论文复刻数据权威发布_5%的查重率意味着什么(2024年12月精准访谈)
企业数字化转型对会计信息可比性的影响研究 大家好,今天我们来聊聊企业数字化转型对会计信息可比性的影响。由于学术性论文的版面限制和数据代码的非公开性,很多读者可能无法从论文中直接学到有用的知识。为了帮助大家更好地理解,我们决定对这篇论文进行复现,用通俗易懂的语言解释,并公开数据和运行代码,节省大家宝贵的时间。 一、复刻内容介绍 数据处理:我们首先对原始数据进行了处理,确保数据的准确性和完整性。 构建企业数字化转型、会计信息可比性及相关控制变量:这部分工作非常关键,因为它们是后续分析的基础。 描述性统计:我们对数据进行描述性统计,以便更好地了解数据的分布和特征。 相关性分析:通过相关性分析,我们发现了数字化转型与会计信息可比性之间的潜在关系。 基本回归分析:我们进行了基本回归分析,进一步验证了数字化转型对会计信息可比性的影响。 数字化转型程度细分:为了更深入地研究,我们还对数字化转型的程度进行了细分。 二、为什么这篇论文值得一看? 内容丰富:这篇论文涵盖了数据处理、描述性统计、相关性分析等多个方面,内容非常丰富。 数据可靠:我们使用的数据是2011-2021年的数据,非常可靠。 实用性强:我们提供了详细的实证流程和结果,特别适合Stata自学者参考。 三、如何使用这份资料? 下载文献:建议大家先下载原文看看,了解整体框架。 下载系统学习资料:如果你需要更深入的学习,可以下载系统学习资料。 逐个检验准确性:我们提供了面板数据和do文件,可以直接运行进行学习,确保准确性。 四、总结 这篇论文复刻不仅详细解释了企业数字化转型对会计信息可比性的影响,还提供了丰富的数据和代码,非常适合Stata自学者参考。希望大家能从中学到有用的知识!
研一必看:Stata一周速成指南 大家好,今天给经管研一的小伙伴们分享一下Stata一周速成的方法。无论是学习Stata还是Python,这种技术类工具不建议看大量的课程,因为效率会很低下。很多方法在管理学中不会特别应用,反而会降低入门机器学习的自信心。不同的研究问题可能侧重不同的工具,方法以使用和驾驭为主,不要纠结具体的过程。建议通过文献学习来补充方法,看主流文献用的什么方法,然后进行学习。具体来说: 前期准备 数据来源:首先,你需要找到合适的数据来源。 合并数据:将多个数据集合并在一起。 Stata实操 此部分的目的是学会Stata数据处理的过程,同时能理解Stata代码,最后能够输出论文中的数据表格,同时看懂表格的含义。 Excel数据导入 数据清洗:包括Winsor缩尾处理、取对数操作、删除行操作。 描述性统计 相关性分析 基准回归 中介效应检验 调节效应检验 输出表格 论文复刻并形成自己的代码库 此部分的目的是对实证论文的进一步深化,同时结合文献进行论文复刻,并形成自己的代码库,补充基本的计量经济学知识。 下载文章及代码:从中国工业经济官网下载文章及代码,导入至Stata进行论文复刻,可以修正一下自己的代码形成代码库。这一部分会比上一部分复杂一点,包括一些异质性分析、平衡趋势检验、稳健型检验等。 结合文献:把每一部分的模型看懂,明确实证分析的几个部分。参考书籍《计量经济学及Stata应用》。 实证分析相对来说还是比较简单的,小白上手会觉得有点困难,但入门之后就会发现其实很简单。这一部分也是所有经管实证论文的基础,速速学起来,不管是小论文还是毕业论文都用得到!
