统计专业本科毕业论文选题怎么选啊

选择有现实意义的题目理论来源于实践，理论为实践服务。因此毕业论文的选题首先要注意理论联系实际，反对那种脱离现实，一味咬文嚼字、繁琐考证、追求时髦毫无意义的东西，选择有现实意义的题目，才能有的放矢，写出的论文才会有价值。1、选重点问题重点问题，指与国民计生有关的大问题。这类问题关系国家、人民、民族的前途命运，因而具有普遍的社会意义。例如，为什么要构建社会主义和谐社会、构建什么样的社会主义和谐社会，-这是改革发展的关键时期，对中国的改革与发展来说，具有深远的意义。2、选择热点问题热点问题，指人民群众普遍关注或期待解决的非全局性问题。例如，医疗体制、房价调控、劳动就业、社会治安、工资待遇等等关系千家万户的问题。当前社会快速发展，新问题层出不穷，可以作为论文选题的热点问题。对于学生来说，无疑是一个空前的机遇，学生从研究现实问题入手，得出科工程参考的意见，对现实有一定的指导意义。但是，不要凑热闹，赶时髦。一定要根据自身的知识结构、客观条件等来选择热点题目。3、选难点问题难点问题，指有疑虑需要进行探讨和解答的问题。例如高校收费问题，乡镇企业的技术改造问题等等。大学生运用自己所学的理论知识对其进行研究，提出自己的见解，探讨解决问题的方法，这个是非常有现实意义的，不仅能使自己所学的书本知识得到运用而且能提高自己分析问题和解决问题的能力。4、选焦点问题焦点问题，指群众议论纷纷，愤愤不平，需要正确引导的问题。例如，先富或后富，分配的公平与否的问题，两级分化问题等等。从发展的眼光看，这些问题能够表示某种趋势，或对现实有借鉴的作用，因而也就具有理论意义和现实意义，这类题目当然可以选择。写完论文查重可以去早检测了解了解

我也是会计的，正在写毕业论文。选题方面一般来说，应该选取容易取得数据并且进行分析的题目来写，比如“某企业的财务风险（或者融资问题、筹资问题等等）分析”，就可以找某个企业的财务报表，通过分析数据来拓展论文内容，这样比较好写

