分类: 产业经济学代写

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3400

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Non-collusive price equilibria

A large majority of economists – in my personal experience – think that if sellers announce, post or publish their (non-collusive) prices, they therefore use Bertrand strategies and thereby reveal that the Bertrand model is the appropriate one to use. Some even go as far as to argue that the Bertrand model has descriptive value. In my opinion, this reasoning is mistaken and results from a misunderstanding of the Cournot model. I shall indeed argue that it makes perfect sense to use Cournot strategies to explain real-world pricing.

Let us have a closer look at Sutton’s example of a Cournot subgame (presented above in section 1.2). Market demand is $X=S / p$. There are $N$ identical firms, selling a homogeneous good, with profit function
$$
\Pi_{i}=(p-c) x_{i}
$$
where $p=S / X$. Let $X=X_{-i}+x_{i}$, where $X_{-i}$ is the sum of the outputs of all $i$ ‘s rivals. Then this profit function becomes
$$
\Pi_{i}=\left(\frac{S}{X_{-i}+x_{i}}-c\right) x_{i}
$$
and
$$
\frac{\partial \Pi_{i}}{\partial x_{i}}=\frac{-S x_{i}}{\left(X_{-i}+x_{i}\right)^{2}}+\frac{S}{X_{-i}+x_{i}}-c=0
$$
are the first-order conditions. Because of the symmetry assumption, $x_{i}=x$ for all $i$ and these conditions become $$
\frac{-S x}{(N x)^{2}}+\frac{S}{N x}-c=0
$$
or
$$
\frac{S(N-1)}{N^{2} x}=c
$$
or
$$
x=\frac{S}{c} \cdot \frac{N-1}{N^{2}}
$$
implying
$$
X=N x=\frac{S(N-1)}{c N} .
$$

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Pricing schemes

Before tackling their collusive aspect, I want to describe the functioning of a few pricing schemes that are frequently observed.

The Monopolies and Mergers Commission noted in its 1986 report on white salt that over the period under investigation the price of the two UK producers followed a pattern of ‘parallel pricing’. Every time there was a price change, one of the firms announced it while the other firm followed within a couple of weeks with an identical change. You might expect the bigger of the two firms to have been the price leader, but that was not the case: the smaller firm led eight times and the bigger firm led only five times. Notice that whoever took the initiative for a price change, informed the competitor a month in advance, and the latter would then inform the leader of a proposed identical change within that month. This is perhaps the most straightforward example of a pricing scheme as defined by d’Aspremont $e t$ al. (1991). There being only two firms and one taking over the price of the other, there is no need, really, to compute an average price. But the logic is the same: price signals, that is, announced prices are turned into one single price valid for all competitors.

The theoretical underpinning of the experiment on parallel pricing conducted by Harstad, Martin, and Normann (see chapter 6) is taken from MacLeod (1985), who supposes that $n$ firms follow a custom (called a ‘social convention’) which is to react to an announcement of a price change (by any competitor) according to an alignment rule. This rule says that firm $j$ should adopt price changes equal to those announced by $i$, whoever $i$ is. MacLeod applies this rule to differentiated as well as homogeneous goods, while d’Aspremont et al. (1991) consider only the original Cournot case of a homogeneous good, for which the producers must charge the same price in equilibrium. That is why the experiment is based on the assumption that the experimental subjects sell differentiated commodities.

MacLeod imagines the following strategy: (1) when a price increase is announced by a competitor, follow it if it is profitable to do so and if the others do the same; otherwise, do not change your price; (2) when a price decrease is announced by a competitor, follow it as long as it does not lead to prices lower than the prices that would obtain in a static non-collusive Nash equilibrium; (3) if any rival firm does not behave according to (1) and (2), announce the static non-cooperative Nash equilibrium price. Then there exists a non-cooperative equilibrium with prices higher than the noncollusive Nash prices but lower than those which would maximize the joint profit.

