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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|THE “BRISBANE CLUB” MODEL
What differentiates our contribution to the study of the Fourth Industrial Revolution from others is the mode of analysis it applies. We make use of a model of the economy which was specifically designed to account for the effects technology has at all levels of analysis: from the micro-scale of everyday life to the macro-scale of the socioeconomic system as a whole. With this model we can “place” the various mega-technologies of the Fourth Industrial Revolution within it and then project their likely interaction with the broader socioeconomic system.
This model was developed in the early twenty-first century at the University of Queensland through the contributions of Jason Potts, Kurt Dopfer, John Foster, and Stan Metcalfe as well as Ulrich Witt and Peter Earl in particular, hence it is known as the “Brisbane Club” model. This model conceives of the economy as a complex evolving system formed by individuals acting on the basis of their socioeconomic environment and psychology, enabled by the technologies available to them. It incorporates elements of behavioural and psychological economics (Earl, $1983,1984,1986,2017$ ), institutional economics where it focusses on the rules governing socioeconomic interaction (Dopfer, Foster and Potts, 2004; Dopfer and Potts, 2008), and evolutionary economics (Metcalfe, 1998; Witt, 2008). It is also strongly influenced by the literature on complex systems and emergence within them (Potts, 2000; Foster, 2005; Foster and Metcalfe, 2012).
We will introduce the Brisbane Club model of socioeconomic systems at some length so that we may apply it in later chapters to analysing the mega-technologies of the Fourth Industrial Revolution. We will first introduce the argument that we can best understand socioeconomic evolution as a process of structural evolution in the formation of socioeconomic networks. We will then introduce the Brisbane Club model of how those networks form out of the interaction between individual psychologies and the socioeconomic environment, and then discuss the various factors influencing the evolution of those networks through the change of individual behaviour. We will then introduce the micro-meso-macro perspective by which we switch between microscopic and macroscopic analysis of socioeconomic systems. We will finally summarise how we will use this model to analyse the various mega-technologies of the Fourth Industrial Revolution. For the interested reader, a technical appendix contains a sketch of the formal properties of this model.
经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Society and economy as complex evolving networks
The core proposition around which the Brisbane Club model of socioeconomic systems is built is that the economy is a complex evolving system formed by individuals acting on the basis of their psychology and socioeconomic environment enabled by technology. These systems are appropriately thought of as network structures where individuals form connections whenever they decide to transfer or exchange goods and services, mediums of exchange, or information. Anytime you interact with someone in a socioeconomic context, you form a connection in socioeconomic networks. Buy a cup of coffee, a connection comes into existence between you and the vendor. Exchange your labour for wages, a connection comes into existence between you and your employer. Strike a multi-milliondollar investment contract with another company, a connection comes into existence between yourself and your counterpart in that company.
That of course sounds like a natural way to model socioeconomic systems, but for various historical reasons, traditional economics is not “done” in this way. The tendency for economic analysis (as Philip Mirowski argued in 1989) is to imagine that the economy is something like an electromagnetic field, which is a complete network (all connections that can be made are made) where socioeconomic interactions are akin to electromagnetic flows settling down to an equilibrium. This perspective was immensely useful for understanding the interaction of price dynamics across many markets – changes in one market leading to changes in another and so on. The problem with it, however, as Jason Potts argued in his seminal New Evolutionary Microeconomics $(2000)$ was that it is difficult to make sense of structural evolution with such a model. If a system is fully connected there aren’t any new connections to be made. The alternative Potts offered was to recognise that the network structure of the economy is incomplete and therefore interesting: new connections can be made, existing connections can be transferred, and the structure of the economy can evolve.
Potts’s argument was to stimulate a decade of thought at the University of Queensland under the leadership of Professor John Foster at the School of Economics. Various thinkers from across the world concentrated on the School, becoming the “Brisbane Club,” and contributed elements to the view offered by its emerging model. This model integrated insights from psychological, institutional, and evolutionary economics, while keeping traditional analysis as a special case. To analyse the mega-technologies of the Fourth Industrial Revolution we will make use of the model as synthesised and formalised in two technical documents written by one of the present authors over the course of his doctoral research (MarkeyTowler, 2016, 2018a).
