Use when the empirical identification strategy is the bottleneck for a 《会计研究》 (Accounting Research) manuscript — exogenous standard / regulatory changes (event study, DID), PSM, Heckman, IV — and you need to stress-test the design before drafting tables. Prefers standard/regulatory shocks as the cleanest accounting identification source.
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
acr-institutional-standards），非发布日把识别主张跑出来并审计,而不是只做论证。完整映射见
execution-with-mcp。《会计研究》是档案式会计实证——准则/监管变更的 DID、IV 与盈余类设计居多,正合企业因果链。
detect_design → recommend → 用 as_handle=true 拟合 → audit_result 列出设计尚欠的检查。callaway_santanna / sun_abraham + bacon_decomposition +
honest_did_from_result（前趋势检验功效低，Roth 2022）。effective_f_test + anderson_rubin_ci（弱工具稳健），不要只看 2SLS 的 t 值。rdrobust（偏误校正）+ rddensity / mccrary_test。oster_delta / sensemakr 量化“多强的混淆才能推翻结论”。正文报告经济量级，完整诊断 battery 进附录；每个数字都能复现。端到端真跑示例（合成数据、
真实返回）见 JF 执行 walkthrough。若 StatsPAI/Stata 未连接，改用 resources/code/
骨架并标注未验证的数字。
《会计研究》由中国会计学会主办，是 CSSCI 唯一权威顶级会计学期刊，审稿人把"准则/监管外生变更"视为最干净的会计识别来源。下表对齐审稿期待与退稿模式：
| 审稿期待 | 达标线 | 常见退稿模式 |
|---|---|---|
| 处理时点对齐施行日 | 用准则实际施行日界定窗口 | 把发布日当施行日 |
| 处理/对照有制度依据 | 来自准则适用范围（强制 vs 未覆盖） | 处理组界定无制度论证 |
| 平行趋势可视 | 事件研究图 + 处理前近零 | 仅文字声称平行趋势 |
| staggered 异质性 | 分批施行用 CS/SA/Bacon 分解 | TWFE + 分批却不回应异质性偏误 |
| 自选择已处理 | 自愿行为用 PSM/Heckman | 自选择明显却只跑 OLS |
虚构稿《新金融工具准则（预期信用损失模型）对银行减值计提及时性的影响》，处理组为首批执行 I9 的上市银行、对照组为延后执行者（分批施行）。识别走查（示意）：分批 DID 处理时点对齐各家实际首次执行年报期，优先 Callaway-Sant'Anna 回应异质性；事件研究图处理前三期跨零、处理后减值及时性系数升至约 0.09（t≈2.5）；随机处理时点 1000 次真实系数落尾部（伪 p≈0.02）；Bacon 分解负权重占比约 6%，TWFE 偏误有限；标准误聚类到银行层级。
上述数字为演示识别流程的示意值，非真实估计。
本刊已刊准则类识别多呈"事件研究图 + 分批 DID（CS/SA）+ 安慰剂 + 聚类说明"四件套。是否需提交 Bacon 分解或额外稳健估计，以编辑部最新稿约为准。
【识别策略】准则DID / 事件研究 / PSM / Heckman / RDD / IV
【处理时点】<施行日对齐？> 处理组/对照组依据
【已完成检验】[平行趋势, 安慰剂, 平衡性, 排他变量, ...]
【缺失检验】[...]
【聚类层次】...
【下一步】acr-mechanism
まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Use when packaging AAAI code, data, multimedia appendices, technical appendices, reproducibility evidence, and post-acceptance artifact releases without violating double-blind or immutable-supplement rules.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when drafting an AAAI author response (rebuttal) under the single short character-limited author-feedback window, the no-URL rule, no-new-results guidance, AI-generated-review handling, and the AAAI two-phase review process where Phase-2 papers receive one feedback round before SPC/AC discussion.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when preparing an accepted AAAI paper for camera-ready source submission to AAAI Press, including proceedings page limits, two-column template compliance, copyright transfer, purchased extra technical pages, deanonymization, registration, oral or poster presentation, and final public artifact release.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when designing or auditing AAAI experiments for the broad-AI program committee, including baselines, ablations, statistical significance, robustness, human evaluation, AI-for-Social-Impact and alignment/safety evidence, compute and cost reporting, and reproducibility-checklist alignment for Phase-1 survival.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when positioning an AAAI paper's novelty against archival work, contemporaneous arXiv or workshop papers, and AAAI/IJCAI/NeurIPS/ICML/ICLR neighbors across the broad AI scope, while staying inside AAAI's dual-submission and AI-as-source policy constraints and writing a related-work section legible to non-specialist reviewers.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when strengthening an AAAI paper's reproducibility checklist (placed after references), experimental traceability, seed and hyperparameter reporting, compute and cost disclosure, dataset access and licensing, code/data ZIP readiness, and the claim-to-evidence map that Phase-1 reviewers use to judge rigor across AAAI's broad AI scope.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。