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产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Non-collusive price equilibria

大多数经济学家一一以我个人的经验一一认为,如果卖家宣布、发布或公布他们的 (非串通的) 价格,他们因此 会使用贝特朗策略,从而表明贝特朗模型是适合使用的模型。有些人甚至争辩说 Bertrand 模型具有描述性价 值。在我看来,这种推理是错误的,是对古诺模型的误解。我确实会争辩说,使用古诺策略来解释现实世界的定 价是非常有意义的。
让我们仔细看看 Sutton 的 Cournot 子博孪示例(在上面的 $1.2$ 节中介绍)。市场需求是 $X=S / p$. 有 $N$ 相同的 公司,销售同质的商品,具有利润函数
$$
\Pi_{i}=(p-c) x_{i}
$$
在哪里 $p=S / X$. 让 $X=X_{-i}+x_{i}$ ,在哪里 $X_{-i}$ 是所有输出的总和 $i$ 的对手。那么这个利润函数就变成了
$$
\Pi_{i}=\left(\frac{S}{X_{-i}+x_{i}}-c\right) x_{i}
$$

$$
\frac{\partial \Pi_{i}}{\partial x_{i}}=\frac{-S x_{i}}{\left(X_{-i}+x_{i}\right)^{2}}+\frac{S}{X_{-i}+x_{i}}-c=0
$$
是一阶条件。由于对称假设, $x_{i}=x$ 对所有人 $i$ 这些条件变成
$$
\frac{-S x}{(N x)^{2}}+\frac{S}{N x}-c=0
$$
或者
$$
\frac{S(N-1)}{N^{2} x}=c
$$
或者
$$
x=\frac{S}{c} \cdot \frac{N-1}{N^{2}}
$$
暗示
$$
X=N x=\frac{S(N-1)}{c N} .
$$

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Pricing schemes

在解决它们的共谋方面之前,我想描述一些经常观察到的定价方案的功能。

垄断和并购委员会在其 1986 年关于白盐的报告中指出,在调查期间,两家英国生产商的价格遵循“平行定价”模式。每次价格发生变化时,其中一家公司都会宣布,而另一家公司会在几周内跟进,做出相同的变化。您可能会认为两家公司中较大的公司会成为价格领先者,但事实并非如此:较小的公司领先 8 次,而较大的公司仅领先 5 次。请注意,主动更改价格的人会提前一个月通知竞争对手,然后后者会在该月内通知领导者提出的相同更改。这可能是 d’Aspremont 定义的定价方案最直接的例子和吨人。(1991)。只有两家公司,一家接管另一家公司的价格,实际上没有必要计算平均价格。但逻辑是一样的:价格信号,即公布的价格变成对所有竞争对手都有效的单一价格。

Harstad、Martin 和 Normann(见第 6 章)进行的平行定价实验的理论基础取自 MacLeod(1985),他假设n公司遵循一种习惯(称为“社会惯例”),即根据对齐规则对(任何竞争对手)宣布的价格变化做出反应。这条规则说,公司j应采用与政府公布的价格变化相等的价格变化一世, 谁一世是。MacLeod 将此规则应用于差异化商品和同质商品,而 d’Aspremont 等人。(1991) 只考虑同质商品的原始古诺案例,生产者必须在均衡时收取相同的价格。这就是为什么实验是基于实验对象销售差异化商品的假设。

MacLeod 设想了以下策略:(1)当竞争对手宣布提价时,如果这样做有利可图,并且其他人也这样做,则遵循它;否则,请勿更改您的价格;(2) 当竞争对手宣布降价时,只要它不会导致价格低于静态非共谋纳什均衡中的价格,就跟随它;(3) 如果任何竞争企业不按照(1)和(2)的行为,公布静态非合作纳什均衡价格。然后存在一个非合作均衡,其价格高于非共谋纳什价格,但低于使联合利润最大化的价格。

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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)。

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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。

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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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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Endogenous sunk costs

In Sutton’s terminology, endogenous sunk costs are those incurred with a view to enhancing consumers’ willingness-to-pay for a specific firm’s product. Implicit is the assumption that there are quality differences (or vertical differentiation) which the firms want to advertise or develop. So these costs are (mainly) advertising and R\&D costs. They increase with $u$, an index of perceived quality. On the consumers’ side, their willingness-to-pay is a non-decreasing function of $u$. Markets with these characteristics are what Schmalensee calls type II markets in chapter $2 .$

The natural thing to do is to take the two-stage game discussed above and insert an intermediate stage in which the firms that decided to enter (at cost $\sigma)$ in the first stage choose a value of $u$ (and therefore an advertising level or an R\&D effort) at a sunk cost $A(u)$ to be added to $\sigma$. In the third stage, then, the vector $\left{u_{i}\right}$ is given and firms compete (à la Cournot for example).

