爱华网经济学本科毕业论文 本科阶段怎么写出有质量的经济学论文？
2015-Feb-28 更新关键处英文/中文注释。如果有哪些英文看起来特别难懂的欢迎提出，我会追加注释。
2015-Mar-1 更新 关于plagiarism、关于Database
2015-Mar-2 更新 关于Model、关于哪里有免费的research resource2015-Mar-9 更新 国内免费资源访问，感谢 的评论
#一篇中上水平Essay的基本特征
也算是写了不少essay的人。。个人认为质量高的essay一般各有特色，但是一般都会有如下特征：
Thesis Statement（中心句／论点）清晰：文章论点应该清楚摆出，很多人都是高中写散文写惯了扯了半天不知道TA要写什么，这种文章prof越懒越容易被差评。有完整的行文结构。以Academic Source为支撑进行论证：有书/Database（权威数据库）之类的优质source可以引用的就不要去用wiki，写个econ essay跑去引用百度知道我也是醉了。Academic Source 很难用简单的一两句话定义，有空的时候我会update一下应该怎么找靠谱的source。语言及逻辑不会太复杂：经济学的问题多数都是能用简单语言说清楚的，你的语言不清楚、模棱两可、冗长，只能说明你对topic了解程度不够，一般prof都会给差评。Quantitative类论证有比较漂亮的模型：本科自己提model的应该不多，但是如果你用自己的model做Regression结果的hypothesis test明显发现结果会被reject掉的就真的不要往上写了该paraphrase/cite的时候千万不要偷懒：否则被算抄袭约谈了就真的是作死了不走极端：经济学问题多数都是没有绝对对错的，所以论证应留有余地，不要太绝对，要体现出critical thinking。但凡太绝对的文章prof一般都给差评。能认知自己的错误和不足并提出可行的发展方向：指出别人的错误很简单，难的是指出自己的错误，尤其是一篇连prof都觉得论证完美的文章中，你能找出可能提高的点则是很大的加分。虽然大家一般都是简单点两句，但是写的好绝对是亮点。Reference list（参考文献）体现大量reading outputs和认知性筛选写了图、表要进行解释分析：莫名其妙放了个表在文中不解释清楚的大有人在，prof差评抛开真正意义上的质量，如果你要拿高分，最好不要冒险尝试和prof意见完全相左的论证方向，否则闷声作大死：虽然的确理论上prof会告诉你这个问题争议很多、我们鼓励大家有自己的想法，但是无论国内还是国外长期斗争的结果告诉我们本科essay和prof对着干死很惨的概率比较大。因为一你很难在本科essay的篇幅内写表达作出sound arguement来说服prof，即便篇幅允许时间也不允许，时间篇幅都允许prof的私心不允许。所谓“顺prof者昌，逆prof者亡” 如果你真的打算尝试在一篇essay中大幅反驳prof的想法，你至少应该事先在office hour私下里探探prof的口风。
#一般写Econ Essay的步骤
以上各项是一篇中等偏上水平essay必备的基础要求。满足以上要求的essay一般分数不会太低，但是对于第一次写econ essay的新人来说一次性全部做到会有点难，很多小伙伴私信我说以前没写过不知道从哪里开始，我建议新手可以以如下流程开始一篇本科的econ essay (research 类master及PhD勿对号入座)：
第一步：审题。写之前请认认真真读一下prof到底给了什么方向或者什么题目，不要天马行空的胡写，不然写的越多死的越惨。第二步：Review related lectures（复习课程相关章节）。因为我大Econ的学生一直都是以水著称，下笔之前建议先复习相关lecture的内容，此时可以顺手整理一下prof对于这个问题的观点，同时你应该知道：1) 这些lecture和课本哪个范围有关 2) 这些lecture给定的reading material有哪些第三步 (非常非常非常重要)：有筛选的做大量的reading并做notes 。此项应该在你确定thesis statement之前做，千万不要想一个thesis再对应的去找支持的reading。Econ是一门没有绝对真理的伪科学，此时你要明确的知道academic world关心的是主流大牛们怎么想而非小朋友们怎么想。你应该至少读完prof给你的reading list（课程推荐的写论文之前应该阅读的拓展阅读材料，这个国内不知道叫什么）和我刚才第二步提到的课本范围＋reading materials。推荐学霸们进一步通过reading list给的文章的reference list找他们cite的那些文章再读。当然你也可以上Google Scholar自己找，搜出来的文章多数学校都可以通过institution login（总之就是页面上institution login这个链接，不明白我在说什么见下方图片）登陆并免费查看全文（具体的可以问下自己学校的IT Service/Academic Service），找知名作者且相关的内容看，如果不知道谁知名，rule of thumb的观点是看谁被cite的多就看谁的文章。读的时候不要像看小说一样看过就算数了，一定要做notes，总结各个人的观点，了解他们撕逼主要的point在哪里，看到有好的数据可以顺手标记一下。
