论文代计量前沿信息_ai智能论文(2024年12月实时热点)
英文摘要写作的4个关键点 1. 英文摘要的句型要简单明了,通常包含10个意义完整且流畅的句子。 摘要中不应包含引言中的内容,也不要对论文内容进行诠释或评论,避免重复题目中的信息。 避免使用非公知公用的符号和术语,除非论文证实或否定了他人已发表的论文。缩略语、略称、代号等,除非相邻专业的读者也能清楚理解,否则在首次出现时必须加以说明。 在撰写科技论文时,应注意使用法定计量单位,正确使用语言文字和标点符号,这些规则同样适用于英文摘要的编写。
准经济学博士生的暑假充电指南 亲爱的准经济学博士生们,暑假即将来临,你们是不是已经开始为即将到来的博士生活做准备了呢?今天,我想结合自己读博士的经历,给大家分享一些实用的建议,希望能帮到你们。 外语:英语 首先,英语作为你的学术语言,虽然你在申请阶段已经通过了六级,但这并不意味着你可以完全放松对它的学习。英语水平的提高是一个持续的过程,尤其是在学术环境中。你可以尝试阅读一些英文论文、教材或课件,逐步提高自己的阅读和理解能力。争取在入学后的第一学期或最多一年内,能够无障碍地阅读外文文献。 专业课:有的放矢 假时间有限,全面学习专业课显然不太现实。你可以选择一些自己认为重要但掌握不太好的知识点进行深入学习。比如,学会1-2种计量方法是一个不错的选择。在学习过程中,教材是基础,但课件可能更高效。你可以尝试在谷歌中搜索一些英文课件,这样学习起来会更加有针对性。 论文阅读:紧跟前沿 论文阅读是科研工作者的必修课。你需要关注本领域的权威期刊和代表性学者,这样可以及时掌握最新的研究前沿。文献阅读要有详有略,泛读与精读相结合,以泛读为主,个别精读。同时,不要忽视中文文献的阅读。 软件学习:实战操作 𛊧 究离不开各种计量和统计软件。你需要根据自己的专业和研究方向来选择合适的软件。比如,微观实证主要用Stata,宏观多用Matlab,计量则要用到R语言等。此外,也可以学习一些其他可能会用到的软件,比如Arcgis,它可以帮助你制作精美的地图。 制定计划:高效学习 最后,制定学习计划是提高效率的关键。你可以使用备忘录来帮助自己管理学习任务。只有有条不紊地安排好这些学习任务,才能确保你的暑假充实而有意义。 以上就是我对准经济学博士生暑假准备的一些建议,希望对你们有所帮助。欢迎大家讨论和分享你们的经验!
两财一贸经院,美研金工金数怎么申? 佩姐好~求金工金数美研定位 我是两财一贸经院的学生,GPA3.70/4,均绩87.8,排名top2%,雅思7.5(6.5)。准备在10月末考G。目前已经有NUS的MFE保底。 实习经历方面,我有3个月的行研实习和两段头部券商投行实习(做股和做债),但没有量化实习经历。学术方面,我有一篇课程实证论文,两段与量化无关的水科研,还有一段学生会主管经历。经济类课程绩点不太好,但数学、计量和计算机类课程(如数分、高代、概统、C++、计量经济、金融计量、应用计量、时间序列、运筹、经管机)绩点较好(13门课中有10门4.0,其余3.7)。这学期正在补随机过程和常微分。 我的职业目标是希望能在美国工作几年,所以主要申请金工金数项目。但未来也可能回国,追求更高的院校title。 选校方面,我的选择如下: 彩票学校:Princeton MFin 冲刺学校:Columbia MFE、Cornell MFE、MIT MFin、NYU MFE Q1:这学期补随机过程和常微分还来得及吗?或者在Coursera上学习是否可行? Q2:因为有NUS保底,所以选校有些激进,感觉以上学校很可能全聚德。有无其他3年OPT项目推荐? 如果你只选择这些学校,确实有点激进。不过,既然你已经有了NUS MFE的offer,就看你的留美意向有多大了。还是说“只排名导向”。 随机过程和常微分尽快补了吧,如果学分课来不及了,可以考虑在Coursera上学习。MFE选校也没啥花样,就在Quantnet排名前10的学校里选。你可以把芝加哥金数、Gatech QCF、JHU金数也加上。
