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分享改论文: 寒佳瞳 2015-5-6 09:07; 之前投的普通学报，改动的地方不多，也没觉得累。现在投的杂志好了，修改的过程比写论文还累啊。不过审稿老师都挺厉害的，看出了我文章的不足，也是我没有考虑到的。; 个人分类: 论文|19 次阅读|0 个评论

分享论文心得: szuwusongbin 2015-5-1 13:19; 1、基础要扎实，一定要学好再写。 2、一定要严密，学习和其他领域一样，一样会关乎人命，改变命运。 3、坚持一点用功。; 3 次阅读|0 个评论

分享马上论文开题了，想写一篇技术经济方面的论文，大家在这方面有什么经验或建议可提供吗: hankesen 2015-4-17 17:14; 技术创新方面，本人在河北读研，准备从河北省各市高科技产业分析，各市高科技产业的发展状况，从RD投入、科研人数、人均资本等方面进行因子分析，其他的还在构思，望大家多多建言献策; 27 次阅读|0 个评论

分享论文怎么写: 丫丫89757 2015-4-16 22:25; 感觉自己好难写一篇论文啊，是不是万事开头难呢; 30 次阅读|1 个评论

分享收藏日记 10-April-2015 写论文必备的17个学术搜索引擎: kychan 2015-4-10 20:19; 写论文必备的17个学术搜索引擎学术搜索是一项免费服务，可以帮助快速寻找学术资料，如专家评审文献、论文、书籍、预印本、摘要以及技术报告。以下为您介绍17个学术搜索引擎。　　1.Google Scholar 　　Google 推出的免费学术搜索工具，可以帮助用户快速查找学术资料，包括来自学术著作出版商、专业性社团、预印本、各大学及其他学术组织的经同行评论的文章、论文、图书、摘要和技术报告。　　2.SciVerse 　　从2010年8月28日起，ScienceDirect、Scopus 以及 Scirus 的特定网页内容已整合到一个称为 SciVerse 的平台中。那么，SciVerse是什么呢？概括起来讲，就是海量科研信息的一个一站式集散平台。这个平台，将帮助科研人员实现“少量搜索，更多信息”，而且，这些信息都是与科研相关的信息。就像文章题目所显示的那样，SciVerse整合了包括SD、Scopus以及Scirus的信息，形成一个“SciVerse Hub”（SciVerse中心）。除此之外，SD用户以及Scopus用户依然可以享受之前的服务，它们将与“SciVerse Hub”一起形成SciVerse的三大部分“SciVerse ScienceDirect”、“SciVerse Scopus”、“SciVerse Hub” 　　3.web of science/web of knowledge 　　Web of Science是美国Thomson Scientific（汤姆森科技信息集团）基于WEB开发的产品，是大型综合性、多学科、核心期刊引文索引数据库，包括三大引文数据库（科学引文索引（Science Citation Index，简称SCI）、社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index，简称SSCI）和艺术与人文科学引文索引（Arts Humanities Citation Index，简称AHCI））和两个化学信息事实型数据库(Current Chemical Reactions，简称CCR和Index Chemicus，简称IC)，以及科学引文检索扩展版（Science Ciation Index Expanded,SCIE）、科技会议文献引文索引（ConferenceProceedings Citation Idex-Science,CPCI-S）和社会科学以及人文科学会议文献引文索引（ConferenceProceedings Citation index-Social ScienceHumanalities,CPCI-SSH）三个引文数据库，以ISI Web ofKnowledge作为检索平台。　　4.OALIB.com（开放图书馆）　　OALIB，全称Open Access Library，中文名开放图书馆。它是检索全世界所有学术期刊数据库的搜索引擎。它由美国科研出版社赞助。现已检索学术文献超过200万篇，检索操作简单涵盖领域包括生物、化学、物理、工程、医学、社会学、经济学、计算机科学等所有学科。它在网上提供完全免费的服务，包括查看摘要，引用，加入收藏，PDF免费下载。操作十分简单。学者还能通过该平台发表自己的论文，成为开放图书馆的作者之一，并让自己的文章被全世界所有学者看到。它也是谷歌学术的重要内容提供者，谷歌学术已索引其上百万篇论文。是笔者较为推荐的一个数据库。　　5.ResearchIndex 　　ResearchIndex 又名CiteSeer ，是NEC 研究院在自动引文索引AutonomousCitation Indexing ，ACI 机制基础上建设的一个学术论文数字图书馆，它提供了一种通过引文链接检索文献的方式，目标是从多个方面促进学术文献的传播与反馈。ResearchIndex 检索互联网上Postscript 和PDF 文件格式的学术论文。目前在其数据库中可检索到超过500000 篇论文。主要涉及计算机科学领域，涉及的主题包括互联网分析与检索、数字图书馆与引文索引、机器学习、神经网络、语音识别、人脸识别、元搜索引擎、音频/ 音乐等。 