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计量经济学，对经济关系的统计和数学分析，通常作为经济预测的基础。这些信息有时被政府用来制定经济政策，也被私人企业用来帮助价格、库存和生产方面的决策。
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经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|What is Econometrics
The term “econometrics” is believed to have been crafted by Ragnar Frisch (1895-1973) of Norway, one of the three principal founders of the Econometric Society, first editor of the journal Econometrica, and co-winner of the first Nobel Memorial Prize in Economic Sciences in 1969 . It is therefore fitting that we turn to Frisch’s own words in the introduction to the first issue of Econometrica to describe the discipline.
A word of explanation regarding the term econometrics may be in order. Its definition is implied in the statement of the scope of the [Econometric] Society, in Section I of the Constitution, which reads: “The Econometric Society is an international society for the advancement of economic theory in its relation to statistics and mathematics…. Its main object shall he tn promnte studies that aim at a unificatinn af the thenretical=quantitative and the empirical-quantitative approach to economic problems…”
But there are several aspects of the quantitative approach to economics, and no single one of these aspects, taken by itself, should be confounded with econometrics. Thus, econometrics is by no means the same as economic statistics. Nor is it identical with what we call general economic theory, although a considerable portion of this theory has a defininitely quantitative character. Nor should econometrics be taken as synonomous with the application of mathematics to economics. Experience has shown that each of these three view points, that of statistics, economic theory, and mathematics, is a necessary, but not by itself a sufficient, condition for a real understanding of the quantitative relations in modern economic life. It is the unification of all three that is powerful. And it is this unification that constitutes econometrics.
Ragnar Frisch, Econometrica, (1933), 1, pp. 1-2.
This definition remains valid today, although some terms have evolved somewhat in their usage. Today, we would say that econometrics is the unified study of economic models, mathematical statistics, and economic data.
Within the field of econometrics there are sub-divisions and specializations. Econometric theory concerns the development of tools and methods, and the study of the properties of econometric methods. Applied econometrics is a term describing the development of quantitative economic models and the application of econometric methods to these models using economic data.
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|The Probability Approach to Econometrics
The unifying methodology of modern econometrics was articulated by Trygve Haavelmo (1911-1999) of Norway, winner of the 1989 Nobel Memorial Prize in Economic Sciences, in his seminal paper “The probability approach in econometrics” (1944). Haavelmo argued that quantitative economic models must necessarily be probability models (by which today we would mean stochastic). Deterministic models are blatently inconsistent with observed economic quantities, and it is incoherent to apply deterministic models to non-deterministic data. Economic models should be explicitly designed to incorporate randomness; stochastic errors should not be simply added to deterministic models to make them random. Once we acknowledge that an economic model is a probability model, it follows naturally that an appropriate tool way to quantify, estimate, and conduct inferences about the economy is through the powerful theory of mathematical statistics. The appropriate method for a quantitative economic analysis follows from the probabilistic construction of the economic model.
Haavelmo’s probability approach was quickly embraced by the economics profession. Today no quantitative work in economics shuns its fundamental vision.
While all economists embrace the probability approach, there has been some evolution in its implementation.
The structural approach is the closest to Haavelmo’s original idea. A probabilistic economic model is specified, and the quantitative analysis performed under the assumption that the economic model is correctly specified. Researchers often describe this as “taking their model seriously” The structural approach typically leads to likelihood-based analysis, including maximum likelihood and Bayesian estimation.
A criticism of the structural approach is that it is misleading to treat an economic model as correctly specified. Rather, it is more accurate to view a model as a useful abstraction or approximation. In this case, how should we interpret structural econometric analysis? The quasi-structural approach to inference views a structural economic model as an approximation rather than the truth. This theory has led to the concepts of the pseudo-true value (the parameter value defined by the estimation problem), the quasi-likelihood function, quasi-MLE, and quasi-likelihood inference.
