如何做实证研究论文题目

论文实证分析有两种分析的方法，一种是回归分析，另一种是统计分析。 扩展资料 论文实证分析的主要目的是用事实来支持论文所提出的.观点，论文实证分析有两种分析的方法，一种是回归分析，另一种是统计分析，主要是案列分析、寻找证据等内容。

1、广泛收集参考文献，决定计划的目的和范畴：•决定所要解释的现象是什么？•决定所要检验的假设或理论是什么？•决定所要预测的趋势是什么？•决定所要评估的政策是什么？2.建构实证计量模型；•除研读相关经济理论之外，应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型： 确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系（causality）； 厘清各模型的异同及优缺点，思考改进文献中现存模型的可能； 最后决定实证计量模型雏形；•初步调查是否有相关的资料，若无则实证模型设计的再好也无用。3.收集相关资料；•对数据的精确性一定要严格查核，对错假漏数据要仔细修正；•使用电子表格软件对数据列表绘图，以验证数据的逻辑合理性，对不合理的数值要有所处理；•不论要用的是横断面数据或是时间数列，数据数目越多越好，追踪数据（PanelData）尤佳；•对资料数值作一些整理，表列各种基本统计量（样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等）、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。计量方法的执行：1.计量方法不应太简单（例如只做到最简单的OLS），但也不必过于复杂，应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法，则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度，而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值，以了解数据中所包含的真正信息。2.除了估计值以及对应的t检定外外，也可做一些F检定之对多个系数的假设检定。3.回归模型的设定，尤其是解释变量的取舍，可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定，以经济理论上的考虑最为重要，不能单只为了提高模型的配适，而盲目的做一些不合理的变量转换。4.选取解释变量时，应有如下的考虑：•解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确，也就是说，解释变量是原因在先，应变量是结果在后，有一定的先后顺序。尤其要注意，有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的，或是因果关系不很明确（也就是说，相对于应变量而言，这些变量是内生的），则在选取这些变量作为解释变量时，便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因；•要注意解释变量的同构型，不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量（包括相同变量的不同转换、或是几个变数间的各种交乘项）放进回归式内，造成严重的线性重合问题；•经济理论所牵涉到的变量常常是无法观察到的，因此在做实证研究时必须采用替代变量（Proxy），研究者要对所选用之替代变数的合理性详加说明。由于数据总有些缺失，常有人在束手无策之下，采用了很多匪夷所思的替代变数；•虚拟变量的定义要清楚而合理，使用要小心；•要探讨解释变量不足、观察值有误差等数据缺失所可能造成的计量问题。

论文实证分析有以下几种做法：

1、明确问题：在撰写实证分析报告的时候首先要做的就是提出问题并解决问题；只有提出了正确的问题才能更好的解决问题；所以在撰写实证分析报告之前要认真思考一下这个问题是不是值得去做。

2、搜集证据：接下来就要开始收集证据。要想写出好的报告就拥有足够的证据来支撑自己的观点；所以我们要做的第一件事就是搜集各种资料来证明我们所提出的观点是正确的；那么我们可以采取的方法主要有两种：一种是直接采用文献中的内容；另一种则是自己动手制作一份文献综述或者是调研报告之类的东西。

3、整理材料：有了足够的证据以后我们就要对这些材料进行整理和分析；这个时候我们可以通过不同的角度来分析这些材料的来源以及它们之间的等等方面的东西；说可以从时间顺序的角度来看它是怎么发展的等等；总之就是要从多个角度出发来分析这些材料；这样我们的报告才会更加的有说服力。

4、得出结论：最后一步就是做出最后的判断；对于这个结果相信大家都有自己的想法；不过在这里还是要提醒大家一句的就是在做这种类型的文章的时候一定要仔细阅读参考文献里面的内容。因为很多作者都是参考了其他学者的成果之后才做出的这样的决定；而且我们在做这类文章的时候也要注意不能盲目地听从别人的意见而忽视了自己观点的存在。