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经济学理论与模型整合指南

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154
本指南提供了一套实证经济学论文的理论模型整合方法论，特别适用于要求“经验优先”的学术期刊。它指导作者如何确保理论模型（如机制、福利声明或反事实）的作用是解释、深化或引导现有实证估计，而不是取代论文的核心发现或主导研究。核心原则是：理论必须服务于实证结果，不能喧宾夺主。
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宏观经济经验识别方法指南

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480
本指南为宏观经济学顶级期刊提供了严谨的经验识别方法论标准。它详细介绍了结构VAR（SVAR）、局部投影（LP）、高频和微观数据等高级计量方法。核心目的是帮助作者明确论证数据如何映射到动态因果对象（如脉冲响应或乘数），系统性地解决内生性、预期效应和结构性断裂等关键问题，确保研究结果的可靠性和可复现性。
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宏观经济学稳健性检验程序

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209
本程序提供了一个全面的框架，用于严格检验宏观经济学关键结果的稳健性。它旨在解决由于规格选择、样本时期（如大平稳期、零利率下限、新冠疫情等结构性断裂）和方法学差异（如SVAR与局部投影）可能带来的偏差。其核心目标是确保报告的主要结论在面对质疑时依然可靠，是高水平实证宏观论文的必备环节。
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宏观学报图表规范指南

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278
本指南详细介绍了为《美国经济学杂志：宏观经济学》撰写研究成果展示图表（如脉冲响应函数、模型拟合图和表格）的专业规范。它确保所有图表都是自洽、易读且符合顶级学术期刊的严格要求，帮助作者顺利展示量化证据。
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经济学结果识别与假设稳健性检验

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383
本指南为作者提供了从理论、结构和实证三个角度，对经济学研究结果进行严格识别和稳健性检验的系统方法论。它教会用户如何证明结果的可靠性，确保研究结论不仅仅是估计收敛的结果，而是具有坚实经济学基础的识别结论。
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AEJ期刊学术可重复性提交指南

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452
本指南旨在帮助研究人员为顶级经济学期刊（如AEJ）准备高质量的“可重复性提交包”。它包含两大部分：一是确保理论结论可验证的、自洽的证明附录；二是针对所有数据、代码和数值结果，提供一个完整的、可由编辑重现的代码和数据仓库。确保学术研究达到最高的科学透明度和可追溯性。
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AEJ微观经济学结果展示规范

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206
本指南为作者提供了一套专业的经济学结果展示规范，专为AEJ: Micro等顶级期刊设计。它指导如何结构化地展示理论命题、构建透明的数值案例、绘制信息图和报告实证数据，确保所有学术成果的呈现既严谨又高度可读，符合顶级期刊的投稿要求。
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政策评估的因果识别方法

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这份指南提供了在实证政策论文中建立可信因果关系的严格方法论标准。它详细介绍了高级计量经济学技术，如双重差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和随机对照试验（RCT），帮助研究人员超越简单的相关性分析，证明观察到的效应确实源于政策干预。
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政策论文审稿人预警指南

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221
本指南为政策评估论文的作者提供全面的投稿策略。它深入解析了顶级经济学期刊的审稿流程，特别关注政策相关性、因果推断的可靠性、福利解读和稳健性等四大核心问题。使用本工具可以帮助作者提前预判潜在的致命性审稿意见，系统性地提升论文的严谨性和影响力。
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政策估计稳健性分析

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353
本指南指导用户为经济政策论文构建严谨的稳健性检验程序。核心原则是捍卫政策结论的稳定性，而非仅报告系数的显著性。内容详细介绍了如何应对各种计量挑战（如模型设定、预趋势、多重检验和可忽略变量选择偏差），确保政策结论在各种压力下依然可信。
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估计结果到政策的福利模型桥梁

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218
该框架指导研究人员将还原形式的因果估计（如弹性、处理效应）转化为明确的政策声明。它帮助构建福利、成本效益或最优政策模型，明确识别充分统计量，并阐述分配效应，确保政策论证具有严谨的实证基础。
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实证论文因果识别策略指南

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490
本指南为顶级期刊（如AER: Insights）实证论文提供了严格的方法论指导。它系统阐述了在因果推断（如DID、RDD、IV）和结构模型中的识别策略，强调必须将设计、假设和关键诊断结果做到极致的清晰、透明和简洁，确保结论具备高度可信度。
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