时代金融摘要:关键词:一、引言一个国家的国民经济有很多因素构成，省区经济则是我国国民经济的重要组成部分，很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象，因此，选取省区经济数据进行区域经济的研究，无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响，已从背后走到了台前，发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用，而发展相对较慢的省区，其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究，具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元，人均 GDP13130 元，达到中等发达国家水平。从省域经济来说，湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面，湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用，对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地，但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动，从最初的强大势力到如今的挣扎期，湖北省的经济面临着发展困境。近年来，湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势，但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。二、基本模型、数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型，由博克斯，詹金斯创立，是一种精度较高的时序短期预测方法，其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却具有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析，能够更本质的认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中，我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究，得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列，对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言， ARMA模型存在一定的缺陷，因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上， ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。本文讨论的求和自回归移动平均模型，简记为 ARIMA ( p， d， q) 模型，是美国统计学家 GEPBox 和 GMJ enkins 于 1970 年首次提出，广泛应用于各类时间序列数据分析，是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p， d， q) 模型计算复杂，须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p， d， q) 模型的建立方法，并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p， d， q) 预测模型。( 二) 数据选择本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编，中国统计出版社出版的《新中国五十五年统计数据汇编》。本文的所有数据处理均使用 EV0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的，因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳，因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p， q) 拟合。ARIMA ( p， d， q) 模型的具体建模步骤如下:平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断，并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列，如果存在一定的增长或下降趋势等，则需要对数据取对数或进行差分处理，然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程，直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p， d， q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确，应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要，对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p， q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验，可以以直观的方法直接观测得到结论。ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值，根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言，由于样本的随机性，样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况，本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性，随着延迟阶数的增大，相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明，样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数，进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择，从 ARMA ( p，q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果，检验整个模型对信息的提取是否充分，即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验，即残差序列不是为白噪声序列，那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列，就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p， d， q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据，运用统计学和计量经济学原理，从时间序列的定义出发，结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法，将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测，得到较为满意的结果。湖北省区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四取对数后自相关与偏自相关图图三二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。模型预测。根据检验和比较的结果，使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测，得到原时间序列的将来走势。对比预测值与实际值，同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、实证结果分析GDP 受经济基础、人口增长、资源、科技、环境等诸多因素的影响，这些因素之间又有着错综复杂的关系，运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列，得出其变化规律，建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析，为了对模型的正确性进行一定程度的检验，现用前 50 个数据参与建模，并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性，因此需要再次进行差分，得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值，确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性，因此 ARIMA ( p， d，q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:对数。利用 EViews 软件，对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分，然后进行 ADF 检验:由上表可见，现在的对数一阶差分序列是平稳的，由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。因为是进行了一阶差分，因此认为 ARIMA ( p， d， q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p， q) 模型的建立ARMA ( p， q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 136479 - 161144 - 506374 - 183002 20582非平稳1 - 764521 - 165756 - 508508 - 184230 171892 - 101495 - 170583 - 510740 - 185512 180023 - 418890 - 175640 - 513075 - 186854 205434 - 230514 - 180911 - 515523 - 188259 27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 714836 - 170583 - 510740 - 185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 448501 - 574446 - 923780 - 599925 - 536478 - 458512平稳 1 - 832346 - 577723 - 925169 - 600658 - 662966 - 5448712 - 398029 - 581152 - 926622 - 601424 - 770517 - 6115043 - 324520 - 584743 - 928142 - 602225 - 747432 - 546692图五对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘要:关键词:使用 EViews 软件对 AR， MA的取值进行实现，比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知，最优情况本应该在 AR ( 1) ， MA ( 1) 时取得，但AR， MA都取 1 时无法实现平稳，舍去。对于后面两种情况进行比较，而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小，在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验，得出残差序列相互独立的概率很大，故不能拒绝序列相互独立的原假设，检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验，模型通过残差自相关检验，可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型，并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1， 1， 0) 预测值与实际值的比较由上表可见，该模型在短期内预测比较准确，平均绝对误差为 876% ，但随着预测期的延长，预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面，我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中，湖北省的地方生产将保持增长的势头，但 2008 年的增长率不如 2007 年，这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关，虽然我们一致认为，作为我国首次主办奥运的一年， 2008 将是中国经济的高涨期，但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高，但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应，而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示， 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势，但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省，湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说， ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题，做出了较为精确的预测，尽管不能完全代表现实，我们仍能以ARIMA模型为基础，对将来的发展作出预先解决方案，进一步提高经济发展，减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法，其模型比较简单，对资料的要求比较单一，在实际中有着广泛的适用性。在应用中，应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中，由于 GDP 的特殊性， ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择，但是预测只是估计量，真正精确的还是真实值，当然， ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型，运用了差分、取对数等等计算方法，最终得到进行预测的时间序列，无论是在预测上，还是在数量经济上，都是不小的进步，也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析，拟合 ARIMA( 1， 1， 0) 模型，并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测，得到了较为满意的拟和结果，但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考，究竟是什么原因造成了这样的结果，同时我们也需要到 2008 年再次进行比较，以此来再次确定 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉数据分析与 EViews应用中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编中国统计出版社【4】赵蕾陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】张卫国以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳湖北省区域经济发展分析华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜肖冬荣基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀贺远琼外商直接投资对武汉区域经济的影响分析科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 536412 - 321820 - 135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 458445 - 282837 - 097119Variable Coefficient S Error t- Statistic PAR(1) 586643 115236 090781 0000R- squared - 226023 Mean dependent var 104967Adjusted R- squared - 226023 SD dependent var 111688SE of regression 123668 Akaike info criterion - 321820Sumsquared resid 718807 Schwarz criterion - 282837Log likelihood 72369 Durbin-Watson stat 132697Inverted AR Roots 59年份实际值预测值相对误差(%) 平均误差(%)2002 63 72 - 8762003 71 82 - 122004 92 78 - 892005 78 83 - 682006 00 05 - 26年度 2006 2007 2008GDP 值 00 08 59增长率(%) — 06 16表 6 ARIMA ( 1， 1， 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时，对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价，而不能只从朱晓琳曹娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性，难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果，有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法，本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数选取指标构建模型经营能力评价应用理论探讨28

