『壹』 上大三，沒學過計量經濟學，想寫論文但從網上下下來的論文基本上都用到了實證分析，看不懂。。怎麼辦
有定性的論文。
用計量模型寫出來的文章都是來分析數據的，而數據是現實的表徵，所以用計量，就意味著分析現實數據，數據量往往是很大的。
定性的論文一般是闡述邏輯思路，或辯明對問題的認識，可以用數理模型分析（如索羅的a contribution to the theory of economy growth），可以用博弈論模型建立（如盧福才先生的「全球價值網路下中國企業低端鎖定的博弈分析」），也可以用邏輯歸納法、比較法來寫（如蒙代爾的最優貨幣區理論theory about optimal currency area），還可以將現象抽象為幾個概念，並建立這些概念之間的聯系（如馬克思用具體勞動和抽象勞動來分析剩餘價值理論）。
希望可以幫到你。
『貳』 請問有沒有大學利用計量經濟學實證分析的論文，不知道怎麼寫。
按需生產才能滿足市場。
擁有自己的貨幣才能控制市場。
市場是商品的儲存和交易平台，貨幣交易對象控制著市場的存儲條件和儲存量。。
『叄』 實證分析在經濟學中的地位是怎樣的
社會科學研究方法之一，著眼於當前社會或學科現實，通過事例和經驗等從理論上推理說明，那就屬於實證分析。
empirical的含義是「經驗主義的，以經驗或觀察為依據的」，也就是說，這里的「實證分析方法」更准確的翻譯方法應當為「經驗分析方法」。不過，國內社會科學的研究文獻中已經習慣地接受了這種說法。事實上，「實證」對應的反義詞是「規范」(參見末尾的「相關問題」);「經驗」對應的反義詞是「理論」。
實證分析方法：實證的分析工具
實證分析要運用一系列的分析工具，諸如個量分析與總量分析、均衡分析與非均衡分析、靜態分析與動態分析、定性分析與定量分析、邏輯演繹與經驗歸納、經濟模型以及理性人的假定等等。我們這里著重介紹在經濟學中應用最多而在前面又未曾有過說明的均衡分析、靜態分析與動態分析、經濟模型。
『肆』 實證分析在經濟學中的地位是怎樣的
實證分析（Positive Analysis)是指超越一切價值判斷，從某個可以證實的前提出發，來分析人的經濟活動。其特點為：回答 「是什麼」的問題；分析問題具有客觀性；得出的結論可以通過經驗事實進行驗證。
實證分析簡言之就是分析經濟問題「是什麼」的研究方法.。側重研究經濟體系如何運行,分析經濟活動的過程、後果及向什麼方向發展,而不考慮運行的結果是否可取。實證分析法在一定的假定及考慮有關經濟變數之間因果關系的前提下,描述、解釋或說明已觀察到的事實,對有關現象將會出現的情況做出預測。客觀事實是檢驗由實證分析法得出結論的標准。樊剛指出實證研究作為一種經濟研究方法的基本特徵是:「從經濟現象的分析、歸納中,概括出一些基本的理論前提假設作為邏輯分析的起點,然後在這些基於現實得出的假設基礎上進行邏輯演繹,推導出一系列結論,並逐步放鬆一些假設,使理論結論更加接近具體事實。」規范分析法是研究經濟運行「應該是什麼」的研究方法。這種方法主要依據一定的價值判斷和社會目標,來探討達到這種價值判斷和社會目標的步驟。
現代西方經濟學認為實證分析和規范分析是相對的而非絕對的。具體的經濟分析都不可能離開人的行為。在實證分析法中,關於人的行為的社會認識是其分析的基礎,完全的客觀主義是不存在的。從經濟理論發展的歷史來看,「除少數經濟學家主張經濟學像自然科學一樣的純實證分析以外,基本一致認為經濟學既是實證的科學,又是規范的科學,因為提出什麼問題來進行研究,採用什麼方法來研究,突出強調那些因素,實際上涉及到個人的價值判斷問題」。
