经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Thinking Like an Economist

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宏观经济学,对国家或地区经济整体行为的研究。它关注的是了解整个经济的事件,如商品和服务的生产总量、失业水平和价格的一般行为。

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  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Thinking Like an Economist

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Theory, and More Observation

Isaac Newton, the famous 17 th-century scientist and mathematician, allegedly became intrigued one day when he saw an apple fall from a tree. This observation motivated Newton to develop a theory of gravity that applies not only to an apple falling to the earth but to any two objects in the universe. Subsequent testing of Newton’s theory has shown that it works well in many circumstances (but not all, as Einstein would later show). Because Newton’s theory has been so successful at explaining what we observe around us, it is still taught in undergraduate physics courses around the world.

This interplay between theory and observation also occurs in economics. An economist might live in a country experiencing rapidly increasing prices and be moved by this observation to develop a theory of inflation. The theory might assert that high inflation arises when the government prints too much money. To test this theory, the economist could collect and analyze data on prices and money from many different countries. If grow th in the quantity of money were unrelated to the rate of price increase, the economist would start to doubt the validity of this theory of inflation. If money growth and inflation were correlated in international data, as in fact they are, the economist would become more confident in the theory.

Although economists use theory and observation like other scientists, they face an obstacle that makes their task especially challenging: In economics, conducting experiments is often impractical. Physicists studying gravity can drop objects in their laboratories to generate data to test their theories. By contrast, economists studying inflation are not allowed to manipulate a nation’s monetary policy simply to generate useful data. Economists, like astronomers and evolutionary biologists, usually have to make do with whatever data the world gives them.

To find a substitute for laboratory experiments, economists pay close attention to the natural experiments offered by history. When a war in the Middle East interrupts the supply of crude oil, for instance, oil prices skyrocket around the world. For consumers of oil and oil products, such an event depresses living standards. For economic policymakers, it poses a difficult choice about how best to respond. But for economic scientists, the event provides an opportunity to study the effects of a key natural resource on the world’s economies. Throughout this book, we consider many historical episodes. Studying these episodes is valuable because they give us insight into the economy of the past and allow us to illustrate and evaluate economic theories of the present.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|The Role of Assumptions

If you ask a physicist how long it would take a marble to fall from the top of a ten-story building, he will likely answer the question by assuming that the marble falls in a vacuum. Of course, this assumption is false. In fact, the building is surrounded by air, which exerts friction on the falling marble and slows it down. Yet the physicist will point out that the friction on the marble is so small that its effect is negligible. Assuming the marble falls in a vacuum simplifies the problem without substantially affecting the answer.

Economists make assumptions for the same reason: Assumptions can simplify the complex world and make it easier to understand. To study the effects of international trade, for example, we might assume that the world consists of only two countries and that each country produces only two goods. In reality, there are many countries, each of which produces thousands of different types of goods. But by considering a world with only two countries and two goods, we can focus our thinking on the essence of the problem. Once we understand international trade in this simplified imaginary world, we are in a better position to understand international trade in the more complex world in which we live.

The art in scientific thinking-whether in physics, biology, or economics-is deciding which assumptions to make. Suppose, for instance, that instead of dropping a marble from the top of the building, we were dropping a beach ball of the same weight. Our physicist would realize that the assumption of no friction is less accurate in this case: Friction exerts a greater force on the beach ball because it is much larger than a marble. The assumption that gravity works in a vacuum is reasonable when studying a falling marble but not when studying a falling beach ball.
Similarly, economists use different assumptions to answer different questions. Suppose that we want to study what happens to the economy when the government changes the number of dollars in circulation. An important piece of this analysis, it turns out, is how prices respond. Many prices in the economy change infrequently: The newsstand prices of magazines, for instance, change only once every few years. Knowing this fact may lead us to make different assumptions when studying the effects of the policy change over different time horizons. For studying the short-run effects of the policy, we may assume that prices do not change much. We may even make the extreme assumption that all prices are completely fixed. For studying the long-run effects of the policy, however, we may assume that all prices are completely flexible. Just as a physicist uses different assumptions when studying falling marbles and falling beach balls, economists use different assumptions when studying the short-run and long-run effects of a change in the quantity of money.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Economic Models

High school biology teachers teach basic anatomy with plastic replicas of the human body. These models have all the major organs – the heart, liver, kidneys, and so on-and allow teachers to show their students very simply how the important parts of the body fit together. Because these plastic models are stylized and omit many details, no one would mistake one of them for a real person. Despite this lack of realism – indeed, because of this lack of realism-studying these models is useful for learning how the human body works.

Economists also use models to learn about the world, but unlike plastic manikins, their models mostly consist of diagrams and equations. Like a biology teacher’s plastic model, economic models omit many details to allow us to see what is truly important. Just as the biology teacher’s model does not include all the body’s muscles and blood vessels, an economist’s model does not include every feature of the economy.