If advertising leads to sufficient increases in demand, then firms will increase their advertising costs $A(u)$ and thus increase total sunk costs $\sigma+A(u)$. Such an escalation of costs raises the equilibrium level of total sunk costs, which has now become endogenous. The end result is that there will not be room in the market for more and more firms as market size increases: market structure does not become more and more fragmented as $S$ increases, in sharp contradiction with type I markets.

All this hinges on the degree of demand responsiveness faced by the individual firms to increases in their advertising or $\mathrm{R} \& \mathrm{D}$ outlays or, in terms of costs, on the returns to these outlays. Sutton (1991, chapter 3 ) uses the convenient specification
$$
A(u)=\frac{a}{\gamma}\left(u^{\gamma}-1\right), \quad \gamma>1 .
$$
Putting $u=1$, we have $A(1)=0$ and $A^{\prime}(1)=a$. So a small initial outlay at $u=1$ produces a return corresponding to an expense $a$, which is the cost per message. On the other hand, a higher $\gamma$ implies more rapidly diminishing returns. The total fixed outlays function (which can thus be interpreted as the advertising response function) is then
$$
\sigma+\frac{a}{\gamma}\left(u^{\gamma}-1\right) .
$$

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Dynamics of market expansion and contraction

Chapters 3,4 , and 5 look into the dynamics of how market structure changes over time. The two preceding chapters showed how to determine the equilibrium number of firms $N^{}$. Now the problem is to figure out how $N$ is going to be increased when $N}$, for example when market demand is expanding and the potential producers have come to the conclusion that there is room for additional capacity. The alternative problem is to take the case of a contracting industry in which the producers have come to the conclusion that $N>N^{*}$ and to ask how the industry’s capacity is going to be reduced.

Both cases will be studied with the help of a so-called ‘timing’ game, that is, a game in which the players have to decide at what point in time they will do something. In the case of two players, they have to decide for example who will be first to make an announcement, to decide, to start producing or whatever. Our problem is: which firm will be first to invest in new capacity when demand expands and to close down or divest when demand contracts over time.

In chapter 3 , Ghemawat tells the story of Du Pont’s capacity expansion strategy in the US titanium dioxide industry and shows that it accords with the predictions of a timing game between two firms. Firm 1’s cost of constructing a new plant is lower than firm 2’s. These two firms are participating in a public auction ${ }^{6}$ in which they alternate in making bids about the dates at which they are willing to add capacity between time 0 and time $T$. One firm makes the first bid promising to add new capacity at time $t_{j}^{}$. If the other firm does not announce an earlier date before the end of the auction, that’s it. Alternatively, the other firm can announce that it will invest earlier in period $t_{j}^{}-s$, and thus ‘undercut’ the previous bid. This undercutting goes on as long as the resulting additional profit covers the cost of adding capacity. This profit is the present value of the profits that will be made as of the point in time at which the undercutter would add capacity if he were not undercut himself. Who will be the first to stop this bidding? The first player for which this profit is smaller than the cost of adding capacity (discounted to the present). This must be firm 2: the firm with higher capacity costs will be the first to stop bidding. Consequently, the low-cost firm will find it profitable to pre-empt the others in adding new capacity.

