大学专业，软件工程、金融学、经济学。哪个比较实用，就业率高，前景好？另外想问下金融学和经济学的区别?- 百度派
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大学专业，软件工程、金融学、经济学。哪个比较实用，就业率高，前景好？另外想问下金融学和经济学的区别?
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金融学肯定是比较实用，就业率又高，前景又好的专业。经济比较宏观,而金融学比较具体,经济包含金融,但就学校的课程来讲,如果学金融我觉得会学到很多东西,学经济的话,太概括了,有用的没多少!而且经济学的主要支柱就是金融业,但如果是女孩子还可以,如...
金融学肯定是比较实用，就业率又高，前景又好的专业。经济比较宏观,而金融学比较具体,经济包含金融,但就学校的课程来讲,如果学金融我觉得会学到很多东西,学经济的话,太概括了,有用的没多少!而且经济学的主要支柱就是金融业,但如果是女孩子还可以,如果是男孩还是学工程类比较有前途!
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软件工程及金融学是现代企业需求率较高的专业，前景的话宏观来讲二者不相上下，具体还是要看个人努力，都很有发展前途。金融学他广泛应用在证券公司，银行等领域，这都是目前薪水较高的企业，经济学他比较宏观，个人还是偏好金融学多一些
软件工程及金融学是现代企业需求率较高的专业，前景的话宏观来讲二者不相上下，具体还是要看个人努力，都很有发展前途。金融学他广泛应用在证券公司，银行等领域，这都是目前薪水较高的企业，经济学他比较宏观，个人还是偏好金融学多一些
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个人觉得还是金融学比较实用吧，社会在发展但是永远也离不开金融呀。经济比较宏观,而金融学比较具体,经济包含金融,但就学校的课程来讲,如果学金融我觉得会学到很多东西,学经济的话,太概括了,有用的没多少
个人觉得还是金融学比较实用吧，社会在发展但是永远也离不开金融呀。经济比较宏观,而金融学比较具体,经济包含金融,但就学校的课程来讲,如果学金融我觉得会学到很多东西,学经济的话,太概括了,有用的没多少
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大学专业，软件工程、金融学、经济学。哪个比较实用，就业率高，前景好？另外想问下金融学和经济学的区别?
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4人关注了此问题金融学考研你不知道的10件事_新浪教育_新浪网
金融学考研你不知道的10件事
本文选自的博客，点击。
　　文/清华大学五道口金融学院 常华东
　　一、学校有时比能力更重要
　　在金融领域就业，学校的因素有时甚至大于能力的因素。一方面金融硕士与本科不同，在学习中除了知识更重要的是理念――授课内容各个学校都相差不多，但是名校的优良教师资源能够带来更新的资讯和更前沿的理念、信息。另一方面，金融行业非常讲究圈子文化，一所大学或在某个地域呈主导，或在某个领域占优势，对就业影响深远。
　　如果立志于学术研究，那么一定要瞄准清北复交等名校的硕博连读项目(不过以保送为主)而且有机会一定要出国学习几年；如果单想拿它作为自己未来就业的敲门砖那么就一定要先思考未来就业的地域和自身的实力再选相应的学校；如果自己实力足够，那么就瞄准北清复交上财央财等可以辐射全国的名校；如果保险起见，就以就业目的地所在省的985或211为目标范围。
