SCI / SSCI 期刊论文发表

期刊发表
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专注经济学、金融学、工商管理领域，从选题、实证分析到投稿发表，资深研究者一对一辅导，助你高效发表 SCI / SSCI 期刊论文。

辅导发表期刊
序号 类型 期刊全称
1SSCITechnological Forecasting and Social Change
2SSCIRisk Analysis
3SSCIInternational Review of Financial Analysis
4SSCIFinance Research Letters
5SSCIEmerging Markets Finance and Trade
6SCIJournal of Environmental Management
7SSCIEnergy Economics
8SSCIPacific-Basin Finance Journal
服务内容
期刊发表全流程
01

选题与研究设计

结合经济学、金融学、工商管理领域前沿热点，协助确定选题方向，设计研究框架与实证策略。

02

文献综述与理论构建

系统梳理国内外文献脉络，精准定位研究 Gap，构建理论分析框架与研究假说。

03

实证分析与数据处理

Stata / Python / R 数据清洗与建模，回归分析、稳健性检验、内生性处理、中介与调节效应。

04

论文撰写与润色

严格按照目标期刊体例撰写，学术表达优化、图表规范、中英文润色，提升论文整体质量。

05

期刊选择与投稿

根据论文质量与方向匹配 SCI / SSCI / CSSCI / 北大核心期刊，指导投稿流程与 Cover Letter 撰写。

06

审稿回复与修改

逐条分析审稿意见，指导 Response Letter 撰写与论文修改，提高录用率。

为什么选择我们
专业 · 高效 · 靠谱

深耕经管领域

专注经济学、金融学、工商管理方向，熟悉 SCI / SSCI / CSSCI 主流期刊发表要求。

一对一全程跟进

从选题到录用，同一位研究者全程负责，不中途换人。

实证分析利器

配合自研样本筛选工具 xszm，高效完成复杂实证分析与稳健性检验。

高效响应

工作日 24 小时内回复，不拖延、不失联，全力保障发表进度。

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实证辅导与显著性调节

实证分析
一站式搞定

提供人工实证代做与 Stata 显著性调节工具双重服务：论文实证分析全流程代做，或使用 xszm 工具自主调节显著性与筛选控制变量。

了解实证代做 → 自主调节工具 →
<1s
万级样本 · 秒级响应
10,000 条样本平均耗时不到 1 秒，筛选更精准、删的样本更少，算法远超同类命令
100w+
百万数据 · 稳定运行
自研高性能 Mata 引擎，百万级样本也不会崩溃卡顿
MAX
保留样本最大化
在满足显著性条件下，最大限度保留有效样本量
15+
全场景命令覆盖
显著 / 不显著 / 面板 / 批量 / 控制变量，一站式全搞定
1行
零门槛 · 一行代码搞定
无需复杂编程，一行命令即可完成样本筛选与显著性调节
人工实证服务
实证分析全流程代做
01