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Endogenous sunk costs

在萨顿的术语中,内生沉没成本是为了提高消费者对特定公司产品的支付意愿而产生的成本。隐含的假设是公司 想要宣传或发展的质量差异 (或垂直差异) 。所以这些成本 (主要是) 广告和研发成本。它们随着 $u$ ,感知质量 的指标。在消费者方面,他们的支付意愿是一个非减函数 $u$. 具有这些特征的市场就是 Schmalensee 在本章中所 说的 II 类市场 2 .
很自然的做法是采用上面讨论的两阶段博亦,并揷入一个中间阶段,让决定进入的公司 (以成本 $\sigma)$ 在第一阶段选 择一个值 $u$ (因此是广告水平或研发工作) 以沉没成本 $A(u)$ 要添加到 $\sigma$. 那么在第三阶段,向量 lleft{u_{i}《right } 是 给定的,企业竞争 (例如,à la Cournot) 。
如果广告导致需求的充分增加,那么公司将增加他们的广告成本 $A(u)$ 从而增加总沉没成本 $\sigma+A(u)$. 这种成本 的上升提高了总沉没成本的均衡水平,这已经成为内生的。最终的结果是,随着市场规模的扩大,越来越多的公 司在市场上将没有空间: 市场结构并没有变得越来越分散,因为 $S$ 增加,与I类市场形成鮮明对比。
所有这一切都取决于各个公司对增加广告或广告的需求响应程度。 $R \& D$ 支出,或者就成本而言,这些支出的回 报。Sutton (1991,第 3 章) 使用方便规范
$$
A(u)=\frac{a}{\gamma}\left(u^{\gamma}-1\right), \quad \gamma>1 .
$$
推杆 $u=1$ ,我们有 $A(1)=0$ 和 $A^{\prime}(1)=a$. 所以最初的小额支出 $u=1$ 产生与费用对应的回报 $a$ ,即每条消息 的成本。另一方面,更高 $\gamma$ 意味着收益递减更快。总固定支出函数 (因此可以解释为广告响应函数) 为
$$
\sigma+\frac{a}{\gamma}\left(u^{\gamma}-1\right) .
$$

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第 3、4 和 5 章探讨了市场结构如何随时间变化的动态。前两章展示了如何确定企业的均衡数量ñ. 现在的问题是弄清楚如何ñ将增加时否}否},例如,当市场需求扩大并且潜在生产商得出结论认为还有增加产能的空间时。另一个问题是以承包行业为例,在该行业中,生产者得出以下结论:ñ>ñ∗并询问该行业的产能将如何减少。

这两种情况都将在所谓的“计时”游戏的帮助下进行研究,即玩家必须决定他们将在什么时间点做某事的游戏。如果有两个玩家,他们必须决定例如谁将首先发布公告、决定、开始制作或其他任何事情。我们的问题是:当需求扩大时,哪家公司将首先投资新产能,而当需求随着时间的推移而收缩时,哪家公司将首先关闭或撤资。

在第三章,Ghemawat讲述了杜邦公司在美国钛白粉行业的产能扩张战略,并表明这符合两家公司之间的时间博弈的预测。公司 1 建造新工厂的成本低于公司 2。这两家公司正在参加公开拍卖6他们轮流投标他们愿意在时间 0 和时间之间增加容量的日期吨. 一家公司首次出价承诺及时增加新产能吨j. 如果另一家公司没有在拍卖结束前宣布更早的日期,就是这样。或者,另一家公司可以宣布将提前投资吨j−s,从而“削弱”之前的出价。只要由此产生的额外利润能够覆盖增加产能的成本,这种削弱就会持续下去。该利润是在该时间点上将获得的利润的现值,在该时间点,如果他自己没有被削价,他会增加产能。谁将第一个停止竞标?该利润小于增加产能成本的第一个玩家(折现到现在)。这一定是厂商2:产能成本较高的厂商将最先停止竞标。因此,低成本公司会发现抢占其他公司增加新产能是有利可图的。

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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。

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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)。

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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。

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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。

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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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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|A two-stage game

Why suppose that this game has two stages? Why not suppose that the investments in setting up the equilibrium number of firms and the degree of competition are determined in a one-stage (‘one-shot’) game? The formulation of this question is possibly a bit confusing, in that it may suggest that the two-stage game is solved in two successive steps. So let me emphasize right from the start that the players of such a game solve its successive ‘subgames’ or steps before the game is actually started, as is the case with a one-shot game. (We shall see a bit later how the solution is found.)