馬克思所處的時代還沒有實證分析這個方法論術語,在一些學者看來,馬克思經濟學在方法論上強調的只是規范分析。其實,馬克思主張的歷史與邏輯統一的分析方法,就是規范與實證有機結合的方法。馬克思的歷史分析方法可以說就是一種實證分析方法,是「動態實證」。馬克思十分重視對事實的分析。在《資本論》第一卷的序言中他說:「物理學家是在自然過程表現得最確實,最少受干擾的地方考察自然過程的,或者,如有可能,是在保證過程以其純粹形態進行的條件下從事實驗的。我要在本書中研究的,是資本主義生產方式以及和它相應的生產關系和交換關系。到現在為止,這種生產方式的典型地點是英國,因此,我在理論闡述上主要用英國作為例證」。馬克思很重視實證分析,如,馬克思對分工、生產、交換、市場、利潤、利息等范疇的考察和研究都是實證分析,他的經濟研究實踐也可以證明這一點。
『伍』 如何寫經濟學實證論文
一、整體寫作
之所以叫「整體」是因為寫經濟學論文必須有通盤考慮，否則寫出來的東西即使技術含量很高也難以發表。本文主要討論發表型論文(非學位論文)，並且僅以實證研究為例。本段的重點是寫作，故而所有技術工作全部列入前奏部分。
1.前奏
實證的文章首先要有數據，沒有數據一切都是扯淡。所以，先把數據處理好。處理數據分兩個基本步驟，第一為數據清理;第二為數據計算。這里沒有統一的標准應當如何處理數據，但有一個基本要求就是做好Identification。技巧是，要麼你借用比較成熟的理論模型，由理論模型到計量模型。這樣ID不會有太大的偏差。如果是自己構建計量模型，那麼ID的工作要自己嚴格按照統計和計量要求做，對模型的假設前提與限制有全面准確的理解。國內的實證文章，包括刊發在《經濟學(季刊)》、《經濟研究》等「頂級」期刊的，普遍存在ID不清的問題。
2. 研究問題
假設所有模型構建、數據分析、穩健性檢驗都完成了，這個時候你要動筆寫論文。在這個階段，你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什麼問題!
其實，確認研究問題應該在處理數據之前，否則你很難想像連問題都不知道，你如何處理龐大的原始數據。我之所以把數據處理放在確定問題之前，主要是基於現實的情況。如果我們確認了問題，但數據處理的結果不支持我們的預設問題，那麼結果可能前功盡棄。所以，很多實證文章都是先做試驗後確定論題的。
但是，一旦有了結果，你就必須嚴格界定自己的研究問題。第一，你要用簡潔但准確的經濟學規范用語表達自己的問題。第二，注意表述中問題的導向性，確保讀者看到問題不會疑惑。第三，確認這個問題是新問題!
3. 方法論
當你有了實證結果又確認了自己的研究問題是不是就萬事俱備了呢?不，至少，在這個階段，你還不能動筆寫論文。
你必須要明白，論文的成功不僅僅依靠「完美」的實證結果!任何實證結果都是大廚做出的菜，一位廚藝高超的師傅可以用普通原料烹制出美味佳餚。所以，「完美」的結果有時候只能蒙外行，卻不能欺騙審稿人。這里，我強調邏輯推理與闡述問題時的語言流暢性。不要小看這兩個問題，用什麼樣的敘事結構去組織文章很大程度上決定了文章的檔次。
