、中国货币政策与主要发达经济体货币政策之间的关系研究
148、中国宏观经济政策与全球经济不平衡关系研究
149、西方宏观经济理论的过去现在和将来
150、新宏观经济学的演进及研究对象
151、宏观经济学的新突破--评罗运贵的《新宏观经济学》
学习计量经济学的历史应该是一部血泪史。
最开始的时候是本科大三上的时候，学习最基本的内容，学习Eviews，老师好像只讲到异方差。那时候上课还算认真，有段时间因为去日本访学，还在图书馆里看录的视频，看不懂就反复看。成绩应该还不错。有意思的是，老师讲到一个例子，好像是通货膨胀是否促进了经济增长，老师跑了个回归，说是正向促进作用。我觉得很奇怪的，这不一定是通货膨胀促进经济增长啊，还可能是经济增长导致通货膨胀啊。问了老师问题，老师糊弄我一下，就不了了之了。没想到的是，这个问题居然其实是计量经济学里最重要的问题。可想而知，老师已经脱离学术圈很久了。
大四的时候自学伍德里奇的计量经济学导论，学到一半就放弃了，Stata倒是学得很溜。那段时间也学习了很多杂的计量经济学知识，双重差分什么都是那个时候学的。所以那个时候觉得自己很厉害，我记得好像还买了陈强老师的书。
到了研究生阶段，上了中级和高级计量经济学，但老师以讲授理论知识为主，应用那部分自己也会了，其实对我的提升是非常有限的，基本没啥长进。也有选修专门的应用计量，貌似学到了一些东西，但自己写论文的过程中应用不多。
所以总觉得自己的大脑里没有形成体系，比如稳健的标准误，聚类是啥其实搞不明白。理论学得比较杂，应用也没有成体系，于是想着利用因为疫情呆在家的这段时间，看看这本书《基本无害的计量经济学》，英文名是Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion。看看自己能不能坚持下去吧。
一项研究的四个常见问题：
书中收录的这首俳句很有意思：
T-stat looks too good.
Use robust standard errors-
significance gone.
医院能够使人变得健康吗？如果比较去过医院的人和没去医院的人的健康问题，可以得到结论，没去过医院的人更加健康。所以去医院会变得不健康吗？当然也是有可能的，因为去医院可能会面临更高的传染病风险。
因为去医院的人一般是身体比较差的人，所以上面的说法肯定是存在问题的。也就是样本选择偏差。我们要考虑的是，本来要去医院的人，如果后来没去医院的话，他的身体会怎么样。
随机分配可以消除选择性偏误。
如果是随机分配的，其实加入控制变量是没有必要的，但是，一般来说，这种做法可以为我们带来对因果关系更加精确的估计。标准误可能会减小，估计更加显著。
Angrist曾经问Alen Meltzer，他是否对把时间花费在寻求回归结果上感到满意，因为那之后只不过是很多双面加宽绿色条的论文而已。他大笑，然后说这是他最愿意做的。现在Angrist们也和大学和研究院的老师和指导老师一样，整日地追寻着回归结果。
在没有随机分配可以利用时，我们未必能对回归结果赋予一个因果解释。
即便无法解决因果性的难题，我们也很显然地知道在侠义地统计意义上，教育水平能够预测收入。我们使用条件期望函数（conditional expectation function, CDF）来概括和总结这种预测能力。
条件期望函数的分解性质：
任意一个随机变量Y都可以分解成由X解释的部分和正交于X的部分。
我们将经验研究看作在无需精确计算变量之间关系的同时捕捉到变量间统计关系实质的一种努力。
一般而言，异方差实际不会带来太大的影响。在运用分组数据进行的回归中，如果分组样本的大小不同
饱和回归模型指的是具有离散解释变量的模型，对解释变量的所以可能取值，该模型都存在相应的参数与之想对应。
包括虚拟变量和二者乘积的回归中，虚拟变量的系数就叫做主效应（main effect），两个虚拟变量乘积叫做交互项。
如果对于给定的总体，条件期望函数刻画了平均潜在结果之间的不同，那么就说这个条件期望函数具有因果性。
越来越觉得这像是一本哲学书。
Robert Frost's celebrated The Road Not Taken: the traveller-narrator sees himself looking back on an moment of choice. He believes that the decision to follow the roads less traveled "has made all the difference", though he also recognizes that counterfactual outcomes are unknowable.
