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经济统计是应用统计学和应用经济学的一个主题，涉及经济数据的收集、处理、汇编、传播和分析。它与商业统计和计量经济学密切相关。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
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• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Reengineering the Data Architecture

The opportunities created by the ubiquitous digitization of transactions can only be realized with a new architecture for data collection. The aim is for the statistical system to use all the relevant detail provided by transactions data. There are a number of issues the new data architecture would need to address (see Jarmin 2019). These include issues of privacy, confidentiality, and value of husiness data; cost to husinesses and the statistical agencies of the new architecture; and the technical and engineering issues of building a new architecture.

There are multiple potential modes for businesses providing such data. All have advantages and disadvantages. We expect that the new architecture should support multiple approaches to providing and collecting data. The agencies will need to be flexible.

Direct feed of transaction-level data. The agencies could get transactionlevel data directly from firms and do the calculations necessary to aggregate them. This approach has already been implemented by the Australian Bureau of Statistics for its retail food price index. While the agencies should be receptive to such arrangements, it is unlikely to be practical in the US context because of unwillingness of companies to provide such granular data and the difficulty for the agencies of handling the volume of data that it would entail.

Direct feed of (detailed) aggregate measures of price, quantity, and sales via APIs. Alternatively, and probably more practical in the US context, firms (e.g., retailers) could do the calculations needed to produce detailed but aggregated measures of price, quantity, and sales that could then be transmitted to the statistical agencies. Surveys and enumerations could be replaced by APIs. The agencies – in collaboration with businesses – would have to design a large, but finite, number of APIs that would mesh with would have a substantial fixed cost, but then provide much improved data at low marginal cost.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Capabilities and Mandates of the Statistical Agencies

This paper envisions a new architecture for economic statistics that would build consistent measurement of price and quantity from the ground up. Currently, the collection and aggregation of data components is spread across three agencies. Implementing the new architecture we envision undoubtedly will be a challenge. Moving away from a survey-centric form of data collection for retail prices and quantities to computing statistics from detailed transaction-level data requires an approach that would have businesses providing their data in a unified way. The institutional arrangements that fundamentally separate the collection of data on prices and quantities would need to be changed. There have long been calls for reorganizing BEA, BLS, and Census to help normalize source data access, improve efficiencies, and foster innovation. Regardless of whether the agencies are realigned or reorganized, they need to review the current structure given how the production of statis-tics is evolving. Having one agency negotiate access to transaction-level data will be difficult enough. Having multiple agencies doing so unduly burdens both businesses and the taxpayer. Importantly, under the current statistical system structure, no agency has the mandate to collect data on both price and quantities, so implementing the data architecture to measure price and quantity simultaneously is not in scope for any agency. ${ }^{31}$

There are also ditticult questions about the legal and policy structure needed to govern how statistical agencies access private data assets for statistical uses. For instance, a key question is whether companies would seek to charge for access to the type of data described above and, if so, whether the associated fees would be within the budgetary resources of the statistical agencies.

To further test, develop, and implement a solution such as we are proposing here, the statistical agencies must expand their general data science capabilities. Whether transaction level data are transmitted to the agencies or whether retailers provide intermediate calculations, an important point of focus for the statistical agencies will be not only the acquisition but the curation of new types of unstructured data. The ingestion, processing, and curation of these new sources introduces scalability concerns not present in most survey contexts. Also, negotiating access will require the agencies to hire more staff with the skills to initiate and manage business relationships with data providers.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Reengineering the Data Architecture

交易无处不在的数字化所创造的机会只能通过新的数据收集架构来实现。目的是让统计系统使用交易数据提供的所有相关细节。新的数据架构需要解决许多问题（参见 Jarmin 2019）。这些包括隐私、保密和商业数据价值的问题；新架构的企业和统计机构的成本；以及构建新架构的技术和工程问题。

提供此类数据的企业有多种潜在模式。都有优点和缺点。我们期望新架构应该支持多种方法来提供和收集数据。这些机构需要灵活。

交易级数据的直接馈送。这些机构可以直接从公司获得交易级别的数据，并进行必要的计算来汇总它们。澳大利亚统计局已经在其零售食品价格指数中采用了这种方法。虽然这些机构应该接受这样的安排，但在美国的情况下这不太可能是可行的，因为公司不愿意提供这种细粒度的数据，而且这些机构难以处理这将带来的大量数据。