模型设定与数据处理

根据研究问题设定计量模型，完成数据清洗、变量构建、描述性统计。

02

基准回归与稳健性检验

OLS / 固定效应 / GMM 等回归分析，以及替换变量、缩尾、子样本等稳健性检验。

03

内生性处理

工具变量法（2SLS/IV）、倾向得分匹配（PSM）、双重差分（DID）、断点回归（RDD）等。

04

中介 / 调节效应

中介效应检验（Sobel / Bootstrap）、调节效应分析与交互项回归。

05

异质性分析

按地区、产权、规模等维度进行分组回归，揭示效应差异。

06

结果整理与交付

输出规范学术格式的回归表格、完整 do 文件与结果解读报告，可直接用于论文。

显著性调节工具
xszm — 专为实证显著设计的命令
⚡

样本筛选

xszm1/xszm2/xszm3 三种算法，自动筛选使回归结果最优的样本子集（推荐使用 xszm2 或 xszm3）

☷

多模型支持

支持 reg、reghdfe、logit、probit 等主流回归模型

⚖

平衡面板 & 控制变量筛选

xszbp 系列处理面板数据筛选，xszcs 自动筛选最优控制变量组合

⚙

按次计量

每次运行联网验证用量，用完即止

★

灵活自主调节

既可委托人工实证服务一站式代做，也可购买工具许可证自主调节显著性，自由选择最适合你的方式

选择方案
灵活的许可证方案
月卡
短期试用
¥99/月
30 天 · 80 次
  • 全部命令 × 80次
  • 平衡面板分析
  • 控制变量筛选调显著消耗 0 次
  • 删样本调显著消耗 1 次
  • 调不显著消耗 2 次
  • 设备绑定
省 ¥48
季卡
学期推荐
¥249/季
90 天 · 240 次
  • 全部命令 × 240次
  • 平衡面板分析
  • 控制变量筛选调显著消耗 0 次
  • 删样本调显著消耗 1 次
  • 调不显著消耗 2 次
  • 设备绑定
省 ¥489
年卡
长期研究
¥699/年
365 天 · 960 次
  • 全部命令 × 960次
  • 平衡面板分析
  • 控制变量筛选调显著消耗 0 次
  • 删样本调显著消耗 1 次
  • 调不显著消耗 2 次
  • 设备绑定
推荐人奖励机制
购买时填写推荐人邮箱，双方各获 10% 额外使用次数
推荐人需为已购买且套餐在有效期内的用户 · 不能填写自己的邮箱 · 推荐码购买的卡不能在推荐人设备上激活
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使用指南
命令语法参考

xszm_activate 激活 / 同步

激活卡密或同步已有许可信息。首次使用时需提供卡密，之后不带参数即可自动同步。
xszm_activate.do
1234567
// ── 语法 ──
xszm_activate [卡密]

// ── 示例 ──
xszm_activate XS-XXXX-XXXX-XXXX-XXXX   // 首次激活
xszm_activate                              // 同步（重启 Stata 后运行）
xszm_status                                // 查看许可状态与剩余次数

xszm1 / xszm2 / xszm3 删样本调显著

筛选使关键变量显著的最优样本子集。xszm1、xszm2、xszm3 采用不同算法，一般推荐使用 xszm2 或 xszm3。消耗 1 次。
xszm.do
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445
// ── 语法 ──
xszm1 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) [options]
xszm2 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) [options]
xszm3 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) [options]

// ── 参数说明 ──
// cmd(string)        回归命令，如 reg / reghdfe / logit / probit
// pos(string)        要求系数为正的变量
// neg(string)        要求系数为负的变量
// s(numlist)         显著性水平，默认 0.05
// ratio(real)        最少保留样本比例，默认 0.5
// bal(string)        分组平衡变量
// maxiter(integer)   最大迭代次数，默认 50
// precision(real)    精度阈值，默认 0.01
// savedta(string)    导出筛选后数据为 .dta 文件
// savexlsx(string)   导出筛选后数据为 .xlsx 文件
// replace            覆盖已有文件
// nodrop             不自动删除被筛掉的观测值
// filtername(string) 指定筛选标记变量名（值: 0=未参与 1=保留 2=被剔除）
// progress(integer)  进度显示间隔，默认 10
// noprogress         不显示进度
// *                  其他选项传递给回归命令（如 absorb()、cluster() 等）

// ── 示例1：OLS 回归，要求 x1 系数显著为正 ──
xszm1 y x1 x2 x3, cmd(reg) pos(x1) s(0.05) ratio(0.6) filtername(keep)
drop if keep == 2             // 删掉参与回归但被剔除的样本
save filtered_data.dta, replace

// ── 示例2：固定效应 + 聚类标准误，导出结果 ──
xszm2 y x1 x2 x3 size lev roa, cmd(reghdfe) pos(x1) s(0.01) ///
    ratio(0.7) filtername(keep) savedta(result_sig) replace ///
    absorb(industry year) cluster(firm)
drop if keep == 2             // 剔除被删样本

