Applied Economic Analysis
  • 中科院分区:3区
  • JCR分区:Q2
  • CiteScore :3.5

Applied Economic AnalysisSCIE SSCI

国际简称:Appl Econ Anal 中文名称:应用经济分析

Applied Economic Analysis杂志是一本Economics, Econometrics and Finance (all)-Economics, Econometrics and Finance应用杂志。是一本国际优秀学术杂志,由Emerald出版,始终保持着高质量和高水平的学术内容。在中科院分区表2023年12月升级版中,被归类为大类学科分区3区,显示出其优秀的学术水平和影响力。

  • ISSN:2632-7627

  • 出版地区:United Kingdom

  • 出版语言:English

  • 是否OA:开放

  • 预计审稿时间: 8 Weeks

  • 影响因子:2.5

  • 是否预警:否

  • 研究方向:Economics, Econometrics and Finance (all),Economics, Econometrics and Finance

  • 年发文量:14

  • 研究类文章占比:92.86%

  • Gold OA文章占比:97.62%

杂志简介

《应用经济分析》是一本关于全球经济问题和原则的同行评审期刊,该杂志特别侧重于定量研究。该杂志的目标是为经济学家、政策制定者、学者和学生提供一个交流和分享研究成果的平台。该杂志鼓励作者提交实证研究、理论研究、案例研究和政策分析等类型的文章。作为一本关注应用经济分析的学术期刊,旨在推动经济学研究的发展,并为相关领域的专业人士提供一个交流和分享研究成果的平台。

值得一提的是,Applied Economic Analysis已成功入选 SCIE(科学引文索引扩展板) 、 SSCI(社会科学引文索引) 等国际知名数据库,这进一步彰显了其作为国际优秀期刊的卓越地位和广泛影响力。自创刊以来,该杂志一直保持着以高质量、高水平的学术内容著称。在JCR(Journal Citation Reports)分区等级中,该期刊荣获Q2评级。此外,其CiteScore指数达到3.5,该期刊2023年的影响因子达到2.5,再次验证了其优秀学术水平。

Applied Economic Analysis是一本开放获取期刊,但其高质量的学术内容和广泛的影响力使其成为了经济学-ECONOMICS研究领域不可或缺的重要刊物。无论是对于学者、研究人员还是学术界来说,该期刊都是一份不可或缺的重要资源。

期刊指数

中科院SCI分区
CiteScore指数
自引率
发文量
影响因子

中科院SCI分区是中国科学院对SCI期刊进行的一种分类和评级。在学术界,中科院SCI分区被广泛应用于科研业绩奖励、职称评审等方面。许多高校和科研单位会按照中科院SCI分区的标准来加权计算科研成果的影响力。因此,对于科研工作者来说,了解中科院SCI分区的标准和方法,以及具体的分区结果,对于评估自己的科研成果和选择合适的期刊发表论文都非常重要。

CiteScore(或称为引用指数)是由全球著名学术出版商Elsevier于2016年12月基于Scopus数据源推出的期刊评价指标。CiteScore指数能够反映期刊在较长时间内的平均影响力。通过计算期刊过去四年内发表的文章被引用的次数,这使得该指标能够更准确地评估期刊的影响力和学术价值。

自引率的计算公式为:自引率 = (期刊自己发表的文章被自己引用的次数) / (期刊自己发表的文章总数)。其中,期刊自己发表的文章指的是该期刊所发表的所有论文,包括文章、综述、简报、通讯等各类论文。如果自引率过高,可能会影响到该期刊的学术声誉和权威性。

中科院分区表

中科院 SCI 期刊分区 2023年12月升级版

Top期刊 综述期刊 大类学科 小类学科
经济学 3区
ECONOMICS 经济学
4区

JCR 分区(2023-2024年最新版)

按JIF指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ECONOMICS SSCI Q2 152 / 597

74.6%

按JCI指标学科分区 收录子集 分区 排名 百分位
学科:ECONOMICS SSCI Q2 209 / 600

65.25%

CiteScore 分区(2024年最新版)

CiteScore SJR SNIP CiteScore 排名
3.5 0.492 0.892
学科类别 分区 排名 百分位
大类:Economics, Econometrics and Finance 小类:General Economics, Econometrics and Finance Q1 66 / 288

77%

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