　　二、新方向伴随着大便宜
　　每年名校的金融类硕士经常会有新的专业或方向开设----如果报考时眼光独到，有时候能捡到大便宜。比如，复旦经济学院的金融学硕士每年初试分数之高(虽然上海公共课判卷尺度要比北京略宽)、复试刷人之狠可以用惨无人道来形容，但是其管理学院也新设有金融工程硕士、财务管理硕士等，它们刚推出时录取分数之低、学生待遇之丰厚能让你瞠目(不过随着报名人数的增加竞争也激烈了)。
　　三、名校各有独门利器
　　由于自身定位及历史原因，不同的高校所对应的就业路径各有不同。以北大四院和清华二院为例：如果倾心于学术，那么CCER是首选；如果想到外资工作，光华或清华经管会更有优势；五道口则在国企、一行三会上面校友实力雄厚，虽然在投行、商行、基金上也有很强的人脉；汇丰则在深圳如鱼得水。再如课程设置上，北大经院着重于经济理论的分析、经济模型的研究，而光华则更重视商业研究；道口偏宏观偏政策，经管偏微观偏应用等，不一而足。
　　四、理工科其实更具优势
　　金融本质上是工科，经济学本质上是理科。因为在硕士及博士阶段，金融专业的学习会涉及到大量的计量及数学推导。如果是金融工程那就几乎都是数理推导加金融建模加计算机编程了。而立志于学术研究的话，没有深厚的数理功底更是寸步难行：2013诺贝尔经济学奖的获得者中，彼得•汉森本科学的是数学，罗伯特•希勒本科学的则是物理。
　　其实各大券商最喜欢的也是拥有理工科背景的经管类硕士----本科是是数学、统计、计算机、物理专业的机会更大，当然对于某些特定领域(如医药行业、化工行业、军工行业等)的行业研究员来说，专业是不受限制的！以五道口为例，2013年保送的40人中，有一半专业与经济毫无关系。老师也经常提及，本科时学数学、物理、计算机等的在硕士阶段最有优势，因为其数学功底、计算机功底够强，而金融方面的知识弥补起来是很快的。
　　五、做好硕士阶段面对无穷无尽小组作业与上台展示的准备
　　步入硕士阶段，金融专业课的学习将面临铺天盖地的小组合作。以笔者所在的学校为例，专业课中九成都有随机分组的小组作业及合作展示，这也是金融经济类硕士生阶段学习的特色。总之，偏重应用的金融，在硕士阶段对合作、上台展示等的要求要超乎你的想象――其实在未来金融行业的工作中也是如此。
　　六、金融学考研不得不看的两本秘籍
　　金融联考虽然取消了，但当年名震江湖的“金融联考白皮书”(《金融学基础辅导》，金程教育编著)余威仍在。在当前这本书仍然可以看作金融考研人的“葵花宝典”，它涵盖了微观经济学、宏观经济学、货币银行学、国际金融学、投资学，唯一可惜的是由于历史的局限它没有公司金融的内容。有它在手，就足以应付很多学校的初试，尤其是部分指定高鸿业版西方经济学、黄达版金融学、姜波克版国际金融学为参考书的高校。甚至在未来报考银监会公务员准备专业课考试的时候，它依然会是制胜的利器。不过此书早已绝版，想买只能上x宝了。另一本是《证券从业资格考试系列教材―基础知识》，对于毫无金融基础的人，浏览完这本书，大体的金融知识基础架构就能建立，一般概念性的问题就再也难不住了。
　　七、不要轻信论坛帖子的难度排名
　　各大论坛或机构发表或网友自编的金融考研难度排名曾火热一时，甚至很多同学就拿它作为自己报考的指导。先不说榜单的主观性，就难度而言，各个学校其实也自有自己不同的特色，很难比较。例如，清华经管，其难度在与对数学的要求，初试要数一；清华五道口，其难度则在于总分(如没有把握砍下公共课290分的，报考要三思)；北大四院的难度则在于专业课；复旦的经院的初试分数高得吓人，管院分数虽低但全英面试会让你感觉掉了一层皮；面对上交高金对于出身的看重以及全英的面试与授课，若对英语没信心最好放弃……所以与其纠结于各校考研难度的排名，不如深入了解学校的培养方向是否与自己对未来的规划相契合。
