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企业金融实证数据分析

jcf-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
336
本工具指导用户进行顶尖金融期刊所需的实证数据分析。流程涵盖多数据源的企业面板构建、复杂公司财务变量的构造、高级计量经济学方法（如高维固定效应、聚类误差）的实施，以及系统性的稳健性检查和可重复性策略规划，确保研究的严谨性。
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实证论文表格与图表撰写指南

jcf-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
341
本指南详细介绍了实证研究论文（尤其针对公司金融领域）高质量表格和图表的撰写规范。它涵盖了摘要统计、固定效应、聚类分析、事件研究图表等关键结果的展示要求，确保学术成果符合顶级期刊的发表标准，并具备自洽性。
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发展经济学实证数据分析规范

jde-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
384
本指南提供了针对发展中国家现场和调查数据的严格实证分析方法论。重点涵盖了聚类数据结构、测量误差、失访处理和效应异质性分析等高级主题，旨在确保研究结果达到顶级发展经济学期刊所需的极高可复现性和可靠性标准。
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金融实证设计与统计推断

jfe-empirical-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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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金融中介实证数据分析指南

jfi-data-analysis
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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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金融实证研究与数据分析

jfqa-data-analysis
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366
本指南旨在指导用户进行顶级金融期刊级别的实证研究与数据分析。它覆盖了从金融数据源（如CRSP、Compustat）的构建、异常值处理（Winsorizing）到运用复杂计量模型（固定效应、聚类标准误、Fama-MacBeth）的完整流程。核心目标是实现分析结果的绝对可复现性和学术严谨性，确保所有步骤和筛选条件均可追溯。
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JFQA期刊论文图表规范

jfqa-tables-figures
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337
本技能旨在指导用户为投递至《金融与定量分析期刊》（JFQA）的论文设计和格式化图表。它确保所有展示的表格和图表是独立可读、格式规范且高度专业的，必须包含经济幅度、样本细节和聚类等关键学术信息，以通过严苛的匿名评审。
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法律经济学期刊展示图表规范

jle-tables-figures
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131
本指南旨在指导用户为学术论文（尤其针对《法律与经济学杂志》JLE）制作高标准、专业的表格和图表。它专注于如何清晰、直观地展示法律规则或政策变化的核心影响（如事件研究、断点回归等），确保研究的关键识别结果能在第一时间被读者捕获。内容覆盖了标准误、聚类和自洽注释等学术最佳实践。
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政策论文图表展示设计

jppm-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
133
本指南指导作者如何为政策期刊（如JPP&M）设计和优化学术图表。它解决了学术展示的两重需求：一方面，满足方法论评审员对计量细节（估计量、标准误、聚类）的要求；另一方面，必须为政策决策者提供直观、可操作的决策幅度（如百分点、金钱）。涵盖事件研究、DiD、RDD等关键图表展示的最佳实践，帮助作者在严格的篇幅限制内提高研究的实用性和可读性。
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社会科学设计统计分析规范

poq-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
277
本指南提供了针对复杂调查数据（如权重、分层、聚类）进行高标准、高可重复性统计分析的完整规范。它强调设计效应、设计推断和不确定性诚实报告，确保分析结果符合顶级学术期刊的发表要求。适用于构建能够自动重现所有表格和图表的分析主脚本。
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高级实证数据分析与稳健性检验

revacc-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
291
本指南为实证会计研究提供全面的方法论支持。它详细介绍了如何执行严谨的计量经济学分析，包括正确的标准误聚类、识别策略（DiD、RD、IV/2SLS）的应用，以及会计构造指标的有效验证。同时强调了稳健性测试、虚假检验以及数据来源的完整溯源，确保研究结果的学术可靠性和可复现性。
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单细胞RNA测序数据分析

scanpy
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464
Scanpy是一个强大的Python工具包，专用于单细胞RNA测序数据分析。它支持完整的生物学工作流程，包括质量控制、数据标准化、降维（PCA, UMAP, t-SNE）、聚类分析、标记基因鉴定和细胞类型注释。用户可以使用它生成高质量的科学图表。
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