As we use models to examine various economic issues throughout this book, you will see that all the models are built with assumptions. Just as a physicist begins the analysis of a falling marble by assuming away the existence of friction, economists assume away many details of the economy that are irrelevant to the question at hand. All models-in physics, biology, and economics-simplify reality to improve our understanding of it.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Thinking Like an Economist

宏观经济学代考

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Theory, and More Observation

据称,17 世纪著名的科学家和数学家艾萨克·牛顿(Isaac Newton)有一天看到一个苹果从树上掉下来,很感兴趣。这一观察促使牛顿发展出一种引力理论,该理论不仅适用于苹果落到地球上,也适用于宇宙中的任何两个物体。对牛顿理论的后续测试表明,它在许多情况下都有效(但不是全部,正如爱因斯坦后来所展示的那样)。因为牛顿的理论在解释我们周围观察到的东西方面非常成功,所以它仍然在世界各地的本科物理课程中教授。

理论和观察之间的这种相互作用也发生在经济学中。一位经济学家可能生活在一个物价快速上涨的国家,并被这一观察结果所推动,从而发展出一种通货膨胀理论。该理论可能会断言,当政府印太多钱时,就会出现高通胀。为了检验这一理论,经济学家可以收集和分析来自许多不同国家的价格和货币数据。如果货币数量的增长与价格上涨的速度无关,经济学家就会开始怀疑这种通货膨胀理论的有效性。如果货币增长和通货膨胀在国际数据中是相关的,事实上它们是相关的,那么经济学家就会对这个理论更有信心。

尽管经济学家像其他科学家一样使用理论和观察,但他们面临的障碍使他们的任务特别具有挑战性:在经济学中,进行实验通常是不切实际的。研究重力的物理学家可以在他们的实验室里丢下物体来生成数据来检验他们的理论。相比之下,研究通货膨胀的经济学家不能仅仅为了生成有用的数据而操纵一个国家的货币政策。经济学家,如天文学家和进化生物学家,通常不得不使用世界提供给他们的任何数据。

为了找到实验室实验的替代品,经济学家密切关注历史提供的自然实验。例如,当中东战争中断原油供应时,世界各地的油价就会飙升。对于石油和石油产品的消费者来说,这样的事件降低了生活水平。对于经济政策制定者来说,如何最好地应对是一个艰难的选择。但对于经济科学家来说,该活动提供了一个研究关键自然资源对世界经济影响的机会。在本书中,我们考虑了许多历史事件。研究这些事件很有价值,因为它们让我们深入了解过去的经济,并让我们能够说明和评估当前的经济理论。

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|The Role of Assumptions

如果你问一个物理学家,一颗大理石从十层楼的顶部掉下来需要多长时间,他很可能会假设大理石是在真空中掉下来的。当然,这个假设是错误的。事实上,建筑物被空气包围,它对下落的大理石施加摩擦并使其减速。然而物理学家会指出,大理石上的摩擦力是如此之小,以至于其影响可以忽略不计。假设大理石落在真空中可以简化问题,而不会显着影响答案。

经济学家出于同样的原因做出假设:假设可以简化复杂的世界并使其更容易理解。例如,为了研究国际贸易的影响,我们可以假设世界只有两个国家,每个国家只生产两种商品。实际上,有许多国家,每个国家都生产数千种不同类型的商品。但是通过考虑一个只有两个国家和两种商品的世界,我们可以集中思考问题的本质。一旦我们了解了这个简化的想象世界中的国际贸易,我们就能更好地了解我们所生活的更复杂世界中的国际贸易。

科学思维的艺术——无论是物理学、生物学还是经济学——正在决定做出哪些假设。例如,假设我们不是从建筑物顶部掉下大理石,而是掉下一个相同重量的沙滩球。我们的物理学家会意识到,在这种情况下,没有摩擦的假设不太准确:摩擦会对沙滩球施加更大的力,因为它比大理石大得多。在研究下落的弹珠时,重力在真空中起作用的假设是合理的,但在研究下落的沙滩球时则不然。
同样,经济学家使用不同的假设来回答不同的问题。假设我们想研究当政府改变流通中的美元数量时经济会发生什么。事实证明,这种分析的一个重要部分是价格如何反应。经济中的许多价格很少变化:例如,杂志的报摊价格每隔几年才变化一次。了解这一事实可能会导致我们在研究不同时间范围内政策变化的影响时做出不同的假设。为了研究政策的短期影响,我们可以假设价格变化不大。我们甚至可以做出一个极端的假设,即所有价格都是完全固定的。然而,为了研究政策的长期影响,我们可以假设所有价格都是完全灵活的。

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Economic Models

高中生物老师用人体塑料复制品教授基本解剖学。这些模型具有所有主要器官——心脏、肝脏、肾脏等——并允许教师非常简单地向学生展示身体的重要部分如何组合在一起。因为这些塑料模型风格化并且省略了许多细节,所以没有人会误认为其中一个是真人。尽管缺乏现实主义——事实上,由于缺乏现实主义——研究这些模型对于了解人体如何工作是有用的。

经济学家也使用模型来了解世界,但与塑料人体模型不同,他们的模型主要由图表和方程式组成。就像生物老师的塑料模型一样,经济模型省略了很多细节,让我们看到什么是真正重要的。正如生物老师的模型不包括身体的所有肌肉和血管一样,经济学家的模型也不包括经济的每一个特征。

当我们在本书中使用模型来研究各种经济问题时,您会发现所有模型都是基于假设构建的。正如物理学家通过假设不存在摩擦来开始分析坠落的大理石一样,经济学家假设与手头的问题无关的许多经济细节。物理学、生物学和经济学中的所有模型都简化了现实,以提高我们对它的理解。

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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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