The advantage, then, of distinguishing two stages is to disentangle the long-run and the short-run aspects of the problem without separating them. The first step, in which the investments or disinvestments (by entry into or by exit from the industry) are decided, is the long-run aspect of the problem. The second step, in which the profits that motivate the entries or the exits are determined, is the short-run aspect. The latter determines the former. But the former is ‘long-run’, since it is more difficult to change an investment decision than to change a price.

Since my undergraduate days, I have struggled with the distinction between the short run and the long run, which I encountered for the first time in Alfred Marshall’s Principles (1952, book V, chapter V, section 6). I quote:

To sum up then as regards short periods. The supply of specialized skill and ability, of suitable machinery and other material capital, and of the appropriate industrial organization has not time to be fully adapted to demand; but the producers have to adjust their supply to the demand as best they can with the appliances already at their disposal … In long periods on the other hand all investments of capital and effort in providing the material plant and the organization of a business, and in acquiring trade knowledge and specialized ability, have to be adjusted to the incomes which are expected to be earned by them: and the estimates of these incomes therefore directly govern supply.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Exogenous sunk costs

Salt is a homogeneous commodity. So there is no point in organizing advertising campaigns to promote a particular brand nor is there in investing in $\mathrm{R} \& \mathrm{D}$ outlays to improve the quality of salt. In the absence of fixed costs for advertising and $R \& D$, the only fixed costs salt producers have to care about are the costs of setting up their plant. These costs $(\sigma)$ are exogenously given to them and cannot be recovered: they are sunk costs and therefore play no role in the day-to-day pricing policy.

To be more precise, $\sigma$ is the cost of acquiring a single plant of minimum efficient scale, net of resale value. In the first stage of the game, the entry decision is taken at this cost $\sigma$, which is treated as a fixed parameter in the second stage (so that prices do not depend directly on it). To justify entry, $\sigma$ must be recovered ex post, so entry decisions depend on the interplay between $\sigma$ and the intensity of competition. If competition turns out to be too intensive, then some existing plants have to be closed. (To make sure that the second-stage equilibrium prices are compatible with $\sigma$ and the corresponding market structure, the game is solved backwards as explained above. However, once the game is actually played and circumstances change, inconsistency may indeed arise and lead to a restructuring of the industry.)

Sutton (1991, chapter 2) constructs the following example. Suppose market demand can be specified as $X=S / p$ where $X$ is the total quantity of salt demanded and $p$ is its price, so that $S$ is the total expenditure on salt. $S$ can thus be interpreted as the size of the market, while the price elasticity is supposed to be $-1$. (This specification has the advantage that we can make the market for salt grow or decline by simply letting the parameter $S$ grow or decline.) Suppose also that there is a price $p_{0}$ above which sales are zero.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON7400

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|A two-stage game

为什么假设这个游戏有两个阶段?为什么不假设建立企业均衡数量和竞争程度的投资是在一个阶段(“一次性”)博弈中确定的?这个问题的表述可能有点令人困惑,因为它可能表明两阶段博弈是通过两个连续的步骤解决的。因此,让我从一开始就强调,这种游戏的玩家在游戏实际开始之前解决其连续的“子游戏”或步骤,就像一次性游戏一样。(稍后我们将看到如何找到解决方案。)

那么,区分两个阶段的好处是在不分离问题的长期和短期方面解开它们。决定投资或撤资(通过进入或退出行业)的第一步是问题的长期方面。第二步,确定激励进入或退出的利润,是短期方面。后者决定了前者。但前者是“长期的”,因为改变投资决策比改变价格更难。

自从我上大学以来,我一直在努力区分短期和长期,这是我在 Alfred Marshall 的《原则》(1952 年,第五册,第五章,第 6 节)中第一次遇到的。我引用:

