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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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我们提供的计量经济学Econometrics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- 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|计量经济学作业代写Econometrics代考|Replication
Scientific research needs to be documented and replicable. For social science research using observational data, this requires careful documentation and archiving of the research methods, data manipulations, and coding.
The best practice is as follows. Accompanying each published paper an author should create a complete replication package (set of data files, documentation, and program code files). This package should contain the source (raw) data used for analysis, and code which executes the empirical analysis and other numerical work reported in the paper. In most cases this is a set of programs which may need to be executed sequentially. (For example, there may be an initial program which “cleans” and manipulates the data, and then a second set of programs which estimate the reported models.) The ideal is full documentation and clarity. This package should be posted on the author(s) website, and posted at the journal website when that is an option.
A complicating factor is that many current economic data sets have restricted access and cannot be shared without permission. In these cases the data cannot be posted nor shared. The computed code, however, can and should be posted.
Most journals in economics require authors of published papers to make their datasets generally available. For example:
Econometrica states:
Econometrica has the policy that all empirical, experimental and simulation results must be replicable. Therefore, authors of accepted papers must submit data sets, programs, and information on empirical analysis, experiments and simulations that are needed for replication and some limited sensitivity analysis.
The American Economic Review states:
All data used in analysis must be made available to any researcher for purposes of replication.
The Journal of Political Economy states:
It is the policy of the Journal of ‘ Politlcal Economy to publish papers only if the data used in the analysis are clearly and precisely documented and are readily available to any researcher for purposes of replication.
If you are interested in using the data from a published paper, first check the journal’s website, as many journals archive data and replication programs online. Second, check the website(s) of the paper’s author(s). Most academic economists maintain webpages, and some make available replication files complete with data and programs. If these investigations fail, email the author(s), politely requesting the data. You may need to be persistent.
As a matter of professional etiquette, all authors absolutely have the obligation to make their data and programs available. Unfortunately, many fail to do so, and typically for poor reasons. The irony of the situation is that it is typically in the best interests of a scholar to make as much of their work (including
all data and programs) freely available, as this only increases the likelihood of their work being cited and having an impact.
Keep this in mind as you start your own empirical project. Remember that as part of your end product, you will need (and want) to provide all data and programs to the community of scholars. The greatest form of flattery is to learn that another scholar has read your paper, wants to extend your work, or wants to use your empirical methods. In addition, public openness provides a healthy incentive for transparency and integrity in empirical analysis.
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|Data Files for Textbook
On the textbook webpage http://www.ssc.wisc.edu/ bhansen/econometrics/ there are posted a number of files containing data sets which are used in this textbook both for illustration and for end-ofchapter empirical exercises. For most of the data sets there are four files: (1) Description (pdf format); (2) Excel data file; (3) Text data file; (4) Stata data file. The three data files are identical in content: the observations and variables are listed in the same order in each, and all have variable labels.
For example, the text makes frequent reference to a wage data set extracted from the Current Population Survey. This data set is named cps09mar, and is represented by the files cp s09mar_d escription . pdf, cps09mar , xlsx, cps09mar ,txt, and cps09mar ,dta.
The data sets currently included are
- AB 1991
- Data file from Arellano and Bond (1991)
- A JR 2001
- Data file from Acemoglu, Johnson and Robinson (2001)
- AK 1991
- Data file from Angrist and Krueger (1991)
- AL 1999
- Data file from Angrist and Lavy (1999)
- BNN 2016
- Data file from Bernheim, Meer and Novarro (2016)
- cps09mar
- household survey data extracted from the March 2009 Current Population Survey
- Card1995
- Data file from Card (1995)
- CHJ2004
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|Reading the Manuscript
I have endeavored to use a unified notation and nomenclature. The development of the material is cumulative, with later chapters building on the earlier ones. Nevertheless, every attempt has been made to make each chapter self-contained so readers can pick and choose topics according to their interests.
To fully understand econometric methods it is necessary to have a mathematical understanding of its mechanics, and this includes the mathematical proofs of the main results. Consequently, this text is selfcontained with nearly all results proved with full mathematical rigor. The mathematical development and proofs aim at brevity and conciseness (sometimes described as mathematical elegance), but also at pedagogy. To understand a mathematical proof it is not sufficient to simply read the proof, you need to follow it and re-create it for yourself.
Nevertheless, many readers will not be interested in each mathematical detail, explanation, or proof. This is okay. To use a method it may not be necessary to understand the mathematical details. Accordingly I have placed the more technical mathematical proofs and details in chapter appendices. These appendices and other technical sections are marked with an asterisk ( ${ }^{*}$ ). These sections can be skipped without any loss in exposition.
The key concepts of matrix algebra and probability inequalities are reviewed in Appendices A \& B. It may be useful to read or review Appendix A.1-A.11 before starting Chapter 3 , and review Appendix B before Chapter G. It is not necessary to understand all the material in the appendices. They are intended to be reference material and some of the results are not used in this textbook.