第四步：出thesis statement，确定topic方向。楼下好多人强调topic独特、有心意，我是不同意的，因为明显的还不是时候，你们学的知识不够多，academic三观也不够正，在econ激烈的撕逼＋互黑过程当中，除非给你加特效，不然很难duang。作为本科新人，你很难在有限的时间、字数、经费的前提下提出一个很棒的thesis然后再去作一个完美的证明。真正意义上的本科essay来说在topic选择上你们应该循规蹈矩的，新意（original thinking）最多也就用在model/theory的改良上，切不可凭空无支撑的写一堆自己的想法，否则但凡正常的prof都不会因为你idea很吊够创意给你高分。出thesis的时候你需要：1) 一定要critical，因为econ的世界里总是有反例的，你不能太极端的支持某一方，要给反例留出余地，并且在文中用适当的篇幅去讨论反例对我的主要观点有多大影响。2) 根据你了解到的撕逼走向定thesis，不要凭空想。第五步：出outline。给你的同学看一下你的outline，让你的同学来challenge你的outline。我知道国内很多学霸不喜欢把自己写的东西给别人看，生怕自己想到的好的point被人模仿走了。说实话econ的essay大可不必，不要去吝惜那些你们觉得很好的idea，因为econ这么多年，那么多scholar，你觉得这个topic里好的point也许prof早就看的想吐了。而且一个module这么多人一起修，小范围的交流真的无伤大雅，如果两三个人对于某个有意思的point分析很透彻反而有加分，因为prof能感知到你们下课再做额外的group study，面试也好、学术也好这种都是加分点。最后对你outline中吃不准的东西office hour找prof聊一下，不要浪费office hour。第六步：对需要数据支撑的位置有针对性的去各大database搜集数据。学校图书馆的database用起来，真的真的真的不要网上随便搜个链接出来。如果没有英文的你完全可以用中文的，只要确保database信息的准确程度即可。如果你发现中文英文某data差很多，你可以分析差距来源并做adjustment，这也是加分点。最后根据data和你的reading 微调一下thesis。第七步：各种拖拉，拖拖拖拖拖，差不多到DDL的前一晚一个字都没有写，你去买咖啡开始准备通宵了。第八步：通宵写完essay，按照学校要求的格式打出来。电子版无所谓，纸质版一定要单面打印，prof看双面打印的纸质essay绝对幸福感暴跌。当然此处还是以学校规定为准。第九步：上交。一篇写完了，准备写下一篇。
# 关于plagiarism
Q: 我传turnitin查similarity／抄袭率，发现指数很高(e.g. 30%+)会不会算我抄袭？
A: 不一定，如果你的确没有抄袭就不要在意。一般学校对于plagiarism的认定非常严格，不会单凭一项相似度就认定你在抄袭，毕竟similarity是机器计算得出的结果，真正认定你plagiarism的都会通过层层审核，所以当你similarity高的时候你要先看其主要来源是哪里。1) 如果主要来源是reference list，不仅完全没问题，还说明你cite的文章应该是被主流学术界接受的文章（被索引了） ，证明你文章literature review这一块做的很好，是强加分项。 2) 如果主要来源是被申明的quotation，问题也不大（e.g. 图标、prof要求的数据表格）。但是quotation最好不要太多，不然就显得全文没有你自己的东西。如果是作者观点一类的语句最好paraphrase一下。 3) 自己作死，真的是在抄袭。这种情况就等着你们学校的plagiarism committee发退学通知吧，国外多数学校（当然野鸡大学除外）对于这种行为都是0容忍。Essay这种东西你写的再烂无非就是分数低一点，但是你抄袭被发现不仅仅本科会被判0分，而且有比较高的被开除几率，所以不要去抄袭。Q: 那么是不是我把别人写的东西全文改的一点similarity都没有是不是就不会被认定为抄袭了呢？
A: 请不要低估你们学校的prof的智商，虽然他们笨，但是它们懒啊！他们一般都是布置一个topic用10年、每个学期不换的人。你“仿写”的文章一般他们都早就看过了。所以不要做这种无谓的尝试，做学渣是态度问题，抄袭、作弊就完全是人品问题，不要动这种歪脑筋。一门课不及格最多重修，抄袭被抓重了就是退学。不作死就不会死。
