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微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。
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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Model building and model testing
Science is a method – a process of forming hypotheses, making predictions and testing the predictions against the facts. Sometimes a hypothesis will emerge from inference: looking at the world and making a generalization about it. Sometimes it will emerge from a process of deduction: thinking about the world in a systematic way. Usually deduction involves trying to separate what is essential about a problem from its irrelevant details. When we do this, we have created a simplified version of reality, or a model of reality. Thus, building models necessarily entails making assumptions that are unrealistic – otherwise they wouldn’t be simplifying.
A map does something similar; only those details relevant to the map’s purpose are included. The details that are left out don’t matter if the map is useful. Similarly, if a model makes good predictions, then those aspects of reality that are ignored don’t matter. Therefore, it’s inappropriate to judge the usefulness of a model by the realism of its assumptions; the only relevant test is the accuracy of the model’s predictions.
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Examples of economic models
The production possibility frontier (PPF) Let’s begin with a simple two-person economy where things are produced. We can imagine the situation faced by the
fictional $18^{\text {th}}$-century shipwrecked sailor, Robinson Crusoe. Crusoe on his island has to divide his time between two activities, fishing and gathering coconuts. Devoting more time to fishing implies less time for coconuts; the opportunity cost of one more fish is the number of coconuts forgone.
Next, Crusoe meets Friday, who also fishes and gathers coconuts. Friday is less productive at both tasks, but especially at gathering coconuts; when it comes to fishing he is only slightly worse than Crusoe. Having met, should they continue to work in isolation? Since Crusoe is more productive in everything, could it be in his best interests to continue to go it alone?
It turns out that specialization and exchange (trade) can benefit them both. It doesn’t matter that Crusoe is more productive (or has an ‘absolute advantage’) in producing both fish and coconuts. Crusoe should spend more time gathering coconuts (at which he is much better), and Friday should spend more time fishing (at which he is only a little worse). Such an arrangement will increase their total production of fish and coconuts.
To demonstrate this in a more interesting context, let’s replace individuals with countries. This allows us to see the gains from international trade. The model has two purposes: to illustrate some important concepts as simply as possible, while making predictions, in this case about the pattern of production and trade between two countries.
Our story will feature two countries (England and Canada), two industries (wheat and cloth) and one scarce resource, or ‘factor of production’, labour. This parallels the demonstration of comparative advantage by David Ricardo in 1817 , and for that reason is often called the Ricardian model of trade.
Comparative advantage and the gains from trade Suppose that one unit of labour can produce 5 bushels of wheat or 10 yards of cloth in England; whereas one unit of labour can produce 100 bushels of wheat or 50 yards of cloth in Canada. These data are shown in Table $2.1$ below.
Clearly, Canadian labour is more productive in both industries; so Canada has an absolute advantage in both. But the opportunity cost of producing cloth is lower in England than in Canada.
In particular, it takes one tenth of a unit of labour to produce 1 yard of cloth in England. But one tenth of a unit of labour could have produced half a bushel of wheat in England. Thus, the opportunity cost of a yard of cloth is half a bushel of wheat in England. Following the same logic, the opportunity cost of 1 yard of cloth in Canada is 2 bushels of wheat.
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|The individual|Positive and normative economics
Economic models can be used only to shed light on questions of fact. This is the subject matter of positive economics, which focuses on the way the world actually works; it can help us to determine whether positive statements, or statements
about fact, are true or false. For example, ‘an increase in the minimum wage will increase unemployment for young and unskilled workers’ is a positive statement. It may not be true, but it is still a positive statement in so far as it can be refuted or confirmed by appealing to the empirical evidence.
On the other hand, economic models can’t be used to shed light on how the world ought to be. This involves making value judgements, often involving questions of fairness or equity, and is the subject matter of normative economics. For example, the statement ‘there should be no homeless people in rich developed countries’ is a normative statement based on values – it cannot be tested by appealing to empirical evidence.
This distinction helps to explain why there is a public perception of widespread disagreement among economists. Economists, like other citizens, have different values; therefore they often disagree over normative issues. But on positive issues decided by economic analysis and empirical evidence, there is widespread consensus. For example, a 2011 survey of American economists found that 74 percent agreed with the statement ‘A minimum wage increases unemployment among young and unskilled workers.’ 95 percent agreed that ‘Tariffs and import quotas usually reduce general economic welfare’. . (We set out a model of the minimum wage in the next chapter and look at tariffs in Chapter 10.)
Positive economics occupies most of economists’ time and effort. On normative issues, economists have no more expertise than anyone else and so they can offer no scientific answers to those questions. For example, what constitutes a fair or equitable distribution of income or wealth is a matter of individual judgement. What economic policy should do to improve equity is ultimately something that society’s political institutions will have to decide.