Closely related is the semiparametric approach. A probabilistic economic model is partially specified but some features are left unspecified. This approach typically leads to estimation methods such as least-squares and the Generalized Method of Moments. The semiparametric approach dominates contemporary econometrics, and is the main focus of this textbook.
Another branch of quantitative structural economics is the calibration approach. Similar to the quasi-structural approach, the calibration approach interprets structural models as approximations and hence inherently false. The difference is that the calibrationist literature rejects mathematical statistics (deeming classical theory as inappropriate for approximate models) and instead selects parameters by matching model and data moments using non-statistical ad hoc ${ }^{1}$ methods.
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|Econometric Terms and Notation
In a typical application, an econometrician has a set of repeated measurements on a set of variables. For example, in a labor application the variables could include weekly earnings, educational attainment, age, and other descriptive characteristics. We call this information the data, dataset, or sample.
We use the term observations to refer to the distinct repeated measurements on the variables. An individual observation often corresponds to a specific economic unit, such as a person, household, corporation, firm, organization, country, state, city or other geographical region. An individual observation could also be a measurement at a point in time, such as quarterly GDP or a daily interest rate.
Economists typically denote variables by the italicized roman characters $y, x$, and/or $z$. The convention in econometrics is to use the character $y$ to denote the variable to be explained, while the characters $x$ and $z$ are used to denote the conditioning (explaining) variables.
Following mathematical convention, real numbers (elements of the real line $\mathbb{R}$, also called scalars) are written using lower case italics such as $x$, and vectors (elements of $R^{k}$ ) by lower case bold italics such as $\boldsymbol{x}$, e.g.
$$
\boldsymbol{x}=\left(\begin{array}{c}
x_{1} \
x_{2} \
\vdots \
x_{k}
\end{array}\right)
$$
Upper case bold italics such as $\boldsymbol{X}$ are used for matrices.
We denote the number of observations by the natural number $n$, and subscript the variables by the index $i$ to denote the individual observation, e.g. $y_{i}, \boldsymbol{x}{i}$ and $z{i}$. In some contexts we use indices other than $i$, such as in time series applications where the index $t$ is common. In panel studies we typically use the double index it to refer to individual $i$ at a time period $t$.
The $i^{\text {th }}$ observation is the set $\left(y_{i}, x_{i}, z_{i}\right)$.
The sample is the set $\left{\left(y_{i}, x_{i}, z_{i}\right): i=1, \ldots, n\right}$.
It is proper mathematical practice to use upper case $X$ for random variables and lower case $x$ for realizations or specific values. Since we use upper case to denote matrices, the distinction between random variables and their realizations is not rigorously followed in econometric notation. Thus the notation $y_{i}$ will in some places refer to a random variable, and in other places a specific realization. This is undesirable but there is little to be done about it without terrifically complicating the notation. Hopefully there will be no confusion as the use should be evident from the context.
We typically use Greek letters such as $\beta, \theta$ and $\sigma^{2}$ to denote unknown parameters of an econometric model, and use boldface, e.g. $\boldsymbol{\beta}$ or $\boldsymbol{\theta}$, when these are vector-valued. Estimators are typically denoted by putting a hat ” $\wedge$ “, tilde ” $\sim$ ” or bar “-” over the corresponding letter, e.g. $\widehat{\beta}$ and $\tilde{\beta}$ are estimators of $\beta$.
The covariance matrix of an econometric estimator will typically be written using the capital boldface $\boldsymbol{V}$, often with a subscript to denote the estimator, e.g. $\boldsymbol{V}{\widehat{\boldsymbol{\beta}}}=\operatorname{var}[\widehat{\boldsymbol{\beta}}]$ as the covariance matrix for $\widehat{\boldsymbol{\beta}}$. Hopefully without causing confusion, we will use the notation $V{\boldsymbol{\beta}}=\operatorname{avar}[\widehat{\boldsymbol{\beta}}]$ to denote the asymptotic covariance matrix of $\sqrt{n}(\widehat{\boldsymbol{\beta}}-\boldsymbol{\beta})$ (the variance of the asymptotic distribution). Estimators will be denoted by appending hats or tildes, e.g. $\hat{V}{\beta}$ is an estimator of $V{\beta}$.