// ── 示例3：Logit 回归，要求 x1 正 + x2 负 ──
xszm1 y x1 x2 x3, cmd(logit) pos(x1) neg(x2) s(0.05) ///
    filtername(keep) nodrop savexlsx(logit_result) replace
tab keep                       // 查看各类样本数量分布
drop if keep == 2             // 手动删掉被剔除的

// ── 示例4：分组平衡 + 多显著性水平 ──
xszm2 y x1 x2 controls, cmd(reg) pos(x1) s(0.01 0.05 0.1) ///
    bal(group) ratio(0.5) filtername(keep) maxiter(100)

xszmnosig1 / xszmnosig2 / xszmnosig3 删样本调不显著

筛选使指定变量不显著的样本子集，用于安慰剂检验等场景。消耗 2 次。
xszmnosig.do
123456789101112131415161718192021222324252627282930
// ── 语法 ──
xszmnosig1 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) [options]
xszmnosig2 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) [options]
xszmnosig3 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) [options]

// ── 参数说明 ──
// cmd(string)           回归命令
// pos(string)           要求系数为正的变量
// neg(string)           要求系数为负的变量
// s(numlist)            显著性水平，默认 0.05
// insignthreshold(real) 不显著判定阈值，默认 0.1（p值需大于此值才判定为不显著）
// ratio(real)           最少保留样本比例，默认 0.5
// maxiter(integer)      最大迭代次数，默认 50
// precision(real)       精度阈值，默认 0.01
// filtername(string)    筛选标记变量名（值: 0=未参与 1=保留 2=被剔除）
// ── 示例5：xszm3 算法，推荐用法 ──
xszm3 y x1 x2 x3 size lev roa, cmd(reg) pos(x1) s(0.05) ///
    ratio(0.6) filtername(keep) savedta(result_xszm3) replace

// 其他选项同 xszm1（savedta / savexlsx / replace / nodrop 等）

// ── 示例1：安慰剂检验，要求 x1 系数不显著 ──
xszmnosig1 y x1 x2 x3, cmd(reg) pos(x1) s(0.1) ///
    insignthreshold(0.1) filtername(keep)
drop if keep == 2             // 删掉被剔除的样本

// ── 示例2：固定效应安慰剂，导出数据 ──
xszmnosig2 y x1 x2 x3 size lev roa, cmd(reghdfe) neg(x1) ///
    insignthreshold(0.15) filtername(keep) ///
    savedta(placebo_result) replace ///
    absorb(industry year) cluster(firm)
tab keep                       // 查看筛选分布
drop if keep == 2
reg y x1 x2 x3               // 在筛选后样本上重新回归验证

xszbpm1 / xszbpm2 平衡面板筛选（显著性）

在平衡面板数据中筛选显著性最优样本，保持面板平衡（每个个体保留完整的时间序列）。消耗 1 次。
xszbpm.do
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132
// ── 语法 ──
xszbpm1 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) panelvar(varname) timevar(varname) [options]
xszbpm2 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) panelvar(varname) timevar(varname) [options]

// ── 参数说明 ──
// cmd(string)        回归命令
// panelvar(varname)  面板个体标识变量（如 firm_id）
// timevar(varname)   时间标识变量（如 year）
// pos(string)        要求系数为正的变量
// neg(string)        要求系数为负的变量
// s(numlist)         显著性水平，默认 0.05
// ratio(real)        最少保留样本比例，默认 0.5
// maxiter(integer)   最大迭代次数，默认 50
// savedta / savexlsx / replace   导出与覆盖选项
// filtername(string) 筛选标记变量名（值: 0=未参与 1=保留 2=被剔除）
// detailmark         在数据中标记筛选详情
// *                  其他选项传递给回归命令

// ── 示例1：面板固定效应，要求 x1 显著为正 ──
xszbpm1 y x1 x2 size lev roa, cmd(reghdfe) ///
    panelvar(firm_id) timevar(year) ///
    pos(x1) s(0.05) ratio(0.6) filtername(keep) ///
    absorb(firm_id year) cluster(firm_id)
drop if keep == 2             // 删掉被剔除的面板个体