如何在一个月内完成学硕毕业论文? 今日目标:复刻一篇论文的STATA代码 𛊦奿态:焦虑,担心导师突然检查 完成度:50% 完成内容:初步浏览了这篇论文的复刻过程,使用STATA进行了一次运行,虽然之前一直失败,但这次成功了!虽然还没有深入学习,但至少知道了哪些代码能产生什么结果。 今日发现:在闲鱼上发现了关于被解释变量CID的最新研究方法,主要是文本分析。硕士毕业论文中也有小样本的出现(学硕大约2000个样本,专硕大约300个)。由于我不会文本分析,所以一直搁置。今天发现了一个卖数据的学长或学姐,或许可以直接使用这些数据。 ᠤ𛊦妄悟:焦虑没有用,它只会提出问题。遇到问题就要解决问题,不能逃避和拖延。不要因为遇到问题就觉得自己面子挂不住而逃避。最难的问题是当下最需要完成的目标。 明日计划:将复刻代码细细翻译一遍,转化为自己的代码。 论文好方法:抄袭是一个好方法,遇到问题就去看同类论文是怎么解决的。抄别人的方法,就会有答案思路,抄过来人的解决办法,既然大家都过来了,那我也能过来。
实证分析的工具 大家好!今天给经管研一的同学们分享一下如何在一周内快速掌握Stata。无论你是学习Stata还是Python,技术类工具的学习不建议看太多课程,因为效率不高。不同的研究问题可能侧重不同的工具,方法以使用和驾驭为主,不要纠结具体的过程。建议通过文献学习来补充方法,看看主流文献用的是什么方法,然后进行学习。具体来说: 一、前期准备 数据来源:确定你的数据来源,这是实证分析的第一步。 合并数据:如何合并不同来源的数据。 二、Stata实操 这部分的目的是学会Stata数据处理的过程,理解Stata代码,并能够输出论文中的数据表格。 Excel数据导入:如何将Excel数据导入Stata。 数据清洗:包括Winsor缩尾处理、取对数操作、删除行等操作。 描述性统计:进行基本的描述性统计分析。 相关性分析:计算变量之间的相关性。 基准回归:进行基准回归分析。 中介效应检验:检验中介效应。 调节效应检验:检验调节效应。 输出表格:将分析结果输出为表格。 三、论文复刻并形成自己的代码库 这部分的目的是对实证论文的进一步深化,结合文献进行论文复刻,并形成自己的代码库,补充基本的计量经济学知识。 下载文章及代码:从中国工业经济官网下载文章及代码,导入至Stata进行论文复刻,可以修正自己的代码形成代码库。这一部分会比前一部分复杂一点,包括异质性分析、平衡趋势检验、稳健性检验等。 结合文献:把每一部分的模型看懂,明确实证分析的几个部分。参考书籍《计量经济学及Stata应用》。 小结 实证分析相对来说还是比较简单的,小白上手会觉得有点困难,但入门之后就会发现其实很简单。这一部分也是所有经管实证论文的基础,速速学起来,不管是小论文还是毕业论文都用得到!