ResearchIndex 在网上提供完全免费的服务包括下载PS 或PDF 格式的全文，系统已实现全天24 小时实时更新。　　6.CNKI 　　CNKI 即是中国知识基础设施工程（China National Knowledge Infrastructure）。CNKI工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于1999年6月。　　7.万方数据　　Information 万方数据ilib 是万方数据股份有限公司旗下的专业学术搜索平台，隶属于万方数据资源系统。它是Google Scholar 和Yahoo ！奇摩学术搜索重要的内容提供者，平均每周新增文献5 万余篇。　　Information ilib 提供一般检索、关键词检索和按学科分类浏览三种检索形式，检索结果显示标题、作者、出处、年期、关键词、摘要及参考文献等详细信息，但是获取全文需要付费。　　8.INFOMINE 　　INFOMINE 是为大学教师、学生和研究人员建立的网络学术资源虚拟图书馆。它建于1994 年，由加利福尼亚大学、威克福斯特大学、加利福尼亚州立大学、底特律- 麦西大学等多家大学或学院的图书馆联合建立。它拥有电子期刊、电子图书、公告栏、邮件列表、图书馆在线目录、研究人员人名录，以及其他类型的信息资源40000 多个。INFOMINE 对所有用户免费开放，但是它提供的资源站点并不都是免费的，能否免费使用，取决于用户所在图书馆是否拥有该资源的使用权。　　9.Intute 　　Intute 是一个免费、便捷、强劲的搜索工具，由英国高等教育资助理事会下的信息系统联合委员会JISC 和艺术与人文研究委员会AHRC 开发建立，专注于教学、研究方面的网络资源。所收录的信息资源都是经过行业专家选择和评审的，从而保证了其质量。目前数据库信息已达120060 条。　　Intute 共设四大领域：科学与技术、艺术与人文、社会科学、健康与生命科学。各个领域下又包含诸多学科，以科学与技术类为例，覆盖了天文、化学、物理、工程、计算、地理、数学、地球科学、环境以及交叉学科，信息达33806 条。　　Intute 的检索功能包括基本检索、高级检索和分学科浏览三种方式。Intute 支持布尔逻辑语，可以用“and” ，“or” ，“not” 限定检索条件，检索词可以是题名、关键词或领域描述。　　10.OAIster 　　OAIster 是密歇根大学开发维护的一个优秀的开放存取搜索引擎，收集了来自536 家学术机构的590 万篇文档，包括开放使用期刊的文章、工作论文、讨论文章、会议论文和学位论文。可按关键词、题名、创作者、主题或资源类型进行检索。检索结果含资源描述和该资源链接。　　11.Information Bridge 　　Information Bridge 是由美国能源部DOE 下属的科学与技术信息办公室OSTI 开发维护的搜索工具，提供美国能源部1994 年以来研究成果的全文文献和目录索引，涉及的学科领域包括物理、化学、材料、生物、环境科学、能源技术、工程、计算机与情报科学和可再生能源等。检索功能有基本检索和高级检索两种。　　12.Find Articles 　　Information Find Articles 提供多种顶极刊物的上千万篇论文，涵盖艺术与娱乐、汽车、商业与经融、计算机与技术、健康与健身、新闻与社会、科学教育、体育等各个方面的内容，大部分为免费全文资料，检索操作简单。　　13.百度文档搜索　　Information 百度文档搜索可以查找以Word 、PowerPoint 、PDF 等格式存在的研究报告、论文、课件等各类文件。它支持对Office 文档包括Word 、 Excel 、Powerpoint 、Adobe PDF 文档、RTF 文档进行了全文搜索。搜索时，在检索词后面加一个“filetype ：” 来限定文档类型。“filetype ：” 后面可以跟以下文件格式：DOC 、XLS 、PPT 、PDF 、RTF 、ALL 。其中，ALL 表示搜索所有这些文件类型。在搜索结果页面，点击结果标题，可以直接下载该文档，也可以点击标题后的“html 版” 快速查看该文档的网页格式内容。　　14.Base-Search 　　BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160 个开放资源（超过200 万个文档）的数据。　　15.Vascoda 　　Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。　　16.OJOSE 　　OJOSE (Online Journal Search Engine，在线期刊搜索引擎)是一个强大的免费科学搜索引擎，通过OJOSE，你能查找、下载或购买到近60个数据库的资源。但是感觉操作比较复杂。　　17.cnpLINKer 　　为了给读者用户提供一个方便快捷的查阅国外各类期刊文献的综合网络平台，中图公司组织开发了cnpLINKer（cnpiec LINK service）在线数据库检索系统，并正式开通运行。cnpLINKer即“中图链接服务”，目前主要提供约3600种国外期刊的目次和文摘的查询检索、电子全文链接及期刊国内馆藏查询功能.并时时与国外出版社保持数据内容的一致性和最新性.; 个人分类: 收藏日记|67 次阅读|0 个评论

