经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECF5040

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产业经济学是关于公司、行业和市场的研究。它研究各种规模的公司–从当地的角落商店到沃尔玛或乐购这样的跨国巨头。它还考虑了一系列的行业,如发电、汽车生产和餐馆。

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECF5040

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The technological revolution: the second

The Second Industrial Revolution, or Technological Revolution, occurred from about 1850 to about 1920 . Its defining features were the massive advancement of manufacturing and organised production capacity, as electricity, telecommunications, transportation, and the production line mobilised ideas, resources, and commerce. The era saw the widespread adoption and innovative integration of technologies throughout supply chains, which transformed production processes and commercial trade using electricity and better business management (Morison 1966). Due to its impact on economic growth and its clear regime shift away from the previous Malthusian dynamics, Galor $(2005)$ and other authors refer to the period of economic history from the Technological Revolution to the present day as the “Sustained Growth Regime.”

Increased productivity can be traced to several technological advances. These especially include the following: the development of the Bessemer process for the mass production of steel parts for construction and machinery; substantial railroad networks for the convenient transportation of people and commerce; the Suez canal and improved access to water-based trade routes with better, powered vessels to navigate them; the invention of the telegraph and telephone for rapid communication of information; the introduction of electrical devices (for example, controlled lighting) and the $\mathrm{AC}$ power sources to manage them; and the technology to support a petroleum industry, which generated fuel and an array of useful chemicals and other materials (Hull 1999). Of course, the Technological Revolution also witnessed the introduction of rubber, internal combustion engines, automobiles, and powered manned flight. Compared to the technological advances made in the Industrial Revolution, network effects and widespread adoption of technological applications in each industry during the Technological Revolution caused faster increases in living standards, as seen in Figure 2.1. In the latter years of the Technological Revolution, the domestic consumer market rose as an influential driver of new products, including durables, spurred on by dramatic population growth and rising incomes, especially in the United States.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The digital revolution: the third

The Digital Revolution, or Third Industrial Revolution, found its roots in the postwar 1950 s and, in the opinion of the authors, concluded in the mid-2000s when smartphones and multipurpose mobile computing devices first became widespread. The defining feature of the Digital Revolution was the mass production of microprocessors and various other electronic devices for computation, communication, and data storage. The rapid pace of growth in this sector drew significant attention from researchers (Chow 1967; Bresnahan 1986). In essence, the era saw the rise of computing power and storage capacity in accordance with Moore’s law, along with new data transmission technologies. Some of the most economically valuable applications of this new technology included personal computers, the CD-ROM, the internet, automated teller machines, digital cameras, and cell phones (Garifova 2015).

Another glance at Figure $2.1$ shows that during the Digital Revolution, per capita incomes skyrocketed at a pace far beyond that of the previous two industrial revolutions. Of course, there were also negative pollution externalities resulting from production processes which are not represented in per capita incomes (Bowers 2014). The aforementioned technological applications generated increased productivity in several ways (Jorgenson and Stiroh 2014). For instance, the ability to communicate instantly via email or while commuting with a cell phone meant that less idle time was wasted waiting for a response, and the cost of communicating fell, leading to quicker decisions and higher labour productivity. This included the technology to achieve cost-effective one-to-many communication via email, instead of the old one-to-one communication via phone or post. This scalability supported the growth of many businesses. It also enabled travellers to be more productive while away from the ordinary work environment (Wardman and Lyons 2016). Moreover, the commoditisation of knowledge through organised digital storage and retrieval systems, along with the means to search for, reproduce, and copy information as required, generated positive externalities leading to greater human capital resources and higher labour productivity (Jorgenson 2001). In addition, the heightened ability to process and interpret data enabled more accurate modelling to occur in a variety of industries, creating better preparedness for contingencies and less time and money wasted on avoidable mistakes. Another large contributor to the massive growth in output per capita stemmed from the general replacement of humans with computers for mundane administrative functions (Acemoglu et al. 2014). Not only were workers freed to spend their time solving higher-order problems and tasks, but their previous administrative tasks were completed with fewer costly errors, in less time. As Pabilonia and Zoghi (2005) point out, however, wages tended to rise only when workers were able to learn new skills to use the new and more efficient technology. Many former job roles had to be completely reimagined (Levy and Murnane 1996). Instant communication around the world helped make international outsourcing more affordable, enabling many smaller businesses to access and grow into the global marketplace (Litan and Rivlin 2001).

