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内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

did论文

科研新手如何高效撰写SCI论文？ 𐟎“ 对于刚开始接触SCI论文写作的科研新手来说，完全凭借自己的经验来创作文章是不现实的。这时候，借鉴前人的写作风格和结构，可以帮助你快速上手。 𐟔 一篇完整的SCI论文需要回答四个基本问题：为什么开始这个研究？(Why did you start?) 你做了什么？(What did you do?) 你发现了什么？(What did you find?) 它的意义是什么？(What does it mean?) 𐟓š 这四个核心问题是论文的基础，也是写作框架的核心。它们分别对应到SCI论文的各个部分：标题 (Title) 摘要 (Abstract) 引言 (Introduction) 材料与方法 (Materials and Methods) 结果 (Results) 讨论 (Discussion) 关键词 (Keywords) 图片 (Figures) 表格 (Tables) 参考文献 (References) 𐟓 通过了解这些基本问题和对应的论文部分，你可以更好地组织你的写作思路，确保你的论文逻辑清晰、结构完整。

《管理世界》中的5个有趣工具变量案例工具变量在实证论文中可是个“利器”，能帮你缓解内生性问题，让普通话题变得有趣起来。今天，我就来分享几个在《管理世界》上看到的有趣工具变量案例，顺便聊聊这些论文的写作范式，供大家参考。数字金融发展与家庭金融资产组合有效性 𐟓ˆ 在这篇论文中，被解释变量是家庭金融资产组合的有效性，用夏普比率（Sharp Ratio）来衡量。核心解释变量是北京大学的数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）。而工具变量的选择很有意思：一是到省会城市的球面距离乘以全国数字金融发展指数的均值；二是所在城市7年前的移动电话使用率（市区有移动电话的家庭户数除以市区总户数）。机器人的就业效应：机制与中国经验 𐟤– 这篇论文的被解释变量是企业从业人员数量，核心解释变量是工业机器人进口。工具变量的选择也很巧妙：一是上一年度机器人进口来源国的汇率水平；二是上一年度行业内机器人平均进口强度；三是上一年度地区最低工资水平。数字经济、非农就业与社会分工 𐟌 在这篇论文中，被解释变量是一个虚拟变量，表示是否从事非农工作。核心解释变量是“宽带中国”政策的DID交乘项。工具变量则是到“八纵八横”光缆骨干网节点城市的球面距离乘以是否开始实施“宽带中国”政策的时间虚拟变量。工业机器人、工作任务与非常规能力溢价 𐟒𜊊这篇论文的被解释变量是月工资的自然对数，核心解释变量是“企业是否使用机器人”的虚拟变量。工具变量则是所在城市对机器人使用的补贴强度。交通基础设施建设与产业结构升级 𐟚„ 最后，这篇论文的被解释变量是产业结构指数，核心解释变量是高铁开通的DID交乘项。工具变量则是历史上的铁路发展水平。这些论文不仅在工具变量的选择上很有创意，写作范式也值得大家学习。如果你在实证论文写作上有任何问题，欢迎留言讨论！

Stata实证分析，论文无忧！ 𐟒ᠤ𝠦˜縷楜襆™论文时发现数据不足？Stata软件不会用？代码编写困难？数据不显著？别担心，我来帮你解决问题！𐟒ꊊ𐟔 Stata全套实证分析服务包括但不限于： 1️⃣ 前期处理数据搜集与处理数据清理、熵值法、主成分分析法 2️⃣ 基础分析描述性统计相关性分析 3️⃣ 前期检验 ADF单位根检验共线性检验模型检验（F检验、豪斯曼检验） 4️⃣ 基准回归模型类 OLS最小二乘法固定效应、随机效应模型 DID双重差分检验动态GMM 门槛非线性回归 5️⃣ 基准回归检验稳健性检验内生性检验调节效应/中介效应异质性分析