通过 API 直接提供价格、数量和销售的（详细）综合衡量指标。或者，在美国情况下可能更实际的是，公司（例如，零售商）可以进行所需的计算，以生成详细但汇总的价格、数量和销售量度，然后将其传输给统计机构。调查和枚举可以被 API 取代。这些机构 – 与企业合作 – 将不得不设计大量但有限数量的 API，这些 API 将具有相当大的固定成本，但随后会以较低的边际成本提供大大改进的数据。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Capabilities and Mandates of the Statistical Agencies

本文设想了一种新的经济统计架构，该架构将从头开始建立对价格和数量的一致衡量。目前，数据组件的收集和聚合分布在三个机构中。实施我们设想的新架构无疑将是一个挑战。从以调查为中心的零售价格和数量数据收集形式转变为从详细的交易级数据计算统计数据，需要一种让企业以统一方式提供数据的方法。需要改变从根本上将价格和数量数据收集分开的制度安排。长期以来，人们一直呼吁重组 BEA、BLS 和 Census，以帮助规范源数据访问、提高效率和促进创新。无论这些机构是重新调整还是重组，考虑到统计数据的产生方式是如何演变的，他们都需要审查当前的结构。让一个机构协商访问交易级数据已经够困难的了。让多个机构这样做会给企业和纳税人带来过度的负担。重要的是，在当前的统计系统结构下，没有任何机构有权收集价格和数量的数据，因此实施同时测量价格和数量的数据架构不属于任何机构的范围。让多个机构这样做会给企业和纳税人带来过度的负担。重要的是，在当前的统计系统结构下，没有任何机构有权收集价格和数量的数据，因此实施同时测量价格和数量的数据架构不属于任何机构的范围。让多个机构这样做会给企业和纳税人带来过度的负担。重要的是，在当前的统计系统结构下，没有任何机构有权收集价格和数量的数据，因此实施同时测量价格和数量的数据架构不属于任何机构的范围。31

还有一些关于管理统计机构如何访问私人数据资产以用于统计用途所需的法律和政策结构的问题。例如，一个关键问题是公司是否会寻求对上述类型数据的访问收费，如果是，相关费用是否在统计机构的预算资源范围内。

为了进一步测试、开发和实施我们在此提出的解决方案，统计机构必须扩展其通用数据科学能力。无论是交易级别数据传输到机构还是零售商是否提供中间计算，统计机构的一个重点不仅是获取，而且是管理新型非结构化数据。这些新来源的摄取、处理和管理引入了大多数调查环境中不存在的可扩展性问题。此外，协商访问权限将要求这些机构雇用更多具有启动和管理与数据提供商的业务关系的技能的员工。

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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。

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经济统计是应用统计学和应用经济学的一个主题，涉及经济数据的收集、处理、汇编、传播和分析。它与商业统计和计量经济学密切相关。

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我们提供的经济统计Economic Statistics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
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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Quality- and Appeal- Adjusted Price Indexes

The promise of digitized data goes beyond the ability to produce internally consistent price and nominal revenue data. The item-level price and quantity data, which are often accompanied by information on item-level attributes, offer the prospect of novel approaches to quality adjustment. Currently, the BLS CPI implements hedonic quality adjustment on a relatively small share of consumer expenditures (about 5 percent). For the remaining items, a matched model approach is used with ad hoc quality adjustments when feasible (e.g., if a new model of an item has more features than a prior matched item, then an attempt is made to adjust the prices to account for the change in features). The sample of products in the CPI consumption basket is rotated every four years and no quality adjustment is made to prices when a new good enters the index due to product rotation.

The digitized data offer the possibility of accounting for the enormous product turnover observed in item-level transactions data. For the Nielsen scanner data, the quarterly rates of product entry and exit are $9.62$ percent and $9.57$ percent, respectively. By product entry and exit, we mean the entry and exit of UPCs from the data. Some of the product turnover at the UPC code level in the scanner data involves minor changes in packaging and marketing, but others represent important changes in product quality.
We consider two approaches for capturing the variation in quality in price indexes using transactions data. The first approach is based on consumer demand theory and has been developed by Redding and Weinstein (2018, 2020) who build on the earlier work by Feenstra (1994). The second approach uses hedonic methods, following the insights of Pakes $(2003,2005)$ and Erickson and Pakes (2011). While these hedonic approaches are already partly in use by BLS and BEA, the item-level transactions data offer the potential for implementing these approaches with continuously updated weights and with methods to avoid selection bias arising from product entry and exit and – equally importantly – at scale. Bajari et al. (2021) is an initial attempt to implement hedonics at scale using a rich set of product attributes. We draw out the many different issues that must be confronted for practical implementation of these modern methods by the statistical agencies. Since both methods are part of active research agendas, we emphasize that our discussion and analysis is exploratory rather than yielding ultimate guidance for implementation.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|The Demand Residual

The large declines in the UPI, even for product categories such as soft drinks that are not obvious hotbeds of technological innovation, raise the question of whether the implied estimates are reasonable, and if so, how best to interpret them.