分享论文之路: hhyy12100828 2015-4-9 13:13; 写论文需要长时间的积累，希望早日完成小论文，顺利毕业！; 3 次阅读|0 个评论

分享英语学术论文写作的几个细节: 管理世界02 2015-3-30 14:13; A.时态：当提到本文、此图、此表等说明了、表达了什么时要用一般现在时，而不用一般过去时。Thispaperdescribes……Thefocusofthispaperis……Figure1shows……MostofthecommoncondensationpolymersarelistedinTable1-1. B.数：在学术论文里，有时很难顾及数的逻辑。但一般不将逻辑上的问题视为语法错误。只须注意在一个句子中的数和谓语动词的统一即可。单、复数的选用有一些非定性、但可供参考的趋向： ◆◆当含意上强调复数时建议用复数。Thecatalystconcentrationsforthedifferentreactionsaredifferent.Ourresearchfocusesonthesynthesesandcharacterizationsofaseriesofpolycarbonateswithdifferentchemicalstructures.Thephysicalandchemicalpropertiesofthiscompoundhavebeenstudied.Thechainlengthsoftheoligomerswithdifferentmolecularweightsaredifferent. ◆◆当含意上不强调复数时可用单数或复数。Ourresearchfocusesonthesynthesisofpolycarbonates.Thepropertyofthecompoundsingroup1isdifferentfromthepropertyofthecompoundsingroup2.Thechainlengthoftheoligomersincreaseswithincreasingreactiontime. ◆◆在标题、小标题中或描述一类事物、现象等，提到具体物质时常用复数。【Polyesters】Polymersaremacromoleculesbuiltupbylargenumbersofsmallmolecules.Thesmallmoleculeswhichcombinewitheachothertoformpolymermoleculesaretermedmonomers.在标题、小标题或描述一类事物、现象等，提到抽象概念时可用单数、也可用复数。【StepCopolymerization】NewerTypesofStepPolymerizations.Thischapterwillconsiderthecharacteristicsofsteppolymerizationindetail. ◆◆学术论文、有关学术的科普文章中的名词的可数或不可数特性的划分区别于非学术文章《非学术文章中的可数或不可数特性可从字典查到》。以下是在学术文章中通常视为可数名词的单词：《但在一般字典中它们或它们做某种含义解时可能被划归不可数名词》。 applicationdevelopmentconsideration compositionconcentrationdistribution structurelengthweight ◆◆当同时提及几个图、表、方程式时要用复数(分别单个地提及则不用)：ThereactionrateconstantcanbecalculatedfromEquations2and3.ThereactionrateconstantcanbecalculatedfromEquation2andEquation3.Figs.4and5show…… C.冠词： ◆◆单数名词前一般要加冠词：a,the等；但以下情况可不加：表示不特指的、较抽象的概念： Thischapterwillconsiderthecharacteristicsofsteppolymerizationindetail.Anunderstandingoftherelativeeaseofcyclizationorlinearpolymerizationcomesfromavarietyofsources.Differentpolymersaresynthesizedtoyieldvariousmechanicalbehaviorsbytheappropriatecombinationsofcrystallinity,crosslinking,Tg,andTm..