硕士论文写作心得:10-15天搞定! 写硕士论文的时候,千万别拖拖拉拉的。什么“慢工出细活”在硕士论文上根本不现实,越拖越容易陷入自我否定和怀疑。个人经验,10-15天是最适合的时间。千万别听信什么48小时不眠不休的传说,身体是革命的本钱,健康最重要。 别以为自己能一鸣惊人,大家写的论文都差不多。多数硕士论文提交后没人看,引用也少得可怜,最后就在知网数据库里蒙尘吃灰。文法和结构越看越像八股文,所谓的创新点其实就是研究重点的复述,所谓的工作量就是字数别太少,特别是核心部分别太少。该作图作图,该附表附表。 别有学术洁癖,能模仿的就模仿,能借鉴的就借鉴,不用担心什么东施效颦惹人嫌。论文后面的参考文献不是用来凑字数的,光明正大地化为己用。硕士论文就是科研人相对全面的一次科研训练,写的一般是常态,接受普通的自己,75分万岁,瑕疵和缺陷大家都有,别太较真。 别在一棵树上吊死,不管你多么看好某篇硕士论文或某个期刊论文,都不要全文复现。穿百家衣吃百家饭才能不漏声色地闷声发大财。这边组合点,那边复刻点,缝缝补补就是一篇创新硕士论文。即使模仿也要如蜻蜓点水般丝滑,让读者不明白跟脚和原版,切忌拿别人论文直接降重。 别害怕实证和软件,这些都是工具,论文的根本是思路。你可以不会Stata、Matlab、PyQt、Python,也可以不会算法推导和仿真,但原理和思路要懂。因为评审不会问你怎么操作软件的,只会在意文本上的结果。结果对,并且呈现成文本就行。乖乖不问岁数,图表不问来路,做软件设计的不是让你提交一个系统。
科研论文数据?轻松找! 科研新手们,是不是在为找数据而头疼?别担心,学姐来帮你!这里整理了一些超实用的数据库,让你轻松找到所需的数据,避免找数据的痛苦!갟𛰟갟𛊥𝥆 数据 中国统计年鉴/各城市统计年鉴 这些年鉴涵盖了各省份和城市的宏观数据,是大部分宏观经济数据库的数据来源。优点是免费且数据真实可信,缺点是下载难度较高,需要分别下载并手动整合。 EPS数据库 相比统计年鉴,EPS数据库下载城市级宏观数据更方便,但需要购买。如果学校没有购买,可以尝试借其他学校的VPN来使用。 CEIC中国经济数据库 这个数据库来自2,500个数据源,覆盖20个主要行业和18个主要宏观经济方面。优点是可以一站式获取多个数据集,下载非常方便。 其他数据库 CSMAR(中国经济金融研究)数据库、国研网数据库、高校财经数据库、中经网数据库、北京大学开放研究数据平台等。 国际数据 CEIC国际经济数据库 CEIC不仅有国内数据接口,还有国际数据库和世界趋势数据库,覆盖超过213个国家和地区的经济数据。 中华人民共和国海关总署(官网) 官网首页下滑右方有“数说海关”接口,可以按照字段查询各国进出口数据或其他贸易数据。 其他数据库 世界知识产权组织数据库(WIPO)、世界银行(World Bank)、联合国商品贸易统计数据库(UN Comtrade Database)等。 快捷平台 海鲜市场(Xian Yu) 有很多科研人才整理的数据,优点是十分方便,缺点是需要付费并且可能存在数据不真实状况。建议购买前与商家咨询清楚,购买后基于数据库进行对比。 公主号-马克数据网 包括省市县面板数据、工具变量等的海量数据库。优点是可以获取论文复刻数据,很适合需要找寻与特定文献链接的数据。 经管之家 论坛形式数据库,部分数据库需要付费。不仅可以寻求数据,其他经管相关疑问也可以看看论坛的帖子。 以上就是学姐为大家分享的经管er数据库,不知道大家还有什么疑问,可以在评论区告诉我!正值暑假期间,是撰写论文补足科研的好时机!后续还会为大家继续更新“科研论文弯道超车大锦囊”系列喔[赞R][赞R]
OpenAI 的AI 模型o1在科学、编码和数学等领域表现出色。在GPQA(AI 模型高级推理能力)基准测试中,o1的表现首次超过博士级学者,总体得分达78%,其中物理科目得分高达93%。在国际数学奥林匹克资格考试中,o1 得分83%,远超 GPT-4o的表现。 这个模型采用链式推理逻辑,具备自我纠错能力。然而它也存在幻觉问题,可能比其他模型更频繁地产生错误答案。尽管o1能为科学研究提供宝贵帮助,但结果仍需人工验证和检查,确保准确性和安全性。o1 在科学计算、文献扫描、发现研究空白以及提出新思路方面特别有帮助,更适合专家使用,不适合新手。 视频中,一名加州物理科学家展示了o1的天体质量计算,这个模型在1小时内复刻了他花费一年时间完成的博士论文数据。
12656 【stata数据处理】求一个擅长stata的宝宝帮忙做关于计量/经济学的作业,导/师要求选取他的论文进行数据复刻…然而本人实在是对此一窍不通,期刊论文gz已经选好了,如果有宝宝能直接做完的话10/0r左右,黑奴+,还可以再商量!