　　八、“校友”是步入金融市场的首要资源
　　由于中国的金融行业是在20多年中以爆发式发展所形成的，再加上中国自古非常讲究同窗、同乡情谊，金融行业(尤其在券商、基金、信托等)非常讲究圈子(多以大学为纽带)的概念：在一个校友圈子内，他们会相互帮助、资源共享，也会积极地提携后生，所以校友资源的重要性要远远高于两三年的课本所学。甚至在某种程度上可以认为，考金融硕士的目的就是为了获得其校友资源。如果想在市场而非事业单位就业，无论你愿不愿意，和校友的交际是成长的必修课，因为你的实习甚至未来的工作靠的就是他们。曾有专题报道提到，中国的投资界逐渐形成了以北大、清华、人大、上交、复旦、五道口、央财、上财、西财、厦大、武大、北工商等为轴心的几大投资界圈子。事实上，它们也各自在不同的领域占有优势，例如厦大人在深圳势力雄厚，而期货领域北工商令众豪门低头，在基金领域北清复交五道口，在一行三会道口央财掷地有声，在上海上交复旦虎踞龙盘……
　　九、不要只盯着经济管理学院
　　开设金融、经济专业的硕士绝非仅仅是经济或管理学院。例如，北京大学的软件与微电子学院里面也有独具特色的金融信息专业(每年一半的招生靠从北大四大经济学院调剂)；复旦大学数学科学学院在数学领域久负盛名，但你可知其金融专业硕士项目也开展的红红火火？除此之外，很多理工科大学的金融学发展也势头很猛，例如北航的金融工程依托北航强大的工科实力，最近几年在不动声色中发展的非常良好。还有一些科研院所的经济金融实力也属于少为人知的世外高人，如中科院研究生院、社科院研究生院、财政部财政科学研究所等。以及一些不太知名学校的特色专业，例如北京工商大学虽然学校并不出众，但其期货方向的实力则是傲视群雄。
　　另外，报的时候眼界一定要宽，因为在很多名校，经济学硕士(除却思想史等比较冷门的研究方向)与金融学硕士的就业水平是差不多的，有时候去挤金融的独木桥，还不如挑个同校的经济学专业。
　　十、金融读研≠高薪
　　人们想起金融往往和投行“稳拿”联系起来，印象中投行往往“钱景”广阔。不过，真正能拿到传说中高薪的大都是国际投行或咨询公司(如中金、高盛、摩根士丹利等)，但是大券商的主要招聘对象是清北复交的硕士，上财、人大、央财、科大等名校也有一些面试机会，而且大券商还非常看重本科背景，所以仅仅是名牌学校的硕士还不一定够。其次，投行也分研发岗与非研发岗，前者是其发展的核心动力，所以研发岗的薪水高，不过对于专业能力的要求更高，行研岗往往需要CPA，投研岗往往需要CFA，保荐人有时甚至要求司考。而且干投行，身体很重要――国内大券商一周工作&80个小时是常态，碰到像农行上市等大单，连续几个月每天睡4个小时那简直太随意了――高薪可不是随随便便拿的！国内一线、二线的券商或基金公司或许求职没那么难，不过薪水也相应会低一些。
　　银行、保险、信托等等也是主要的就业方向，不过相对投行其薪水要低一些：虽然年薪十多万正常(当然也分不同银行不同岗位)，但是想拿六七十万甚至更高除非位居行长了。
　　也有不少金融硕士选择一行三会的公务员，这个岗位相对以上要更稳当但薪水更低(公务员的薪水在当下实在是只能糊口的水平)。
　　所以，虽然总体金融专业的硕士薪水要高一些，但一方面没想象中的那么高，另一方面收入总与付出成正比，千万别幻想拿个名校的硕士就手到钱