# 关于Database
Q: 我们学校提供了XX家的database，但是我觉得这个database的modeling功能很弱怎么办？A: 尽可能避免在正式research阶段用database自带的modeling功能，一般都不够强大。在初步定性阶段你可以用database自带的功能做基本分析，但是一旦你认定这个数据有用，最好导出CSV，本科至少Excel总会的，Excel处理起来可能都会比某些database自带的功能要好。当然你用matlab/R/python(e.g. numpy/panda) 完全都是没问题的。顺手推荐python的pandas，会编程的话简直神器啊。DDL前一天一点数据都没找过pandas从source到regression一次性全部搞定有木有！！
# 关于Model
Q: 是不是一篇essay当中必须出现quantitative model？
A: 不一定。不同类型的essay有不同类型的写法，如果是本科literature review类（也就是偏文科、玄学类）的essay，在评判的时候给literature的权重会比较高，也就是你老老实实做reading、take notes绝对比你天马行空建model有用的多。modeling只是一种证明手段，你可以用它去佐证一些理论性很强的东西，但是当prof要求的主体是literature的时候就不应该本末倒置。Q: 这是我的第一篇essay，我想知道我应该怎样进行modeling
A: 一般本科阶段自己独立去modeling的情况其实不多（指日常essay，dissertation应该除外）。如果你不知道如何开始，不如先去看看课程内提到的model是怎么建立起来的。我推荐你去建立自己的model之前先想明白是否存在其必要性。因为有些prof想看到的就是你对model的应用，因为考试的时候你没办法用电脑进行regression，所以prof想考的point只是单纯的你会不会应用这个model以及你对这个model怎么看。所以此时你只要展示出你会运用它、并且对于这个model有一个基本的认识就可以了。再有，你应该尊重基本事实，譬如让你写一篇关于CAPM的essay，prof让你用Macy's+^NYA的数据进行验证，你用了这个数据以后发现CAPM model拟合的很好，这是prof想呈现给你的一个客观事实，那你就应该尊重客观事实，去分析为什么它拟合的好，对于可能存在的不足点到为止就好，没必要大篇幅的写我把它改进成如何如何，本末倒置会死的很惨。Q: 如果我真的想提出自己的model，应该如何入手？
A: 如我所言，Econ无非就是众Scholar的无尽互黑和撕逼，在不了解行情的情况下贸然提出自己的model一般都会比较脆弱，尤其是本科阶段提自己的model一般都会被prof列为“interesting model”的范畴。此时如果你非要提自己的model，请基于一些被广泛认可的modeling methdology：e.g. 我要寻找Macy's Inc和market performance之间的关系，你去翻翻课本就知道有CAPM/FF3F/LCAPM之类的model可以套用，此类model一般都是regression得出的，所以此时你可以沿着同样的方向进行尝试，可以把FF3F拓展几个factors（譬如加入GNP/exchange rate一类de因素），这样就变成了你自己的model。这样你即展示了对prof讲授的知识的肯定、又体现了自己的original thinking，是很好的加分点。
另：其实投机取巧的说，你去modeling最简单的方法无非就是尝试几种常见的regression关系（仅限本科），一般只要真的是有关联的两个要素都可以在一定程度上套用其中一款，学好regression对于econ的学生来讲真的太重要了。Q: 我应该用什么软件进行regression？
A: 如果是本科，建议最最最起码先把excel用好，再去拓展其他软件。基础很差就不要有太多不相干的想法。我知道有人可能会一上手就推荐Matlab，连liner-regression都推荐Matlab，我个人觉得其实这样真的不好，太浮躁了。你日后如果去投行、银行、四大、证券，大家日常工作当中用的最多的还是excel，当你excel都没用精连怎么样插入图表都不知道的情况下直接去学新的东西意思不大。我认为如果你不打算去读PhD或者终生从事research类工作，那么学python的意义远远远远远远远远大于学Matlab。因为你会用Matlab以后你只能用它来分析数据，如果你会python，你完全可以通过不同的library（就像浏览器的插件一样）实现很多有意思的功能。如果你去四大工作，用python自动化操作excel绝对可以节约你大把的时间。有基础的同学可以去了解一下python的pandas这个library的入门教程（），绝对物超所值。但是如果你以后打算去读PhD/做research，还是学一下Matlab吧，不然你以后的prof会鄙视你的。。。
另外有人会说哎呀excel做regression好难用啊。我想说，如果你Excel Add-ins Analysis相关的勾从来没有钩上过，请不要过于武断的下结论。
#哪里有免费的research resource?