但需注意这些单词前加冠词也是经常见到的，这是由它在句中的含义决定的(如有一定的特指意义)：Polyisopreneisatypicalelastomer–itisamorphous,easilycrossed,hasalowTg(-73°C)andahighTm(14°C). ◆◆目录、标题中通常省略冠词： 1Introduction 1-1TypesofPolymersandPolymerizations … 1-4MolecularWeight 1-5PhysicalState 图、表的题目中有时可省略冠词：Fig.2-2Secondorderplotoftheself-catalyzedpolyesterificationofadipicacidwithdiethyleneglycolat166°C.……Fig.8Dependenceoftheeaseofcyclizationonthesizeofthering.化学药品、化学物质前通常不加冠词：Thepolymerizationiscatalyzedbyprotonicorlewisacidsalthoughawidevarietyofbasecatalystssuchascalciumacetateandantimonytrioxidecanalsobeused.图中的横、纵坐标的名称前不加冠词。 D.大小写：请注意以下结构的大、小写：当提及具体第几章、节；图、表；方程式时，首个字母通常要大写。AsdiscussedinChapter2,……InSection1.2,we……AsshowninFigure1,……TheresultsarelistedinTable3.当不指明是第几章、节；图、表；方程式时，首个字母如在句中通常用小写。Inthepreviouschapter,……Asshowninthisfigure,…… E.缩写：以下全名和缩写在文中通常视为同等，可以互换。 FigureFig.FiguresFigs. TableTab. ChapterChap. SectionSec. EquationEq.EquationsEqs. F.一些常用词汇用法 ◆◆research,study,investigate：research可做名词、动词，但通常做名词用，很少见到动词的用法。句中需要动词时常用study或investigate来表达。 ◆◆detail/detailed：Thepropertiesofthiscompoundwerestudiedindetail.//Thedetailedpropertiesofthiscompoundwerestudied.//Thedetailsofthepropertiesofthiscompoundwerestudied. ◆◆follows/following：Theresultsareasfollows:……//Wegotfollowingresults:…… ◆◆increase,decrease：均可做名词和动词，Wecanobserveanincreaseinthereactionrate.//Thereactionrateincreases. ◆◆focus,concentrate：focus:n.,v.Thefocusofthispaperis……Thispaperfocuseson……Ourstudyfocuseson……Wefocusourstudyon……Ourstudyisfocusedon……concentrate:v.Weconcentrateourstudyon……Ourstudyisconcentratedon…… ◆◆effect,affect：effect:n.//affect:v. ◆◆compose,consist：AiscomposedofBandC.//AconsistsofBandC. ◆◆increase,improve：increase:主要指数值上的增加。improve:主要指性质的增加、改善。 G.名词修饰：在学术文章中，很多时候会用到直接用名词做修饰，而不用’s或……of……的形式。常见的这类词有：reactionrate；reactionrateconstant；reactiontemperature；reactioncondition molecularweightdistribution…… H.分词修饰：thereactionwestudied；thetemperatureused；thenonlinearityobserved。所有格：非人的所有格用……of……,而不用……’s。; 41 次阅读|0 个评论