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看过本文的人还看过其实这篇文章应该早半年写，只不过大家忙着赶论文的时候我很忙，忙到没有时间写自己的论文，更不要说教大家学术腐败了。只不过现在面临答辩，发现很多同学在写论文的时候走了很多弯路。觉得有必要写一篇新手教学贴，一是让已经通关的同学知道，自己本可以水得不那么辛苦，二是有缘的学弟学妹看到，可以少费点事儿。首先第一个环节是看文献，在这个阶段，第一，切记不要看英文文献，其实没有写过论文的同学不知道，英语好和看英文文献是两回事，看英文文献的结果是看了一个月完全浪费时间，千万不要看。第二，切记不要看硕士论文和部分博士论文，以及烂期刊的文献，很简单，烂文章自己都一团烂，你想要抄都费劲，费了半天劲还是一堆垃圾。那看什么？中国的顶级期刊。第一步你先确定一个大致的方向，这个大致的方向一般要有至少两个关键词，不能说是“收入分配”，或者“经济增长”，至少要是“金融结构+收入分配”或者“技术扩散+经济增长”。为什么？以后你会知道，大多数经验分析的经济学论文就是研究经济变量之间的关系，你把20个经济变量放在一起，随便排列组合一下，网上一搜，你发现人家也都是变着花样排列，都得给研究一遍，就像有些美剧，三个男的三个女的是好朋友，恨不得每个男的都和每个女的睡过一遍。第二步你就要从中文的顶级期刊里把你选好的那两个关键词搜一下，把文章都看一下，这些期刊包括但不限于《经济研究》《经济学季刊》《管理世界》《世界经济》《中国社会科学》。实际上如果你的关键词足够细，你会发现也没几篇，搜这几个期刊就足够了，剩下那些大多也是从这几篇里变着花样抄过来的，如果你不放心想多搜几篇，注意，cnki的检索功能有只看核心期刊。第三步，你要去看这些文章。这里切记两点。1、千万不要去追溯文章文献综述里的英文文献，因为这些文章也是大量借鉴英文文献的内容，人家给你翻译好了，又发展完善了，你还去脱裤子放屁吗？2、千万不要看你看不懂的东西，公式千万不要自己推导，只看字，别看公式，只看你能看懂的，好了，现在你大概知道这些人想搞什么的，因为任何一个模型都能翻译成大家能懂的故事，而且顶级的经济学家大都追求这个故事是符合直觉的，他们之所以建模是为了装逼。好这一环节做完了，你看，多轻松，是不是？第二个环节，有了这些储备，你需要找到一个自己的题目。这个题目要有创新性。这个貌似是最难的，有了题目一切都好写。这里注意，千万不要自作聪明，与其苦想一个自以为创新的东西，不如把这些经历用在多看两篇文章，因为你想的创新性，其实要么是没意义的，要么根本是别人做烂了的。请注意，硕士毕业论文，只看你有没有剽窃语言，不看你有没有剽窃思想。所以只要你的题目不是太粗放，例如“影响经济增长的因素有哪些”，审稿的老师一般会放你一马。好，那么怎么找自己的题目。很简单，你已经看过不少文章了，那些文章你也知道人家都研究了什么了，现在你只要改一下就行了。请参考以下几种方法：1、排列组合法。上文已经提到的，经济学经验分析就是研究变量的关系，你看看人家研究了什么关系，你再排列组合一下，出来一个人家没有的组合，就是你的创新喽。例如：很多研究了：a、经济增长与金融发展的关系；b、经济增长与金融结构的关系；c、收入分配与金融发展的关系。你一看，咦还有一个收入分配与金融结构的关系，这个组合，看起来很有道理，也没人写。你赶紧写。2、增加变量法。一般一个计量模型，方程右边都有n个变量，但是总有一些奇葩变量，你觉得应该很重要，但是没人加进去。你可以加进去。例如你说，经济增长是什么决定的？你看看索罗模型，劳动、资本、技术。牛逼，你再想想，制度也很重要！你再想想，文化也很重要！加进去，你创新了。3、加个平方项。中学数学大家都知道，加个平方项是个抛物线。