每個人有不同的方法論，但在這里應該大致上趨同。被普遍接受的方法無外乎是「提出問題，解釋問題，闡述問題的重要性，提出解決問題的方法，突出你的貢獻」。在論文主體部分，應當注意，問題的提出和解決必須嚴格按照邏輯順序，要有寫「小說」的心態，做好鋪墊，突出重點，善於總結。時時刻刻注意論文的走向，並且確保讀者(甚至是外行)可以通過你的引導輕松抓住文章的重點要點(即使他們未必理解所有經濟學術語和計量方法)。
4. 提綱與計劃
在解決了數據、論題、方法論之後，你可以開始制定計劃。這種計劃不是國內寫的那種空而無物的標題式提綱，必須在每一個段落明確寫作目的，明確所用模型(或其他方法)的假設與限制，明確寫作的要點。
完成計劃初稿後，不要動筆。兩天之後修改計劃。再兩天之後交給其他人修改。一周之後自己再修改，與導師(或者其他有經驗的同行)商議定稿。
5.寫作與發表
接下來，按照提綱擴充論文，具體步驟將在下一段中詳細展開。論文完成之後，不要立刻修改。等兩周，等自己把一些固有想法淡忘之後再復讀論文進行第一次修稿。將第二稿給同事修改，返回後再次修改。這個過程中可以舉行seminar或者workshop，一定要得到反饋意見。梳理和總結意見，進行第三(N)稿的寫作。
嚴格地說，在大修改之後，應該再次做presentation以確認修改是成功有效的。
隔一段日子，對論文重新進行修改，定稿。一般論文從初稿寫作完成到投遞刊物應該有3-6個月。投遞之後，如果通過初審那麼一般會要求作者再次修改(一次就刊發的稿子很少很少)，那麼接下來就是漫長的修改與等待了。
二、細節與步驟
一般實證論文分為：「摘要、引言、理論框架、實證部分、總結」五大部分，其中實證部分可以分為「數據描述、實證模型、實證結果、穩健性檢驗」。
最後寫作摘要和引言，這是慣例。一般應該先寫作理論框架，隨後可以確定ID的方法，然後解釋模型的設定和數據情況，最後報告結果與穩健性結論。
這些問題一般國內談得比較多，也不需要太多的贅述。我想著重談談引言部分。
引言部分應該包括(按順序)：
問題的提出、文獻綜述、方法選擇、結果報告、文章結構安排
1、要提出問題，並且解釋問題的重要性。
2、告訴讀者現存文獻研究到了什麼程度，有什麼局限，你的研究有何種貢獻。
3、介紹方法，闡述清楚自己的研究思路。
4、簡單明了地把結果或者結論告訴讀者，如果他們有興趣會認真去看論文的主體部分，否則。。。
5、例行公事，要把後文的結構安排預告
不要在論文中單獨出現文獻綜述部分，除非是學位論文寫作，不然沒有必要。第一，沒有人去看文獻回顧，對於外行來說這就是天書，對內行而言這些都是廢話。文獻回顧的價值是突出自己研究的貢獻，告訴讀者你做了哪些前人沒有做的工作。
如果我們仔細去看國內所謂頂級期刊的論文引言，有一些真的寫得非常爛，根本不符合基本的寫作規范，也達不到引言的作用。首先，讀者不關心過於「宏觀」的事情(比如，彩旗迎風、鑼鼓齊鳴，xxxx發表講話)，這種政治性高調在論文中沒有意義。其次，讀者不關心學派之爭，不要去批評某些和你不屬於一個流派的作者。最後，讀者關心論文的方法和結果，但很多作者在引言里隻字不提。
三、尾聲
實證性文章的結果是報告參數，但其實這些參數的具體值並不重要。這話也許很矛盾，既然我們的工作是圍繞著參數進行的，為什麼具體值又不要緊呢?
第一，這些參數解決不了實際問題。它們不是圓周率的pai值，也不是物理中的g值。就算你計算出了一個很重要的參數，又能如何呢?