经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Formation of socioeconomic systems: environment
Socioeconomies are complex evolving network structures formed by the behaviour of individuals acting on the basis of their psychology and socioeconomic environment enabled by technology. To understand their formation, thus their evolution, we need to understand how human psychology interacts with the socioeconomic environment to determine behaviour. Such a perspective as allows us to understand how socioeconomic structure emerges from human behaviour was contributed to the Brisbane Club by Peter Earl in particular.
The core proposition of the Brisbane Club model of psychology, which is at the core of its model of socioeconomic systems, is that the mind, much like the brain from which it emerges, is a network structure. The model built on this proposition draws, in particular, on the neuropsychological perspective offered by Friedrich Hayek (1952), the philosophical perspective of Kenneth Boulding (1956), and Kelly (1963), but also the cognitivist perspective offered by Herbert Simon (1968). The nodes in mental networks represent objects and events that exist in our environment and higher order categorisations thereof – people, goods, services, money, their attributes, actions, speech, needs, wants. The connections within these networks represent our knowledge of the world, our “worldview” or “personal construction” of reality, in the form of the relationships we construe between objects and events in the environment and higher-order categorisations of them. Mental networks take on the aspect of classificatory schema (Piaget, 1923; Luria, 1973; Hayek, 1952) as well as cognitive systems for analysing the relation of such categorisations (Newell, 1990) and expectations of the course of events such as are categorised thereby (Kelly, 1963). They are in constant state of evolution through the incorporation of new connections, the strengthening of those which exist by their use and the fading of those which aren’t used (Edelman, 1987). The psychological process which transforms the socioeconomic environment into behaviour is constrained to operate within this network, and operates upon it to cause its evolution.
The socioeconomic environment, which is both external and internal to the individual (in the style of Simon, 1956) contains information (in the Shannonian, $1948 \mathrm{a}, 1948 \mathrm{~b}$ sense) which must be transformed into perrepts of the objects and events and classifications thereof in the environment. This is the role of perception,which transforms information in any given environment into percepts of the objects and events in the environment along with classifications thereof. Perception, we might say, provides us with the interface between the world and our personal knowledge of it (Merleau-Ponty, 1945,1948 ; Polanyi, 1958).
