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经济学实证研究稳健性检验

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196
本指南提供了一套全面的方法论框架，用于指导撰写顶级经济学论文时的稳健性检验。它详细介绍了包括模型稳定性、安慰剂检验、推断校正和机制证据等关键步骤，旨在帮助作者预判审稿人的质疑，增强研究结果的可靠性、可重复性和学术严谨性。
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高级实证数据分析与稳健性检验

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291
本指南为实证会计研究提供全面的方法论支持。它详细介绍了如何执行严谨的计量经济学分析，包括正确的标准误聚类、识别策略（DiD、RD、IV/2SLS）的应用，以及会计构造指标的有效验证。同时强调了稳健性测试、虚假检验以及数据来源的完整溯源，确保研究结果的学术可靠性和可复现性。
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研究设计与因果识别

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323
本指南系统介绍了会计和金融领域建立可信因果推断的进阶方法论。内容涵盖差分中的差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）等核心技术，指导用户如何构建具有因果解释力的识别策略，避免将相关性误认为因果关系，适用于高水平学术论文撰写。
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研究综述证据图表设计指南

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本指南详细介绍了系统综述、元分析和批判性综述中必备的“证据展示图表”，包括PRISMA流程图、森林图、证据矩阵等。这些图表不只是装饰，而是构成研究证据链的关键部分，帮助读者快速审计研究过程，掌握核心综合结论，确保方法论的严谨性。
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会计论文投稿期刊评估

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421
本技能旨在为撰写会计学术论文的作者提供投稿期刊的适用性评估。它根据论文在估值、信息披露和信息经济学等领域的学术匹配度、方法论严谨性（如因果识别、模型构建）以及结构，评估其是否达到顶尖期刊（如RAST）的要求。帮助作者识别潜在的投稿风险并提供替代期刊建议。
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金融实证研究设计指南

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本指南旨在帮助研究人员构建顶尖水平的金融实证研究论文，特别针对RFS等顶级期刊要求。它详细阐述了样本构建（处理存活偏误）、关键变量测量（代理有效性论证）、稳健的估计器选择（如GMM、DID）以及标准误调整等核心方法论环节，确保研究设计的严谨性和可重复性，避免方法论陷阱。
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金融学因果推断设计指南

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该指南详细介绍了金融研究领域进行因果推断的高标准方法论，尤其针对RFS等顶级期刊。它涵盖了DID（双重差分）、IV（工具变量）、RDD（回归不连续设计）和资产定价识别等前沿技术，帮助研究者确保设计具有足够强的外生性，并严格控制内生性威胁。
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经验金融研究稳健性检验指南

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本指南详细阐述了顶级经验金融论文必须构建的稳健性检验电池。内容涵盖替代模型、子样本分析、异常值处理和多重检验校正，旨在指导作者构建严谨的方法论框架，确保研究结论具备统计学上的可靠性、可重复性，并能应对高强度的学术同行评审。
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《科学决策》投稿与定位指南

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283
本指南旨在帮助研究人员评估稿件是否适合《科学决策》期刊的发表要求。内容涵盖期刊定位、政策评估、系统建模等核心方法论，并提供从结构优化、格式规范（如页下注体例）到防误投的全方位自查清单，显著提高投稿准确性。
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学术期刊投稿：证券市场指南

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该技能专为研究人员设计，用于评估学术论文是否符合证券市场和资本市场期刊的投稿要求。它分析了期刊的定位、选题偏好（如市场监管、公司治理、资产定价）、所需方法论（如事件研究、DID），并提供投稿前自检和改写建议，帮助用户提高稿件的匹配度和发表成功率。
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社会科学数据分析规范

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205
本技能提供了社会科学定量数据分析的全面指导规范。它强调方法论的严谨性、结果的透明度和可重复性，要求研究者诚实报告不确定性、进行深度稳健性检验，并正确使用高级统计方法（如集群校正、设计权重），以确保研究结论经得起专家审稿的考验。
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信息检索实验设计与评估规范

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335
本指南详细介绍了信息检索（IR）领域实验结果的设计、执行和报告的严格方法论。涵盖了测试集合的选择、评估指标的确定、统计显著性检验（如配对t检验）的最佳实践，确保基线公平性，以及如何处理LLM污染等现代研究陷阱。适用于撰写高质量、可审计的IR/NLP研究论文。
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