浏览捕捉法（将阅读所得到的方方面面的内容，进行分类、排列、组合，从中可以寻找解决问题、发现这些问题、将自己在研究中的体会与相关资料数据分别加以分析比较，找出存在哪些体会在资料中我们没有或者有的没有；虽然已经有了信息，但看法不同；哪些经验和资料基本相同；哪些经验是在数据基础上深化和发挥的，等等。经过几番深思熟虑的思考这个过程，就容易就会萌生发展自己的想法。及时抓住这个想法，然后进一步思考，目标的主题就会逐渐清晰起来)。追溯验证法（先有拟想，然后再通过学生阅读教学资料进行加以分析验证来确定选题的方法）选好了毕业论文的题目，必须进行理论准备。毕业设计论文撰写前的理论教学准备是积累相关资料的向导毕业论文撰写前的理论学习准备是形成一个论点和论据的必要条件以经济学论文来讲，首先要掌握经济学原理、还要掌握应用发展经济学专业知识，包括中国工业经济学、农业经济学、商业经济学、财政学、外贸经济学、金融学、企业财务管理学，等等、还要掌握科学研究我国经济社会现象我们必须需要具备的方法论基础知识，这主要是指经济数学、统计学、会计学、电子商务计算机的应用系统技术等有关人员数量问题分析处理方法的基本文化知识、撰写经济学论文而不掌握一定数量关系分析的基本思想方法是很难取得成功的。论文查重可以参考下Papertime。

统计专业本科毕业论文选题怎么选

1、选题应依志趣当着手写论文时，若是教授没有指定要写哪一类的题目，需要靠自己选择题目时，首先作者应考虑的问题，是必须对所选择的题目有其浓厚的兴趣，乐于作更深入的探讨。最简单的理由，是因为作者要花相当一段时间接触并研究这个问题，从看书、找资料，到分析撰写，如果没有兴趣，必定事倍功半。2、对所选题目应有相当准备作学术研究的人，对所选择的题目必须要了解适当的背景。在写论文之前，作者虽不一定需要对所选的题目完全内行，但必须有适当的准备。时要注意所选题目是否涉及外国语文，如果对所研究题目的外国语文没有相当基础，仅知道本国或地区的文字，以致材料不能蒐集齐全。则观点自然流于褊狭，研究时所遭遇的困难必然增多。此外，研究现代的社会科学及自然科学都需要适当的研究工具，诸如统计方法等，如果从事这类统计调查资料的研究，没有适当的训练，必然是吃力而不讨好。3、题目宜切实，不宜空泛选择题目时切忌空泛而不切实。题目若太空泛，观念容易混淆，不容易得到明确的结论，也找不出重心所在，其结果必然言之无物，漫无目标，一无是处。这种论文不是现代科学中所说的论文，尽管说的如何天花乱坠，对于研究本身，却无多大价值。此外，有些题目往往不值得花时间去研究。我们常听说＂小题大做＂，若干细枝末节的小题目，尤其是妇孺皆知之事，无须小题大做；但遇到要推翻一般妇孺皆知的公理时，不但需要小题大作，而且值得大做特做。论文选题原则：1、理论联系实际，注意现实意义要注意选题的实用价值，选择具有现实意义的题目。2、要注意选题理论价值强调选题的实用价值，并不等于急功近利的实用主义，也绝非提倡选题必须有直接的效益作用，而是要考虑有无普遍性的意义。3、难易适中，量力而行毕业论文是对学生学习知识和成果的综合性考核，选题的方向、大小、难易都应与自己的知识积累、分析问题和解决问题的能力、写作经验相适应。考虑自己的知识积累，考虑自己的特长和兴趣，考虑自己的资料来源，了解所选课题的研究动态和研究成果。难易适中，就要量力而行，题目大小要适度，一般来说是宜小不宜大，宜窄不宜宽，千万别赶时髦，写自己没有弄懂的问题。

