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JEL期刊投稿预检清单

jel-submission
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236
本技能提供为JEL期刊撰写综述论文的完整预检清单。它指导作者在提交提案或完整草稿前，系统性核对JEL分类代码、利益冲突声明、数据可用性要求等核心合规点，确保投稿材料的专业性和完整性。
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金融资产定价实证测试设计指南

jf-empirical-design
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445
该指南用于设计和严格检验资产定价实证模型，尤其适用于投稿顶级金融期刊的学者。内容涵盖Fama–MacBeth回归、因子模型比较、标准误处理、样本外检验等高级计量方法，旨在帮助用户确保研究结果具备学术严谨性，有效应对多重检验和经济显著性等挑战。
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经验因果识别与设计指南

jf-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
184
本指南为企业和实证金融研究提供强化的因果推断方法。它详细介绍了工具变量(IV)、双重差分(DiD)、回归断点设计(RDD)和自然实验等高级计量经济学方法，并提供了预判顶级学术期刊（如JF）对内生性、平行趋势等设计缺陷攻击的策略。
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撰写金融期刊修改回复信

jf-rebuttal
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210
本指南详细指导作者如何撰写和组织给顶级金融期刊（如JF）的修改回复信。它强调了回复的结构化流程，要求作者必须遵循“编辑中心论点优先”的原则，指导如何处理审稿意见、使用互联网附录，并遵守页数限制和代码共享等学术规范。
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金融学论文稳健性与多重检验

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198
这是一份针对金融学实证研究的专业指南，指导作者如何构建和呈现稳健性检验（Robustness Checks）和处理多重检验（Multiple Testing）问题。它重点教授了将关键证据放在正文，而将冗余或详尽的分析放入互联网附录的发表策略，确保方法论的严谨性与文章的冲击力。
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金融实证设计与统计推断

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215
本技能提供了一套顶级学术期刊级别的金融实证研究方法论框架。它涵盖资产定价、公司金融等领域的定量分析，指导用户如何进行因子构建、投资组合排序、应用Fama-MacBeth模型和GMM等高级计量估计，并强调了标准误聚类、多重假设检验等严谨的统计推断步骤，以确保研究的科学性和可复制性。
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因果识别与计量设计

jfe-identification
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395
本指南专门为金融经济学和实证研究设计，旨在解决论文中的内生性、样本选择偏差和因果识别问题。它系统介绍了差异中的差异（DID）、截断回归（RDD）和工具变量（IV）等高级计量经济学方法，帮助用户构建足够严谨的因果推断框架，以应对顶尖期刊的严格审稿要求。
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学术论文稳健性测试指南

jfe-robustness
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250
本指南提供了一套构建全面实证稳健性测试电池的框架，专为顶级学术期刊设计。它指导用户如何测试替代指标、模型设定、子样本和反事实检验，确保研究结论具有高度的学术可信度和重复性。
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金融中介实证数据分析指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
448
本指南为金融中介领域提供了系统性的实证和理论分析规划工具。它指导用户如何构建银行/贷款层面的面板数据，定义变量，采用高级计量经济学模型（如固定效应），并执行全面的稳健性检验（包括安慰剂检验和替代聚类）。同时，也指导了理论模型所需的、可复现的数值计算流程。
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金融计量因果识别策略

jfi-identification-strategy
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472
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。
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JFI论文回复策略

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300
本指南为投稿至JFI等顶级金融学期刊的作者，提供了撰写“修改与回复”（R&R）信函的专业框架。内容涵盖如何结构化回复审稿人意见、如何解决识别挑战（实证与理论），以及在单盲评审环境下保持专业、证据驱动的语气，确保稿件的成功修改。
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JFI数据与可复现性政策指南

jfi-replication-and-data-policy
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199
本指南指导作者根据《金融中介期刊》(JFI)要求，准备投稿的全部研究数据、代码和模型材料。它详细阐述了如何处理和提交不同层级的研究数据（包括公开、商业或受限的银行数据），要求作者编写数据陈述书并准确引用数据来源，确保学术成果具备可复现性和可追溯性。
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