Redding and Weinstein (2018) take a strong view in formulating the UPI: they treat all of the measured residual demand variation not accounted for by changing prices as reflecting changes in product appeal or quality. The UPI exactly rationalizes observed prices and expenditure shares by treating the entire error in an estimated demand system as reflecting such changes. In contrast, other approaches such as hedonics or the Feenstra (1994) approach, leave an estimated residual out of the price index calculation. Although hedonic approaches can in principle capture much of the variation from changing product quality and appeal, the $R^2$ in period-by-period hedonic regressions is typically substantially less than one. Conceptually, therefore, although both the UPI and hedonics capture time-varying quality and appeal valuations from both product turnover and continuing products, the UPI is arguably more general because it comprehensively captures the error term from the underlying demand system in the price index.

The debate over whether it is appropriate to treat the entire error term from an estimated consumer demand system as reflecting changes in product quality and appeal that affect the cost of living is very much in its infancy, however. The measured error term from the estimated demand system may reflect measurement or specification error from several sources. Specification error may reflect not only functional form but also a misspecified degree of nesting or level of aggregation. Presumably, those errors would ideally be excluded from the construction of a price index.

Another possible source of specification error relates to permitting richer adjustment dynamics in consumer demand behavior. Diffusion of product availability, diffusion of information about products, habit formation, and learning dynamics will show up in the error term from estimation of specifications of static CES demand models. A related but distinct possibility is that the underlying model of price and quantity determination should reflect dynamic decisions of the producing firms (through endogenous investments in intangible capital like customer base as well as related marketing, promotion, and distribution activity by firms). It is important to remember that the approaches being used to estimate the elasticity of substitution are jointly estimating the demand and supply system, so misspecification of either the demand or supply equations can yield specification error.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Quality- and Appeal- Adjusted Price Indexes

数字化数据的前景超越了产生内部一致的价格和名义收入数据的能力。项目级价格和数量数据，通常伴随着项目级属性信息，为质量调整提供了新方法的前景。目前，BLS CPI 对一小部分消费者支出（约 5%）实施享乐质量调整。对于剩余的项目，在可行的情况下使用匹配模型方法和临时质量调整（例如，如果项目的新模型比先前匹配的项目具有更多的特征，则尝试调整价格以考虑到功能变化）。

数字化数据提供了解释在项目级交易数据中观察到的巨大产品周转率的可能性。对于尼尔森扫描仪数据，产品进入和退出的季度比率为9.62百分比和9.57百分比，分别。产品进入和退出是指UPC从数据中的进入和退出。扫描仪数据中 UPC 代码级别的一些产品营业额涉及包装和营销方面的微小变化，但其他代表产品质量的重要变化。
我们考虑了两种使用交易数据捕捉价格指数质量变化的方法。第一种方法基于消费者需求理论，由 Redding 和 Weinstein (2018, 2020) 在 Feenstra (1994) 的早期工作的基础上开发。第二种方法使用享乐方法，遵循 Pakes 的见解(2003,2005)和埃里克森和帕克斯（2011 年）。虽然 BLS 和 BEA 已经部分使用了这些享乐方法，但项目级交易数据提供了实施这些方法的潜力，这些方法具有不断更新的权重和避免产品进入和退出引起的选择偏差的方法，同样重要的是，在规模。巴贾里等人。（2021）是使用丰富的产品属性大规模实施享乐的初步尝试。我们列出了统计机构在实际实施这些现代方法时必须面对的许多不同问题。由于这两种方法都是积极研究议程的一部分，我们强调我们的讨论和分析是探索性的，而不是为实施提供最终指导。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|The Demand Residual

UPI 的大幅下降，即使是软饮料等不是技术创新的明显温床的产品类别，也引发了隐含估计是否合理的问题，如果是，如何最好地解释它们。

Redding 和 Weinstein（2018 年）在制定 UPI 时持强烈观点：他们将所有测量的剩余需求变化视为反映了产品吸引力或质量的变化，而不是通过价格变化来解释。UPI 通过将估计需求系统中的整个误差视为反映此类变化，从而准确地使观察到的价格和支出份额合理化。相比之下，其他方法，如享乐主义或 Feenstra (1994) 方法，将估计残差排除在价格指数计算之外。尽管享乐方法原则上可以捕捉到产品质量和吸引力变化带来的大部分变化，但R2在逐周期特征回归中，通常远小于 1。因此，从概念上讲，尽管 UPI 和享乐主义都从产品周转率和持续产品中捕捉到随时间变化的质量和吸引力估值，但 UPI 可以说更普遍，因为它从价格指数的潜在需求系统中全面捕捉了误差项。

