Use when building the robustness section for a 《会计研究》 (Accounting Research) manuscript — replacing accounting measures with alternatives, adding governance / institutional controls, placebo tests, and endogeneity follow-ups — so the main result survives an accounting referee's scrutiny. Use after mechanism is settled.
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。
| 关注 | 稳健性做法 |
|---|---|
| 应计度量口径 | 资产负债表法 vs 现金流量表法总应计互验 |
| 分年分行业估计噪声 | 改变行业分类（证监会门类 vs 二级）、最低观测数门槛 |
| 极端值 | 不同缩尾/截尾水平（1% vs 5%）、winsorize vs truncate |
| 样本构成 | 剔除金融业、ST、IPO 当年、亏损企业 |
| 准则识别窗口 | 改变事件窗口、剔除施行过渡年、安慰剂年份 |
| 真实 vs 应计操纵 | 同时控制两者，排除替代效应混淆 |
把稳健性 battery 跑出来，而不是只罗列。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。
romano_wolf（逐步 FWER）或 benjamini_hochberg，报告校正后阈值。oster_delta / sensemakr。wild_cluster_bootstrap；视依赖结构用 twoway_cluster / conley。audit_result(result_id) 列出缺失检查及对应 suggest_function。etable / did_summary_to_latex 直接从 handle 生成，不手抄数字。正文留决定性检查，详尽（且确已跑过的）battery 进附录。执行链见 JF 执行 walkthrough。
《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，审稿人对盈余质量、会计稳健性、信息披露质量等代理变量的敏感性极高。稳健性不是"再跑几列"，而是要回答"换一种合理的会计度量与设定，结论还在不在"。下表把审稿期待与常见退稿模式对齐：
| 审稿期待 | 达标线 | 常见退稿模式 |
|---|---|---|
| 盈余管理代理变量稳健 | 应计 DA + 真实盈余管理互证，方向一致 | 只报单一 DA，换度量后失稳却不披露 |
| 中国制度变量已控制 | 产权性质、市场化指数、行业×年度固定效应入回归 | 不控国有/民营异质性，遗漏制度性混淆 |
| 准则识别窗口稳健 | 剔除施行过渡年、移动事件窗口、安慰剂年份 | 把准则发布日当施行日，窗口任意 |
| 内生性后续 | PSM 多种匹配 + 聚类层次变更 + Heckman 备择 | 内生性只在主表处理，附录不延伸 |
虚构稿《新租赁准则实施对企业盈余平滑的影响》，处理组为首批执行《企业会计准则第 21 号——租赁》的境内外同时上市公司、对照组为尚未执行的纯 A 股公司，主表（示意）处理后盈余平滑度（盈余波动/现金流波动）系数 −0.142（聚类到公司，t≈−3.1）。按本刊四支柱走（示意）：替换度量——盈余平滑改用"应计与现金流相关系数"，系数 −0.038、方向一致；制度/治理控制——加产权性质×年度后系数 −0.135，国有子样本更弱（−0.082），与"国企经营租赁占比低"一致；安慰剂——处理时点前移两年（伪事件），系数 −0.011 不显著；样本敏感——剔除 ST 与 IPO 当年后 −0.151，5% 缩尾下 −0.139，结论稳定。
以上数字均为演示规则的示意值，非真实估计结果。
本刊已刊稳健性多呈"主表替代度量 + 制度控制 + 一类安慰剂 + 子样本"四段式，正文交代关键结论、附录列全部。附录容量与是否要求补充检验表，以编辑部最新稿约为准。
【替代度量】<主→替代，结论是否一致>
【制度/治理控制】产权□ 市场化□ 固定效应□
【安慰剂】随机时点□ 随机处理组□ 伪事件□
【敏感性】缩尾□ 样本筛选□ 窗口□
【内生性后续】PSM设定□ 聚类□ Heckman备择□
【一致性】与主表方向一致 / 差异解释
【下一步】acr-tables-figures
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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