条件独立假设指的是给定观察到的特点X，选择性偏误消失。
Omitted variable bias公式描述是当回归包含不同的控制变量时，回归结果之间存在的关系。这个公式的出发点是：可以对存在控制变量的回归方程赋予一个因果解释，但无法对不含有控制变量的回归方程赋予一个因果解释。因此，在不含控制变量的较短回归方程中得到的系数就被认为是biased。
短回归参数等于长回归参数加上一个数，这个数等于遗漏变量效应乘以遗漏变量对被包含变量的回归系数。
遗漏变量公式和解构回归公式都告诉我们当遗漏变量和纳入回归方程的变量不相关时，长回归和短回归得到的系数时一样的。
教育年限和工资收入的回归中，如果假如一些能力的变量，教育年限的系数机制减小了。
要说明条件独立假设时成立的，等于要说明控制了所有可观察的因素之后，服役和未服役的人之间是可比的。
我们已经指出，对协变量的控制可以提高回归估计值获得因果解释的可能性，但并不是控制变量越多越好。有些控制变量是不合格的控制变量，将其加入回归固然可以改变回归系数，但实际上缺不该将其加入。
不合格的控制变量是那些可以作为实验结果的变量。不合格的控制变量本身可市作为被解释变量。合格的控制变量是指当我们选定回归元之后，它的取值已经固定给出的那些变量。
在一个经验研究中的例子中，我们可以看到将职业的虚拟变量加入回归后，确实降低了教育水平的系数。但我们很难解释是何种原因导致了这种下降。教育水平的系数变小可能仅仅是选择偏误的一种表现。因此我们最好还是用不由教育水平决定的那些变量作为控制变量。
当使用代理变量做控制变量时，也会出现不合格的控制变量问题，也就是说纳入回归方程的变量可能部分地控制遗漏变量，但是它本身被我们感兴趣地变量影响。
用代理变量作为控制变量得到的估计系数比没有控制的情况下更接近真实值。
当我们开始思考使用何种变量作为控制变量时，对不合格控制变量和代理性控制变量都适用一个挑选准则：考虑控制变量被决定地时间。一般来说，在我们感兴趣地变量产生之前就被决定的变量都是好的控制变量。如果时间不确定的话，因果关系的准确考量需要我们做出哪个变量先被决定的假设，或者说没有任何一个控制变量是由我们感兴趣的变量所影响的。
如果条件期望函数具有因果性，那么回归结果可以逼近条件期望函数这一事实使得回归系数也具有了某种意义上的因果性。不过这种说法不够精确。
回归是一种匹配估计量，并且由其提供的计算匹配估计量的方法具有良好的性质。
事实上，匹配法对由每个协变量的特定值所决定的个体计算处理组和控制组之间的平均差异，然后用加权平均的方式将这些平均因果效应汇总到一个总的因果效应中。
回归于匹配都是用了控制协变量的研究策略。可以将回归看在一种特殊的匹配估计量，因此从经验研究的角度看，两者的区别并不太重要。
使用匹配法对被处理者的处理效应进行估计时，对于由协变量的不同取值足和所决定的不同组别的个体而言，匹配法将最大权重赋予最可能被处理的那组的个抽屉的处理效应。相比之下，回归估计将最大权重赋予条件方差最大的那组个体的处理效应。
对回归与匹配的进一步讨论：有序处理和连续处理
倾向评分定理指的是：给定多元协变量构成的向量，如果潜在结果与处理状态独立，那么给定协变量向量的某个值函数，潜在结果与处理状态仍然相互独立，这里协变量向量的值函数被称为倾向得分。
