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经济政策模型构建指南

ecopol-theory-model
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252
本指南为经济政策论文提供了构建理论和定量模型的高标准。它强调模型必须做到极简、透明，并直接服务于政策结论（如福利影响、财政成本或机制阐明）。核心原则是确保政策讨论者能够清晰追踪政策结论与关键假设之间的逻辑联系，使模型具有最高的政策可读性。
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学术论文审稿预警与应对

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178
该指南提供了一套全面的“红队演练”策略，用于顶级学术期刊的论文投稿。它帮助作者在提交前系统性地预判和规避审稿人（如证明漏洞、泛化性不足、有限样本证据缺失等）的严苛质疑，确保论文的理论和实证严谨性。
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蒙特卡罗与有限样本证据

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本指南指导作者为计量经济学或统计学理论论文设计和报告稳健的蒙特卡罗（Monte Carlo）和有限样本证据。它详细介绍了模拟设计、边界条件压力测试、与现有方法的比较，确保理论结果在实际样本量下是可靠且可复现的。
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《经济计量学》投稿预审清单

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这是一份为投稿《经济计量学》期刊作者准备的全面预审清单。它详细列出了稿件的长度限制（正文和补充材料）、格式要求、匿名化流程、会员资格以及数据和代码可用性政策等所有关键点。使用此清单在提交前进行核对，确保您的稿件符合期刊的最新标准。
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计量理论模拟与验证

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388
本指南详细介绍了为计量经济学理论论文进行严谨的蒙特卡罗模拟的原则。它指导用户设计模拟，以验证渐近近似在有限样本中的适用性和准确性，尤其是在边界情况（如弱识别、重尾等）。重点强调了研究的可重复性、全面的指标报告（如偏差、覆盖率、功效），确保模拟结果服务于理论。
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实证研究稳健性与敏感性检验

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本指南详细介绍了如何构建一套全面的“稳健性检验电池”，用以验证实证研究结果的可靠性。涵盖了模型设定、样本选择、变量测量、估计方法和推断假设等多个维度，帮助研究人员确保结论经得起严格的学术审视。
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NLP实验设计与审核指南

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本指南提供了设计、审计和报告NLP实验的严格标准，特别针对EMNLP等顶级学术会议的要求。内容涵盖基线公平性检查、数据污染审计、统计显著性测试、提示词敏感性分析以及结构化人工评估协议，确保研究结果科学可信、可复现且方法论严谨。
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经济研究异质性分析指南

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本指南旨在为经济学研究撰写高质量的异质性分析部分提供流程和方法论支持。它指导用户如何根据理论构建切分维度（如制度环境、企业产权），执行显著性检验，并撰写出既严谨又具有叙事逻辑的学术文本，将异质性研究提升为机制证据。
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高阶因果识别方法论指南

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本指南详细介绍了经济学实证研究中先进的因果推断方法论，涵盖交错DID、弱工具IV、断点回归（RDD）和双重机器学习（DML）等准实验设计。它提供了从基础概念到高级诊断测试（如平行趋势检验、偏误分解、弱工具检验）的完整流程和报告标准，确保实证结果的学术严谨性和可信度。
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实验控制与因果识别

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本工具用于审计实验经济学设计，确保因果推断的严谨性。它侧重于检查实验设计的四个核心环节：是否无欺骗、激励机制是否兼容、随机化流程是否完整以及受试者的理解程度。适用于应对同行质疑或需要最高科学严谨度的研究阶段。
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实验经济学统计推断与稳健性方法

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本指南提供了实验经济学研究中确保统计推断严格性的全方位指导。它涵盖了关键领域，包括功效（Power）分析、确定正确的观察单元（集群稳健标准误）、处理多重假设检验以及应用非参数测试。该框架帮助研究人员将初步发现提升为具有统计学稳健性、可发表的结论。
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实验经济学理论预测建模

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249
本指南提供了一个结构化框架，用于将行为学或博弈论理论转化为实验经济学（ExpEcon）领域可量化、可检验的预设假设。它指导研究者如何定义实验博弈、推导出基准预测，并构建竞争性理论模型，从而生成需要实验设计来明确判断的比较静态假设。适用于需要用设计来严格检验理论的学术论文。
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