计量经济学代写
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|What is Econometrics
“计量经济学”一词被认为是由挪威的 Ragnar Frisch (1895-1973) 创造的，他是计量经济学学会的三位主要创始人之一，《计量经济学》杂志的第一任编辑，也是第一届诺贝尔纪念奖的共同获得者1969 年获得经济科学博士学位。因此，我们在《计量经济学》第一期的导言中用弗里施自己的话来描述这门学科是恰当的。
关于计量经济学一词的解释可能是有序的。它的定义隐含在[计量经济学]社会范围的声明中，在《宪法》第一节中写道：“计量经济学会是一个国际社会，旨在促进经济理论与统计和数学的关系…… 其主要目标是促进旨在统一理论=定量和经验-定量方法来解决经济问题的研究……”
但是，经济学的定量方法有几个方面，其中任何一个方面，就其本身而言，不应与计量经济学相混淆。因此，计量经济学绝不等同于经济统计。它也不等同于我们所谓的一般经济理论，尽管该理论的相当一部分具有明确的数量特征。计量经济学也不应被视为将数学应用于经济学的同义词。经验表明，统计学、经济理论和数学这三个观点中的每一个都是真正理解现代经济生活中的数量关系的必要条件，但其本身并不是充分条件。这三者的统一才是强大的。正是这种统一构成了计量经济学。
Ragnar Frisch, Econometrica, (1933), 1, pp. 1-2。
这个定义在今天仍然有效，尽管一些术语在使用上有所演变。今天，我们会说计量经济学是对经济模型、数理统计和经济数据的统一研究。
在计量经济学领域内有细分和专业。计量经济学理论涉及工具和方法的发展，以及对计量经济学方法性质的研究。应用计量经济学是描述定量经济模型的发展以及使用经济数据将计量经济学方法应用于这些模型的术语。
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|The Probability Approach to Econometrics
现代计量经济学的统一方法论由挪威的 Trygve Haavelmo (1911-1999) 提出，他是 1989 年诺贝尔经济学奖获得者，在他的开创性论文“计量经济学中的概率方法”（1944 年）中。Haavelmo 认为定量经济模型必须是概率模型（今天我们指的是随机模型）。确定性模型与观察到的经济量明显不一致，将确定性模型应用于非确定性数据是不连贯的。应明确设计经济模型以纳入随机性；不应该简单地将随机误差添加到确定性模型中以使其随机化。一旦我们承认一个经济模型是一个概率模型，它自然会遵循一种适当的工具方式来量化、估计、而对经济进行推论则是通过强大的数理统计理论。定量经济分析的适当方法来自经济模型的概率构建。
Haavelmo 的概率方法很快被经济学界所接受。今天，经济学中的任何量化工作都不会回避其基本愿景。
虽然所有经济学家都接受概率方法，但它的实施已经发生了一些演变。
结构方法最接近 Haavelmo 最初的想法。指定概率经济模型，并在正确指定经济模型的假设下进行定量分析。研究人员经常将其描述为“认真对待他们的模型”。结构方法通常会导致基于似然的分析，包括最大似然和贝叶斯估计。
对结构性方法的批评是，将经济模型视为正确指定是一种误导。相反，将模型视为有用的抽象或近似更为准确。在这种情况下，我们应该如何解释结构计量经济分析？推理的准结构方法将结构经济模型视为近似值而不是事实。该理论导致了伪真值（由估计问题定义的参数值）、拟似然函数、拟 MLE 和拟似然推理的概念。
密切相关的是半参数方法。概率经济模型已部分指定，但某些特征未指定。这种方法通常会导致估计方法，例如最小二乘法和广义矩量法。半参数方法在当代计量经济学中占主导地位，是这本教科书的主要焦点。
数量结构经济学的另一个分支是校准方法。与准结构方法类似，校准方法将结构模型解释为近似值，因此本质上是错误的。不同之处在于校准主义文献拒绝数理统计（认为经典理论不适用于近似模型），而是通过使用非统计即席匹配模型和数据矩来选择参数1方法。
