经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON7400

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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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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Salience, chains, and anchoring: framing the environment

What knowledge manifest in our mental networks is “brought to mind” in the process of analysis depends on what objects, events, and classifications thereof are called to mind by that process. This depends, of course, on the way information is transformed into percepts of objects and events in the environment. This depends on two phenomena we call “salience” and “chains.” The effect of those percepts on behaviour is then obtained by their effect on preferences, which depends on a further phenomenon we call “anchoring.”

The totality of the information which exists in our environment is not mapped to percepts of objects and events within it, only a small fraction. We only notice what is noticeable. We call this phenomenon “salience” – only that information which corresponds to objects and events which makes a sufficient impression on the sensory organs relative to the environment is mapped to percepts of those objects and events. This has the effect of “focussing” our attention on the most salient objects and events in our environment. Hence, we tend to notice more extreme and unusual events in the environment relative to common ones, we tend to notice gaudy and loud advertisements, we tend to be dominated by our emotions rather than thoughts about the future, and so on.

We also do not perceive only the base sense-data of our environment. We also perceive higher-order categorisations and classifications thereof. The phenomenon by which this is brought about we call “chains,” and is underlain by the way neurons excite one another by the passage of charge along synaptic networks. If a set of anterior percepts are perceived which are sufficiently strongly connected to a posterior set of percepts in mental networks, then the latter will be perceived as well. So the phenomenon of chains means that our understanding of reality affects the way we observe reality. This, of course, is one way that our personality – the tendencies within the way we construe events – manifests in the world, as our perception is contingent on the personality which manifests in our mental networks. It is also how it comes to be that we judge different objects and events to have such a degree of similarity that we can represent them to be members of the same category.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|evolution of socioeconomic systems at the micro-level

The Brisbane Club model views socioeconomic systems as complex evolving systems, where the connective structure of the system is changing and evolving as individual behaviour changes in response to the environment, changing technology, and changing psychology. It offers a more or less coherent perspective on how individual behaviour changes, and thus how socioeconomic systems evolve at a micro-scale by the creation of new connections or the transfer of existing ones. Broadly speaking, we have established that behaviour changes due to the role of incentives and technology, the role of mental evolution, and the role of “framing.”

In the first instance, socioeconomic systems may evolve as incentives within them change, causing individuals to substitute between existing modes of behaviour and new modes of behaviour – such as that which would constitute the adoption of a new technology – as long as incentives are sufficient to do so. If there is no incentive structure under which such substitution may be obtained, then technological change may be required so as for necessities and requisites to be met. Technology may also cause socioeconomic systems to evolve in a more direct manner by expanding the range of human capability and making it possible to realise complementarities between various elements of behaviour.

If incentives are not particularly relevant, and technology has already made the realisation of complementarities feasible, behavioural change is brought about by the development and application of personal knowledge. New ideas about how and why to behave in a new manner – such as adopting a new technology – must be developed by creativity, experimentation, and play, and then incorporated into the mind. Those ideas which are simple, connect objects and events with a powerful hold on the individual’s attention, and build on the periphery of existing mental networks without contradicting them greatly are more likely to be incorporated. The environment must then be framed so as for that knowledge to be applied to perception of the environment in the process of analysis in such a way as for new modes of behaviour to be selected. This requires that the information which corresponds to positive non-inert anchors for new modes of behaviour, or information that corresponds to perceptual antecedents thereof which are strongly connected to them, to be placed and presented in such a way as to have a significant impression on the sensory organs, and the opposite for negative non-inert anchors.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考| new ways of doing things cause disruption, then re-coordination

The Brisbane Club model of socioeconomic systems is what we call “methodologically individualist.” It takes the individual human being as the fundamental unit of socioeconomic analysis and builds a perspective from this basis (Hodgson, 2007). There are limitations to a strictly individualist methodology, however, as any “higher level” analysis of large parts of the system is difficult with a model which does not abstract away from individual idiosyncrasies. This is, of course, the reason that any economics needs some form of a “representative agent” in order to analyse the functioning of socioeconomic systems at any higher level of analysis.

The singular contribution of Kurt Dopfer, John Foster and Jason Potts (2004) to the Brisbane Club model was to provide a means for doing so in the form of the micro-meso-macro framework.

As we broaden our perspective on socioeconomic systems from the level of the individual to take in groups of greater and greater size, we can begin to observe certain regularities in the way individuals interact with their socioeconomic environment. What we are observing in these regularities is the operation of what Dopfer, Foster and Potts $(2004)$ called the “meso-rule.” A meso-rule is a cognitive structure for interpreting how and why to act in a particular socioeconomic environment which has sufficient regularity as to allow us to define a corresponding “meso-population” of individuals who act according to the dictates of that rule without loss to our analysis. At the macroeconomic level, we therefore see the socioeconomic system as a network between various meso-populations of individuals interacting according to a particular rule structure. These rules ought to be defined pragmatically for the purposes of analysis and can be both technical rules (which might define, say, an industry as a meso-population by its production technology) or psychological rules (which might define, say, a particular class of consumer as a meso-population by the commonalities in their consumption behaviour).