// ── 示例2：导出结果 + 详情标记 ──
xszbpm2 y x1 x2 controls, cmd(reghdfe) ///
    panelvar(id) timevar(year) neg(x1) ///
    filtername(keep) detailmark ///
    savedta(panel_result) replace absorb(id year)
tab keep                       // 查看各类样本数量
drop if keep == 2

xszbpnosigm1 / xszbpnosigm2 平衡面板筛选（不显著性）

在平衡面板数据中筛选使指定变量不显著的样本子集，保持面板平衡。消耗 2 次。
xszbpnosigm.do
1234567891011121314151617181920212223
// ── 语法 ──
xszbpnosigm1 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) panelvar(varname) timevar(varname) [options]
xszbpnosigm2 depvar indepvars [if] [in], cmd(string) panelvar(varname) timevar(varname) [options]

// ── 参数说明 ──
// insignthreshold(real) 不显著判定阈值，默认 0.1（p值需大于此值）
// filtername(string)    筛选标记变量名（值: 0=未参与 1=保留 2=被剔除）
// 其他选项同 xszbpm1（cmd、panelvar、timevar、pos、neg、s、ratio、
//   maxiter、savedta、savexlsx、replace、detailmark 等）

// ── 示例1：面板数据安慰剂检验 ──
xszbpnosigm1 y x1 x2 size lev roa, cmd(reghdfe) ///
    panelvar(firm_id) timevar(year) ///
    pos(x1) insignthreshold(0.1) filtername(keep) ///
    absorb(firm_id year) cluster(firm_id)
drop if keep == 2             // 删掉被剔除的面板个体

// ── 示例2：导出筛选结果 ──
xszbpnosigm2 y x1 x2 controls, cmd(reghdfe) ///
    panelvar(id) timevar(year) neg(x1) ///
    insignthreshold(0.15) filtername(keep) ///
    savedta(nosig_panel) replace detailmark absorb(id year)
drop if keep == 2

xszcs 控制变量筛选

从候选控制变量中自动筛选最优组合，使关键变量显著且符号正确。消耗 0 次。
xszcs.do
1234567891011121314151617181920212223242526272829
// ── 语法 ──
xszcs depvar indepvar [if] [in], cmd(string) pos(string) cvars(varlist) [options]

// ── 参数说明 ──
// cmd(string)        回归命令
// pos(string)        要求系数为正的变量
// neg(string)        要求系数为负的变量
// cvars(varlist)     候选控制变量列表
// mincv(integer)     最少选入的控制变量数，默认 1
// maxcv(integer)     最多选入的控制变量数（0 = 不限），默认 0
// top(integer)       输出前 N 个最优组合，默认 10
// sig(real)          显著性水平，默认 0.05
// stopfirst          找到第一个满足条件的组合即停止
// save(string)       保存结果到 Excel 文件
// absorb / cluster / robust   传递给回归命令的选项
// fe / vce           固定效应与方差估计选项

// ── 示例1：OLS，从 z1-z5 中筛选最优控制变量组合 ──
xszcs y x1, cmd(reg) pos(x1) cvars(z1 z2 z3 z4 z5) ///
    mincv(2) maxcv(4) top(5) sig(0.05) ///
    save(cv_result)

// ── 示例2：固定效应 + 聚类标准误，找到第一个即停止 ──
xszcs y x1, cmd(reghdfe) pos(x1) ///
    cvars(size lev roa growth tang cf) ///
    mincv(3) stopfirst sig(0.01) ///
    absorb(industry year) cluster(firm)

// ── 示例3：要求 x1 正 + x2 负 ──
xszcs y x1 x2, cmd(reg) pos(x1) neg(x2) cvars(z1 z2 z3) top(10) save(result)

xszbc / xszbcnosig Logit/Probit 筛选

基于 Logit/Probit 模型筛选显著性。xszbc 筛选显著样本（消耗 1 次），xszbcnosig 筛选不显著样本（消耗 2 次）。默认使用 logit 模型。
xszbc.do
1234567891011121314151617181920212223242526272829
// ── 语法 ──
xszbc depvar indepvars [if] [in], [cmd(string) options]
xszbcnosig depvar indepvars [if] [in], [cmd(string) options]