一般我们回归一个线性模型，相当于影响系数是不变的，但是它可能会变大或者变小，甚至系数符号完全逆转。经济学里有各种倒u型，别人是线性的，你可以说它可能是倒u型的，这就是你的创新点。例如别人说，腐败有利于经济增长，也有人说，腐败有害于经济增长，你说，腐败先是有利于经济增长，然后有害于经济增长，你看，平方项显著！你创新了。4、加个交互项。经济学中的交互作用太多太多了，而且请注意，多交互几个，可能你本来没多少变量，忽然变量就多了起来，可能本来你做不了几个回归，忽然回归也多了，多好呀。加交互项。举个例子，人家研究说国外研发投入越高，中国的经济增长越快，这是技术的外溢效应，你说，这个外溢效应是受到本国消化吸收能力影响的，所以我们用本国的人力资本和国外研发投入做个交互，发现人力资本越大，外溢效应越大，你太创新了！请大家注意。这样有什么好处？第一，模型都是人家做好的，你不会出太离谱的错误；第二，对人家的模型稍作改动，不用你自己建模，甚至不用你抓瞎想用什么数据，你可以参考别人用的数据。当然，想要进阶也可以。记住经济学论文常用的几个思路：1、a对b有影响，但是是通过c和d影响的，我们来看看这个传导机制吧；2、a对b有正的影响，也有负的影响，我们来看看这两个效应各是什么吧。第三个环节，思路有了。开始写吧。先写前边非计量部分，第一部分就是瞎吹牛，不用我教，请注意，我建议把缺点和不足详详细细写出来，但一定要加上自己的无奈（前提是你知道你的无奈是什么），没有合适的数据，是百试不爽的一个借口，一定要写上。为什么要这样？你自己发现问题，而且这个问题是你（客观上）解决不了的，别人也不好意思说你什么，反而反衬出你的专业。然后就是文献综述，哈哈哈哈。再次强调一下，毕业论文查重非常弱智，你可以把自己发表的文章每句话都换个说法，然后查重4%，第一相似的还不是你发表那篇哈哈哈。所以文献综述，千万不要傻到自己看文献，不是让你看了几篇文章了，抄里边的文献综述，几篇综合一下，这个一篇，那个一篇，再用自己的话说，这些弱智的查重系统完全没办法。注意英文文献的别太少，也别太多，这个度自己衡量吧。有的答辩老师懒得看你的文章，就挑错别字，排版，然后逗你玩，还有就是如果你写太多英文，他觉得你很假，就问问你这篇文章写的是什么呀，那。。。。答不上来，没关系，一定会让你毕业的。你听过谁过了查重还毕不了业的硕士？然后是理论分析。这里可以做数理模型也可以不做。做个简单没啥问题。反正也不要求你做dsge再校准不是吗？你的建模就是装逼用的，模型都是你自己设计的，能推导不出你想要的结果吗？辩论的时候这叫循环论证，不管，反正数学模型是为了讲故事用的。不做这个也没关系，那就自己说呗，我是怕你查重过不了所以建议你弄个小模型，中级微观的知识够了，不过你说我数学确实啥都忘了，那就自己写吧，这里千万注意查重呦！另外注意，这里最好提出明确的，可证伪的理论假说，也就是下边你要通过经验分析证明的。用黑体字，提好几个，先论述几大段，然后黑体字“假说1：xxxx”。再论述一大段，然后黑体字“假说2：xxxx”，牛逼！第四个环节是重头戏。就是经验分析。要有数据嘛。数据有两种用法，一种是描述性分析，画点图表啥的；一种是计量模型。个人感觉第一种可有可没有，但是只有描述性分析的话，就觉得很low，word做的把？stata都没打开过？不要怕计量模型，不是让你看过一些好文章了，不是你的题目就是人家的模型变了变，那你怕什么？照着来啊！很多同学做了半天，发现指标选的不对，很多同学做了半天，发现这个建模有问题，你重新改吧，走弯路。人家都做好了，比着做就是了。想要自己做计量模型的，先回答我一个问题：为什么很多模型都要取对数形式？连这个都不会？老老实实照着抄吧。还有就是数据问题。