分享 2015年春学期《中国经济专题》课程论文: accumulation 2015-3-28 23:54; 2015年春学期《中国经济专题》课程论文竞赛规则各位同学：按照林老师开学第一讲时所预告的，本学期我们将依托课程开展“中国经济专题”课程论文大赛，鼓励选课同学在课程学习之余主动思考中国经济发展过程中的问题，提出自己的原创性观点，并用严谨的逻辑和充分的论据进行论证。论文竞赛优胜者不仅将获得直接的课程总评加分，更将获得林老师签名赠书、座谈等宝贵机会，奖品激励十分优厚，同时更是对大家的一次绝佳的锻炼机会，希望大家积极准备，期待同学们优秀的原创作品！现将课程论文竞赛的具体规则公布如下，望周知。 1.竞赛主旨：课程论文竞赛是林老师《中国经济专题》的历来传统和一大特色，旨在鼓励年轻学子深入观察中国经济发展现实，发现其中的现象和规律，从中提炼问题并大胆陈述自己的想法，并进行严谨的推理和论述。希望大家借此培养对经济学研究的兴趣，促进对中国经济问题的研究。 2.奖励说明：论文竞赛将在投稿者中，视交稿总篇数和整体质量而选出一定数量的论文，加以奖励和公示。获奖的选课同学，将得到与林老师深入座谈畅聊的机会，并可以得到林老师亲笔签名馈赠的著作（以前拿一等奖的同学林老师会把所以近作签名相赠我会乱说？），此外还可视情况得到诸如与林老师合影留念、当面交流等其他形式的更多机会。此外，在课程论文竞赛活动中，获得林老师亲自评定的等级奖励的同学，还可以在课程总评成绩的基础上，获得最高5分的直接加分奖励（相当于比别人多写一次作业还拿了满分有木有！）。如果课程论文竞赛和课程讨论评比都参加，取加分更高的一项加入总评。 3.参赛条件：（1）必须是本课正式选课同学。每人一般至多提交一篇论文（参与合作也算一篇）。（2）允许多人合作论文，但合作人数不得超过3人，推荐2人。全部合作者必须均是本课正式选课同学。（3）所投稿论文，不得是已经正式发表的论文或其中任何一部分。 4.论文要求：（1）必须采用规范论文的写作格式。论文必须有题目和摘要。所列参考文献必须全部都是在文中加以引用过的。对于不加引用就随意表列参考文献的行为，视作学术不端，取消参赛资格，严重者视为学术剽窃，由此产生的一切后果自负。（2）论文研究对象必须是中国经济现象和问题。（3）论文必须首先对所研究的现象和问题进行清晰而深入的梳理，并基于这种梳理，提出自己的假说。为说明所提假说是自己而不是别人的，可采用相关文献回顾等方式，以说明自己和既有相关研究的不同之处。不进行相关文献回顾的，或者虽进行了相关文献回顾但却并未指出自己的假说的不同之处的，均视作学术不端行为，严重者视作学术剽窃。（4）所提出的假说一般采用“若A则B”的形式，也可采用其他形式。假说的表述语言，既可为纯粹文字语言，也可采用数理逻辑体系（即模型化陈述），且并不因为采用数理逻辑体系就优先评等，关键是要求假说内在逻辑严谨。（5）必须尝试对自己所提出的假说进行检验。检验方式不限，既可以是案例验证，也可以是基于案例或者经验数值的比较检验，还可以是基于数据的统计检验，且并不因为采用了数据统计检验就优先评等，关键是要求对所使用的案例或数据进行尽可能详尽的介绍和尽可能清晰的陈述，从而尽可能使人信服。（6）所作结论，所提政策建议，必须属于所提假说的推论或其可推论的含义，否则视为逻辑主线不清。（7）提倡对历史和现实中的现象，进行深入的事实挖掘，然后再提出假说并加以验证的论文。 5.投稿办法：论文竞赛投稿，请一律以电子邮件及其附件的形式，在邮件标题中标明“专题论文竞赛投稿——姓名——学号——院系/校外”)，将附件同时也命名为如此字样，一起发至指定提交邮箱： zjzhomework6@163.com 。来邮务必注明自己的手机号码或其他联系方式，以方便在评奖后联系。凡不按要求格式的投稿，均视作无效投稿，不予以批阅和评定。 6.投稿截止时间：论文竞赛投稿，初步计划于2015年5月29日晚24时截止，不接受迟交投稿，请有意参加的同学务必及早准备。论文竞赛评阅结果，将于2015年6月12日前完成，并在本论坛上公布，请大家届时关注。; 个人分类: 中国经济专题|0 个评论