一般的，只要你是正常大学的大学生（非野鸡大学），你所在学校图书馆绝对会包含海量免费资源供你进行research，也就是说正常大学的学费已经包含了你在图书馆使用这些文献的费用，无需去某宝额外付费购买那些黑号。下面讲UK和澳村学生可以免费获取资源的方式，国内也可以仿照，其实都是差不多的。
A. 如果你是澳村的学生，以USYD为例，USYD的小伙伴可以做如下尝试
1. 需要Database的看这个链接： 一次满足所有需求
2. 如果你要看paper/Journals的话： 基本的都有。但是比较遗憾的是USYD没买institution login，也就是你google scholar搜出来的paper不能直接通过institution login>找自己学校名字>登陆学校账号进行下载，要去学校database里自己搜的。
3. 各种各样的书。 去这里找：
4. 另外一定要试试看机房的Endnote （Link: ），做reference超方便、也方便整理reading list。
5. 做research还是推荐你们去机房。虽然机房午餐有时候会有很多阿三吃咖喱。。但是机房的IP可以保证你在多数时候畅通无阻的某些特定的数据库/文献（其他学校也应该差不多，不论国内国外）。有同学说用机房里用Google Scholar可以直接下载、阅读大量搜出来的期刊网站（譬如wiley、Springer），但是我自己没试过，不确定是不是可行。一般远程登录学校的上面几个链接已经够用了。
如果是UNSW、ANU或者MQ的也是差不多的，你可以去学校的官网搜一下，一般都有。
B. 如果你是UK的学生：
1. 和澳村是的一样，学费这么贵这些东西学校肯定都给你买好了，去学校官网找eLibrary的资源，学校一般会在library的部门页面下给出这些资源的链接。如果你不知道的话可以勾搭一下图书馆的管理员，给他们写email，然后一般图书馆管理员都是挺枯燥的差事，有人给他写邮件他们一般都会很开心的给你回一大坨link，多和鬼佬聊聊天，不然真的UK就是白去了
2. 和澳村一样，强烈建议去机房，一般UK Top 10的学校机房都不会差的，也会有EndNote和一堆你平时要付费才能用的正版软件，不去真的就是浪费了。机房的IP就是一个完美的通行证，可以让你顺利的访问一切你在宿舍/家里访问不了的资源。
3. 一定要善用Google Scholar（不用就亏了啊）：UK的同学，或者说大部分EU的同学，Google Scholar搜出来的内容你点link进去以后多数是能直接下载的。How? 还是这张图，用institution login，找到你们学校的名字，点进去，然后用你学校账号登陆自己学校的Shibboleth系统就可以了。这个整合超级方便，你可以搭配Google Scholar的citation功能使用，非常好用。
C. 如果你是中国学生：
1. 其他都按照英国、澳村的来，但是Google Scholar的内容可能有很大一部分国内学校都没有买访问权限。你们可能只能用自己学校的elibrary去搜文献了。
2. 你们也可以去学校机房，通过学校机房访问多数国内文献数据库应该都是可以免费全文浏览的
3. 感谢 的评论：
如果你是中国公民，中国国家图书馆网站，身份证实名注册后，可以免费全文阅读除了新闻媒体之外的所有主流数据库。新闻媒体数据库仅限大陆媒体。
而且每天可以下载10篇。加上你父母的身份证，每天30篇下载量足够你干任何事。我实际测试的结果是大部分高质量中文资源都能顺利浏览，但是英文资源相对较少，并且很多国家图书馆买下的英文数据库因为种种原因无法正常访问，实在很可惜。但是国内使用已经完全足够了，推荐尝试。
综上，简单的说research resource你们都已经买过了，不要重复去买，已经买过的东西要会用，不会用的要去问图书馆的管理员。
#关于选题和内容的有趣程度
首先我必须承认我不熟悉国内经济学的学术氛围及学术认同方式，所以我只讲我知道的、对于留学生而言有普适性的观点。国内本科生建议参照楼下说的方式去做，这样更稳妥。
题目有趣固然好，但是作为本科生的日常essay（非dissertation的情况下），建议循序渐进的去做，正常的英美国家的professor们依然会把本科essay内容的准确性放在第一位，也就是说，哪怕你选题很有趣，内容有问题一切都是白搭，如果你要去拿1st class honour/A+，那选一个有意思的切入点可能会给你增加从Upper second-class到1st的分数，但是绝对不会把你从pass变到upper second，选题好是锦上添花并非雪中送炭，所以对自己有个清楚的自我认识、花时间在最值得你花的地方。但是综合看来，professor并不非常care essay本身切入点是不是有趣，他们更关注切入以后是否能合理运用知识并发现原先理论的不足之处，即是否有很好的critical thinking。关于选题是否有趣，他们真的并不非常care，因为日常essay topic本来就是死的，CAPM也就是看你会不会做regression而已、behaviour theory也就是看你literature看的多不多而已，都是期中、期末考试里不好出在卷子里考的东西给个essay，所以不要想的太复杂，顺着professor的意思走就好了，弄的不好反而弄巧成拙。