你看的那些文章都会告诉你用的什么数据，看看哪些是你能找到的。不要费力去找特别难找的数据，还花很多钱更不值，你是为了毕业啊大哥，真想做学术你也不会看这篇新手教学了。这里强烈推荐，用省级面板数据。第一是因为指标很多，能做的也多；第二是因为可获得性，费不了多少力气就能下到。现在统计局官网很智能了，可以你输入指标和年份，就给你直接检索出来，直接保存为excel格式，还能调整表格结构，转置啥的。不过这里不全，剩下的你自己手动补全，很简单。还有一个捷径是人大经济论坛。那里很多人为了论坛币卖数据，很多都是他们已经整理好的，你如果懒得整理或者懒得找，又需要，买！淘宝上论坛币便宜的要死。实在有找不到的数据怎么办？放弃或者自己造，还不到那个时候。给你讲个故事，有一个时间序列数据沙莎找了半天，我几分钟搞定。我怎么做到的？我cnki这个数据的关键词，找博士论文，博士论文详细的列出了那个数据。所以找数据要思路开阔。当然这个思路开阔是无数次找数据找到绝望练出来的。实在不行你就放弃吧，就像你因为生活的艰难放弃了梦想。有的学习不像我们学校，有完善的数据库，那你们太幸运了。好，下面给我跑回归。千万不要用ols！审稿人审了无数个b了，只有你用ols，只能把c给你了。如果你听我的找了面板数据，果断固定效应模型，如果你懒得找，只有时间序列数据，请var脉冲响应协整误差修正模型格兰杰因果检验。看着牛逼吧？看不懂吧。你找到一本计量，开始进行矩阵推导。。。傻逼！做计量不用懂。如果你是我们校的，请看陈强老师的书，里边详详细细，手把手教你怎么做。如果你不是，也别抠软件操作手册，买一本类似的书看看就完了。请下载stata，然后输指令，输指令你都不会，你怎么打开电脑看我这篇文章的？写硕士论文不用矩阵推导，线性代数是考研用的。不知道做什么？不知道怎么描述，怎么呈现？不是让你看过人家写的文章了！不过这里有个问题，人家的文章太难，做不了怎么办？我校的学生，拿到人家的模型，知道用什么变量回归了，用陈强的书自己做吧！别忘了你做计量的目的：验证你提到的变量关系（我这里不用因果关系，因为你做的无法保证这是因果关系，但我也不愿意用相关关系，因为你本应保证那是因果关系），系数符号不对怎么办？不显著怎么办？这个有点麻烦。大多数同学是自己改的，改了就改了吧，但是请注意：如果你改，千万不要同时汇报系数、标准差和t值，除非你都改，不然只改一个就露馅了，建议用星号表示显著性水平，系数下边用括号括上标准差或者t值。不过不建议你自己手动改，这辈子就写一次论文，还是自己手动改的结果，多遗憾。你知道很多方法可以做出来你想要的结果吗？请换模型，请换指标，请换控制变量。你可以找无数个控制变量，试着带进去，看看哪次你想要的那个变量结果是满意的，留着。不过你做了好多次回归，那就得多试几次。你也许第一次做计量，感觉很神奇。为什么我放进去其他变量不同，对这个变量的结果有影响，我懒得告诉你为什么，你知道这很神奇，为什么不用？不过我在这里要慎重提醒大家的是，你用这么不靠谱的方法把结果做出来了，我就不说这是学术造假了，起码也该算是学术灌水了，因为你可以装傻嘛，说你不是故意的，你是不大懂。但是千万不要以为，经济学就是这么水，那些发表的文章也是这么造假造出来的。真正严肃的文章，该怎么建模，用什么指标，放什么变量，都是根据经济理论和专家论证来的，不是你想加什么就加什么的。等若干年后，人家问你，你大学学什么？你说经济学。人家说经济学家好牛逼啊要做计量。你说，都很水，结果是做出来的。千万别这样。最后，很重要的一点，你要考虑审稿人的诘问了。这里请注意，中国的高校老师，一部分是不懂计量的，剩下的99%都不奢望你的文章能做出什么来，所以他们都很宽容，会把你的论文当做计量习题来看。