分享金融计量学: accumulation 2015-3-4 23:20; 金融时间序列模型 40% 期中 +20% 作业 +40% 期末论文 Eview 、 Stata 、 MATLAB 参考《金融计量经济学导论》、张成思 1. Maximum Likelihood —极大似然估计 2. Given X （ Information set ）—— Aim Forecast Y Random Variable 3. 随机变量的实现值称为数据， X 是随机变量的实现值，即可以用来预测的历史数据，用于预测 Y ； Y=f(X) ；预测中存在误差，即存在低估与高估； 4. MSFE ： Mean Square Forecast Error —— E ；即衡量预测结果好坏的标准；定理： Min{ E } 可以得到最佳的预测； 5. 最佳预测函数 f=E （ Y|X ）；即最好的预测是 Y 的条件期望值；对平方和这个目标函数进行极小化是这个预测的前提； 6. Given g(x,y) ，可以计算边际密度函数 gx() 、 gy() ；还可以计算条件密度函数、条件均数 E(Y|X) ； 7. 现实中，无法知道 g(x,y) ，因此，即使条件均值 E(Y|X) 是最好的预测，但是联合密度函数未知，因此 E(Y|X) 未知，因此，需要对 E(Y|X) 进行近似估计；这个过程称之为建模； 8. 计量经济学的核心是在近似估计条件均值，即建模； 9. 简单回归模型： Let E(Y|X)=a+bX ；预测误差 u=Y- E(Y|X) ；即可以得到一元回归模型 Y=a+bX+u ；利用 OLS 对 a 、 b 进行估计，之后得到 Prediction equation ；有用的模型不一定是对的，大多数模型是错的，如果模型的预测结果可以被接受，则模型至少是有用的；简单的模型与复杂的模型基本都是错的，对的模型无法观测到，是未知的；有用的模型即预测的表现很好； 10. 时间序列： Yt ， t=1,2,3… 是一系列随机变量的集合，其特性是拥有下标 t ， t 代表时间的先后，这是时间序列数据与横截面数据的不同； 11. A realization of time series —— data ，数据即样本路径； 12. 每一个时间点上，随机变量都有一个分布；假设任意 t 值对应的分布是一样的，每一个时间点上的实现值在事前是未知的，经过时间的积累，各时间点的实现值链接起来，构成样本路径（ Sample Path ），即数据（ time series data ）；每一个时间点上的数据只有一个实现值； 13. If {y1 ， y2 ， y3…} is an independent and identically distributed sequence （独立同分布 iid ），统计学的大数定律表明，样本均数会收敛到未知的均数； if {y1 ， y2 ， y3…} is a dependent sequence ，时间序列数据一般都是相关的，如这个月的房价与下个月的房价，即 correlated ；如果时间序列数据具有相关性， Does LLN （大数定理） hold ？ 14. If {y1 ， y2 ， y3…} is iid ， var(Y)=var(sum(Yt)/T)=var(sum(Yt))/T^2 （无协方差） =var(y)/T ； 15. if {y1 ， y2 ， y3…} is a dependent sequence ， var(Y) 中存在协方差； 16. 如：一般不会去计算中国过去 30 年经济增长率的方差，因为其中存在协方差；所用的数据是具有相关性的，如果没有更多的模型结构，则此问题难以计算；需要用到协方差矩阵；因此，相关的时间序列数据需要一个特定的结构，即平稳性 stationarity ，否则连均数的方差都无法计算；在 iid 时，大数定理成立； iid 不成立时，如果没有进一步的结构，平均数的方差是无法计算的； 17. 模型的评价：正确 9 次错误 1 次的模型不一定是好的，正确 1 次错误 9 次的模型不一定是坏的，因为后者正确的 1 次可能是金融危机； 18. 计量经济学建模步骤。; 个人分类: 金融学|0 个评论