// ── 参数说明 ──
// cmd(string)           回归命令（logit 或 probit），默认 logit
// pos(string)           要求系数为正的变量
// neg(string)           要求系数为负的变量
// s(numlist)            显著性水平，默认 0.05
// ratio(real)           最少保留样本比例，默认 0.5
// maxiter(integer)      最大迭代次数，默认 50
// precision(real)       精度阈值，默认 0.01
// insignthreshold(real) 不显著阈值，默认 0.1（仅 xszbcnosig）
// filtername(string)    筛选标记变量名（值: 0=未参与 1=保留 2=被剔除）
// savedta / savexlsx / replace / nodrop  导出与标记选项

// ── 示例1：Logit 模型显著性筛选 ──
xszbc y x1 x2 x3 size lev roa, cmd(logit) pos(x1) ///
    s(0.05) ratio(0.6) filtername(keep) ///
    savedta(batch_sig) replace
drop if keep == 2             // 删掉被剔除的样本

// ── 示例2：Probit 模型不显著性筛选 ──
xszbcnosig y x1 x2 x3 size lev roa, cmd(probit) pos(x1) ///
    insignthreshold(0.1) filtername(keep) ///
    savedta(batch_nosig) replace
tab keep                       // 查看筛选分布
drop if keep == 2

xszbcbp / xszbcbpnosig Logit/Probit 平衡面板筛选

基于 Logit/Probit 模型在平衡面板数据中筛选显著性。xszbcbp 筛选显著样本（消耗 1 次），xszbcbpnosig 筛选不显著样本（消耗 2 次）。
xszbcbp.do
12345678910111213141516171819202122232425262728293031
// ── 语法 ──
xszbcbp depvar indepvars [if] [in], [cmd(string) panelvar(varname) timevar(varname) options]
xszbcbpnosig depvar indepvars [if] [in], [cmd(string) panelvar(varname) timevar(varname) options]

// ── 参数说明 ──
// cmd(string)           回归命令（logit 或 probit），默认 logit
// panelvar(varname)     面板个体标识变量
// timevar(varname)      时间标识变量
// pos / neg / s / ratio 筛选方向与阈值
// maxiter(integer)      最大迭代次数，默认 50
// insignthreshold(real) 不显著阈值，默认 0.1（仅 xszbcbpnosig）
// filtername(string)    筛选标记变量名（值: 0=未参与 1=保留 2=被剔除）
// savedta / savexlsx / replace   导出与覆盖选项
// detailmark            在数据中标记筛选详情

// ── 示例1：Logit 平衡面板显著性筛选 ──
xszbcbp y x1 x2 size lev roa, cmd(logit) ///
    panelvar(firm_id) timevar(year) ///
    pos(x1) s(0.05) filtername(keep) detailmark ///
    savedta(bp_sig) replace
drop if keep == 2             // 删掉被剔除的面板个体

// ── 示例2：Probit 平衡面板不显著性筛选 ──
xszbcbpnosig y x1 x2 size lev roa, cmd(probit) ///
    panelvar(firm_id) timevar(year) ///
    pos(x1) insignthreshold(0.1) filtername(keep) ///
    savedta(bp_nosig) replace
tab keep                       // 查看筛选分布
drop if keep == 2
save final_panel.dta, replace

xszmvi 工具变量筛选

IV（工具变量）估计中的样本智能筛选。在保证弱 IV 检验、不可识别检验、系数显著性、过度识别检验全部通过的前提下，最大化保留样本量（消耗 1 次）。
xszmvi.do
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435
// ── 语法 ──
xszmvi depvar controls [if] [in], endog(varname) iv(varlist) {pos(varname)|neg(varname)} [options]

// ── 必选参数 ──
// endog(varname)        内生变量（仅一个）
// iv(varlist)           工具变量（一个或多个）
// pos(varname)          预期内生变量系数为正
// neg(varname)          预期内生变量系数为负（与 pos 二选一）

