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学习计量经济学的最后目的是为进行实证研究，但对初学计量经济学的人而言，要写一篇有实证研究的报告或论文时常有不知如何着手的感觉，这里我便对实证研究的规划以及论文的写作做一些粗浅的建议。
前期规划：
1.广泛收集参考文献，决定计划的目的和范畴：
2.建构实证计量模型：
3.收集相关资料
计量方法的执行：
1.计量方法不应太简单（例如只做到最简单的OLS），但也不必过于复杂，应针对问题采用恰到好处的计量方法。若采用了比较复杂的计量方法，则要说明为什么简单的方法不适合。计量方法的好坏不在其复杂程度，而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值，以了解数据中所包含的真正信息。
2.除了估计值以及对应的 t 检定外外，也可做一些 F 检定之对多个系数的假设检定。
3.回归模型的设定，尤其是解释变量的取舍，可在估计过程中不断的修正。对应变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的转换。这些转换方式的决定，以经济理论上的考虑最为重要，不能单只为了提高模型的配适，而盲目的做一些不合理的变量转换。
4.选取解释变量时，应有如下的考虑：
5.横断面数据要注意异方差（Heteroscedasticity）的问题，时间数列的数据则要注意干扰项自我相关（Autocorrelation）的问题。要确定时间数列的稳定性（Stationarity），若有季节变动也要加以处理。
6.模型的稳定性要注意，可能需要诸如 Chow Test 或 CumSum Test 的检验。
7.若用到 MLE 或 GMM等非线性计算，则在撰写报告时要对数值方法的细节，诸如统计软件及数值方法的名称、起始值之选取、收敛速度、是否产生区域解（localsolution）、收敛条件的设定等，均需有所说明。
8.若实证模型中有多个应变量（和对应之方程式）值得同时分析，则可考虑采用 Seeming unrelated regression甚至联立回归模型等系统模型，以更有效的利用各回归式之间的相关性。
报告的写作：
1.首页：报告题目，作者名字，系所，学号，日期。
2.摘要：对全文宗旨作一简单描述，并简述文章的目的是对经济结构的分析，还是对未来趋势的预测，还是对政策的评估；然后简单介绍所使用的模型及变量，数据的种类及来源，所估计的模型，所采用的计量方法；最后以最主要的实证结果为终结。
3.绪论：说明研究的性质、范围和目的，并从不同角度或一个比较宽广的视野（历史、社会、文献、问题严重性等）来解释研究的重要性。
4.文献回顾：对和主题有直接和间接关系的文献做一个简单清楚有系统的回顾，和主题有直接关系但有不同结果的文献，更是要有比较完整的解释。
5.模型设定：模型有理论模型和实证模型两类。理论模型是从经济理论中直接导出，而实证模型则是从理论模型衍申出来，是要实际以资料来估计的。理论模型通常需以数学推导，因此文章中可列出一些关键的数式以帮助理论的阐述，但不应长篇累牍的堆积只有间接关系的数式。实证模型通常是以回归模型的形式表示，对模型中所涉及的变量均须给与明确的定义，对解释变量和应变量之间的关系要详尽的说明，也要解释对模型中主要系数（或由这些系数所导出之弹性、乘数等）可能数值的大小及符号有怎样的理论预期。
6.资料说明：对数据的种类，性质，来源出处，数据修订的方式实证分析，数据中可能有的错误和缺失，都要有详细的说明，最好也能将资料的基本统计量表列出来。
7.计量方法的描述：对所用到的每一个符号都要有清楚的定义。
8.实证结果的报告：
9.结论：对所有重要结果做一个完整的总结，并经由理论或数据中不尽完美处的讨论，指明未来研究的方向。
10.列举参考文献。
一些注意事项：
1.正确的进行研究很重要，但如何将研究结果有条有理、完整而正确的写成报告则更是重要。由于大学教育并不重视国文（英文）写作的训练实证分析，很多学期报告的问题都在于国文（英文）的写作。所以对报告主体完成后的文字修饰工作，一定要给与很大的重视。
2.大家都知道文章中每一个章节都有一个主题（章节的标题就是用来点明该主题的），但很多人似乎是不知道，文章中的每一个段落也有各自的主题，也就是说每一个段落只是用来说明一件事情的。很多人常在该分段的时候不分，以致一个段落中常挤进两三个不太相关连的主题，而让读者不易掌握文章重点。
3.相对的另一个问题是，同一个主题，也应该在同一个地方讲清楚，而不应该在文章中不同的地方重复出现（在序论及结论中对各主题之概论则例外），尤其是不应该在不同的地方出现互相矛盾的说法。但有时候在对一个主题的解释过程中，可能需要先了解一些其它的概念，因此有必要将一个主题的解释，分置于文章中两个不同的段落。若如此则在前一部份解释完成后，应预先告知往后还会有更多的说明。这种做法既让读者有一个全盘了然的感觉，也提醒自己在前后不同地方的说明要彼此呼应而不重复或矛盾。
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