分享金融计量学: accumulation 2015-3-4 00:21; 金融时间序列模型 40% 期中 +20% 作业 +40% 期末论文 Eview 、 Stata 、 MATLAB 参考《金融计量经济学导论》张成思 Maximum Likelihood —极大似然估计 Given X （ Information set ）—— Aim Forecast Y Random Variable 随机变量的实现值称为数据， X 是随机变量的实现值，即可以用来预测的历史数据，用于预测 Y ； Y=f(X) ；预测中存在误差，即存在低估与高估； MSFE ： Mean Square Forecast Error —— E ；即衡量预测结果好坏的标准；定理： Min{ E } 可以得到最佳的预测；最佳预测函数 f=E （ Y|X ）；即最好的预测是 Y 的条件期望值；对平方和这个目标函数进行极小化是这个预测的前提； Given g(x,y) ，可以计算边际密度函数 gx() 、 gy() ；还可以计算条件密度函数、条件均数 E(Y|X) ；现实中，无法知道 g(x,y) ，因此，即使条件均值 E(Y|X) 是最好的预测，但是联合密度函数未知，因此 E(Y|X) 未知，因此，需要对 E(Y|X) 进行近似估计；这个过程称之为建模；计量经济学的核心是在近似估计条件均值，即建模；简单回归模型： Let E(Y|X)=a+bX ；预测误差 u=Y- E(Y|X) ；即可以得到一元回归模型 Y=a+bX+u ；利用 OLS 对 a 、 b 进行估计，之后得到 Prediction equation ；有用的模型不一定是对的，大多数模型是错的，如果模型的预测结果可以被接受，则模型至少是有用的；简单的模型与复杂的模型基本都是错的，对的模型无法观测到，是未知的；有用的模型即预测的表现很好；时间序列： Yt ， t=1,2,3… 是一系列随机变量的集合，其特性是拥有下标 t ， t 代表时间的先后，这是时间序列数据与横截面数据的不同； A realization of time series —— data ，数据即样本路径；每一个时间点上，随机变量都有一个分布；假设任意 t 值对应的分布是一样的，每一个时间点上的实现值在事前是未知的，经过时间的积累，各时间点的实现值链接起来，构成样本路径（ Sample Path ），即数据（ time series data ）；每一个时间点上的数据只有一个实现值； If {y1 ， y2 ， y3…} is an independent and identically distributed sequence （独立同分布 iid ），统计学的大数定律表明，样本均数会收敛到未知的均数； if {y1 ， y2 ， y3…} is a dependent sequence ，时间序列数据一般都是相关的，如这个月的房价与下个月的房价，即 correlated ；如果时间序列数据具有相关性， Does LLN （大数定理） hold ？ If {y1 ， y2 ， y3…} is iid ， var(Y)=var(sum(Yt)/T)=var(sum(Yt))/T^2 （无协方差） =var(y)/T ； if {y1 ， y2 ， y3…} is a dependent sequence ， var(Y) 中存在协方差；如：一般不会去计算中国过去 30 年经济增长率的方差，因为其中存在协方差；所用的数据是具有相关性的，如果没有更多的模型结构，则此问题难以计算；需要用到协方差矩阵；因此，相关的时间序列数据需要一个特定的结构，即平稳性 stationarity ，否则连均数的方差都无法计算；在 iid 时，大数定理成立； iid 不成立时，如果没有进一步的结构，平均数的方差是无法计算的；; 个人分类: 金融学|0 个评论

分享考研英语复习: accumulation 2015-3-1 20:49; 超强精华帖，这是在用写论文的逻辑写帖，有木有！！大家可以模仿这样的总结方法，把自己的做题经验写下来，对自己的做题思路会有进一步的认识。做题无非就是纠错——总结——熟练——再总结的过程。一．考研阅读的基本解题思路：（四步走）第一，扫描提干，划关键项。第二，通读全文，抓住中心。 1. 通读全文，抓两个重点： ①首段（中心句、核心概念常在第一段，常在首段出题）； ②其他各段的段首和段尾句。（其他部分略读，有重点的读） 2. 抓住中心，用一分半时间思考3个问题： ①文章叙述的主要内容是什么？ ②文章中有无提到核心概念？ ③作者的大致态度是什么？第三，仔细审题，返回原文。（仔细看题干，把每道题和原文的某处建立联系，挂起钩）定位原则： ①通常是由题干出发，使用寻找关键词定位原则。（关键词：大写字母、地名、时间、数字等） ②自然段定位原则。出题的顺序与行文的顺序是基本一致的，一般每段对应一题。 ★要树立定位意识，每一题、每一选项都要回到原文中某一处定位。第四，重叠选项，得出答案。（重叠原文=对照原文） 1. 通过题干返回原文：判断四个选项，抓住选项中的关键词，把选项定位到原文的某处比较，重叠选项，选出答案。 2.作题练习要求：要有选一个答案的理由和其余三个不选的理由（高中的时候大家都这样做的）; 个人分类: 考研|0 个评论