// ── 可选参数 ──
// s(numlist)            显著性水平，默认 0.05
// ratio(real)           最低保留比，默认 0.5（硬下限 50%）
// sylevel(real)         Stock-Yogo 弱 IV 检验水平（%），默认 10
// bthresh(real)         KP rk LM p 值阈值，默认 0.1
// hansenp(real)         Hansen J p 值阈值，默认 0.1（多 IV 时生效）
// cluster(varname)      聚类稳健标准误
// absorb(string)        固定效应（需安装 ivreghdfe）
// filtername(string)    筛选标记变量名（0=未参与 1=保留 2=被剔除）
// savedta(string)       保存筛选后数据

// ── 示例1：基本用法（预期系数为正）──
xszmvi y x1 x2, endog(D) iv(z) pos(D)

// ── 示例2：预期系数为负 + 放宽显著性 ──
xszmvi y x1 x2, endog(D) iv(z) neg(D) s(0.1)

// ── 示例3：多个工具变量 + 聚类标准误 ──
xszmvi y x1 x2 x3, endog(D) iv(z1 z2) pos(D) ///
    cluster(firm_id) sylevel(15) filtername(iv_filter)
drop if iv_filter == 2         // 删掉被剔除的样本

// ── 示例4：固定效应（需安装 ivreghdfe）──
xszmvi y x1 x2, endog(D) iv(z) pos(D) absorb(firm_id year) ///
    cluster(firm_id) savedta(iv_result) replace
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01

全国大学生数学建模

CUMCM 国赛辅导，涵盖建模思路、算法选择、论文撰写与排版全流程。

02

美国大学生数学建模

MCM/ICM 美赛辅导，英文论文写作、可视化呈现、时间管理策略。

03

全国大学生市场调查

市场调查与分析大赛辅导，问卷设计、数据分析、调研报告撰写。

04

统计建模大赛

全国大学生统计建模大赛辅导，统计方法选择、模型构建与结果解读。

05

"挑战杯" / "互联网+"