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The Fourth Industrial Revolution

The Fourth Industrial Revolution (henceforth, 4IR) is the current period of economic transition since the mid-2000s, which is characterized by a fusion of new digital technologies, rooted in advances from the Digital Revolution, with technological applications in the physical and biological domains. This fusion is also known as “technology convergence” (Park 2017).

Klaus Schwab, the Founder and Executive Chairman of the World Economic Forum, is credited for bringing to the world’s attention the importance of the 4IR, presenting a strong case that the characteristics of the transitions now facing economic institutions, industry and society at large are of a fundamentally different nature to those seen in the Digital Revolution. His seminal book, The Fourth Industrial Revolution, argues that the present industrial revolution exceeds the Digital Revolution as measured by (1) the velocity of technology convergence; (2) the breadth and depth of the institutional shifts reshaping our identity and modus operandi; and (3) the impact at the systems level not just within, but also across, industries and countries (Schwab 2016, p. 8).

Schwab goes onto list what he identifies as the most influential “technological mega-trends” of the 4IR, which underpin and drive the changes we are presently witnessing. In the physical category, he notes the role of autonomous vehicles, 3D printing, advanced robotics, and new materials for construction and design. In the digital category, he highlights the pervasive impact of the so-called (Industrial) Internet of Things (IoT/IloT), blockchain applications, and various digital platforms designed for large numbers of users. In the biological category, Schwab emphasizes the rapid developments in synthetic biology, health maintenance, and the neurosciences. Many other technological trends of the 4IR are discussed in the sequel book, Shaping the Future of the Fourth Industrial Revolution (Schwab 2018).
In this book, we suggest that the latest generation digital platforms and IIoT systems based on evolving Internet technologies, the many creative blockchain use cases (beyond crypto-currency), and the applications of artificial intelligence which replace automation with “smartization” (Park 2017) are the three most important of all of these technological mega-trends in terms of their realised and potential impact on the economy and its institutions.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECF5040

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The technological revolution: the second

第二次工业革命或技术革命发生在大约 1850 年到大约 1920 年。它的定义特征是制造业和有组织的生产能力的巨大进步,因为电力、电信、运输和生产线调动了思想、资源和商业。这个时代见证了整个供应链中技术的广泛采用和创新整合,利用电力和更好的业务管理改变了生产过程和商业贸易(Morison 1966)。由于其对经济增长的影响以及其明确的政权从以前的马尔萨斯动力学转变,加洛(2005)和其他作者将从技术革命到今天的经济历史时期称为“持续增长制度”。

生产力的提高可以追溯到几项技术进步。其中特别包括以下内容: 开发用于大规模生产建筑和机械钢部件的 Bessemer 工艺;庞大的铁路网络,方便人们和商业的运输;苏伊士运河和改善水基贸易路线的通道,使用更好的动力船只航行;电报和电话的发明,用于快速传递信息;引入电气设备(例如,受控照明)和一个C管理它们的电源;以及支持石油工业的技术,该工业产生燃料和一系列有用的化学品和其他材料(赫尔,1999 年)。当然,技术革命也见证了橡胶、内燃机、汽车和动力载人飞行的引入。与工业革命中的技术进步相比,网络效应和技术革命期间各行业广泛采用的技术应用导致生活水平更快提高,如图 2.1 所示。在技​​术革命的后期,在人口急剧增长和收入增加的推动下,尤其是在美国,国内消费市场成为包括耐用品在内的新产品的一个有影响力的驱动力。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The digital revolution: the third

