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发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。
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经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|García and Prashanth Kotturi
Monitoring and evaluation are essential to gather information from past and current activities that aim to have a positive impact on sustainable development. They are useful to track progress, identify areas for improvement and inform decision-making. The two concepts are not synonymous, however. Evaluation has come a long way since its origin as part of a joint “monitoring and evaluation” process. It is now regarded as an independent function that systematically assesses the achievement of expected and unexpected results. Evaluation is designed to enable judgements about what has worked and not worked, and most importantly to identify the factors leading to performance, while guiding future operations and strategy.
In their most fundamental ways, monitoring and evaluation differ from each other in three significant aspects: timing, purpose and who conducts it. In terms of timing, monitoring takes place throughout the project cycle, while evaluation assesses all or part of the project cycle and is conducted at a certain point in time. Monitoring’s purpose is to track a development intervention’s progress, comparing what is delivered with what is planned. Evaluation, on the other hand, reviews the achievements of a programme and considers whether the programme was the best way to achieve it. It measures both intended and unintended effects of an intervention. More importantly, evaluation attempts to establish some level of attribution of the observed effects to the intervention. Monitoring is typically conducted by third party who can be impartial in consulting with programme staff and stakeholders (CID, 2014).
An evaluator’s role is to investigate and justify the value of an evaluand. Such investigation and justification shall be supported by joining empirical facts and probative reasoning (Scriven, 1986). The responsibilities of evaluators and the expectations of evaluations have increased. Evaluation has evolved from being a self-assessment exercise for development institutions to becoming a tool of impartial scrutiny of operations, reporting usually directly to governing bodies (IOE, 2015b). This evolution requires data collection and analysis to pass a more rigorous methodological test than even that envisaged by Michael Scriven. Different methodologies and methods have comparative advantages in addressing particular concerns and needs.
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Challenge of Evaluating the Sustainable Development Goals
The SDGs agreed by 193 countries in September 2015, which frame the international development agenda till 2030, benefit from a quarter of a century of evaluating efforts to achieve their predecessors, the Millennium Development Goals (MDGs) (see Chapter 1). At the heart of the SDGs agenda is the need to ensure sustained and inclusive economic growth, social inclusion, and environmental protection, fostering peaceful, just, and inclusive societies through a new global partnership. Hence, the SDGs agenda covers social, economic and, most importantly, environmental sustainability. Such multidimensional nature of sustainable growth requires evaluators to take a systems view of the SDGs. However, taking multidimensionality into account is easier said than done. There are three main challenges for evaluation as pertains to taking a systems view, each flowing from the other. (i) multiple interrelated sectors are involved in achieving SDGs. This brings a greater degree of complexity, which has to be dealt with in new ways. (ii) the complexity of the SDGs also requires multiple levels of interventions (national, regional, local) and the involvement of multiple actors. (iii) in light of the complexity involved, the data and requisite capacities, including national evaluation capacities, are inadequate, so a conceptual framework, and the means therein for evaluating SDGs, are scarce and in some cases do not exist (EvalPartners, 2017). The 17 SDGs are the results of intergovernmental negotiations on priority development challenges facing the world in the 21st century and have 169 targets and 232 indicators. As of September 2017, 145 out of the 232 indicators could not be evaluated due to lack of data or of an internationally agreed methodology (UNDP, 2017).
The advent of the SDGs also brings opportunities. The emerging knowledge in evaluation has led to the recognition of the complexity and interrelatedness of the SDGs and the potential they have to put sustainability at the centre of the sustainable development agenda (Nilsson, 2016). This helps evaluators look at the SDGs as a part of a single system and apply systems thinking, an integrated approach that was largely absent in the process of conceptualizing and evaluating the MDGs. Evaluators cannot tackle the challenges of the SDGs and harness the opportunities that they present using existing paradigms of data collection and analysis. The inherent complexity of the SDGs – and the lack of data for some indicators – implies that evaluators will have to come up with new sources and methods. In a rapidly evolving environment, mustering data of the scale and variety required by the number and diversity of SDG indicators calls for fresh approaches.
发展经济学代考
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|García and Prashanth Kotturi
监测和评估对于从过去和当前旨在对可持续发展产生积极影响的活动中收集信息至关重要。它们可用于跟踪进度、确定需要改进的领域并为决策提供信息。然而，这两个概念并不是同义词。作为联合“监测和评估”过程的一部分，评估已经走过了漫长的道路。它现在被认为是一个独立的功能，系统地评估预期和意外结果的实现。评估旨在帮助判断哪些有效哪些无效，最重要的是确定导致绩效的因素，同时指导未来的运营和战略。
在最基本的方面，监测和评估在三个重要方面彼此不同：时间、目的和执行者。从时间上看，监测贯穿整个项目周期，而评估则是对项目周期的全部或部分进行评估，并在某个时间点进行。监控的目的是跟踪发展干预的进展，比较交付的内容和计划的内容。另一方面，评估审查项目的成就，并考虑该项目是否是实现它的最佳方式。它衡量干预的预期和非预期效果。更重要的是，评估试图将观察到的效果归因于干预的某种程度。
评估者的角色是调查和证明被评估者的价值。这种调查和论证应得到经验事实和证明推理的支持（Scriven，1986）。评价者的责任和评价的期望增加了。评估已从发展机构的自我评估活动演变为对运营进行公正审查的工具，通常直接向理事机构报告（IOE，2015b）。这种演变需要数据收集和分析，以通过比迈克尔斯克里文设想的更严格的方法测试。不同的方法论和方法在解决特定问题和需求方面具有比较优势。
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Challenge of Evaluating the Sustainable Development Goals
2015 年 9 月 193 个国家商定的 SDGs 是到 2030 年的国际发展议程的框架，它受益于 25 年来为实现其前身千年发展目标 (MDGs) 所做的评估工作（见第 1 章）。可持续发展目标议程的核心是需要确保持续和包容性的经济增长、社会包容和环境保护，通过新的全球伙伴关系促进和平、公正和包容的社会。因此，可持续发展目标议程涵盖社会、经济以及最重要的环境可持续性。可持续增长的这种多维性质要求评估者对可持续发展目标采取系统观点。然而，考虑多维性说起来容易做起来难。与采取系统观点有关的评估存在三个主要挑战，彼此流淌。(i) 实现可持续发展目标涉及多个相互关联的部门。这带来了更大程度的复杂性，必须以新的方式处理。(ii) 可持续发展目标的复杂性还需要多层次的干预（国家、区域、地方）和多方参与。(iii) 鉴于所涉及的复杂性，包括国家评估能力在内的数据和必要能力不足，因此评估可持续发展目标的概念框架和其中的手段稀缺，在某些情况下甚至不存在（EvalPartners，2017 ）。17 项可持续发展目标是政府间就 21 世纪世界面临的优先发展挑战进行谈判的结果，共有 169 个具体目标和 232 个指标。截至 2017 年 9 月，
可持续发展目标的出现也带来了机遇。评估中的新兴知识导致人们认识到可持续发展目标的复杂性和相互关联性，以及它们必须将可持续性置于可持续发展议程中心的潜力（Nilsson，2016 年）。这有助于评估人员将可持续发展目标视为单个系统的一部分并应用系统思维，这是一种在概念化和评估千年发展目标的过程中基本上不存在的综合方法。评估人员无法应对可持续发展目标的挑战，也无法利用现有的数据收集和分析范式利用它们带来的机遇。可持续发展目标固有的复杂性——以及某些指标缺乏数据——意味着评估人员将不得不提出新的来源和方法。在快速发展的环境中，
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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。