※ 引述《saltlake (SaltLake)》之铭言： : ※ 引述《SilverWolf10 (SilverWolf)》之铭言： : : 我自己是物理系出身，但是因为家里有经济学家， : : 所以大概对物理/经济两边的生态略知一二。 : : .... : : 而且个人觉得，好的经济研究未必需要花俏的数学， : : 像我有一位朋友曾经受过诺贝尔经济学家的指导， : : 他跟我说他每次跟他老板讲数学，推导模型，他老板都会说: : : Wait!!! What's your story?? I want to know the story first。 : 事实上 我们在本版和博士版都不只一次看到网友贴文 : 提出其由不同领域大师所听闻的相同观点 : 那就是: 拟为之研究的故事在哪里? : 或者说 拟为之研究主要要处理的(重大)问题在哪里? 为何其重大? : 研究者推测可能的解决之道为何与为何可能可行? : 至於数学式或者物理化学生物等等等等的理论或者实验设备或电脑软体 : 都只是达成解决此一重大研究议题的工具或手段 : 是基本功 : 这些细节可以写得精简 也可以写得花团锦簇 : 然而最终该论文对学界带来的冲击 仍根於该研究主题 : 而这一点 : 恰为同侪稿审过程最应重视之点之一 : 而确认这一点 所花的稿审时间却相当有限 : 行内的重要问题 审稿的行家没多少道理要花上几天才"恍然大悟" : 比较花时间的 而且也花得比较有价值的 : 是在审查论文展现在解决这主要问题的手法与过程在论文表现的可靠度 这边想针对S大 疑问的五到八年的平均研究周期是怎麽来的 简单说明一下 首先 一篇研究 完整的流程可以分成几个主要部份 初稿撰写 研讨会时期 期刊审查修改 以财务经济顶刊的标准 初稿撰写从文献探勘 建模回测 实证资料参数校正 文体撰写等 第一阶段 初稿出来通常至少要两年 这部份特别要说明的是有些纯理论的领域 只着重模型跟一些基本的命题说明 对於使用真实资料做参数校正及程式回测并不要求 有的只要求做模拟测试或跑敏感度分析 财务经济顶刊对这部分要求越来越多甚至像苛求 这造成以往学纯理论的人很大的困扰 因为使用实际资料的校正分析用到的知识偏统计估计 跟以往建模训练用到的数理知识并不太一样 往往额外再花了一些时间摸索这部份 此外回测的时候 常会发生一些"恐怖"的意外 比方测试结果不合常理 却无法简单的从假设或是模型的结构找到问题 因为结构型模型往往有很多内生变数 内生变数间的决定条件的均衡一更动可能会让模型得到的结果变的更难处里 还有种可能就是模型原本的结果就不存在良好特性 像是没有封闭解或是很难数值处里 例如小弟自己 曾经有个经验就是利用模型推出一个五重不定积分的非线性解根问题 但是花了快要一年的时间才找到可以顺利进行PROGRAMMING的的工具跟方法 整个问题最後解决 完成测试并得到完整初稿已经两年半了 当然这也可能是小弟不才的原因 但以上种种原因可能造成初稿准备的时间延长许多 ============================================================================== 第二部份 研讨会与SEMINAR的阶段 通常很多有顶刊潜力的研究初稿 会花很多时间参加研讨会 或是一些非正式的WORKSHOP性质的SEMINAR讨论 这部分平均需要一到两年 通常参加研讨的过程若很顺利 评论都很正面的话不需要大修 大概一年内就可以正式投稿 ============================================================================== 第三部份 正式投稿与修订 运气非常好的或是超级大咖 大概不会被退件或是被退一次以内 也没有刁难的审查意见 这种情况下 从一审到二审小修後接受 最快大概要一年半 这真的是最好运的结果 运气普通的 通常会被退个一两次 加上最後正式被接受的那一次投稿 整个投稿过程至少超过两年甚至要三年半以上 大修的意见通常给八个月到一年修改期限 ============================================================================== 五到八年 五年搞定是极端好运的 八年抗战是极端运气较差的 --

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