《Econometrics Journal》雜志的收稿范圍和要求是什么？
來源：優(yōu)發(fā)表網(wǎng)整理 2024-09-18 10:56:54 447人看過
《Econometrics Journal》雜志收稿范圍涵蓋經(jīng)濟(jì)學(xué)全領(lǐng)域，此刊是該細(xì)分領(lǐng)域中屬于非常不錯的SCI期刊，在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域中學(xué)術(shù)影響力較大，專業(yè)度認(rèn)可很高，所以對原創(chuàng)文章要求創(chuàng)新性較高，如果您的文章質(zhì)量很高，可以嘗試。
平均審稿速度 12周，或約稿 ，影響因子指數(shù)2.9。
該期刊近期沒有被列入國際期刊預(yù)警名單，廣大學(xué)者值得一試。
具體收稿要求需聯(lián)系雜志社或者咨詢本站客服，在線客服團(tuán)隊會及時為您答疑解惑，提供針對性的建議和解決方案。
出版商聯(lián)系方式：WILEY-BLACKWELL PUBLISHING, INC, COMMERCE PLACE, 350 MAIN ST, MALDEN, USA, MA, 02148
其他數(shù)據(jù)
| 是否OA開放訪問： | h-index： | 年文章數(shù)： |
| 未開放 | 28 | 24 |
| Gold OA文章占比： | 2021-2022最新影響因子（數(shù)據(jù)來源于搜索引擎）: | 開源占比（OA被引用占比）： |
| 22.02% | 2.9 | 0.13... |
| 研究類文章占比：文章 ÷（文章 + 綜述） | 期刊收錄： | 中科院《國際期刊預(yù)警名單（試行）》名單： |
| 100.00% | SCIE、SSCI | 否 |
歷年IF值(影響因子)：
歷年引文指標(biāo)和發(fā)文量：
歷年中科院JCR大類分區(qū)數(shù)據(jù)：
歷年自引數(shù)據(jù)：
發(fā)文統(tǒng)計
2023-2024國家/地區(qū)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 國家/地區(qū) | 數(shù)量 |
| USA | 30 |
| England | 12 |
| CHINA MAINLAND | 10 |
| Australia | 7 |
| Netherlands | 6 |
| Canada | 5 |
| Sweden | 4 |
| Denmark | 3 |
| Italy | 3 |
| Japan | 3 |
2023-2024機(jī)構(gòu)發(fā)文量統(tǒng)計：
| 機(jī)構(gòu) | 數(shù)量 |
| UNIVERSITY OF CALIFORNIA SYSTEM | 5 |
| MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHN... | 3 |
| UNIVERSITY OF BRISTOL | 3 |
| UNIVERSITY OF COPENHAGEN | 3 |
| UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNI... | 3 |
| AUSTRALIAN NATIONAL UNIVERSITY | 2 |
| CARLETON UNIVERSITY | 2 |
| COLUMBIA UNIVERSITY | 2 |
| DEAKIN UNIVERSITY | 2 |
| EMORY UNIVERSITY | 2 |
近年引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| ECONOMETRICA | 61 |
| J ECONOMETRICS | 61 |
| ANN STAT | 33 |
| J AM STAT ASSOC | 28 |
| ECONOMET THEOR | 21 |
| J BUS ECON STAT | 17 |
| J R STAT SOC B | 13 |
| ECONOMET J | 9 |
| ECONOMET REV | 7 |
| J MULTIVARIATE ANAL | 6 |
近年被引用統(tǒng)計：
| 期刊名稱 | 數(shù)量 |
| J ECONOMETRICS | 37 |
| ECONOMET REV | 21 |
| J BUS ECON STAT | 19 |
| ENVIRON SCI POLLUT R | 16 |
| ECONOMET THEOR | 13 |
| J TIME SER ANAL | 12 |
| ECONOMET J | 9 |
| PHYSICA A | 9 |
| ENERG POLICY | 8 |
| J CLEAN PROD | 8 |
近年文章引用統(tǒng)計：
| 文章名稱 | 數(shù)量 |
| Double/debiased machine learning... | 70 |
| Central limit theorems for condi... | 35 |
| The wild bootstrap for few (trea... | 15 |
| On the role of covariates in the... | 7 |
| Quantile coherency: A general me... | 6 |
| Beyond plausibly exogenous | 5 |
| High-dimensional macroeconomic f... | 3 |
| Adaptive wild bootstrap tests fo... | 3 |
| Testing for changing volatility | 2 |
| Unobserved heterogeneity in auct... | 2 |
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