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环境经济学模型构建指南
jeem-theory-model
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
497
本指南为环境经济学领域的学术作者提供模型构建框架,指导如何将理论模型提升到政策层面。强调模型必须产生可检验的福利表达式或最优政策预测,而非仅仅描述现象,确保研究成果具有实际的政策指导价值。
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比较发展增长模型审计指南
jeg-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
257
本指南为撰写高质量的比较发展和经济增长论文提供了全面的方法论框架。它详细介绍了从实证、理论到空间推断(Conley标准误)的严谨流程,涵盖了跨国面板数据分析、模型校准、敏感性检验和结果审计的最佳实践。适用于构建和评估经济增长模型、模拟转型路径,确保研究结果的稳健性和可复现性。
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增长经济学识别与论证策略
jeg-identification-strategy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
79
本指南提供了一套用于增长和动态宏观经济学研究的严谨识别和论证框架。它涵盖了实证(如GMM、IV、DID等)和理论(假设、证明、推广性)两个维度,旨在深度检验学术论文的因果识别和逻辑严密性,是顶级经济学期刊投稿必备的流程。
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数据复现与研究政策指南
jeg-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
403
这是一份为经济增长、比较发展等领域的学术研究论文提供的指南,旨在确保论文的完整可复现性。它详细指导作者如何结构化地打包所有研究材料,包括数据来源、代码管道、校准文件以及历史和地理空间数据,以满足高标准的学术出版要求。
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经济增长论文图表展示规范
jeg-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
64
本指南提供了为《经济增长杂志》撰写高质量论文图表(表格和图形)的详细规范。它指导作者如何构建论文的叙事结构,确保所有展示的图表从识别经验事实、阐述增长机制、呈现模型估计到进行稳健性检验,形成一个完整、逻辑连贯的增长故事。涵盖了地图制图和跨国面板数据的最佳实践。
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经济地理学空间因果识别指南
jegeo-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
334
本指南为撰写经济地理学(JEG)领域学术论文提供全面的方法论指导。它专门针对空间数据分析中的核心挑战,包括空间自相关、空间溢出效应和结构性弹性识别。内容涵盖了空间双重差分法(DID)、网络均衡模型(NEG)和定性案例研究,旨在帮助作者确保因果推断的科学严谨性。
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空间计量经济学稳健性策略
jegeo-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
154
本指南为空间经济学研究者提供了一套系统的稳健性检验策略。它详细列出了空间分析中常见的威胁(如MAUP、空间权重矩阵敏感性、空间自相关等),指导作者如何从多个维度验证研究结果的可靠性,确保结论的科学性和普遍性。
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撰写具有说服力的图表
jegeo-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
65
本指南为学术论文(特别是地理经济学领域)提供了专业的图表展示最佳实践。核心原则是:图表必须提出论点,不能只是装饰数据。内容涵盖了如何展示空间变化、处理投影和比例尺、以及规范空间模型系数的报告方法,帮助作者提高论文的说服力。
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经济地理学理论与模型构建
jegeo-theory-model
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
322
本指南为经济地理学期刊作者提供的方法论建议,指导如何构建跨学科论文。它详细阐述了如何将形式化的NEG/空间模型与概念性理论框架相结合,确保模型背后的经济地理机制和关键假设对经济学和地理学两大社群都清晰、可验证。
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文献综述的全面性与平衡性
jel-comprehensiveness-and-balance
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
358
本指南用于指导进行学术文献综述(JEL综述)时,平衡“覆盖全面性”与“强调选择性”之间的关系。它提供了按层次结构化文献的方法,确保公平地呈现所有学派与争议,同时避免个人过度推广自己研究成果。
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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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