讨论主题内容：实证论文中的常见问题

当前实证研究更多的是从已有理论中抽出某几个变量进行分析，用软件进行计算，LZ认为讨论的太宽泛，假设条件由于涉及的因素太多不一定准确，最好能结合具体实例，详细阐述研究中涉及的各个量的经济学含义，其研究结果应以实用为标准

现在有些人做实证分析的思想有点值得推敲了，就想上面说的不计量不发文，而且照搬硬套，看到别人的思路，拿过来，换都不换，别人做这个省的数据，我就做那个省的数据，然后用eviews或者spss算下；或者别人用这个方法，我就换种方法，结论之前都能预知一二，如果偏差比较大的就处理数据了。以求达到不错的效果，加上解释结论，发在一般的杂志上，我觉得这是对计量论文的不负责任，是对知识的蔑视。

菜鸟能不能问个问题，求解答
用EVIEWS对一阶差分序列建立ARMA模型后，发现常数项没通过T检验，接下来可以把常数剔除么，还是怎么做呢

正在写论文就看到了这篇帖子。个人认为实证论文首先要有一个好的话题，这样写出来的东西才有意义。
其次就是变量的设计，这其实是一个挺痛苦的过程，因为很有可能在后面的检验中是不相关的。
最后一个大概就是数据的获取了，其中各种想撞墙。
变量设计、数据获取、模型检验；
重新考虑变量、数据获取、模型修改...

实证研究包括理论实证与经验实证。前者使用演绎法，后者使用归纳法。现在研究生都做经验实证，找一个别人的模型（理论实证的结果），下载一堆数据，使用一个统计分析软件一算，做几点分析，提出自己的政策主张，结束。全是垃圾文章！没有任何理论意义和应用意义，只有混文凭的意义。最应该做的是理论实证，可是难度大，对数理经济学要求高，要投入大量精力去论证和演绎。所以避实就虚，坏学风！

我觉得经济学文章（不管是实证文章）最重要是选题，可是对经济学现象认识又不足，总感觉发现不了有价值的问题？不知道如何选题？求指导。。。。

实证研究必须由其坚硬的理论支撑，否则不论多么完美的实证结果都是扯淡！

我对这个问题的看法是，我们应该在实证之前，先将自己的思想构建起严密的数量模型，用数量模型提炼出来的变量是能经得住推敲的，再实证的话一般都没有问题，至少我没有出现问题，都能通过检验。
对于数学建模，我的建议是，你不要一口吃个胖子，我总结的办法是，你先建立概念模型，然后将概念模型转化成“图”，有图就会有变量，以及各种曲线，然后通过函数将曲线描述出来，这样数理模型就出来了，再把数量模型分析的因素，进行可操作化的变量处理，就能实证了

我认为在实证分析中，最难得是怎么进行变量分析和怎么进行时数据分析，这个是一个特别难的

多谢啦