产业经济学代考
经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|THE “BRISBANE CLUB” MODEL
我们对第四次工业革命研究的贡献与其他人的不同之处在于它所应用的分析模式。我们使用了一个经济模型，该模型专门用于解释技术在各个分析层面的影响：从日常生活的微观尺度到整个社会经济系统的宏观尺度。有了这个模型，我们可以将第四次工业革命的各种巨型技术“置入”其中，然后预测它们可能与更广泛的社会经济系统的相互作用。
这个模型是在 21 世纪初在昆士兰大学通过 Jason Potts、Kurt Dopfer、John Foster 和 Stan Metcalfe 以及特别是 Ulrich Witt 和 Peter Earl 的贡献而开发的，因此它被称为“布里斯班俱乐部”模型。该模型将经济视为一个复杂的进化系统，由个人根据其社会经济环境和心理而形成，并由他们可用的技术实现。它结合了行为经济学和心理经济学的要素（Earl，1983,1984,1986,2017)、制度经济学，它侧重于管理社会经济互动的规则（Dopfer、Foster 和 Potts，2004 年；Dopfer 和 Potts，2008 年）和进化经济学（Metcalfe，1998 年；Witt，2008 年）。它还受到关于复杂系统及其内部出现的文献的强烈影响（Potts，2000；Foster，2005；Foster 和 Metcalfe，2012）。
我们将详细介绍社会经济系统的布里斯班俱乐部模型，以便我们可以在后面的章节中应用它来分析第四次工业革命的巨型技术。我们将首先介绍这样一个论点，即我们可以最好地将社会经济演变理解为社会经济网络形成过程中的结构演变过程。然后，我们将介绍布里斯班俱乐部模型，说明这些网络是如何从个体心理和社会经济环境之间的相互作用中形成的，然后讨论通过个体行为的变化影响这些网络演变的各种因素。然后，我们将介绍微观中观宏观视角，通过它我们在社会经济系统的微观和宏观分析之间切换。最后，我们将总结我们将如何使用该模型来分析第四次工业革命的各种巨型技术。对于感兴趣的读者，技术附录包含该模型的形式属性的草图。
经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Society and economy as complex evolving networks
布里斯班俱乐部社会经济系统模型所围绕的核心主张是，经济是一个复杂的进化系统，由个人根据他们的心理和技术支持的社会经济环境采取行动而形成。这些系统被恰当地认为是网络结构，个人在决定转移或交换商品和服务、交换媒介或信息时形成联系。每当您在社会经济环境中与某人互动时，您都会在社会经济网络中建立联系。买一杯咖啡，你和供应商之间就建立了联系。用你的劳动换取工资，你和你的雇主之间就建立了联系。与另一家公司达成数百万美元的投资合同，
这当然听起来像是一种对社会经济系统进行建模的自然方式，但由于各种历史原因，传统经济学并不是以这种方式“完成”的。经济分析的趋势（正如菲利普·米罗夫斯基在 1989 年提出的那样）是把经济想象成一个电磁场，它是一个完整的网络（所有可以建立的连接），其中社会经济相互作用类似于电磁流沉降下降到一个平衡点。这种观点对于理解许多市场之间价格动态的相互作用非常有用——一个市场的变化导致另一个市场的变化，依此类推。然而，正如 Jason Potts 在其开创性的《新进化微观经济学》中指出的那样，它的问题(2000)是很难用这样的模型来理解结构演变。如果一个系统是完全连接的，就没有任何新的连接要建立。Potts 提出的替代方案是承认经济的网络结构是不完整的，因此很有趣：可以建立新的联系，可以转移现有的联系，并且可以发展经济结构。
Potts 的论点是激发昆士兰大学在经济学院约翰·福斯特教授的领导下的十年思考。来自世界各地的各种思想家集中在学校，成为“布里斯班俱乐部”，并为其新兴模式提供的观点贡献了元素。该模型整合了心理学、制度和进化经济学的见解，同时将传统分析作为一个特例。为了分析第四次工业革命的巨型技术，我们将利用本文作者之一在博士研究过程中编写的两份技术文件中综合和形式化的模型（MarkeyTowler，2016，2018a）。
经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Formation of socioeconomic systems: environment
社会经济是复杂的不断发展的网络结构，由个人的行为形成，这些行为基于技术支持的心理和社会经济环境。要了解它们的形成以及它们的演变，我们需要了解人类心理如何与社会经济环境相互作用以确定行为。这种使我们能够理解社会经济结构如何从人类行为中产生的观点尤其是彼得·厄尔对布里斯班俱乐部的贡献。
布里斯班俱乐部心理学模型的核心命题是其社会经济系统模型的核心，即思想，就像它从中出现的大脑一样，是一个网络结构。建立在这个命题上的模型特别借鉴了 Friedrich Hayek (1952) 提供的神经心理学视角、Kenneth Boulding (1956) 和 Kelly (1963) 的哲学视角，以及 Herbert Simon (1968) 提供的认知主义视角）。心理网络中的节点代表存在于我们环境中的对象和事件及其更高级别的分类——人、商品、服务、金钱、他们的属性、行动、言语、需求、欲望。这些网络中的联系代表了我们对世界的了解，我们的“世界观”或现实的“个人建构”，我们以关系的形式解释环境中的对象和事件以及它们的高阶分类。心理网络具有分类图式（Piaget, 1923; Luria, 1973; Hayek, 1952）以及用于分析此类分类关系的认知系统（Newell, 1990）和对事件进程的预期（如被分类）因此（凯利，1963 年）。它们通过合并新的连接、通过它们的使用来加强现有的连接以及那些不使用的连接的消退，从而处于不断的进化状态（Edelman，1987）。将社会经济环境转化为行为的心理过程被限制在这个网络中运行，并在其上运行以导致其进化。
个体的外部和内部的社会经济环境（以 Simon，1956 的风格）包含信息（在 Shannonian，1948一个,1948 b感觉）必须转化为环境中的对象和事件及其分类的perrepts。这就是感知的作用，它将任何给定环境中的信息转换为对环境中的对象和事件及其分类的感知。我们可以说，知觉为我们提供了世界和我们对它的个人知识之间的接口（Merleau-Ponty，1945，1948；Polanyi，1958）。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。