计量经济学教材推荐:从入门到进阶 计量经济学,作为经济学的一大分支,教材众多,各有千秋。今天,我想和大家分享几本我比较喜欢的计量经济学教材,希望能抛砖引玉,激发大家的学习兴趣。 伍德里奇《计量经济学导论》 这本书是目前全球最流行的计量教材之一。它的特点是以问题为导向,通过案例牵引来学习。教材内容常更新,保持与时俱进。虽然有些技术细节被简化,但案例都是从一流论文中提炼出来的,配套数据也方便实操。不过,想在一个学期内学完这本书有点难,可能需要分阶段学习。 古扎拉蒂《计量经济学基础》 多年前,国内教材中的数学部分让我望而却步。后来,我看到了这本书,风格与国内教材大不相同,迅速风靡一时。虽然现在看来特色不明显,但它作为入门教材绝对合格。这本书的名气也是时势造英雄的结果。 斯托克和沃森《计量经济学》 这本书的两位作者分别来自哈佛和普林斯顿,都是计量经济学的大牛。书的篇幅较小,内容有取舍,但每个知识点都讲解得非常透彻,体现了大师的风范。 Hansen《Econometrics》 这本书有难度,作者也是大牛。虽然英文版刚刚出版,但讲义已经流行多年。这本书非常厚,有29章,1000多页。除了传统内容,最后两部分详细介绍了非参和非线性的方法,最后一章还涉及机器学习。虽然中译本还没面市,但内容新颖全面,未来必成为专业人士的常备案头书。 格林《计量经济分析》 这本书被誉为“圣经级”的教材,中级难度,推导使用矩阵代数。如果你想在计量经济学上纵深发展,这本书是必看的。它不是入门级教材,但理论上有不明白的地方,翻一翻基本就能找到答案。虽然它不是面面俱到,但可以当作工具书使用。 林文夫《计量经济学》 这本书是中高级水平的教材,在国外也是好评如潮。内容精炼,但篇幅只有格林的一半,且一直无更新。所以一些新的主题会有缺失,开始看的时候挺兴奋,后来就有点失望了。 伍德里奇《横截面与面板数据的计量经济分析》 这本书还是伍德里奇写的,主题更专一,涵盖横截面和面板数据,涉及线性和非线性方法。面板数据是重点,缺少时间序列的内容。这本书不适合所有人,但适合的会视为经典,特别是微观计量方面。 国内教材 国内的教材也有很多不错的选择,比如陈强、李子奈等老师编写的教材。各类计量教材太多了,难怪它是经济学第一大分支。 你喜欢哪一本?欢迎评论!印象最深刻的还能获赠英文教材一本(书旧且邮费自付)。
会计学专业毕业论文选题指南 2025年最新会计学专业毕业论文选题参考,助你脱颖而出! 1️⃣ 区块链技术下会计信息透明度的提升路径研究 2️⃣ 人工智能审计中的伦理困境与法律规制 3️⃣ 🠧⳦放权交易的会计核算与信息披露研究 4️⃣ 化创意产业无形资产会计确认与计量难题及对策 5️⃣ 袀颀碀栥企业传承中的会计治理模式变迁与优化 6️⃣ 基于大数据的财务风险预警模型构建与会计应用 7️⃣ 𞠤振兴战略下农业会计核算体系创新研究 8️⃣ 𗨥⃧企业外汇风险管理的会计策略探讨 9️⃣ 𑠩营利组织会计信息质量特征的构建与衡量 🠧应链管理中的环境成本会计核算研究 1️⃣1️⃣ ♂️ 共享经济模式对传统会计假设的冲击与重塑 1️⃣2️⃣ 𘚦化转型中会计流程再造与价值创造 1️⃣3️⃣ ᠥ史成本计量模式在新兴产业的适用性探讨——以生物科技企业为例 1️⃣4️⃣ 会计信息在企业反倾销应诉中的作用与优化 1️⃣5️⃣ 렩똦 ᦕ育成本核算的会计方法选择与应用 1️⃣6️⃣ 堥改革背景下公立医院会计制度的适应性研究 1️⃣7️⃣ ☁️ 