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我的太阳0001
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MissAlice1203

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一、 硕士论文的目标1. 论文的内容要能将自己所作的研究工作,特别是创新点和创造性成果确切反映出来。要说的清楚,且实事求是,还要能反映出作者对本学科领域了解的程度,包括基础知识、专门知识、国内外水平和状况等,通过条理性、逻辑性、思路等反映自己的科研能力等。2. 论文既然要面对不同层次的读者,所以,作者在写论文时,要注意最好从简单和容易理解处入手,逐渐进入复杂的原理和公式推导,要将问题用简明的语言叙述清楚,条理性要强,可以多采用通俗的词语,容易理解的图表。二、硕士论文的一般结构序 言 部 分 ,相关知识 ,和背景引导 ,主要的研究工作 ,结果验证 ,结论三、硕士论文撰写时应该注意的问题1. 硕士生在动手撰写学位论文之前,首先要在头脑里详细构思论文的整体结构,多参考其他的硕士论文的写法,列出详细的提纲,并尽可能的详细,这样在动笔开始写作以后就不会脱题。2. 建议作者在序言部分参考外文期刊所发表的论文的序言部分,要充分认识到序言部分的难度和重要性。因为每个研究者对于自己的研究技术方案、技术路线、实验过程、技术成果等很熟悉,心中一般都有数,容易表现出来。3. 硕士论文要尽可能多利用图形、表格、公式、数据表达意思,说明原理、方案等,有助于读者理解内容。4. 论文在评论他人的研究工作时,一定要客观,避免引起纠纷。特别是谈论其不足和缺点时,一定要慎重,没有把握时,且不可凭感觉或印象随意发表评论。5. 参考文献中列出的文献,应尽可能的标注在论文中。一方面尊重他人成果,另一方面,反映作者阅读的文献丰富,理论有根据。6. 一般对硕士论文的创新性没有特别的要求,但特点总应该有的,即使利用现成的方法、原理、工艺解决了生产或研究中的某个问题,也算有实用的特点。7. 论文摘要是论文的意义、内容、特点的高度概括,500字左右的摘要应该简明扼要8.留意我的用户名细节处理

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一览佳肴

关于实证论文怎么写如下:

前奏

实证的文章首先要有数据,没有数据一切都是虚构。所以,先把数据处理好。处理数据分两个基本步骤,第一为数据清理;第二为数据计算。这里没有统一的标准应当如何处理数据,但有一个基本要求就是做好识别。

技巧是,要么你借用比较成熟的理论模型,由理论模型到计量模型。这样不会有太大的偏差。如果是自己构建计量模型,那么要自己严格按照统计和计量要求做,对模型的假设前提与限制有全面准确的理解。

研究问题

假设所有模型构建、数据分析、稳健性检验都完成了,这个时候你要动笔写论文。在这个阶段,你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什么问题!

其实,确认研究问题应该在处理数据之前,否则你很难想象连问题都不知道,你如何处理庞大的原始数据。我之所以把数据处理放在确定问题之前,主要是基于现实的情况。

方法论

当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢?不,至少,在这个阶段,你还不能动笔写论文。

你必须要明白,论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果!任何实证结果都像是大厨做出的菜,一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。所以,“完美”的结果有时候只能蒙外行,却不能欺审稿人。

这里,我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。不要小看这两个问题,用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。

论文主体部分,应当注意,问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序,要有写“小说”的心态,做好铺垫,突出重点,善于总结。时时刻刻注意论文的走向,并且确保读者(甚至是外行)可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点(即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法)。

提纲与计划

在解决了数据、论题、方法论之后,你可以开始制定计划。这种计划不是那种空而无物的标题式提纲,必须在每一个段落明确写作目的,明确所用模型(或其他方法)的假设与限制,明确写作的要点。

完成计划初稿后,不要动笔。两天之后修改计划。再两天之后交给其他人修改。一周之后自己再修改,与导师(或者其他有经验的同行)商议定稿。

写作与发表

接下来,按照提纲扩充论文,具体步骤将在下一段中详细展开。论文完成之后,不要立刻修改。等两周,等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。将第二稿给同事修改,返回后再次修改。

严格地说,在大修改之后,应该再次做报告以确认修改是成功有效的。隔一段日子,对论文重新进行修改,定稿。一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。

投递之后,如果通过初审那么一般会要求作者再次修改(一次就刊发的稿子很少很少),那么接下来就是漫长的修改与等待了。

细节与步骤

一般实证论文分为:摘要、引言、理论框架、实证部分、总结五大部分,其中实证部分可以分为数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验。

最后写作摘要和引言,这是惯例。一般应该先写作理论框架,随后可以确定方法,然后解释模型的设定和数据情况,最后报告结果与稳健性结论。

尾声

实证性文章的结果是报告参数,但其实这些参数的具体值并不重要。这话也许很矛盾,既然我们的工作是围绕着参数进行的,为什么具体值又不重要呢?

第一,这些参数解决不了实际问题。它们不是圆周率的pai值,也不是物理中的g值。就算你计算出了一个很重要的参数,又能如何呢?

第二,参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。从这个角度说, 解读比数字本身重要。

第三,由于国别(或者地区)差异,很多参数并不具备普遍性,也很难真正解释世界。不能夸大参数的作用。为了达到某种效果,无限夸大参数估计的力量,会使很多人迷失方向。

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