创新创业类竞赛辅导，商业计划书撰写、项目路演准备与 PPT 设计。

06

EconStar / 其他赛事

经济学、金融学专业竞赛辅导，实证论文、案例分析与策略报告。

辅导优势
实战导向 · 结果为王

获奖经验丰富

辅导团队均有国赛/美赛获奖经历，熟悉评审标准与得分要点。

全程陪跑

从赛前选题到赛中答疑、赛后论文润色，全程在线响应。

工具加持

配合 Stata / Python / MATLAB 实操指导，快速完成数据分析与建模。

灵活时间

适配竞赛周期，赛期内可加急响应，确保关键节点不掉链子。

下一个获奖者就是你

免费获取竞赛辅导方案

保研申请全流程辅导

保研上岸
稳中求胜

专注经济学、金融学、工商管理方向保研申请，从夏令营到预推免，材料准备、面试模拟、院校选择一站式辅导，助你拿到心仪 Offer。

保研时间线

大三上 · 规划启动

绩点评估、院校定位、科研背景梳理

大三下 · 材料准备

简历优化、个人陈述撰写、推荐信协调

暑期 · 夏令营冲刺

夏令营申请、笔试面试模拟、offer 确认

9月 · 预推免补录

预推免申请、面试准备、最终录取

服务内容
保研申请全流程
01

院校定位与选择

根据绩点排名、科研经历与目标方向，精准匹配目标院校与导师，制定合理的申请梯度。

02

个人简历优化

学术简历结构梳理、科研经历提炼、竞赛与实习经历亮点挖掘，打造有竞争力的申请材料。

03

个人陈述撰写

一对一头脑风暴，梳理学术动机与研究兴趣，撰写逻辑清晰、重点突出的个人陈述。

04

夏令营 / 预推免准备

夏令营选报策略、申请材料打磨、笔试面试准备，提高入营率与最终录取率。

05

面试模拟

一对一模拟面试演练，涵盖专业课提问、科研经历陈述、英文面试等环节。

06

科研背景提升

配合期刊发表辅导，在保研前积累论文成果，显著增强学术竞争力。

为什么选择我们
懂保研 · 懂经管 · 懂你

经管保研专精

专注经济学、金融学、工商管理方向，熟悉各大院校夏令营与预推免流程。

成功案例丰富

辅导学员成功保研至清北复交人等顶尖院校经管专业。

全程一对一

从大三上学期规划到推免结束，同一位导师全程跟进，不中途换人。

发表 + 保研联动

可配合期刊论文发表辅导，在保研前提升科研背景，增加录取筹码。

你的保研之路从这里开始

添加客服微信，免费获取保研规划方案

海外名校申请辅导

留学申请
助你圆梦

聚焦经济学、金融学、工商管理方向，提供从择校定位、文书撰写到面试辅导的一站式留学申请服务，助你拿到理想 Offer。

QS 前 100 海外院校
QS 院校名称 国家/地区
1Massachusetts Institute of TechnologyUS
2Imperial College LondonUK
3University of OxfordUK
4Harvard UniversityUS
5University of CambridgeUK
6Stanford UniversityUS
7ETH ZurichCH
8National University of SingaporeSG
9University College LondonUK
10California Institute of TechnologyUS
11University of PennsylvaniaUS
12London School of Economics and Political ScienceUK
13University of EdinburghUK
15University of TorontoCA
16EPFL - Ecole Polytechnique Federale de LausanneCH
17Princeton UniversityUS
18Yale UniversityUS
19Nanyang Technological UniversitySG
20Columbia UniversityUS
21The University of Hong KongHK
22University of ChicagoUS
23Korea Advanced Institute of Science and TechnologyKR
25The University of TokyoJP
26Johns Hopkins UniversityUS
27Duke UniversityUS
28The University of ManchesterUK
29University of MelbourneAU
30Northwestern UniversityUS
31The Chinese University of Hong KongHK
32Seoul National UniversityKR
33King's College LondonUK
34University of SydneyAU
35Cornell UniversityUS
36University of New South WalesAU
37The Hong Kong University of Science and TechnologyHK
38Universite PSLFR
39University of Michigan - Ann ArborUS
40University of British ColumbiaCA
41Australian National UniversityAU
42University of BristolUK
43Kyoto UniversityJP
44McGill UniversityCA
46Delft University of TechnologyNL
47Monash UniversityAU
48University of AmsterdamNL
49Yonsei UniversityKR
50University of WarwickUK
52Technical University of MunichDE
53The Hong Kong Polytechnic UniversityHK
54University of California, BerkeleyUS
55University of LeedsUK
56Ludwig-Maximilians-Universitat MunchenDE
58University of GlasgowUK
59Korea UniversityKR
60University of BirminghamUK
61University of SouthamptonUK
62Osaka UniversityJP
63University of California, Los AngelesUS
64Sungkyunkwan UniversityKR
65University of QueenslandAU
66Universiti MalayaMY
67Institut Polytechnique de ParisFR
69Lund UniversitySE
70Universidade de Sao PauloBR
71University of NottinghamUK
72Politecnico di MilanoIT
73Tokyo Institute of TechnologyJP
74KU LeuvenBE
76City University of Hong KongHK
77University of AlbertaCA
78University of Western AustraliaAU
79Universitat de BarcelonaES
80New York UniversityUS
81Universitat HeidelbergDE
82Universitat Berlin (Freie Universitat)DE
83RWTH Aachen UniversityDE
84University of AdelaideAU
85University of Technology SydneyAU
87Tohoku UniversityJP
88Purdue UniversityUS
89University of WaterlooCA
90Universiti Kebangsaan MalaysiaMY
91University of ZurichCH
92Carnegie Mellon UniversityUS
93University of CopenhagenDK
95University of SheffieldUK
96University of St AndrewsUK
97Hanyang UniversityKR
98Alma Mater Studiorum - University of BolognaIT
99Trinity College DublinIE
100Universiti Teknologi MalaysiaMY
QS 2025 世界大学排名
服务内容
留学申请全流程
01