写毕业论文肯定是挑选自己专业领域自己擅长的，感兴趣的。如果说没有擅长或者是感兴趣的，那就挑选好写的，简单的主题。

这要根据你自己的专业和你试图踏足的领域来选择，根本没办法一概而论，不同专业的题目选择方式方法肯定有所区别。只是在选择题目时，选择你感兴趣或是有实际操作经验的题目稍微好一些。

统计专业本科毕业论文选题怎么选好

***统计方法的应用

回答论题选定的四大原则引言：写过论文的应该都明白选好论题的重要性，可以说“选一个好的论题，相当于论文就完成了一半”。因此论题选定在整个论文写作环节中还是较为重要的环节。根据码字那么多年期间直接接触的学生和间接接触的导师的经验，发现很多学生在论题选定的时候都是一拍脑袋，全凭眼缘地确定论题，结果总是会出现被导师以“论题太大”为由而否定，或者就是在正式写作的时候出现各种状况导致论文写不下去。论题确定通常有两种途径：①导师给选题列表，自己从中挑选（命题论文）②导师给方向/不给方向。自己草拟论题（半命题论文/自命题论文）途径①不多说，导师给的论题列表，应该都是可以写出来的；但是现在越来越多的高校都是采取途径②来确定论题。在途径②确定论题过程中，有以下原则需要注意：原则一：感兴趣兴趣是做好的老师，论文写作从来都不是一朝一夕的事，专本论文基本上耗时3-6个月，硕论耗时1年起步，博士就更不必多说。因此，论文的论题只有是自己感兴趣的，有探索欲望的，才能够在后期论文写作过程中更好地坚持下去。原则二：本专业这个想必不用多说，只需要注意一种情况：论题看起来像是本专业的，但是实际写作过程中所涉及到的知识却有很大的部分不是本专业的。一定要注意不要掉到这个坑，不然后期论文写作会超级超级的难。原则三：可操作原则三：可操作，很重要。主要分为三点：（1）论题不宜过大论题太大的话，论文写作过程中无法找到切实的切入点和抓手。如论题“学校教育问题研究”就属于较大的论题，该论题是可以写出一本书甚至一系列的丛书的。因此，太大的论题对于完成毕业论文的写作是不合适的。（2）资料和数据可获得论题选定时，一定要提前考虑写这个论题需要哪些资料和数据，所需要的的资料和数据又是否能够获得？有些论题因为太过新颖，相关网站是找不到参考文献；有些论题需要的相关数据属于人家的商业机密也是无法获取的。因此，选论题时，一定要看看该论题写作过程中所需要的的资料和数据能否得到。（3）资料和数据可处理接上一条，假设资料和数据收集得到，还要考虑的是，相关的资料和数据，你自己能够进行预处理和深入的分析么？尤其是针对数据的处理常会使用统计学的相关数据处理软件，比如：SPSS，如果资料和数据的处理无法完成的话，那该论题也是不能够选择的。原则四：有创新“创新”对于论文来说很重要，即使你的论文真的没有什么创新点，你也得一本正经的编出来。在开题报告+论文正稿的撰写中都是要写论文的创新点，甚至在后期参与论文答辩时，也会被评委老师问到“同学，你论文的创新点是什么？”。因此，在论题选定额时候就一定要去思考如果写这个论题，那么论文创新点是以下常见的三种情况中的哪一种呢？（1）理论创新论文当中提出了一个新的观点或者理论体系，且在正文的撰写过程中对于该观点和理论体系进行了论证。该创新对学术功底要求较高，不推荐专本论文使用。（2）方法创新专本论文中最为常见的一种创新，有种“新瓶装旧酒”的感觉。比如，应用历史学的研究方法去研究教育学的问题；应用经济学的研究方法去研究管理学的问题。（3）应用创新对一个理论或者概念在新的实践中应用的探讨，探讨其可行性和可实践性。专本论文中也会有部分同学使用。此外，原则四：有创新，并不是要完全的前无古人的新，而是相对的新。提问毕业设计课题研究趋势有用没？回答大学生做课题研究对找工作有些用，但用处不大更多4条 