数字革命或第三次工业革命起源于战后 1950 年代,并且在作者看来,结束于 2000 年代中期,当时智能手机和多用途移动计算设备首次普及。数字革命的决定性特征是微处理器和其他各种用于计算、通信和数据存储的电子设备的大规模生产。该部门的快速增长引起了研究人员的极大关注(Chow 1967;Bresnahan 1986)。从本质上讲,这个时代见证了按照摩尔定律计算能力和存储容量的上升,以及新的数据传输技术。这项新技术的一些最具经济价值的应用包括个人电脑、CD-ROM、互联网、自动柜员机、数码相机、

再看图2.1显示,在数字革命期间,人均收入的飙升速度远超前两次工业革命。当然,生产过程也产生了负面的污染外部性,这些外部性并未体现在人均收入中(Bowers 2014)。上述技术应用以多种方式提高了生产力(Jorgenson 和 Stiroh 2014)。例如,通过电子邮件或在通勤时使用手机进行即时通信的能力意味着更少的空闲时间被浪费在等待回复上,并且通信成本下降,从而导致更快的决策和更高的劳动生产率。这包括通过电子邮件实现具有成本效益的一对多通信的技术,而不是通过电话或邮寄的旧的一对一通信。这种可扩展性支持了许多企业的增长。它还使旅行者能够在远离普通工作环境的情况下提高工作效率(Wardman 和 Lyons 2016)。此外,通过有组织的数字存储和检索系统将知识商品化,以及根据需要搜索、复制和复制信息的手段,产生了积极的外部性,从而导致更多的人力资本资源和更高的劳动生产率(Jorgenson 2001)。此外,处理和解释数据的能力提高了,可以在各种行业中进行更准确的建模,从而为突发事件做好更好的准备,减少在可避免的错误上浪费的时间和金钱。人均产出大幅增长的另一个重要因素是人类普遍被计算机取代以执行日常管理职能(Acemoglu 等人,2014 年)。员工不仅可以腾出时间来解决更高级的问题和任务,而且他们以前的管理任务也可以在更少的时间内以更少的代价高昂的错误完成。然而,正如 Pabilonia 和 Zoghi (2005) 指出的那样,只有当工人能够学习新技能以使用新的更高效的技术时,工资才会上涨。许多以前的工作角色必须完全重新想象(Levy 和 Murnane 1996)。世界各地的即时通讯有助于使国际外包变得更实惠,使许多小型企业能够进入并成长为全球市场(Litan 和 Rivlin 2001)。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The Fourth Industrial Revolution

第四次工业革命(以下简称 4IR)是自 2000 年代中期以来的当前经济转型时期,其特点是融合了新的数字技术,植根于数字革命的进步,与物理和生物领域的技术应用. 这种融合也被称为“技术融合”(Park 2017)。

世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯·施瓦布 (Klaus Schwab) 因让世界关注 4IR 的重要性而备受赞誉,他提出了一个强有力的案例,即现在经济机构、行业和整个社会面临的转型特征是与数字革命中所见的本质完全不同。他的开创性著作《第四次工业革命》认为,当前的工业革命超过了数字革命,衡量标准是:(1)技术融合的速度;(2) 体制转变的广度和深度重塑了我们的身份和运作方式;(3) 系统层面的影响,不仅在行业和国家内部,而且在行业和国家之间(Schwab 2016,第 8 页)。

施瓦布列出了他认为最有影响力的 4IR 的“技术大趋势”,这些趋势支撑并推动了我们目前正在目睹的变化。在物理类别中,他指出了自动驾驶汽车、3D 打印、先进机器人技术以及用于建筑和设计的新材料的作用。在数字类别中,他强调了所谓的(工业)物联网 (IoT/IloT)、区块链应用程序以及为大量用户设计的各种数字平台的普遍影响。在生物类别中,施瓦布强调合成生物学、健康维护和神经科学的快速发展。续集《塑造第四次工业革命的未来》(Schwab 2018)中讨论了 4IR 的许多其他技术趋势。
在本书中,我们建议基于不断发展的互联网技术的最新一代数字平台和 IIoT 系统、许多创造性的区块链用例(超越加密货币)以及人工智能的应用,以“智能化”取代自动化(Park 2017 ) 就其对经济及其制度的已实现和潜在影响而言,是所有这些技术大趋势中最重要的三个。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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