择校与定位

根据学术背景、研究方向与职业规划，精准匹配目标院校与项目，制定合理的选校方案。

02

CV / 简历优化

学术简历结构梳理、研究经历提炼、成果展示优化，打造有竞争力的申请简历。

03

Personal Statement

一对一头脑风暴，挖掘个人亮点与学术动机，撰写有说服力的个人陈述。

04

推荐信指导

推荐人选择策略、推荐信框架设计与内容打磨，确保推荐信与申请材料形成合力。

05

Research Proposal

博士申请研究计划撰写，明确研究问题、方法论与预期贡献，展现学术潜力。

06

面试辅导

模拟面试演练，常见问题准备、学术展示训练，帮你自信应对院校面试。

为什么选择我们
懂学术 · 懂申请 · 懂你

经管方向专精

深耕经济学、金融学、工商管理领域申请，熟悉各大院校项目偏好。

学术背景加持

辅导团队具有海外名校背景与期刊发表经验，能从学术视角打磨申请材料。

一对一深度服务

每位学员配备专属顾问，全程跟进申请进度，及时调整申请策略。

发表 + 申请联动

可配合期刊发表辅导，帮你在申请前积累学术成果，显著提升竞争力。

开启你的留学之路

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专业数据采集服务

精准数据
驱动研究

为经济学、金融学、工商管理领域的实证研究提供高质量数据采集与整理服务，覆盖上市公司、宏观经济、行业面板等多类数据源。

主流数据源
CSMAR 国泰安
上市公司财务、治理、交易数据
Wind 万得
金融终端、宏观经济、行业数据
CNRDS / EPS
中文研究数据、地区面板数据
统计局 / 世界银行
GDP、CPI、人口等宏观指标
数据类型
覆盖主流数据源
01

上市公司数据

CSMAR、Wind、CNRDS 等数据库的财务报表、公司治理、股权结构、高管特征等数据。

02

宏观经济数据

国家统计局、世界银行、IMF、CEIC 等来源的 GDP、CPI、利率、汇率等宏观指标。

03

行业与区域面板

地级市/省级面板数据，行业分类数据，环境规制、营商环境等特色指标。

04

文本与舆情数据

年报 MD&A 文本、新闻舆情、社交媒体数据采集，支持文本分析与情感分析研究。

05

专利与创新数据

CNKI 专利、USPTO 专利引用、企业研发投入等创新相关数据的采集与匹配。

06

数据清洗与匹配

多源数据合并、缺失值处理、异常值识别、变量构造，交付可直接用于回归的干净数据集。

服务优势
高效 · 准确 · 省心

数据库资源齐全

覆盖 CSMAR、Wind、CNRDS、EPS 等主流学术数据库，数据来源可靠。

交付即可用

数据经过清洗、匹配与变量构造，交付 .dta / .xlsx 格式，可直接导入 Stata 回归。

定制化采集

根据你的研究设计定制数据需求，精准匹配变量定义与样本范围。

配合论文发表

可与期刊发表辅导联动，数据采集与实证分析一条龙服务。

让数据不再成为瓶颈

告诉我们你的数据需求，免费获取方案

随时欢迎咨询

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无论是期刊发表、竞赛辅导、保研留学还是数据分析，都可以通过微信与我们取得联系，获取免费咨询与方案定制。

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微信号: XeraSciZone
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服务范围
我们能帮你做什么
01

期刊论文发表

SCI / SSCI / CSSCI / 北大核心期刊，从选题到录用全程一对一辅导。

02

实证分析代做

模型设定、基准回归、稳健性检验、内生性处理、中介调节效应，交付 do 文件与结果报告。

03

竞赛辅导

数学建模、统计分析、市场调查等经管类学科竞赛，全程一对一深度辅导。

04

保研辅导

夏令营申请、个人陈述、简历优化、面试模拟，助力拿到心仪 offer。

05

留学申请

经管方向海外名校申请，择校定位、文书撰写、推荐信指导、面试辅导。

06

数据采集

上市公司财报、宏观经济、行业数据，多源清洗整合，交付可直接使用的面板数据集。