群魔乱舞7
学术堂整理了二十个经济学专业论文题目，供大家参考: 1、民营企业对外直接投资对企业内就业的影响--基于温州微观企业数据的实证研究 2、房产税、房价与住房供给结构--基于上海、重庆微观数据的分析 3、基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型研究 4、森林转型的微观机制--以重庆市山区为例 5、我国纺织业企业创新与生产率关系的微观测度 6、人的自由全面发展视域下资源配置的微观机制 7、基于微观企业数据的产业空间集聚特征分析--以杭州市区为例 8、从微观管理视角浅析高校国有资产管理中的问题 9、"双创"背景下非正规就业对劳动力市场影响的微观分析--基于马克思劳动力价值理论视角 10、我国众筹融资的微观机理及宏观效应 11、金融市场微观结构理论综述 12、利率调控对房地产营销市场波动的微观作用机制探究 13、中国对外并购的绩效研究--基于制造业上市企业的微观分析 14、我国服务贸易出口的影响因素分析--来自微观企业层面的证据 15、市场微观结构下高频交易流动性--基于我国商品期货市场的实证研究 16、工商行政管理在宏观控制与微观搞活中的职能与作用 17、典型平原农区土地非农化对乡村发展影响的微观机理 18、贫困地区特色农业规模经营意愿的影响因素研究--微观农户视角的分析 19、中国政策性银行全要素生产率测度及影响因素研究--基于宏观与微观解构 20、中国产业结构升级的新视角--微观产品质量角度 
1．我国企业跨国经营战略研究中国企业跨国经营面临的问题及对策；中国企业的经营模式及发展趋势；中国企业跨国并购的风险及战略选择；跨国经营中的文化因素 中小企业发展与融资问题研究中小企业融资难的原因及对策；国内外中小企业融资问题的比较；中小企业融资与金融创新；民间金融:中小企业融资的有效途径；中小企业融资担保体系的思考；中小企业融资中的信息不对称 垄断与反垄断我国的垄断行业问题；行政垄断的原因及对策；自然垄断；垄断定价问题；竞争与垄断；垄断立法4．国企改革问题5．公司治理国企改革中的效率问题；国企中的员工激励问题；国企改革中的国有资产流失问题；国内外国有企业改革的比较研究；国有资产的保值增值问题；国有企业改革中的委托代理问题
1、广泛收集参考文献，决定计划的目的和范畴：•决定所要解释的现象是什么？•决定所要检验的假设或理论是什么？•决定所要预测的趋势是什么？•决定所要评估的政策是什么？建构实证计量模型；•除研读相关经济理论之外，应比较三至五篇有实证分析之文献中的实证计量模型： 确认计量模型中解释变量和应变量之间的因果关系（causality）； 厘清各模型的异同及优缺点，思考改进文献中现存模型的可能； 最后决定实证计量模型雏形；•初步调查是否有相关的资料，若无则实证模型设计的再好也无用。收集相关资料；•对数据的精确性一定要严格查核，对错假漏数据要仔细修正；•使用电子表格软件对数据列表绘图，以验证数据的逻辑合理性，对不合理的数值要有所处理；•不论要用的是横断面数据或是时间数列，数据数目越多越好，追踪数据（PanelData）尤佳；•对资料数值作一些整理，表列各种基本统计量（样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等）、变量之间的两两交互列表、做一些初步图解分析。计量方法的执行：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。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。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。选取解释变量时，应有如下的考虑：•解释变量和应变量之间的因果关系一定要正确，也就是说，解释变量是原因在先，应变量是结果在后，有一定的先后顺序。尤其要注意，有些变量数值的产生很可能是和应变量同时决定的，或是因果关系不很明确（也就是说，相对于应变量而言，这些变量是内生的），则在选取这些变量作为解释变量时，便要非常小心。解释变量的内生问题常常是研究被批评的主要原因；•要注意解释变量的同构型，不能不分青红皂白的将一大堆彼此相关性很高的变量（包括相同变量的不同转换、或是几个变数间的各种交乘项）放进回归式内，造成严重的线性重合问题；•经济理论所牵涉到的变量常常是无法观察到的，因此在做实证研究时必须采用替代变量（Proxy），研究者要对所选用之替代变数的合理性详加说明。由于数据总有些缺失，常有人在束手无策之下，采用了很多匪夷所思的替代变数；•虚拟变量的定义要清楚而合理，使用要小心；•要探讨解释变量不足、观察值有误差等数据缺失所可能造成的计量问题。
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