量化论文得分秘籍！如果你正在写一篇survey类的论文，欢迎留言提问，我会尽力总结survey类的写作和得分点。以下是一些关于量化分析论文的得分标准，供大家参考：研究生论文 60分起跳：非线性模型、OLS；面板数据+固定效应模型；时间序列+Granger/Cointegration；动态面板包括first difference。 65分起跳：面板数据+固定或随机效应+IV；动静GMM；误差修正模型；VAR及脉冲效应分析；差分DID。本科毕业论文 60分起跳：基本OLS+高阶模型设定；基本OLS+各种数据测试，如BP测试；WLS、GLS等；时间序列相关单位根检测。 65分起跳：面板+固定效应；基本参考研究生60分的组合形式。需要注意的是，研究生层面的“完成度”要求更高，即你是否具体解决了一个问题。例如，在本科阶段，解决到固定效应模型可以得到65分，但在研究生阶段，这只能得到60分的基础分。想要进一步得分，需要加入IV或其他手段解决剩余的内生性问题。起跳分指的是你正确完成了这些组合和流程可以得到的基础分。即使写得不尽人意，只要能基本完成，分数误差不会超过5分。按照本科40分、研究生50分的及格分数来看，百分百保证能过。不管是哪个学校、哪个专业，记住这句话：别出错，就能过。我给出的组合起跳分都是在60分或以上的，所以不会过不了的啊！至于最后能得多高的分数，我只能说祝你好运！之前的帖子有量化分析论文的回归模型总结，需要学习的同学可以去看看。不懂的模型可以直接从百度学习。

经管类实证论文常用计量方法详解！写毕业论文的时候，尤其是经管类的，实证论文简直是绕不开的一道坎儿。很多人一听到计量经济学就头大，别担心，我来帮你理清楚！这篇文章帮你快速找到适合自己的实证方法，但记住，这只是个参考，千万别生搬硬套哦！ Probit模型 𐟓ˆ 这个方法适用于解释变量服从正态分布，被解释变量是0,1这样的二元离散变量。举个例子，比如你要研究家庭或个人是不是有投资股票，有投资股票的赋值为1，没有的赋值为0。这时候Probit模型就很适合了。如果被解释变量是0,1,2这样的有序变量，那就升级为有序Probit模型。 Logit模型 𐟓Š Logit模型和Probit模型很像，但应用范围更广。如果你觉得Probit不太合适，可以考虑Logit。它的解释变量服从logistic分布，被解释变量也是离散变量。 Tobit模型 𐟚€ Tobit模型适用于研究受限的连续因变量问题。比如，家庭收入的微观调查数据中，受访者报告的收入和实际收入相比取值受限。这时候就可以用Tobit来研究和收入有关的因素。双重差分模型（DID） 𐟔„ DID模型主要用于研究政策的作用效果。当论文研究某一政策实施前后的效果，且满足平行趋势检验时，可以用DID模型。这个模型有很多细分，包括交叠DID、多时点DID、三重差分等等。比如，你可以研究健康中国战略实施的影响。回归间断设计（RD） 𐟏劒D模型也是用于研究政策效果的一种方法。与DID不同的是，RD在政策实施的点处，往往会出现一个跳跃的政策效果。比如，可以研究与年龄有关的一些政策，诸如60岁领取养老金等。合成控制法（SCM） 𐟔犥𝓄ID找不到理想的对照组实验组时，可以用合成控制法（SCM）。它可以通过构建一个理想的对照组来研究政策效果。最小二乘法（OLS） 𐟓 OLS是最小二乘法，也是大家最早接触的估计方法之一。它的基本原理就是用一条直线拟合所有数据，使得残差平方和最小。所以，这个方法适合研究具备线性关系的自变量和因变量，例如，研究产品生产和原材料损耗之间的问题。广义矩估计（GMM） 𐟔銇MM适用于解决具有内生性的问题。如果你有个长面板的数据，又不想用工具变量，那就交给GMM吧！不过GMM往往需要使用较多的检验，而且对数据要求性很高。数据包络分析（DEA） 𐟓Š 当有很多变量，变量间的相互关系又比较复杂时，可以用数据包络分析（DEA）。它会给出一个满意的结果。篇幅有限，不能详细说明每个方法的具体应用。以后有时间我会慢慢做一些具体的专题分享。希望这篇文章能帮你找到适合自己的实证方法！𐟓š

为什么上班了还要用PSM DID 还要处理数据写论文[泪][泪][泪]

