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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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AEJ宏观经济学研究工作流

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239
本技能为目标投稿至《美国经济学期刊：宏观经济学》（AEJ: Macro）的稿件提供全流程工作流指导。它帮助研究人员系统性地管理论文的每一个阶段，包括确定选题、定位研究贡献、进行定量建模、实证识别、撰写草稿，直至应对审稿意见和最终投稿，确保研究的完整性和学术严谨性。
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AEJ期刊学术可重复性提交指南

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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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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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AEJ微观论文工作流路由器

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该技能是一个工作流路由器，帮助研究人员管理并指导提交给AEJ: Micro的整个稿件撰写和修改流程。它本身不撰写内容，而是用于诊断当前研究的瓶颈所在——无论是选题、模型构建、实证检验，还是回复审稿人意见——从而明确指示用户下一步应该调用哪个专业的aejmic-*子技能，确保稿件流程符合AEJ: Micro的学术要求。
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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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估计结果到政策的福利模型桥梁

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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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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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AER期刊五图表限制预算指南

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本技能指导作者如何根据顶级学术期刊（如AER: Insights）的严格要求，将复杂的实证研究结果（表格和图表）压缩到最多五个、每张不超过一页的“展示件”预算内。它涵盖了从选择核心发现、遵循特定格式（如用标准误代替显著性星号），到精算字数预算的全流程，确保学术报告的严谨性和可读性。
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AERJ透明度与数据政策指南

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本指南详细介绍了投稿至AERJ期刊时必须遵守的透明度与数据可及性要求。它旨在确保研究符合AERA的实证社会科学报告标准和伦理规范。无论是定量还是定性研究，都要求作者提供可复现的证据，包括代码、数据访问路径或可供检查的分析流程。
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AISTATS实验设计与验证指南

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本指南为设计和审计实证或模拟实验提供严格的学术规范，尤其适用于理论机器学习和统计学论文。它强调将每个实证主张映射到具体的证据，确保统计严谨性（如报告不确定性、基线模型、随机种子），核心目的是验证理论假设而非追求排行榜上的最佳性能，极大地提升研究的可复现性。
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AI统计学可复现性指南

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153
本指南为AI和统计学研究论文作者提供的方法论指导。它要求作者将论文中的每个论点（理论、算法或实验）都对应到可验证的证据链，需详细报告数据集、超参数、随机种子、计算资源和不确定性估计。旨在帮助作者达到高水平的科学可复现性标准，确保研究的严谨性。
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