总结一下,就短期而言。专业技能和能力、适当的机器和其他物质资本以及适当的工业组织的供应还没有时间完全适应需求;但是生产商必须尽可能地根据需求调整他们的供应,因为他们已经可以使用已经可以使用的设备……另一方面,在很长一段时间内,所有的资本和努力都用于提供材料工厂和企业组织,以及获得贸易知识和专业能力,必须根据他们预期获得的收入进行调整:因此,对这些收入的估计直接决定了供应。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Exogenous sunk costs

盐是一种同质商品。因此,组织广告活动来推广特定品牌是没有意义的,也没有必要投资于R&D提高食盐质量的费用。在没有固定的广告费用和R&D,盐生产商唯一需要关心的固定成本是建立工厂的成本。这些费用(p)它们是外生的,无法收回:它们是沉没成本,因此在日常定价政策中没有任何作用。

更准确地说,p是获得最小有效规模的单个工厂的成本,扣除转售价值。在游戏的第一阶段,进入决定是在这个成本上做出的p,在第二阶段被视为固定参数(因此价格不直接取决于它)。为了证明进入的合理性,p必须在事后恢复,因此进入决定取决于两者之间的相互作用p和竞争的激烈程度。如果竞争过于激烈,那么一些现有的工厂就必须关闭。(为了确保第二阶段均衡价格与p和相应的市场结构,如前所述,博弈是反向解决的。但是,一旦真正进行游戏,情况发生变化,可能确实会出现不一致并导致行业重组。)

Sutton(1991 年,第 2 章)构建了以下示例。假设市场需求可以指定为X=小号/p在哪里X是盐需求的总量,并且p是它的价格,所以小号是盐的总支出。小号因此可以解释为市场规模,而价格弹性应该是−1. (这个规范的优点是我们可以通过简单地让参数让盐的市场增长或下降小号增长或下降。)还假设有一个价格p0高于此销售额为零。

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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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产业经济学是关于公司、行业和市场的研究。它研究各种规模的公司–从当地的角落商店到沃尔玛或乐购这样的跨国巨头。它还考虑了一系列的行业,如发电、汽车生产和餐馆。

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Continue to Deepen Supply-Side Reform and Stimulate New Vitality of Industrial Growth

The supply-side reform’s emphasis on decisive roles of market in resource allocation aims to release new demands and create new supplies; on the one hand, market is supposed to release overcapacity and create new economic growth points, and on the other, the use is made of innovation to form effective supplies with higher quality and stimulate new demands. The supply-side reform is a specific remedy for the currently existing economic issues in China, a new method for China’s economic reform and an effective action to vitalize industrial growth.
Firstly, we need to focus on release of excess capacity and elimination of “zombie” enterprises. The existing excess capacity, “zombie” and loss-making enterprises and low-efficiency or even inefficient assets are consuming huge quantity of resources and hinder transformation and upgrading of industrial structure. The Central Economic Working Conference stated expressly that top priority of supply-side structural reform in 2016 would be given to active and prudent dissolution of excess capacity and release of valuable resource elements from enterprises featuring severely excess capacity and limited space for growth and the “zombie” enterprises so as to improve effective supply and create new productivity by straightening out the supply side. To dissolve excess capacity, the Central Government, local government, authorities and enterprises must exercise strict control over incremental productive capacity. In particular, the local government is not supposed to increase investment blindly for local economic development or follow the suit simply because of huge potential in emerging industrials; instead, it should solve this problem at its source. The existing excess productive capacities may be dissolved by carrying out structural optimization or adjustment, promoting enterprise reorganization and M\&A, improving inventory warning mechanism and perform real-time monitoring over change in business inventories. Further solutions include: creating external demands and encouraging “go out” of China’s industrial capital to promote capacity output under the opportunity of the Belt and Road Initiative, accelerating reform of liberalization of production elements, breaking the government-led distribution mode of land and resources, giving full play to the regulating roles of market mechanism, and guiding allocation of capital and labor in all industrial sectors so as to dissolve excess capacity. As excess capacity is a systematic and long-term issue requiring both short-term administrative intervention and long-term governance according to the law, we need to improve the system of policy, laws and regulations for dissolution of excess capacity, and give full play to fiscal, financial and tax roles in the de-capacity process; accelerate consolidation, reorganization or bankruptcy of “zombie” enterprises or low-efficiency and inefficient assets, and make reasonable relocation of personnel and disposal of assets; actively guide upstream and downstream industrial organizations of the “zombie” enterprises to transform into high value added segments, or accept merging and reorganization of competitive industrial enterprises; and perfect the delisting mechanism of “zombie” enterprises to make adjustment and optimization of industrial structure, providing that the ecological equilibrium of these industrial organizations are maintained.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Expand Effective Demands and Further Exploit