北大芝大MPIF暑校：学术与生活双重收获学术收获：这次暑校的主题是货币银行学，课程内容涵盖了中央银行的地位和货币创造作用。让我惊喜的是，央行嘉宾的到来，他详细介绍了央行的宏观审慎政策，真是让人受益匪浅。还有John Cochrane通过Zoom视频介绍了财政理论价格水平，反对现代货币理论，让我意识到货币政策和财政政策已经相互交融，货币问题和财政问题也紧密相连。这次课程的小论文尝试使用了DID方法，让我意识到计量经济学和因果推断的重要性。日常生活：北大的食堂真是让人惊喜，各种卤味和西瓜应有尽有！北京的热门景点实在是太难预约了，幸好有高中同学一起游玩，让这次旅行更加愉快。

𐟓š论文写作指南：我的读后感分享𐟓 𐟓– 几周前，我就已经读完了这本论文写作工具书，今天终于整理完了笔记。这本书从论文结构、文献查找、学习方法，到论文答辩、期刊选择，甚至如何与导师和师哥师姐相处，都写得非常详细。我觉得这本书特别系统，比我在网上看各种大佬的经验分享要全面得多。 𐟓 根据书中的阶段性三件事法，我确定了近期最重要的三件事情：英语、论文和自学专业课。我选择了没涉及过的计量经济学，因为之前读文献时遇到了DiD，所以想系统地学习一下。 𐟓š 计量经济学第一章学完后，我就停下来了，因为还要复习宏观微观、概率论、线性统计、经济统计学。计量经济学估计一时半会是学不完了。这个暑假有的玩了！ 𐟒ᠥ悦žœ你也有类似的困惑或者需要一些建议，可以多看看这本书，真的不是广告哦！

论文大纲搞定！回归表格和实证技巧全掌握论文大纲搞定啦！𐟎‰ 接下来就是回归表格的整理，差点就手动输入了实证表格，幸好有esttab命令来帮忙，代码在P2，解释在P3。𐟒𛊊𐟓Š 回归表格怎么输出？ esttab命令可以轻松搞定！代码在P2，解释在P3。 𐟓‹ 论文大纲论文大纲在P4，整理得很清晰。 𐟤” 表格为什么那么多列？为了让表格更美观且丰富实证结果。参考了几篇近两年的经管论文，表格一般有四列。 𐟒砤𘾤𞋯𜚊𐟒砙有两个指标：第一列Y1不加控制变量，第二列Y1加控制变量，第三/四列Y2不加/加控制变量。 𐟒砙有一个指标：可以把控制变量分为几类，第一列Y不加控制变量，第二/三/四列Y加第一/二/三类控制变量。 𐟒砄ID模型：第一列DID+不加控制变量，第二列DID+加控制变量，第三列平行趋势检验+不加控制，第四列平行趋势检验+加控制。 𐟌Ÿ 总结：是否加控制变量、控制变量分类分开加（最常用，每篇都有）；是否固定效应；DID或平行趋势...这些回归方式疯狂排列组合，整出漂亮的表格。仅供参考，有好的办法，欢迎交流！𐟓Š #stata #论文表格 #论文大纲 #实证分析 #计量经济学

12天论文冲刺：关键选择与技巧 𐟔堦–𐨮𚦖‡DDL12天 𐟔劥œ觴祼的论文截止日期前，你需要做出一些关键的选择。以下是一些建议，帮助你顺利完成论文： 1️⃣ 选择理论框架 𐟓š 从理论出发，构建一个统一的话语体系，解决实际的研究问题。 2️⃣ 选择模型 𐟓ˆ 参考经典文献的模型，进行调整。不同的模型背后的理论有差异，实证结果可能存在偏差。 3️⃣ 选择变量 𐟓Š 同一个变量可能有多个指标来衡量。具体选择什么变量，需要参考已有研究和你的数据情况。 4️⃣ 选择样本 𐟓‹ 如果样本量庞大，需要对数据进行筛选和预处理。 5️⃣ 选择方法 𐟔슥…𗤽“的回归模型方法有很多，如OLS、FE、2SLS、IV、Probit、DID等。每个方法都有其限定条件和适用范围，需要考虑可行性。 𐟒ꠥŠ 油！控制变量找齐，冲！！！𐟒ꀀ

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