然而，关于将估计的消费者需求系统中的整个误差项视为反映影响生活成本的产品质量和吸引力的变化是否合适的争论仍处于起步阶段。来自估计需求系统的测量误差项可能反映来自多个来源的测量或规格误差。规范错误不仅可能反映函数形式，还可能反映错误指定的嵌套程度或聚合级别。据推测，理想情况下，这些错误将被排除在价格指数的构建之外。

规范误差的另一个可能来源与允许消费者需求行为的更丰富的调整动态有关。产品可用性的扩散、产品信息的扩散、习惯形成和学习动态将显示在静态 CES 需求模型规格估计的误差项中。一个相关但独特的可能性是，价格和数量确定的基础模型应该反映生产企业的动态决策（通过对无形资本的内生投资，如客户群以及企业的相关营销、促销和分销活动）。重要的是要记住，用于估计替代弹性的方法是联合估计需求和供应系统，

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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。

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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。

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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

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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。

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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Existing Architecture

Table $1.1$ summarizes the source data and statistics produced to measure real and nominal consumer spending. ${ }^3 \mathrm{~A}$ notable feature of the current architecture is that data collection for total retail sales (Census) and for prices (BLS) are completely independent. The consumer price index program collects prices based on (1) expenditure shares from the Consumer Expenditure Survey (BLS manages the survey and Census collects the data), (2) outlets selected based on the Telephone Point of Purchase Survey, and (3) a relatively small sample of goods at these outlets that are chosen probabilistically (via the Commodities and Services Survey). The Census Bureau collects sales data from retailers in its monthly and annual surveys. The monthly survey is voluntary and has suffered from declining response rates. In addition, the composition of the companies responding to the monthly survey can change over time, which complicates producing a consistent time series. Store-level sales data are only collected once every five years as part of the Economic Census.

Integration of nominal sales and prices by BEA is done at a high level of aggregation that is complicated by the availability of product class detail for nominal sales that is only available every five years from the Economic Census. In the intervening periods, BEA interpolates and extrapolates based on the higher frequency annual, quarterly, and monthly surveys of nominal sales by the Census Bureau. These higher frequency surveys are typically at the firm rather than establishment level. Moreover, they classify firms by major kinds of business. For example, sales from the Census Monthly Retail Trade Survey (MRTS) reflect sales from “Grocery Stores” or “Food and Beverage Stores.” Such stores (really firms) sell many items beyond food and beverages, complicating the integration of the price indexes that are available at a finer product-class detail.

This complex decentralized system implies that there is limited granularity in terms of industry or geography in key indicators such as real GDP. BEA’s GDP by industry provides series for about 100 industries, with some 4-digit (NAICS) detail in sectors like manufacturing, but more commonly 3-digit and 2-digit NAICS detail. The BEA recently released county-level GDP on a special release basis, a major accomplishment. However, this achievement required BEA to integrate disparate databases at a high level of aggregation with substantial interpolation and extrapolation. Digitized transactions data offer an alternative, building up from micro data in an internally consistent manner.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Using Item- Level Transactions Data

In the results presented here, we focus on two sources of transactions data summarized to the item level. One source is Nielsen retail scanner data, which provide item-level data on expenditures and quantities at the UPC code level for over 35,000 stores, covering mostly grocery stores and some mass merchandisers. ${ }^4$ Any change in product attributes yields a new UPC code so there are no changes in product attributes within the item-level data we use. The Nielsen data cover millions of products in more than 100 detailed product groups (e.g., carbonated beverages) and more than 1,000 modules within these product groups (e.g., soft drinks is a module in carbonated beverages). While the Nielsen scanner item-level data are available weekly at the store level, our analysis aggregates the item-level data to the quarterly, national level.5 Since the weeks may split between months, we use to monthly data. The NRF calendar places complete weeks into months and controls for changes in the timing of holidays and the number of weekends per month, and we use the months to create the quarterly data used in this paper. For more than 650,000 products in a typical quarter, we measure nominal sales, total quantities, and unit prices at the item level. We use the Nielsen scanner data from 2006:1 to 2015:4. The NPD Group (NPD) ${ }^6$ data cover more than 65,000 general merchandise stores, including online retailers, and include products that are not included in the Nielson scanner data. We currently restrict ourselves to the analysis of one detailed product module: memory cards. ${ }^7$ The NPD raw data are at the item-by-store-bymonth level; NPD produces the monthly data by aggregating weekly data using the NRF calendar, as we do ourselves with the Nielsen data. Again, for our analysis we aggregate the data to the quarterly, national item level. For example, the item-level data for memory cards tracks more than 12,000 item-by-quarter observations for the 2014:1 to $2016: 4$ sample period. As with the Nielsen data, we measure nominal sales, total quantities, and unit prices at the item-level by quarter.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Existing Architecture