微观经济学代考
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Model building and model testing
科学是一种方法——形成假设、做出预测并根据事实检验预测的过程。有时会从推理中得出一个假设：观察世界并对其进行概括。有时它会出现在一个演绎过程中：以系统的方式思考世界。通常，演绎涉及尝试将问题的本质与不相关的细节区分开来。当我们这样做时，我们就创造了现实的简化版本，或者现实的模型。因此，构建模型必然需要做出不切实际的假设——否则它们不会被简化。
地图做类似的事情；仅包括与地图目的相关的那些细节。如果地图有用，忽略的细节无关紧要。同样，如果一个模型做出了很好的预测，那么那些被忽略的现实方面就无关紧要了。因此，不宜以假设的真实性来判断模型的有用性；唯一相关的测试是模型预测的准确性。
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Examples of economic models
生产可能性边界 (PPF) 让我们从一个简单的两人经济生产开始。我们可以想象当时面临的情况
虚构的18th -世纪海难水手鲁滨逊漂流记。在他的岛上，克鲁索不得不将他的时间分配给两项活动，钓鱼和采集椰子。花更多时间钓鱼意味着更少的时间用于椰子；多一条鱼的机会成本就是放弃的椰子数量。
接下来，克鲁索遇见了星期五，他也钓鱼和收集椰子。星期五在这两项任务上效率较低，尤其是在收集椰子方面；在钓鱼方面，他只比克鲁索差一点。见面后，他们是否应该继续隔离工作？既然克鲁索在任何事情上都更有效率，那么继续单干是否符合他的最大利益？
事实证明，专业化和交流（贸易）可以使他们双方受益。克鲁索在生产鱼和椰子方面效率更高（或具有“绝对优势”）并不重要。克鲁索应该花更多时间采集椰子（他在这方面要好得多），周五应该花更多时间钓鱼（在这方面他只差一点）。这样的安排将增加他们的鱼和椰子的总产量。
为了在更有趣的背景下证明这一点，让我们用国家代替个人。这让我们看到了国际贸易的收益。该模型有两个目的：尽可能简单地说明一些重要概念，同时对两国之间的生产和贸易模式进行预测。
我们的故事将讲述两个国家（英格兰和加拿大）、两个行业（小麦和布匹）和一种稀缺资源，或“生产要素”，即劳动力。这与大卫·李嘉图在 1817 年对比较优势的证明相似，因此通常被称为李嘉图贸易模型。
比较优势和贸易收益 而在加拿大，一个单位的劳动力可以生产 100 蒲式耳小麦或 50 码布。这些数据如下表所示。2.1
显然，加拿大劳动力在这两个行业中的生产力都更高。所以加拿大在这两方面都有绝对优势。但英国生产布料的机会成本低于加拿大。
特别是，在英国生产 1 码布需要十分之一的劳动力。但是在英格兰，十分之一的劳动单位可以生产半蒲式耳的小麦。因此，在英格兰，一码布的机会成本是半蒲式耳小麦。按照同样的逻辑，加拿大 1 码布的机会成本是 2 蒲式耳小麦。
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|The individual|Positive and normative economics
经济模型只能用于阐明事实问题。这是积极经济学的主题，关注世界的实际运作方式；它可以帮助我们确定是正面陈述，还是陈述
关于事实，是真还是假。例如，“提高最低工资将增加年轻和非技术工人的失业率”是一个积极的陈述。这可能不是真的，但它仍然是一个积极的陈述，只要它可以通过诉诸经验证据来反驳或证实。
另一方面，经济模型不能用来阐明世界应该如何。这涉及做出价值判断，通常涉及公平或公平问题，并且是规范经济学的主题。例如，“富裕的发达国家不应有无家可归的人”这一陈述是基于价值观的规范性陈述——它不能通过诉诸经验证据来检验。
这种区别有助于解释为什么公众普遍认为经济学家之间存在分歧。经济学家和其他公民一样，有不同的价值观；因此，他们经常在规范问题上存在分歧。但在经济分析和经验证据决定的积极问题上，存在广泛共识。例如，2011 年对美国经济学家的一项调查发现，74% 的人同意“最低工资会增加年轻和非技术工人的失业率”这一说法。95% 的人同意“关税和进口配额通常会降低总体经济福利”。. （我们在下一章中建立了最低工资模型，并在第 10 章中研究关税。）
实证经济学占据了经济学家的大部分时间和精力。在规范问题上，经济学家并不比其他任何人都拥有更多的专业知识，因此他们无法对这些问题提供科学的答案。例如，什么构成收入或财富的公平或公平分配是个人判断的问题。经济政策应该做什么来改善公平最终是社会政治机构必须决定的事情。
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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。