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现代DID交错处理规范
ceq-modern-did
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
441
本指南用于纠正交错处理时点或处理效应异质性导致的双重差分(DID)分析偏差。它指导用户放弃偏误严重的双向固定效应(TWFE)模型,转而使用Callaway–Sant'Anna、de Chaisemartin–D'Haultfœuille和Sun–Abraham等现代估计量,确保计量模型达到严谨的学术标准。
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学术期刊外审回复信撰写指南
ceq-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
464
本指南为顶尖经济学期刊的修改重投(R&R)提供了专业的外审回复信撰写模板。它提供了一个结构化的框架,帮助作者专业地回应审稿人提出的高度技术性意见,包括识别假设、现代DID估计量和推断稳健性等,确保回应逻辑严谨、证据充分。
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计量因果识别策略指南
cfe-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
406
本指南提供了一套完善的实证经济学因果识别框架。它详细介绍了DID、IV、RDD、PSM、DML等复杂准实验设计,帮助作者系统性地诊断和提升研究设计的识别强度和稳健性,避免常见的计量误区,确保论文符合顶级学术期刊的严苛要求。
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《经济学(季刊)》投稿标准与指南
china-economic-quarterly
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
295
该指南为投稿《经济学(季刊)》的学者提供方法论指导。核心是确保研究具备国际一流的计量经济学标准,重点要求干净的因果识别、结构模型构建和准实验设计(如现代DID、IV),帮助作者提高论文的理论深度和技术严谨性,避免常见方法论误区。
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中国工业经济投稿指南
china-industrial-economics
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
268
本指南为投稿至《中国工业经济》的学者提供全面指导。它详细阐述了该期刊在产业组织、企业行为、数字经济和政策评估等领域的实证研究要求。重点涵盖了方法论(如DID、事件研究)、稳健性检验、机制分析以及如何确保研究结论具有可操作的政策含义。
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高级因果推断与识别策略
cie-did-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
304
本指南详细介绍了计量经济学中的高级准因果推断方法,包括交错DID、事件研究和安慰剂检验。它为学术论文提供了严格的实证要求,确保因果识别和结论的稳健性。
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制度背景构建与实证分析
cie-institutional-background
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
462
本指南详细指导撰写实证经济学论文中的制度背景部分。它强调了政策描述必须具备高度可查证性,要求作者将政策细节(如文件全称、生效时点、分配规则)与准实验识别策略(如双重差分DID)紧密结合,确保因果识别的逻辑严谨性,避免稿件因制度细节模糊而被拒稿。
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经济学实证稳健性检验指南
cie-robustness
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
392
本指南提供了一套系统化的实证研究稳健性检验流程,用于应对学术期刊严苛的审稿要求。内容覆盖了变量和度量替换、样本窗口调整、PSM-DID等识别策略,以及如何系统性地排除替代解释和混淆因素。掌握这些方法论是确保研究结论可靠性的关键。
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学术论文投稿工作流
cie-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
162
本工作流是为目标投稿顶刊(如《中国工业经济》)的作者设计的系统指南。它帮助用户遵循从选题立意、文献梳理、到实证分析(如DID、机制、稳健性)和回复审稿意见的全流程,确保稿件达到高标准的实证研究水平。
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研究设计与因果推断审计
cpa-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
326
本工具旨在指导研究人员为公共管理学论文构建和审计严谨的研究设计。它帮助用户根据研究问题的性质(如效应估计、机制探究、条件识别等)选择最合适的定量、定性或规范方法,并提供从准实验、案例研究到混合方法的完整检验清单,确保方法论严谨性。
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因果识别策略与计量方法
cre-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
476
本指南为农村经济和微观面板数据研究提供了全面的因果识别方法论框架。它系统性地指导研究者解决自选择偏误、反向因果和内生性等核心计量问题,详细介绍了DID、IV、RDD和PSM等准实验设计的高级应用和检验清单,确保研究结论的严谨性。
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犯罪学研究设计与因果推断
crim-research-design
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
340
本技能用于指导用户构建和辩护犯罪学研究的严谨设计。内容涵盖定量分析(如双重差分、工具变量、断点回归、固定效应)和定性案例研究的逻辑构建。核心目标是确保研究设计能够可靠地识别因果机制,有效应对选择偏差和潜在的反驳理论,达到高水平学术要求。
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