Firstly, we need to make endeavors to promote supply-side reform, but it does not necessarily mean the quit of demand management; instead, implementation of the supply-side reform requires appropriate enlargement of aggregate demands; the supply-side reform and the demand management should promote and cooperate with each other. Since 2015 , obstructions have emerged in economic growth measures through expansion of investment and net export volume. The stabilizing and rising consumer goods market is unable to drive industrial growth, but the explosion of various emerging industries due to implementation of the innovation-driven strategy has brought about new possibilities for consumption and investment; as a result, the scale effect was replaced by consumption upgrading and investment efficiency in promoting industrial growth. In addition, the implementation of various regional strategies has provided unprecedented demand space for consumption and trade. In the second quarter of 2016 , more effective demands were exploited to promote industrial growth.

Secondly, we need to expand and upgrade consumption. On the one hand, we should focus on development of new technologies and new products, encourage innovation of commercial forms, create new demands by means of new supply, and direct consumers towards intelligent, green and healthy consumption. As the “imitative” consumption period comes to an end, individualized and diversified demand has become the mainstream consumption pattern; therefore, in addition to effort in new commercial forms, we need to make efforts on improvement product quality and grade to accommodate consumers’ individualized demands of products, and push consumption towards some new industries. On the other hand, we need to expand consumers’ demands by virtue of inter-regional collaboration strategies. As China’s economy develops, the consumption potentialities in central and western regions have been exploited to some extent. The current inter-regional collaboration strategy plays an important role in promoting consumption in the underdeveloped central and western regions. The “Yangtze River Economic Belt” is a significant action of China’s combination of regional coordination and opening up in the new period. This is an unprecedented policy that links together the eastern, central and western regions, and also a solid step to promote construction of inland economic belts. The western region of China is covered by the Belt and Road Initiative while the developed eastern region will take active part in the strategy by economic ties with central and western regions, and will promote inter-regional interactions through market force. All these will further exploit the consumption potentialities in the central and western regions. Meanwhile, “people foremost” is core to the new-type urbanization; more and more production factors such as rural population, information, capital and technologies that are flooding into cities will generate huge aggregation effect and scale effect in these cities to achieve better development of production factors market, especially the labor market; besides, rural laborers will get better paid in cities and will also improve incomes of urban residents and promote upgrading of consumption structure. Therefore, urbanization is an important means to expand consumption and promote consumption upgrading while the construction of the “Beijing-Tianjin-Hebei integration” and “Yangtze River Economic Belt” provides infinite opportunity for new-type urbanization. The inter-regional connection of public services, social insurance system and transportation will become the main market for future urbanization. To stimulate consumption, we need to make the best of inter-regional collaborative strategy to drive urbanization in the central and western regions; besides, we need to take active measures to optimize consumption environment, standardize market competition to facilitate transition of market competition from quantitative expansion and price competition to quality and differentiation competition, promote service-oriented development of manufacturing enterprises, protect consumers’ rights and interests, accelerate infrastructure construction in the field of consumer goods, and implement the “broadband China” strategy.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|International Industries in the First Half of 2016

In the first half of 2016 , the world economy was still subject to a deep adjustment period after the financial crisis. Global manufacturing PMI index dropped from $50.1 \%$ in April to $50 \%$ in May 2016 . The industrial economics of major economies recovered slowly in a zigzag way and unevenly in main countries and regions, indicated significant uncertainty in industrial economics operation. In general, developed economies recovered faster than emerging economies did.