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|Econometric Terms and Notation
在典型应用中，计量经济学家对一组变量进行一组重复测量。例如，在劳工申请中，变量可能包括周收入、教育程度、年龄和其他描述性特征。我们称这些信息为数据、数据集或样本。
我们使用术语观察来指代对变量的不同重复测量。个人观察通常对应于特定的经济单位，例如个人、家庭、公司、公司、组织、国家、州、城市或其他地理区域。个人观察也可以是某个时间点的衡量指标，例如季度 GDP 或每日利率。
经济学家通常用斜体罗马字符表示变量是,X, 和/或和. 计量经济学的惯例是使用字符是表示要解释的变量，而字符X和和用于表示条件（解释）变量。
按照数学惯例，实数（实线的元素R，也称为标量）使用小写斜体书写，例如X, 和向量（的元素Rķ) 小写粗斜体，例如X，例如
X=(X1 X2 ⋮ Xķ)
大写粗斜体，例如X用于矩阵。
我们用自然数表示观察次数n, 并通过索引为变量下标一世表示单个观察，例如 $y_{i}, \boldsymbol{x} {i}一种ndz {i}.一世ns这米和C这n吨和X吨s在和在s和一世nd一世C和s这吨H和r吨H一种n一世,s在CH一种s一世n吨一世米和s和r一世和s一种ppl一世C一种吨一世这ns在H和r和吨H和一世nd和X吨一世sC这米米这n.一世np一种n和ls吨在d一世和s在和吨是p一世C一种ll是在s和吨H和d这在bl和一世nd和X一世吨吨这r和F和r吨这一世nd一世在一世d在一种l一世一种吨一种吨一世米和p和r一世这d吨.吨H和i^{\text {th }}这bs和r在一种吨一世这n一世s吨H和s和吨\left(y_{i}, x_{i}, z_{i}\right).吨H和s一种米pl和一世s吨H和s和吨\left{\left(y_{i}, x_{i}, z_{i}\right): i=1, \ldots, n\right}.一世吨一世spr这p和r米一种吨H和米一种吨一世C一种lpr一种C吨一世C和吨这在s和在pp和rC一种s和XF这rr一种nd这米在一种r一世一种bl和s一种ndl这在和rC一种s和XF这rr和一种l一世和一种吨一世这ns这rsp和C一世F一世C在一种l在和s.小号一世nC和在和在s和在pp和rC一种s和吨这d和n这吨和米一种吨r一世C和s,吨H和d一世s吨一世nC吨一世这nb和吨在和和nr一种nd这米在一种r一世一种bl和s一种nd吨H和一世rr和一种l一世和一种吨一世这ns一世sn这吨r一世G这r这在sl是F这ll这在和d一世n和C这n这米和吨r一世Cn这吨一种吨一世这n.吨H在s吨H和n这吨一种吨一世这ny_{i}$ 在某些地方会指代一个随机变量，而在其他地方则是一个特定的实现。这是不可取的，但在不使符号非常复杂的情况下，几乎没有什么可做的。希望不会造成混淆，因为从上下文中应该可以明显看出其用途。
我们通常使用希腊字母，例如b,θ和σ2表示计量经济学模型的未知参数，并使用粗体，例如b或者θ，当这些是向量值时。估计器通常用戴帽子来表示”∧“, 波浪号”∼”或在相应的字母上加上“-”，例如b^和b~是估计量b.
计量经济学估计量的协方差矩阵通常使用大写粗体书写在，通常带有下标来表示估计量，例如在b^=曾是[b^]作为协方差矩阵b^. 希望不会引起混淆，我们将使用符号在b=阿瓦尔[b^]来表示渐近协方差矩阵n(b^−b)（渐近分布的方差）。估计器将通过附加帽子或波浪号来表示，例如在^b是一个估计量在b.
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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。