本科会计专业毕业论文选题怎么选啊

会计专业的论文选题呢，一般嗯，可能一个是前沿的方向比较好，另一个方面是小而专的，那个方向是比较好的，这样的话，不会给自己绕圈子，兜圈子嗯，直接是切题啊，不容易跑题，这也是非常好的

回答 1 中小企业营运资金管理现状和对策分析2 价值基础会计与成本基础会计比较研究3 中小企业内部会计控制问题的研究

提供一些会计学年论文的参考题目，供参考。一、会计方面(含会计理论、财务会计中西方企业融资结构比较论我国的融资租赁企业绩效评价指标的研究企业资

记下脑海中涌现的点滴体会。当然、查阅有关资料，进行加工。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关，记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据：

会计专业本科毕业论文选题怎么选啊

首先选题要紧跟目前的政策，会计范围比较广，另外政策变动，有的题目已经没有了时效性。另外，最好结合企业自身现状，毕竟需要数据支持。根据经验，中文一般5000字就够了。内容比较广泛，可就当前社会的经济发展和科技给会计行业带来的变化，如浅析当期社会中小企业融资难问题、论述当前社会发展对会计行业的影响等。与管理会计相关的课题或与人工智能相关的会计发展问题都是很好的课题。

1、首先说选题模式吧，一般分为三类，导师定题、导师设定范围选题以及全自主选题。针对于导师定题，这就不说了，一般都是给定题目自选公司，有的甚至连公司都给定了。导师设定选题范围的，需要抢，抢自己喜欢的，想写的，简单的(一般越晚，剩下的题目越不好写)。直接拿课题在知网搜一下，百度搜一下，就能找到很多类似文献的，都算好写(真要是写不出来，自己组稿找人降重或者自己降重也行)。自主定题的，则要仔细研究下。2、会计专业选题需要根据多种因素判断，比如说所选研究企业、职业选择以及实习经历等等。一般会计大纲如下：第一章绪论，介绍下国内外研究现状以及本课题研究意义;第二章写企业现状，通过数据分析体现其问题所在(重点);第三章写具体存在哪些问题;第四章写问题原因分析(论文字数要求少的，可以不写本章)第五章写解决对策(需要与问题对应)具体选哪个，需要根据多种因素判断，比如说所选研究企业、职业选择以及实习经历等等。

选择具有现实意义的题目。我们选的题目，应是与社会生活密切相关、为众人所关心的问题，是亟待解决的问题。这类问题反映着一定历史时期和阶段社会生活的重点和热点。我们运用自己所学的理论知识对其进行研究，提出自己的见解，探讨解决问题的方法，才有意义。小的理论问题。学术论文要具有一定的理论性。其形式还是内容都和工作总结、调查报告有着重要区别。非学术论文是对学术论文的一种传播和宣传、介绍，而不是原始性的创造。比如报纸杂志上刊登的评论、政论等是典型的非学术性论文。非学术论文的主要功能是对学术性论文的稀释和宣解，但有时也可能会成为学术性论文的先导。自己能做下来的题目。知己知彼，量力而行。所谓“知己”，就是要充分估计到自已的知识储备情况和分析问题的能力。如果理论基础比较好，又有较强的分析概括能力，那就可以选择难度大一些、内容复杂一些的题目;如果自己觉得综合分析一个大问题比较吃力，那么题目就应定得小一些，便于集中力量抓住重点，把某一问题说深说透。所谓“知彼”，一是要考虑到是否能找到资料，资料又可分为第一手资料和第二手资料。第一手资料是指作者亲自考察获得的，第二手资料的主要来源是图书馆、资料室，或者是上网。二是要了解所选课题的研究动态和研究成果。中庸之道：不新不旧的题目。太新，没有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少相关资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。太旧，没有研究价值和必要，得分不会高。