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空间计量经济学稳健性策略

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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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学术期刊图表规范指南

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本指南详细介绍了顶级学术经济学期刊（如JFE）对表格和图表的严苛规范标准。它指导用户如何构建自洽、单一论点的图表，确保报告的统计严谨性、可读性，并指导主文与附录内容的划分，帮助用户提交专业、高质量的实证研究成果。
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金融学论文稳健性检验策略

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本指南为实证金融研究提供了构建稳健性检验（Robustness Ledger）的系统框架。它指导作者如何针对金融微观结构数据，系统性地检验研究结果是否受测量选择、样本限制、微观噪声（如买卖价差跳动）、或推断方法缺陷的影响，确保研究结论具有高度的学术严谨性。
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健康经济学稳健性检验指南

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本指南提供了一套系统的方法论，用于撰写和报告健康经济学研究的稳健性部分。它指导作者不是简单地列出多个备选模型，而是将每一个检验与核心研究声明的特定“威胁”（如选择偏差、政策干扰、测量误差）进行挂钩，确保结果的可靠性和可信度，尤其适用于顶级期刊投稿。
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国际金融稳健性检验策略

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本指南提供了一套针对国际宏观金融领域论文的稳健性检验结构化方法，尤其适用于投递JIMF期刊。它帮助作者将实证检验与具体的“国际金融威胁”挂钩，确保研究结论的稳健性和可信度，涵盖了从样本选择、回归模型到高级计量经济学方法的全流程指导。
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法律经济学因果识别策略

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本指南提供了法律经济学领域建立可信因果识别的全面指导。它专门针对顶级期刊提出的高标准，详细说明了如何防御内生性、选择偏差和遗漏变量等威胁，以捍卫制度性变化或组织变动的识别来源。涵盖了分期双重差分法（DiD）、工具变量法（IV）和断点回归设计（RDD）等进阶计量方法。
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法律经济学稳健性检验框架

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本指南提供了一个针对法律经济学研究论文的稳健性检验结构化框架。它指导研究者如何避免简单堆砌表格，而是将稳健性检验组织成围绕特定理论威胁（如选择偏差、内生性、测量误差）的程序。目标是增强核心的制度性论点，并预先应对审稿人的质疑。
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宏观金融实证研究稳健性策略

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本指南提供了一套结构化的稳健性测试方法论，专为宏观金融和银行领域的学术论文设计。它指导用户将诊断性检验与具体的计量经济学威胁（如冲击污染、模型设定依赖、推断不足或制度变化）进行映射关联，确保实证结果具有高度的学术严谨性和可信度。
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软件学报实验设计与评测

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本技能专为投递至《软件学报》的论文提供实验设计和评测指导。它帮助用户构建严谨的实验框架，涵盖设定明确的研究问题（RQ）、选用真实数据集与基线、进行统计显著性分析（效应量）、消融实验以及系统性论证威胁有效性。确保研究证据与论点高度匹配，达到顶尖学术期刊的实证要求。
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因果识别策略与计量经济学方法

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本指南深入探讨了高标准的计量经济学因果识别策略，适用于公共财政和政策评估研究。内容涵盖回归断点设计（RDD）、双重差分（DiD）、数据堆积（Bunching）和工具变量（IV）等高级方法。核心在于如何论证政策诱导的非连续性，并提高实证研究的因果识别可信度。
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实证研究稳健性检验指南

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本指南提供一套全面的实证研究稳健性检验框架。它指导研究人员如何根据特定的潜在偏误和威胁（如功能形式依赖、激励偏差、样本选择等），系统性地设计和组织稳健性检验，确保研究结果在学术上具有高度可靠性和严谨性。
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KDD学术论文写作风格指南

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本指南旨在帮助用户将研究论文修订至符合KDD学术会议的专业标准。它详细阐述了在论文首页必须包含的数据格局、命名机制和可量化证据（如数据规模、性能增益）。同时，它还提供了关于研究与应用数据科学（ADS）叙事差异的指导，以及如何在篇幅受限的格式中优化内容，确保论文的学术严谨性和说服力。
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