经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Theories and Models

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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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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Theories and Models

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Theories and Models

In mainstream economics, at least, theories have models as their “logical backbones.” A model is a collection of assumptions and hypotheses that are linked by the rules of logic and mathematics. A model makes several assumptions about an aspect of reality and derives hypotheses from these assumptions in a logically consistent way. To understand the difference between theories and models, look at the following example.

Assume one wants to develop a theory about the functioning of the price mechanism on markets. In order to do so, one thinks about, for example, the way individuals sell and buy their stuff and how these buying and selling decisions explain the formation of prices. This structured way of thinking is one of the models underlying one’s theory.

The crucial function of a model, in the context of theory formation, is to make sure that the key causal mechanisms underlying a theory are made explicit and logically consistent. Look at the following model to understand why:
Model 1
Assumption 1: All human beings are in the streets.
Assumption 2: Peter is a human being.
Hypothesis: Peter is sitting at my home.
“Model 1 ” is a model because it has a set of assumptions and a hypothesis, but the hypothesis does not follow logically from the assumptions. In this case, the model is logically inconsistent, even though the hypothesis might be correct empirically (Peter is sitting right next to me). The point is that the assumptions cannot explain my observation, which makes the model useless for any theory. A consistent model is therefore a necessary condition for a good theory.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|The Virtue of Thriftiness

An important criterion for good models is simplicity, frugality, or thriftiness. The idea is often referred to as Ockham’s razor (named for an English Franciscan Friar in the fourteenth century), which states that, among competing models, the one with the fewest assumptions should be selected. However, this concept is much older. Aristotle $(2004)$, in his Posterior Analytics, stated that, “we may assume the superiority ceteris paribus [all things being equal] of the demonstration which derives from fewer postulates or hypotheses.” Ockham’s razor is widely accepted among economists. (Solow, 1997, p. 43) summarizes the self-image of the profession in a very concise way: “Today, if you ask a mainstream economist a question about almost any aspect of economic life, the response will be: suppose we model that situation and see what happens. [… ] A model is a deliberately simplified representation of a much more complicated situation. […] The idea is to focus on one or two causal or conditioning factors, exclude everything else, and hope to understand how just these aspects of reality work and interact.”

Ockham’s razor necessarily implies that the assumptions of a model should not be realistic in the naïve sense that the assumptions shall fit reality. Scientific theory building necessarily reduces complexity to make a situation comprehensible for the human mind. Robinson (1962) found a nice expression for the problems implied by models built on “realistic” assumptions: “[a] model which took account of all the variegation of reality would be of no more use than a map at the scale of one to one.” However, the epistemic problem goes even deeper, as illustrated by the novel Tristram Shandy by Sterne (2003). The book is the autobiography of the protagonist, which is so detailed that it takes the author 1 year to write down a single day of his life. From this perspective, the map is even more detailed than the territory and the level of detail one considers adequate must be based on a subjective value judgment.
Maps have to simplify in order to be useful. On the other hand, is there a “right” way to simplify? The answer to this question must also be “no,” because it depends on what one wants to do with the map. If one is driving a car, contour lines are not essential and may easily distract attention from other more important information. However, if one is planning to hike in the mountains, contour lines are crucial. Therefore, a good simplification depends on its purpose.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter

If assumptions shall not be realistic, then maybe one can conclude that assumptions do not matter at all. This position has, in fact, been put forward by (Friedman, 1953 , p. 14), one of the most influential economists of his time. He proposed that “Truly important and significant hypotheses will be found to have ‘assumptions’ that are wildly inaccurate descriptive representations of reality, and, in general, the more significant the theory, the more unrealistic the assumptions (in this sense).”

There is some debate as to whether Friedman adheres to the extreme position that assumptions do not matter at all (called instrumentalism) or not but, for the sake of argument, consider this position and see where it leads. According to an instrumentalist’s view, one should judge a theory according to the validity and usefulness of the hypotheses, whereas the assumptions are irrelevant. Does this position make sense? Look at the following model.
Model 3
Assumption: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents.
Hypothesis: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents.
Model 3 looks like a pretty nonsensical waste of time and is an example of a circular argument, but why does one find it intuitively unconvincing? The hypothesis can be empirically tested and it has been confirmed by the data. Therefore, according to an instrumentalist’s view, a theory that is built on this model passes the test of usefulness. The idea that assumptions are completely irrelevant is, of course, flawed because it prevents one from learning anything about the causal mechanisms that drive the hypotheses, if one cannot rule out the trivial model where hypotheses and assumptions coincide. Even if one’s mind can never grasp the true causal mechanism, and thus one has to be satisfied with crude narratives and heuristics, declaring the assumptions irrelevant leaves one with only cookbooks.

Instrumentalism is an extreme position and there are reasons to assume that Friedman’s own position is more balanced. He argues that the role of a positive science “is the development of a ‘theory’ or ‘hypothesis’ that yields valid and meaningful (i.e., not truistic) predictions about phenomena not yet observed.” It can be argued that the term “truistic” refers to models of the above type that are only uninteresting tautologies. In the end, scientific theory building has a subjective component, because the balance between, on the one hand, meaningful simplifications of the assumptions and of the supposed causal mechanisms, and, on the other hand, the explanatory power of the hypotheses cannot be precisely nailed down. It is the art and craft of experienced scientists to see if a theory is “in balance” in this sense.