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产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Salience, chains, and anchoring: framing the environment

在分析过程中,我们的心理网络中显示的哪些知识被“记入脑海”,这取决于该过程会记起哪些对象、事件及其分类。当然,这取决于信息转化为对环境中对象和事件的感知的方式。这取决于我们称为“显着性”和“连锁”的两种现象。然后通过它们对偏好的影响来获得这些感知对行为的影响,这取决于我们称为“锚定”的进一步现象。

我们环境中存在的全部信息并没有映射到对其中的对象和事件的感知,只有一小部分。我们只注意到明显的东西。我们将这种现象称为“显着性”——只有与环境相关的、在感觉器官上留下足够印象的对象和事件对应的信息才会映射到对这些对象和事件的感知。这具有将我们的注意力“集中”在我们环境中最显着的物体和事件上的效果。因此,相对于普通事件,我们倾向于注意到环境中更极端和不寻常的事件,我们倾向于注意到华而不实和响亮的广告,我们倾向于被我们的情绪而不是对未来的想法所支配,等等。

我们也不仅仅感知我们环境的基本感觉材料。我们还感知到更高阶的分类及其分类。导致这种情况的现象我们称之为“链”,其基础是神经元通过突触网络中的电荷通过而相互激发。如果一组前感知被感知到与心理网络中的一组后感知有足够强的联系,那么后者也会被感知。所以锁链现象意味着我们对现实的理解会影响我们观察现实的方式。当然,这是我们的个性——我们解释事件的方式中的倾向——在世界上表现出来的一种方式,因为我们的感知取决于在我们的心理网络中表现出来的个性。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|evolution of socioeconomic systems at the micro-level

布里斯班俱乐部模型将社会经济系统视为复杂的演化系统,其中系统的连接结构随着个体行为的变化而变化和演化,以响应环境、技术的变化和心理的变化。它提供了一个或多或少连贯的观点,即个人行为如何变化,以及社会经济系统如何通过创建新的联系或转移现有的联系而在微观尺度上发展。从广义上讲,我们已经确定,由于激励和技术的作用、心理进化的作用以及“框架”的作用,行为会发生变化。

首先,社会经济系统可能会随着内部激励的变化而演变,从而导致个人在现有的行为模式和新的行为模式之间进行替代——例如构成采用新技术的行为模式——只要激励足够这样做。如果没有可以实现这种替代的激励结构,则可能需要进行技术变革以满足必要性和必要性。技术还可以通过扩大人类能力的范围并使各种行为要素之间的互补性成为可能,从而使社会经济系统以更直接的方式发展。

如果激励措施不是特别相关,并且技术已经使互补性的实现成为可能,那么个人知识的开发和应用就会带来行为改变。关于如何以及为什么以新方式行事的新想法——例如采用新技术——必须通过创造力、实验和游戏来发展,然后融入大脑。那些简单的想法,将物体和事件与个人的注意力联系起来,并建立在现有心理网络的外围而不与它们有很大的矛盾,更有可能被纳入。然后必须对环境进行构架,以便在分析过程中将该知识应用于对环境的感知,从而选择新的行为模式。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考| new ways of doing things cause disruption, then re-coordination

布里斯班俱乐部的社会经济系统模型就是我们所说的“方法论上的个人主义”。它将个人作为社会经济分析的基本单位,并以此为基础构建了一个视角(Hodgson,2007)。然而,严格的个人主义方法论存在局限性,因为对于系统的大部分内容进行任何“更高层次”的分析都是困难的,因为模型没有从个人特质中抽象出来。这当然是任何经济学都需要某种形式的“代表代理人”的原因,以便在更高的分析水平上分析社会经济系统的功能。

Kurt Dopfer、John Foster 和 Jason Potts (2004) 对布里斯班俱乐部模型的独特贡献是以微观-中观-宏观框架的形式提供了一种方法。

随着我们从个人层面扩大对社会经济系统的看法,以接纳越来越大的群体,我们可以开始观察个人与其社会经济环境互动方式的某些规律性。我们在这些规律中观察到的是 Dopfer、Foster 和 Potts 的运作(2004)称为“中观规则”。中观规则是一种认知结构,用于解释在特定的社会经济环境中如何以及为什么采取行动,它具有足够的规律性,使我们能够定义相应的“中观群体”,即根据该规则的指示行动而不会造成损失的个体到我们的分析。因此,在宏观经济层面,我们将社会经济系统视为根据特定规则结构进行交互的各种中间人群之间的网络。为了分析的目的,这些规则应该被务实地定义,并且可以是技术规则(例如,可以通过其生产技术将行业定义为中等人口)或心理规则(例如,可以定义特定类别)消费者作为一个中等人口的消费行为的共同点)。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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