分享写论文心得: zhangyuwei123 2015-1-29 09:17; 多看文献，寻找数据，使用计量模型; 3 次阅读|0 个评论

分享系统工程的论文一经录用一周了2015.1.18.: czqczs 2015-1-23 19:42; 因为最近一直忙答辩，没有来得及处理。; 0 个评论

分享计量经济学论文写作方法: accumulation 2015-1-18 00:51; 1.问题的提出：研究问题是计量经济学论文写作的核心。在选择研究问题时，必须确信现有的数据来源足以满足在给定的时间内回答你的问题。如：劳动经济学中存在一些能进行实证研究的理论，或具有某些政策含义的关系，可以从中发现能够解释工资差异或失业情况的新解释变量，如受教育程度、工人身体状况等，以及经济政策变量，如税收、最低工资等；准确的数据来源需要足以支撑正在研究的问题；再比如，宏观经济学家对各种宏观时间序列之间的关系十分感兴趣，如GDP、利率、通货膨胀率等之间的关系；确定了研究问题的领域，就需要查找有关这一主题的综述性论文，如JEL等；以获取相关问题研究的状况；一些研究相对成熟的宏观经济问题，如：货币增长和ZF支出等因素对经济增长的影响、现有信息能否系统地预测股票或其它资产的回报等问题，这些模型的研究已经很成熟，但是，有时可能发现一些对经济增长或金融回报有显著影响的新变量，这往往是新的研究突破。转换研究对象也是研究问题的一个新角度，如：利用一个较小国家的数据估计一个静态或动态的菲利普斯曲线，利用一个转型经济国家的数据研究奥肯定律，根据金融市场发达程度不同的国家的数据检验有效市场假说等；在确定计量经济学论文的具体题目时，应当具体明确，如：通货膨胀的波动性对短期利率的影响、最低工资对失业率的影响等； 2.文献回顾：在计量经济学论文写作过程中，文献综述是一个重要环节，即将该问题前期研究的成果与经验进行总结与概况，尽量简明扼要；进而突出自己的研究关键点。 3.数据的收集：确定适当的数据集，如横截面、时间序列、混合横截面和面板数据集等；并用适当的数据结构存储数据，检查、清理并整理数据； 4.计量经济分析：确定适当的计量经济方法，如：最小二乘法、最大似然法等；如：利用横截面数据或时间序列数据对多元线性回归模型进行经验分析的常用方法是最小二乘法，再考虑是否需要通过加权等方法进行相关修正；然后，通过观察，对数据进行内生性检验与异方差性检验，并根据情况适当引入工具变量、引入GLS方法等；设定模型时，还需确定采取何种函数形式，如RESET检验法；如果模型还存在潜在的设定错误，如遗漏变量，那么久需要进行设误分析，进而确定估计量的偏误方向；在数据分析过程中，常用的t检验、F检验、p值检验法等将用于讨论估计参数的显著性。 5.经验论文写作：一般地，一篇计量经济学经验论文包括引言、理论框架、计量经济模型和估计方法、数据、结论、研究的注意事项与不足等部分； 6.在竞争模型之间进行选择：在实证研究中，需要根据已有的数据，在多种相互竞争的模型之间进行选择乃至重组；如：研究消费函数问题时，存在凯恩斯消费模型、持久收入假说消费模型、生命周期消费模型等模型；需要利用已有数据，在其中选择出最优的模型，并作出合理的解释。对一个经验分析模型，需要提出以下问题：它的用途是什么？它有助于什么样的经济决策？有没有证据可以将这种模型与其它模型进行比较或融合？关于计量经济学的方法与案例，参加伍德里奇《计量经济学现代观点》和古扎拉蒂《计量经济学基础》。; 个人分类: 计量经济学|0 个评论

分享物理论文的结构: accumulation 2015-1-16 11:23; 1.论文的背景 2.研究问题的来源 3.主要推导过程 4.主要结论 5.相应表格 6.数据与图形 7.展望 8.参考文献; 个人分类: 物理学|0 个评论

分享写论文为什么？: wenyanhan 2015-1-15 09:38; 职称？喜好？; 17 次阅读|0 个评论

分享继续写论文: wenyanhan 2015-1-11 09:54; 学术道路是艰辛的也是快乐的，更是期待的。我会努力对待！; 13 次阅读|0 个评论

分享忙碌着写论文: wenyanhan 2015-1-9 10:03; 近来，思考了一些问题，准备写篇不错的论文，但似乎还有很多欠缺。; 5 次阅读|0 个评论

分享运筹与管理今日录用我论文: czqczs 2015-1-7 09:54; 基于Rahman模型排污权分配的控制路径研究; 0 个评论

分享项目描述:区域经济类论文（数据来源、建模及实证分析）指导: cw4610215 2014-12-25 16:52; 项目描述:区域经济类论文（数据来源、建模及实证分析）指导要求：反向抵押贷款的实证分析完成时间：30天所需技术：了解基本的数学模型及分析软件相关专业; 39 次阅读|0 个评论

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