桌子1.1总结了为衡量实际和名义消费者支出而产生的源数据和统计数据。3 一个当前架构的显着特点是零售总额（人口普查）和价格（BLS）的数据收集是完全独立的。消费者价格指数计划根据 (1) 消费者支出调查中的支出份额（BLS 管理调查，人口普查收集数据），(2) 根据电话购买点调查选择的网点，以及 (3)在这些商店中以概率方式（通过商品和服务调查）选择的商品样本相对较少。人口普查局在其月度和年度调查中收集零售商的销售数据。每月调查是自愿的，并且受到响应率下降的影响。此外，响应月度调查的公司的组成可能会随着时间而变化，这使得生成一致的时间序列变得复杂。

BEA 对名义销售额和价格的整合是在高水平的聚合中完成的，由于名义销售额的产品类别详细信息的可用性而复杂化，而名义销售额的产品类别详细信息仅在经济普查中每五年提供一次。在中间期间，BEA 根据人口普查局对名义销售额的较高频率的年度、季度和月度调查进行内插和外推。这些较高频率的调查通常是在公司而不是机构层面进行的。此外，他们按主要业务类型对公司进行分类。例如，人口普查每月零售贸易调查 (MRTS) 的销售额反映了“杂货店”或“食品和饮料店”的销售额。此类商店（实际上是公司）销售食品和饮料以外的许多商品，从而使价格指数的整合变得复杂，这些价格指数可以在更精细的产品级细节中获得。

这种复杂的去中心化系统意味着实际 GDP 等关键指标在行业或地理方面的粒度有限。BEA 按行业划分的 GDP 提供了大约 100 个行业的系列数据，其中制造业等行业有一些 4 位数 (NAICS) 的详细信息，但更常见的是 3 位数和 2 位数的 NAICS 详细信息。经济分析局最近在特别发布的基础上发布了县级GDP，这是一项重大成就。然而，这一成就要求 BEA 以高水平的聚合整合不同的数据库，并进行大量的插值和外推。数字化交易数据提供了另一种选择，它以内部一致的方式从微观数据构建。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Using Item- Level Transactions Data

在这里展示的结果中，我们重点关注汇总到项目级别的交易数据的两个来源。一个来源是尼尔森零售扫描仪数据，它提供超过 35,000 家商店的 UPC 代码级别的支出和数量的项目级数据，主要涵盖杂货店和一些大型零售商。4产品属性的任何更改都会产生一个新的 UPC 代码，因此我们使用的商品级数据中的产品属性不会发生任何更改。尼尔森数据涵盖了 100 多个详细产品组（例如碳酸饮料）中的数百万种产品以及这些产品组中的 1,000 多个模块（例如，软饮料是碳酸饮料中的一个模块）。虽然 Nielsen 扫描仪商品级别数据每周在商店级别提供，但我们的分析将商品级别数据汇总到季度、国家级别。5 由于周可能会在月之间拆分，因此我们使用月度数据。NRF 日历将完整的周数转换为月数，并控制假期时间和每月周末数的变化，我们使用月数来创建本文中使用的季度数据。对于一个典型季度中超过 650,000 种产品，我们在项目级别测量名义销售额、总数量和单价。我们使用从 2006:1 到 2015:4 的 Nielsen 扫描仪数据。NPD 集团 (NPD)6数据涵盖超过 65,000 家百货商店，包括在线零售商，并包括尼尔森扫描仪数据中未包含的产品。我们目前仅限于分析一个详细的产品模块：存储卡。7NPD 原始数据是逐个商店逐月级别的；NPD 通过使用 NRF 日历汇总每周数据来生成月度数据，就像我们使用 Nielsen 数据一样。同样，对于我们的分析，我们将数据汇总到季度的国家项目级别。例如，存储卡的项目级数据跟踪了 2014:1 到 12,000 多个逐季度的观察结果。2016:4采样周期。与尼尔森数据一样，我们按季度衡量项目级别的名义销售额、总数量和单价。

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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。