类似于回归中的遗漏变量公式，倾向评分定理指出我们只要将影响处理概率的协变量控制好就好。但实际上，这个定理还能让我们走得更远，我们位以需要控制的协变量就是处理概率本身。
1、变量替换
在实证论文写作分析中，变换变量法主要针对的对象是所考察主题的因变量（被解释变量）、自变量（解释变量）。根据不同文献的度量方法，作者可以引用不同的因（自）变量的度量方法，来考察研究问题或研究假设的稳健性。当然，这也是体现作者行文撰写中的谨慎性、合理性。
2、模型检验方法的替换
在实证论文写作过程中，计量经济学为我们提供多项方法的选择余地。一般而言，因变量是我们在选择引用方法时主要考虑的标准之一。譬如，当主题所考察的因变量为连续变量，其存在不少0样本时，文章选择最小二乘法（OLS）、tobit模型都比较适宜，显然这两种方法在一定程度上来讲是可以替换选择的。
当然，这种方法上的替换思路和思维不是仅仅局限于与此，还应考虑样本的特性，如截面数据，抑或是面板数据等，此时两类不同样本间也存在较大差异，自然所采用的方法也会有所不同，从而使得所得结论的说服力也存在差异。
3、内生性问题的检验
内生性问题是社会科学领域中研究因果关系时必须关注和考察的问题之一。一般而言，内生性问题产生的原因有如下几个方面：1，遗漏变量，且遗漏变量与引入模型的其他变量相关；2，解释变量和被解释变量相互作用，相互影响，互为因果；3，自我选择偏误；4，样本选择偏误。
在当前社会科学领域研究中，解决内生性问题的方法有多种：工具变量法、Heckman二阶段模型考察、自然实验法、双重差分法。
4、剔除影响结论的特殊样本
剔除特殊样本是我们实证分析中比较常见的一种方法。譬如不少文献在考察政治联系对企业债务融资的影响时，他们在考察问题时将“北京”地区的企业样本予以剔除，是因为北京属于中国的政治中心；在考察新冠肺炎疫情对企业投资发展影响时，他们在考察问题时将“湖北”地区的企业样本予以剔除，是因为湖北是此次疫情的重灾区，影响大可能更为突出。
5、增加其他一些重要的控制变量
增加一些其他的重要控制变量，是因为考虑到在模型回归分析中我们忽视或遗漏了一些重要因素，而这些因素将是影响我们考察因果关系中的重要变量。
譬如，当作者在控制了企业财务特征因素后，你可以尝试控制经理人个人特征因素、所在地区经济发展因素等方面的变量。当然，这是笔者在文章写作过程中选择重要变量的思路，以供大家参考。
6、变换研究样本，重新检验所得结论
作者在使用某个数据库的样本得出结论后，再通过其他样本（或数据库）进行检验分析，从而进一步夯实了这个结论，也是非常有价值的。
7、排除其他理论逻辑和假设
这种方法主要是指，针对某个经济现象或问题，作者在运用某一理论进行分析其中逻辑时，也有其他读者或外审专家认为还有其他理论逻辑可以对此问题予以解释说明。此时，作者可以运用数据实证或理论阐述的方式来推翻他人理论逻辑的质疑，从而进一步提高作者在文章中所思所想的稳健性。
8、多重共线性问题的考察，尤其是调节变量的交叉项
多重共线性问题，是实证分析过程中比较常见的一种实证问题，需要大家引起注意，尤其是遇到调节交叉项时。此时，我们所采用的方法是逐步回归法，或当存在调节交叉项时，实证分析应对交叉项所采用的子变量分别予以中心化处理，再进行相乘得出交叉项。