很多老老师可能从经典假设的放松来为难的。大家都知道几条，自相关，异方差，共线性，一个一个问你。但我不知道大家有没有发现，你们看的文章不会按照这个思路，告诉你我是怎么解决自相关的，怎么解决异方差的，怎么解决共线性的。事实上，对计量一知半解的人很多，我举个例子，很多人没有发现，ols的blue（线性、无偏、方差最小），并不需要球形扰动的完全满足；很多人没有发现，存在异方差你的结果仍然是无偏估计和一致估计（大样本下），所以请直接用稳健标准误了事；还有很多人没有发现，所谓的共线性，甚至不违背blue的假定，所以它仍然是线性无偏方差最小的估计，只不过方差变大了！所以这里我推荐用面板数据，一个是好找数据；一个是样本容量足够大，稳健标准误聚类稳健标准误用上了（陈强课本有详细的命令！），足以应付审稿人的这些问题。当然，你不能回避的是模型设定问题。这就是我建议用固定效应模型的原因，很多老师问你遗漏变量偏差问题，你可以说我用固定效应模型，把个体和时间固定效应给控制了。那就没有遗漏变量问题了？这个不重要，重要的是，审稿老师知道你有这个意识，并且试图去解决这个问题。请注意，审稿老师即使让你修改，也是留有余地的，我见过一个审稿意见，提出这篇文章没有解决遗漏变量偏差问题，所以“不能保证这是因果关系只能证明这里有相关关系”，可是那篇文章用外商直接投资对产出回归，真正影响因果关系识别的何止是遗漏变量偏差问题？难道外商投资是随机的吗，难道那些帝国主义的走狗不是找产出大的行业去投资，你怎么证明是投资提高了产出而不是相反？提出遗漏变量偏差，是因为这个很好改，如果是后者，可能即使没有两眼抓瞎无从下手，也得重新做了。所以变态的审稿老师会问你内生性问题，这也是为什么我强烈建议任何同学都至少采用工具变量法。并且不建议采用所谓格兰杰因果检验，那玩意根本不是真正对因果关系的检验，大家有兴趣可以搜一篇文章，知乎的慧航同学推荐的，用格兰杰因果检验解决了“先有鸡还是先有蛋”这个千古难题。不过这些都没关系，因为据我了解，硕士毕业论文。基本上只要不只用ols，就能通过。对了忘了提一句，有的老师会（或许是善意的）要求你进行稳健性检验（我知道有的导师会，而审稿人应该不会），为什么要做这个？还记得我怎么教你把结果做成自己想要的吗？稳健性检验就是防止这个问题的。不过没关系，你能做出来一个，就不能多做出来几个？耐心试试，排列组合，总有好几个结果都是你想要的，你说这是你的稳健性分析，你看，我们换了指标换了模型，都是一样的——其实都是你做出来的——所以你的结论是稳健的！这样还有一个好处的，论文多少字？至少两万到三万吧？稳健性检验多了好几个回归啊，显得高大上，还多了不少字数啊，本来计划的字数，瞬间多了两倍到三倍，前边可以少写点，查重也好过。你有中小企业数据，太好了，分行业做，分所有制做，分这个分那个做，你有省级面板数据，东中西部都做做，这玩意有啥难度，你会做一个回归就会做十个回归，瞬间多了好多好不好！好了。剩下的结论参考文献啥的，你们自己写吧。多说一句，谷歌学术可以自动生成文献的引用格式，非常好用。最后提醒一句，不要觉得这样炮制论文很水，按照我的建议做，绝对好于现在大多数硕士论文。这篇文章只是教你怎么写一篇不那么水的文章。如果嫌麻烦，完全可以不这样，因为硕士毕业论文，实在是太好写了。所以同学们，放心投简历，面试，实习去吧！这玩意一个月写不完？一个月你恨不得能写十篇！写这么多干嘛？拿去卖啊，你知道现在硕士论文几千一篇？祝大家毕业顺利，都能找到好工作！1.5K100 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