基于云计算的会计信息安全保障机制研究 1️⃣8️⃣ 产业会计规范与监管研究 1️⃣9️⃣ 体育赛事运营企业的会计收入确认时点研究 2️⃣0️⃣ 虚拟现实技术对会计教育教学方法的革新与挑战 2️⃣1️⃣ ᠦ𐑥ጤ𘚧会计账务处理特殊性与规范研究 2️⃣2️⃣ 大数据时代管理会计的信息过载问题及解决对策 2️⃣3️⃣ 企业合并中反向购买的会计处理难点与案例分析 2️⃣4️⃣ 𑠧侤褸企业的推行障碍与突破路径 2️⃣5️⃣ 人工智能对会计职业能力需求的变化与高校培养模式转型 2️⃣6️⃣ ⠨ꨴ𘥌业税收优惠政策的会计处理与效益分析 2️⃣7️⃣ ️ 古建筑保护项目的会计核算与资金管理研究 2️⃣8️⃣ 젥熨ጤ𘚢阴阳合同”背后的会计与税务问题剖析 2️⃣9️⃣ 企业破产重整中的会计信息披露与利益相关者保护 3️⃣0️⃣ 新兴社交媒体企业的会计估值模型构建与应用
实证研究指南:从数据到论文发表 最近有不少朋友问我关于成本粘性模型的问题,尤其是毕业论文的压力下,大家都在忙着找数据、写代码、做实证。今天我就来聊聊这个话题,希望能帮到大家! 数据从哪里来? 首先,数据真的很重要!尤其是那些看起来很复杂的模型、需要爬虫爬取的文本数据,或者学校可能没有权限的数据库数据。一般来说,这些数据可以在经管之家上找到,但需要付费(淘宝上好像有代下载的服务,不过我没用过)。 我自己买过一些数据,比如Weiss成本粘性模型和真实盈余管理模型。如果你有需要,可以联系我,价格很亲民的,毕竟我也是个穷孩子,想回点血嘛! 用啥软件做实证?𛊦用的是Stata14,不过老师推荐的是SPSS。个人觉得难度排序是:Excel < SPSS < Stata < Python < R。SPSS最人性化,不需要编程,按照图表点就行,但结果需要加工才能用。相比之下,Stata虽然要简单编程,但结果可以直接用,对不想排版的人很友好。Python和R功能最强大,但需要一定的编程基础。 软件不会用怎么办?릋 心!小破站是个学习的好地方。Stata的话,推荐连享会,公主号和知乎上都有很多资源。另外,陈强老师的《计量经济学》和一些实证论文的教材也很不错。不用太在意数学推导,主要是多练习。 论文没有头绪怎么办? 平时要多看论文!注意看理论是如何推导的,研究思路、用的什么变量和模型、进一步研究和稳健性研究是怎样做的、创新点在哪、如何与现实结合、解决了什么问题。时间来不及的话,可以在知网上搜索一些顶刊,比如《会计研究》和《管理世界》,看看大牛们都在研究什么。或者点击感兴趣的关键词,会出来关注指数、最多被引、文献综述等信息。 注意!⚠️ 写论文不是炫技,要找最能解决问题的模型。最重要的是讲清楚故事线,推导要搞明白(毕竟只要数据够多,啥关系都是显著的)。实证研究就是不断试错的过程,模型不显著或者结果不满意很正常的,不要着急。 写在后面 其实我的经验也不多啦(马上大三),只是之前独自参加了一些论文比赛。虽然还没学计量经济学,但平时挺感兴趣的。来问我的各位基本都是大四的学长学姐们,大家肯定比我厉害!加油! 希望这些小建议能帮到你们,祝大家论文顺利!
会计专业毕业论文选题:这些题目要慎重! 写会计专业毕业论文时,选题至关重要。以下是一些需要慎重考虑的题目,以及一些相对容易入手的题目,供大家参考。 八大类“不好写”的题目 跨国公司并购 股权激励 ➥纳税 审计 经济责任审计 ᠥ 쥅价值会计计量 上市公司利润操纵 ♻️ 环保税征收对企业影响 七大类“好写”的题目 𐠦本控制管理(省钱) 𖨴榬᧐(还钱) 련ᩣ险管理(怕事儿) 𘠧利能力分析(赚钱) ᠨ娿资金管理(流动现钱) ⛑ 存货管理问题(压钱) 堨资管理问题研究(找钱) 选择适合自己的题目,可以让写作过程更加顺利。希望这些建议能帮助你找到一个合适的选题!