第二，參數的解讀可以幫助我們理解經濟學問題或者現象。從這個角度說，解讀比數字本身重要。
第三，由於國別(或者地區)差異，很多參數並不具備普遍性，也很難真正解釋世界。不能誇大參數的作用，這一點國內研究做得非常不好。為了達到某種效果，無限誇大參數估計的力量，使得很多人迷失了方向。
小小的總結：
從結構看，摘要和引言最要緊。因為審稿人不看內容，單憑這兩部分就可以拒搞。
從內容看，數據描述和模型設定最重要。因為這部分往往是錯誤最集中的地方。
『陸』 求一篇計量經濟學的實證分析小論文~~不要一搜就能搜到的那種
你好，能否給我一個郵箱，我可以給你發送一些相關文獻，計量經濟版學的論文我這邊現在有12篇。我權專門為網路知道提問者提供文獻，你可以看看我的回答記錄，提供文獻居多。需要時請網路hi我，我常在線，不在線時也可以發網路消息給我，但不要留言，我不常到空間去，希望對你有幫助！
——網路知道 舉手之勞團隊 隊長：曉斌11藍貓
『柒』 經濟學實證報告論文題目有哪些
1、廣泛收集參考文獻，決定計劃的目的和范疇：
•決定所要解釋的現象是什麼？
•決定所要檢驗的假設或理論是什麼？
•決定所要預測的趨勢是什麼？
•決定所要評估的政策是什麼？
2.建構實證計量模型；
•除研讀相關經濟理論之外，應比較三至五篇有實證分析之文獻中的實證計量模型：
確認計量模型中解釋變數和應變數之間的因果關系（causality）；
釐清各模型的異同及優缺點，思考改進文獻中現存模型的可能；
最後決定實證計量模型雛形；
•初步調查是否有相關的資料，若無則實證模型設計的再好也無用。
3.收集相關資料；
•對數據的精確性一定要嚴格查核，對錯假漏數據要仔細修正；
•使用電子表格軟體對數據列表繪圖，以驗證數據的邏輯合理性，對不合理的數值要有所處理；
•不論要用的是橫斷面數據或是時間數列，數據數目越多越好，追蹤數據（PanelData）尤佳；
•對資料數值作一些整理，表列各種基本統計量（樣本平均值、變異數、變數間的樣本相關系數等）、變數之間的兩兩交互列表、做一些初步圖解分析。
計量方法的執行：
1.計量方法不應太簡單（例如只做到最簡單的OLS），但也不必過於復雜，應針對問題採用恰到好處的計量方法。若採用了比較復雜的計量方法，則要說明為什麼簡單的方法不適合。計量方法的好壞不在其復雜程度，而在於它是否能夠幫我們得到正確的估計值，以了解數據中所包含的真正信息。
2.除了估計值以及對應的t檢定外外，也可做一些F檢定之對多個系數的假設檢定。
3.回歸模型的設定，尤其是解釋變數的取捨，可在估計過程中不斷的修正。對應變數和解釋變數均可嘗試諸如對數、指數、冪函數等不同的轉換。這些轉換方式的決定，以經濟理論上的考慮最為重要，不能單只為了提高模型的配適，而盲目的做一些不合理的變數轉換。
4.選取解釋變數時，應有如下的考慮：
•解釋變數和應變數之間的因果關系一定要正確，也就是說，解釋變數是原因在先，應變數是結果在後，有一定的先後順序。尤其要注意，有些變數數值的產生很可能是和應變數同時決定的，或是因果關系不很明確（也就是說，相對於應變數而言，這些變數是內生的），則在選取這些變數作為解釋變數時，便要非常小心。解釋變數的內生問題常常是研究被批評的主要原因；
•要注意解釋變數的同構型，不能不分青紅皂白的將一大堆彼此相關性很高的變數（包括相同變數的不同轉換、或是幾個變數間的各種交乘項）放進回歸式內，造成嚴重的線性重合問題；
•經濟理論所牽涉到的變數常常是無法觀察到的，因此在做實證研究時必須採用替代變數（Proxy），研究者要對所選用之替代變數的合理性詳加說明。由於數據總有些缺失，常有人在束手無策之下，採用了很多匪夷所思的替代變數；
•虛擬變數的定義要清楚而合理，使用要小心；
•要探討解釋變數不足、觀察值有誤差等數據缺失所可能造成的計量問題。
『捌』 不同的經濟學實證論文中對同一個問題的分析結果有不同正常嗎
分析如下：實證分析、規范分析是經濟學的兩大分析方法,也可以看為不同的經濟派別.實證經濟學不強調價值判斷,只分析理論假設涉及有關變數,進行證實及預測,有客觀性,即正確和錯誤之分. 規范經濟學是一定的價值判斷作為出發點,提出行為標准,力求回答」應該是什麼「因此,不同的背景和不同的利益.人們的立場都不同,利潤,馬克思經濟學認為是剩餘價值的轉化形式,是剝削.而西方經濟學則認為,利潤是企業家才能的報酬.