当然dissertation选题选题还是值得花这个时间的，不过再不一样大方向还是相同的：你需要顺着你的题目阐释清楚基础知识，再去进一步讲你发现的东西，一样不能脱离基础知识和课本。最好的例子就是 说的这篇《基金经理性别对基金业绩和投资风格的影响》，你可以看到以下是该论文的目录：
这是一篇硕士论文，但是其内容一样的先去回顾了CAPM、APT，指标和research methodology也有参考别人，所以不要觉得创新就是抛开一切什么都自己来，本科的DT和essay都偏向基础，在基础知识之上再去做你额外的research，切勿本末倒置。这是一篇硕士论文，但是其内容一样的先去回顾了CAPM、APT，指标和research methodology也有参考别人，所以不要觉得创新就是抛开一切什么都自己来，本科的DT和essay都偏向基础，在基础知识之上再去做你额外的research，切勿本末倒置。
而且选题不是你说很新就真的很新的，还是以 提到的2010年发表的《基金经理性别对基金业绩和投资风格的影响》为例，对于国内来说也许很新很有意思，但是类似的研究其实早就有很多，譬如：
Barber, B. M., & Odean, T. (2001). Boys will be boys: Gender, overconfidence, and common stock investment. Quarterly journal of Economics, 261-292.
Hira, T. K., & Loibl, C. (2008). Gender differences in investment behavior (pp. 253-270). Springer New York.
Gill, A., & Biger, N. (2009). Gender differences and factors that affect stock investment decision of Western Canadian investors. International Journal of Behavioural Accounting and Finance, 1(2), 135-151.
Olsen, R. A., & Cox, C. M. (2001). The influence of gender on the perception and response to investment risk: The case of professional investors. The Journal of Psychology and Financial Markets, 2(1), 29-36.
以上都探究的是性别和投资风格、业绩之间的关系，而且都是本来就在我endnote里面的数据，而这个数据是从当时professor给我的数据库里面导入的，尤其是Barber&Odean(2001)这篇在当时引起了不小的轰动，教我们的professor给了很多批注，类似的文章还有很多，他们有些用的数据是broker给的数据，模型非常漂亮，类似的research也许我们凡夫俗子没见过，professor毕竟不知道比我们高到哪里去了。而且有一种东西叫做unfinsihed work，大牛professor之间会互相共享，我等凡夫俗子完全看不到，所以就像我说的，选的很小心，他们还是可能见过。对于这种见的多了的长者，你认为没有定论的事情他们内心很可能早就有了非常明确定论，对于本科生三观未全的情况下贸然去写，写对了还好，写错了可能会被批的很惨。
综上，我很同意在有条件的情况下创新，但是就像我的professor告诉我的一样
做经济学家本来就是一件很无聊的事情，你必须取舍过的有意思和做经济学家，如果做经济学家还很有意思，所有人都会变成经济学家，我们就都会丢工作好吗。
众professor们早就被生活虐的习惯了无聊和枯燥，你去逗他们开心E(R)太低了，所以我早就放弃了逗他们开心了。以上，希望有帮助。
大家有什么想问的可以在下面问，有时间我会更新的。 1/2 1 2 下一页 尾页
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