金融硕士申请指南:你需要知道的一切 MFI金融保险硕士 ✅开学时间:每年一次,9月入学 ✅学制:12个月 ✅申请要求: 𘦜짧学位:已完成或正在完成相关领域的认可大学学士学位,如统计学、精算学、经济学、数学或任何具有重要定量成分的学科。研究必须包括对统计学、数学、金融和精算科学的广泛接触,包括高级微积分、计算方法、线性代数、概率和统计学课程。 𘇐A要求:最后一年的学习成绩至少达到GPA3.3 𘦎訍信:三封推荐信,包括两封学术推荐信,其中一封应是定量学科 ✅面试:是 ✅语言要求: 雅思:7.0(6.5) 托福:93(22) ✅学费:CAD$60,465 MFRM金融风险管理硕士 ✅开学时间:每年一次,9月入学 ✅学制:10个月,全职 ✅申请要求: 𘦜짧学位:公认的四年制本科学位或同等学历,优先考虑商业、经济学、数学、工程或精算科学学位。如果有证据表明学生具有较强的定量技能,且微积分、线性代数、统计学或计量经济学的平均成绩至少为B,则将考虑其他四年制本科学位。 𘥮量能力:通常通过在本科学位期间完成微积分、线性代数、统计学和/或计量经济学方面的大学水平课程且平均成绩不低于B来证明。 𘥭榜累考文献:两份学术参考文献。 𘨮:书面论文、视频问题和实时书面回答。 𘨋𑨯能力(如果需要) ✅英语要求: 雅思:7.0(6.5) 托福:100(SW22) ✅学费:70,370加元 小伙伴们如果还有什么不懂的可以随时咨询哦!
Stata空间计量,全流程详解! Stata空间计量全流程操作资料,包括数据、代码、案例及全流程视频讲解,帮助你轻松掌握空间计量方法,并将其应用于论文写作。 寸 详细介绍了空间计量的整个流程,每个步骤都有案例、数据、代码及视频讲解,确保你能够完全理解和掌握。 堦全流程操作视频,适合初学者,通过视频讲解方式,使学习过程更加直观和高效。 栤恥 容包括: 安装命令:提供空间计量所需的安装命令和外部命令,方便使用。 数据预处理:进行描述性统计和相关性检验,检验多重共线性。 空间权重矩阵:制作邻接矩阵、地理矩阵、经济矩阵,并提供省级和地级市矩阵。 空间相关性检验:计算莫兰指数、绘制莫兰散点图,并选择合适的空间模型。 静态空间面板:包括空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。 固定效应:个体固定效应、时间固定效应、个体和时间双固定效应。 空间检验:wald检验、LR检验。 动态空间面板:与静态空间面板类似,但适用于动态数据。 回归结果总体输出:展示回归分析的总体结果。 参考文献:精选了几篇最新的期刊文献,供你参考。 视频加密技术确保了资料的安全性,不会影响正常使用,同时避免了商业用途的侵权行为。
R和Gretl学习资源推荐𛊥襭椹 和研究统计及计量经济学时,掌握统计软件的使用至关重要。对于非统计学专业的学生来说,选择合适的软件和资源至关重要。以下是两个值得推荐的免费学习网站,帮助你轻松上手R和Gretl。 R语言入门指南 由立命馆大学的森知晴老师发布,专为大学学生设计,适合想要用R写毕业论文的学生。从R的安装到基本操作,再到假说设定、t检验和回归分析,内容详尽。特别是对于没有编程基础的学生来说,通过这个网站可以轻松掌握R的基础用法。 R语言进阶指南 由日本关西大学的宋財泫老师和高崎工科大学的矢内勇生老师联合发布,作为上一个指南的补充和发展篇,提供了练习题、参考文献以及数据集,附带练习题答案。虽然部分内容还在完善中,但整体上非常适合进阶学习。 Gretl入门教程 Gretl与R不同,不需要自己敲代码,操作菜单即可得到结果和图表,速度非常快。虽然美观性不如R强,但非常方便。特别适合大学写论文阶段使用,不需要太高技巧。推荐甲南大学村澤康友老师发布的Gretl入门教程,手把手带你入门,名词部分英日双语注释,非常友好。 通过这些资源,你可以轻松掌握R和Gretl的基础使用方法,为你的学术研究和论文写作打下坚实基础。
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