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学术期刊数据分析与可复现性要求

ajps-data-analysis

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本指南旨在遵循顶级学术期刊（如AJPS）对数据分析和报告的最高标准。核心要求是实现完全的可复现性，确保所有的分析结果、图表和表格都必须由一个单一的、带固定种子的主脚本生成。它涵盖了报告不确定性、检验模型稳健性、遵守预注册纪律等高级实证分析方法，以通过第三方代码验证。

宏观经济理论与模型构建指南

imfer-theory-model

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本指南为国际宏观经济学研究提供方法论指导，帮助作者在理论模型（如DSGE）和实证分析之间找到平衡。它强调模型必须服务于政策问题，确保理论组件具备数据纪律性，并能产出具有政策意义的反事实推论。

金融计量因果识别策略

jfi-identification-strategy

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本指南提供了一套全面的框架，用于帮助研究人员严格识别和捍卫金融和银行学论文的方法论核心。它涵盖了实证分析（如DID、RDD、银行数据因果设计）和理论分析（定义必要假设和分析纪律）。目的是指导作者超越默认方法，解决如内部/外部有效性和因果关系分离等复杂难题。

经济动态量化分析

red-data-analysis

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本指南提供了撰写经济学论文的量化分析标准和流程。它涵盖了动态模型的参数校准、矩匹配检验、数值解法纪律和可复现计算流程，旨在确保研究结果具有高度的严谨性、可审计性和可验证性。

动态宏观经济期刊投稿评估

review-of-economic-dynamics

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本工具为定量宏观经济学研究人员设计，用于评估论文是否适合投递至顶级的经济动态学期刊（如RED）。它提供了一份详细的投稿自检清单，重点检查论文是否具备动态均衡模型、数据纪律性、计算模型的严谨性以及文章的叙事结构，帮助作者在投稿前进行深度自我评估和调整。

网络搜索数据挖掘可复现性指南

wsdm-reproducibility

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本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。

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