计量经济学代写
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|Replication
科学研究需要记录和可复制。对于使用观察数据的社会科学研究，这需要对研究方法、数据操作和编码进行仔细的记录和归档。
最佳实践如下。伴随每篇发表的论文，作者应创建一个完整的复制包（一组数据文件、文档和程序代码文件）。这个包应该包含用于分析的源（原始）数据，以及执行实证分析和论文中报告的其他数值工作的代码。在大多数情况下，这是一组可能需要按顺序执行的程序。（例如，可能有一个“清理”和操作数据的初始程序，然后是估计报告模型的第二组程序。）理想的是完整的文档和清晰的。该文件包应发布在作者网站上，并在可以选择的情况下发布在期刊网站上。
一个复杂的因素是，当前许多经济数据集的访问受到限制，未经许可不得共享。在这些情况下，无法发布或共享数据。然而，计算出的代码可以而且应该发布。
大多数经济学期刊都要求已发表论文的作者公开其数据集。例如：
Econometrica 规定：
Econometrica 的政策是所有经验、实验和模拟结果都必须是可复制的。因此，被接受论文的作者必须提交数据集、程序和有关复制所需的经验分析、实验和模拟的信息以及一些有限的敏感性分析。
《美国经济评论》指出：
分析中使用的所有数据都必须提供给任何研究人员以供复制。
《政治经济学杂志》指出：
《政治经济学杂志》的政策是，只有在分析中使用的数据被清晰准确地记录并且任何研究人员都可以随时获得以进行复制的情况下才发表论文。
如果您对使用已发表论文中的数据感兴趣，请首先查看该期刊的网站，因为许多期刊在线存档数据和复制程序。其次，查看论文作者的网站。大多数学术经济学家维护网页，有些人提供包含数据和程序的完整复制文件。如果这些调查失败，请给作者发电子邮件，礼貌地索取数据。你可能需要坚持不懈。
作为职业礼仪，所有作者绝对有义务提供他们的数据和程序。不幸的是，许多人没有这样做，而且通常是出于糟糕的原因。具有讽刺意味的是，学者的最大利益通常是尽可能多地完成他们的工作（包括
所有数据和程序）免费提供，因为这只会增加他们的工作被引用和产生影响的可能性。
当您开始自己的经验项目时，请记住这一点。请记住，作为最终产品的一部分，您将需要（并且希望）向学者社区提供所有数据和程序。奉承的最大形式是得知另一位学者已经阅读了您的论文，想要扩展您的工作，或者想要使用您的经验方法。此外，公共开放性为实证分析的透明度和完整性提供了健康的激励。
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|Data Files for Textbook
在教科书网页 http://www.ssc.wisc.edu/bhansen/econometrics/ 上发布了一些包含数据集的文件，这些文件在本教科书中用于说明和章末的实证练习。大多数数据集有四个文件：（1）描述（pdf格式）；(2) Excel数据文件；(3) 文本数据文件；(4) 状态数据文件。这三个数据文件的内容是相同的：观察值和变量在每个中都以相同的顺序列出，并且都有变量标签。
例如，文本经常引用从当前人口调查中提取的工资数据集。该数据集名为 cps09mar，由文件 cp s09mar_d escription 表示。pdf、cps09mar、xlsx、cps09mar ,txt 和 cps09mar ,dta。
目前包含的数据集是
- 1991 年
- Arellano 和 Bond (1991) 的数据文件
- JR 2001
- 来自 Acemoglu、Johnson 和 Robinson 的数据文件 (2001)
- AK 1991
- 来自 Angrist 和 Krueger (1991) 的数据文件
- 1999 年
- 来自 Angrist 和 Lavy (1999) 的数据文件
- BNN 2016
- Bernheim、Meer 和 Novarro 的数据文件 (2016)
- cps09mar
- 从 2009 年 3 月当前人口调查中提取的住户调查数据
- 卡1995
- 来自 Card 的数据文件 (1995)
- CHJ2004
经济代写|计量经济学作业代写Econometrics代考|Reading the Manuscript
我努力使用统一的符号和命名法。材料的发展是累积的，后面的章节建立在前面的章节之上。尽管如此，我们已尽一切努力使每一章都自成一体，以便读者可以根据自己的兴趣选择主题。
为了充分理解计量经济学方法，有必要对其力学有数学上的理解，这包括主要结果的数学证明。因此，该文本是自包含的，几乎所有结果都以完全数学严谨性证明。数学发展和证明旨在简洁明了（有时被描述为数学优雅），但也着眼于教学法。要理解数学证明，仅仅阅读证明是不够的，您需要遵循它并为自己重新创建它。
然而，许多读者不会对每个数学细节、解释或证明感兴趣。这没关系。要使用一种方法，可能不需要了解数学细节。因此，我将更多技术性的数学证明和细节放在章节附录中。这些附录和其他技术部分标有星号 (∗）。可以跳过这些部分而不会丢失任何说明。
矩阵代数和概率不等式的关键概念在附录 A \& B 中进行了回顾。在开始第 3 章之前阅读或回顾附录 A.1-A.11 以及在第 G 章之前回顾附录 B 可能会有用。有必要理解附录中的所有材料。它们旨在作为参考资料，其中一些结果未在本教科书中使用。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。