毕业设计可以仿照别人的做吗 时间管理:硕士论文的创作需要高效的时间管理。避免拖延,一次性完成论文是最佳选择。进度缓慢容易让人陷入自我怀疑,因此建议48小时内完成论文,之后可以休息三天。 学术态度:不必对学术创作过于苛求,可以适当借鉴和模仿。参考文献不仅是凑字数,而是要转化为自己的知识。硕士论文是科研训练的一部分,不必过于较真。 避免全盘复刻:不要仅仅模仿一篇论文或期刊文章。组合不同内容,经过修改和整合,可以形成一篇具有创新性的硕士论文。即使模仿,也要做到不留痕迹。 ᮧ待实证研究与软件工具:导师和评委关注的是文本结果,而非具体操作过程。只要结果正确并以文本形式呈现即可。进行软件设计并非要求提交一个完整的系统。 数据处理:数据是硕士论文预期结果的验证。即使研究结果与预期相反,也要勇敢面对并适当调整数据。九成以上的硕士论文结果无法复现,这是常态。 影响力认知:不要期望一篇论文能震惊天下。大多数硕士论文在提交后无人问津,只是静静地躺在知网数据库中。
硕士论文写作心得与收获 1. ♂️ 一鼓作气,再而衰,三而竭。写硕士论文,千万别拖。拖延症患者们,越拖越难受,最后可能会陷入自我怀疑和否定。如果能一次性搞定,那就一气呵成,写完直接埋头大睡三天,绝对值得! 别以为你的论文能惊动天下客。大多数硕士论文提交后,基本上就是躺在知网数据库里吃灰,没人看也没人引用。别想着创新,所谓的创新点其实就是研究重点的复述。工作量嘛,别太少就行,特别是核心部分。该作图作图,该附表附表。 력릜学术洁癖。能模仿的就模仿,能借鉴的就借鉴,别担心会被人嫌。论文后面的参考文献不是用来凑字数的,光明正大地用吧。硕士论文就是科研训练的基础,相当于大作业,写不好是正常的,70分万岁。每个论文都有瑕疵和缺陷,又不是非要满分。 别逮住一只羊使劲薅毛。不管你多么看重某篇论文或者某个期刊论文,都不要全文复刻。穿百家衣吃百家饭才能闷声发大财。这边组合点,那边复刻点,缝缝补补就是一篇创新论文。即使模仿也要不漏痕迹,让看客读不出跟脚和原版。 ️ 别害怕实证和软件。这些都是工具。论文的根本是思路。你可以不会Stata、Matlab、PyQt、Python,也可以不会算法推导和仿真,但原理和思路要懂。因为导师和评委不会问你怎么操作软件的,只会在意文本上的结果。结果对并且呈现成文本就行。 如果你问我最大的收获是什么,那就是: 렦𘅥北大,不如胆子大。辅导的学生几乎涵盖所有层次的高校,从第一次看到论文模板封面上北大校徽、人大校徽以及繁体的台大校徽的震惊,到见怪不怪的心理路程。再好的学校也有需要辅导的学生,这些学生的优秀丝毫不会因硕士论文减分。 方法论是学科之母。最初局限于自己的专业,到不断拓宽边界,从实证建模、语义分割到基因工程生信分析,所有学科无外乎是研究思路指导下工具类软件及思辨性文本的糅合,再加上各学科独特的专属语汇。从硕士论文写作到生活工作,“一法”而已。 更多学术科研论文相关问题,欢迎关注私信。艾学术专注学术科研辅导,为你的学术道路保驾护航!
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