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微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Theories and Models

至少在主流经济学中,理论有模型作为它们的“逻辑支柱”。模型是由逻辑和数学规则联系起来的假设和假设的集合。模型对现实的某个方面做出若干假设,并以逻辑一致的方式从这些假设中得出假设。要了解理论和模型之间的区别,请查看以下示例。

假设一个人想要发展一种关于价格机制在市场上的作用的理论。为了做到这一点,例如,人们要考虑个人买卖他们的东西的方式,以及这些买卖决定如何解释价格的形成。这种结构化的思维方式是一个人理论的基础模型之一。

在理论形成的背景下,模型的关键功能是确保理论背后的关键因果机制明确且逻辑一致。查看以下模型以了解原因:
模型 1
假设 1:所有人都在街头。
假设2:彼得是一个人。
假设:彼得坐在我家。
“模型1”是一个模型,因为它有一组假设和一个假设,但假设不是从假设逻辑上得出的。在这种情况下,模型在逻辑上是不一致的,即使假设在经验上可能是正确的(彼得坐在我旁边)。关键是这些假设无法解释我的观察结果,这使得该模型对任何理论都无用。因此,一个一致的模型是一个好的理论的必要条件。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|The Virtue of Thriftiness

优秀模型的一个重要标准是简单、节俭或节俭。这个想法通常被称为奥卡姆剃刀(以十四世纪英国方济各会修士的名字命名),它指出,在竞争模型中,应该选择假设最少的模型。但是,这个概念要古老得多。亚里士多德(2004),在他的后验分析中说,“我们可以假设证明的优势 ceteris paribus [all things are equal] 源于较少的假设或假设。” 奥卡姆剃刀在经济学家中被广泛接受。(Solow, 1997, p. 43) 以非常简洁的方式总结了这个行业的自我形象:“今天,如果你问一个主流经济学家一个关于经济生活几乎任何方面的问题,答案将是:假设我们建模这种情况,看看会发生什么。[…] 模型是对更复杂情况的刻意简化表示。[…] 这个想法是专注于一两个因果或条件因素,排除其他一切,并希望了解现实的这些方面是如何发挥作用和相互作用的。”

奥卡姆剃刀必然意味着模型的假设不应该是现实的,因为假设应该符合现实。建立科学理论必然会降低复杂性,以使情况变得易于理解。Robinson (1962) 为建立在“现实”假设上的模型所隐含的问题找到了一个很好的表达方式:“考虑到现实的所有变化的模型与一一。” 然而,正如 Sterne(2003 年)的小说 Tristram Shandy 所说明的那样,认知问题更加深入。这本书是主人公的自传,内容详尽,作者用了1年的时间才写下他的一天。从这个角度来看,
地图必须简化才能有用。另一方面,是否有一种“正确”的简化方式?这个问题的答案也必须是“否”,因为这取决于人们想用地图做什么。如果一个人正在开车,轮廓线不是必需的,并且可能很容易分散其他更重要信息的注意力。然而,如果一个人打算在山上徒步旅行,等高线是至关重要的。因此,一个好的简化取决于它的目的。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter

如果假设不现实,那么也许可以得出结论,假设根本不重要。事实上,这一立场是由当时最有影响力的经济学家之一(弗里德曼,1953 年,第 14 页)提出的。他提出“将发现真正重要和重要的假设具有非常不准确的对现实的描述性表示的’假设’,并且一般来说,理论越重要,假设(在这个意义上)就越不现实。”

关于弗里德曼是否坚持假设根本不重要的极端立场(称为工具主义)存在一些争论,但为了争论,考虑一下这个立场并看看它会导致什么。根据工具主义者的观点,人们应该根据假设的有效性和有用性来判断一个理论,而假设是无关紧要的。这个位置有意义吗?看看下面的模型。
模型 3
假设:安全带可降低致命事故的可能性。
假设:安全带降低了致命事故的可能性。
Model 3 看起来是一种非常荒谬的浪费时间,是循环论证的一个例子,但为什么人们会觉得它在直觉上没有说服力呢?该假设可以通过经验检验,并已被数据证实。因此,根据工具主义者的观点,建立在这个模型上的理论通过了有用性的检验。当然,假设完全不相关的想法是有缺陷的,因为如果不能排除假设和假设重合的琐碎模型,它会阻止人们了解驱动假设的因果机制。即使一个人的头脑永远无法掌握真正的因果机制,因此必须满足于粗糙的叙述和启发式方法,但宣布这些假设无关紧要,只会留下食谱。

工具主义是一种极端立场,有理由假设弗里德曼自己的立场更加平衡。他认为,实证科学的作用是“发展一种‘理论’或‘假设’,从而对尚未观察到的现象做出有效且有意义的(即,非老生常谈的)预测。” 可以说,术语“自言自语”指的是上述类型的模型,它们只是无趣的重言式。最后,科学理论构建具有主观成分,因为一方面对假设和假设的因果机制进行有意义的简化,另一方面,假设的解释力不能精确地平衡。明确了。看一个理论在这个意义上是否“平衡”是经验丰富的科学家的艺术和技艺。

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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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