A weak recovery continued in developed countries, such as European countries and the United States. The American economy operated fairly well. Due to trade and government investment in consumption that offset slump in consumption, the year-on-year growth rate of American economy was modified to rise by $1.1 \%$, higher than the desired value and the last modified value. The American people’s confidence in economy was enhanced by the constantly recovering labor market, the higher employment rate and lower price index. The bounce-off of consumer spending in the second quarter will further promote American GDP growth. In addition, the American industrial production improved markedly. The overall production index (seasonally adjusted) entered year-on-year positive growth status, and the manufacturing PMI has climbed above the threshold since March 2016 , which kept ascending on a monthly basis in the first half year and hit a new high in June, so its manufacturing industry was expected to flourish; due to external environment’s influence, however, the American trade volume remained in sharp fluctuations, for which there was still large space for improvement. The Eurozone economy recovered slowly, with first quarter’s GDP growth rate higher than was expected. The Eurozone industrial production also recovered persistently. The manufacturing PMI in June was the highest this year, which indicated a recovering trend of Eurozone industry. Currently, the inflation pressure was slightly alleviated and generally better than market expectation, and the inflation that had lasted for four months eventually carne to an end in June. Eurozone saw a good trend of employment as the unemployment rates kept descending; due to British referendum on departure from the EU and its external environment, however, the Eurozone trade was not as optimistic as expected. Japan suffered a slow economic recovery,

regardless of its first quarter’s GDP growth rate higher than was expected. Other data indicated that Japanese economy remains flat and that continual fluctuations occurred in its industrial output, e.g. PMI in March stayed below the threshold, inflation risk remained and import/export trade volume kept shrinking.

Among major emerging economies, Brazil’s economy and industrial production continued shrinking, but the shrinking amplitude slowed down dramatically; despite a slight decline in the second quarter, Brazil’s PMI remained below the threshold in the first half of 2016 , with a rising unemployment rate and inflation. In the first quarter, South Africa’s economic growth rate went down significantly; the growth rate of industrial production fluctuated drastically; though the PMI began recovering up to the threshold in March, there was still uncertainty in its economic recovery as its inflation deteriorated and foreign trade fluctuated obviously. In comparison, India’s economy recovered more steadily, regardless of its sluggish industrial growth. In the first quarter of 2016 , India’s GDP grew $7.95 \%$ year on year, higher than the average of all quarters in 2015 , indicating a better recovering trend of India’s economy. Since the year of 2016 , India’s PMI maintained above the threshold; the decreasing amplitude of its foreign trade kept going down and improving steadily. Due to the declining international oil price, Russia’s economy continued with the downturn; industrial production remained sluggish, regardless of a slightly positive turnabout. In the first half of 2016 , Russia’s PMI basically remained below the threshold; the unemployment rate went up somewhat, but the inflation went down markedly and foreign trade improved to some extent. It was clear that as compared with developed economies, major emerging economies were faced with a more difficult problem in economic recovery. In the first half of 2016 , the general economic situation of developed economies seemed much better than aforesaid emerging economies.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON4438

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Continue to Deepen Supply-Side Reform and Stimulate New Vitality of Industrial Growth

供给侧改革强调市场在资源配置中的决定性作用,旨在释放新需求,创造新供给;市场一方面要释放过剩产能,创造新的经济增长点,另一方面要利用创新形成更高质量的有效供给,激发新的需求。供给侧改革是解决当前我国经济存在问题的具体办法,是我国经济改革的新途径,是振兴产业增长的有效举措。
一是要着力释放过剩产能,淘汰“僵尸”企业。现有产能过剩、“僵尸”、亏损企业、低效甚至低效资产正在消耗大量资源,阻碍产业结构转型升级。中央经济工作会议明确提出,2016年供给侧结构性改革的首要任务是积极稳妥化解过剩产能,释放产能严重过剩、增长空间有限的企业和“僵尸企业”的宝贵资源要素。 ”企业通过理顺供给侧来提高有效供给,创造新的生产力。化解过剩产能,中央、地方政府、当局和企业必须严格控制增量生产能力。尤其是地方政府不应该因为新兴产业的巨大潜力而​​盲目地增加投资以促进地方经济发展或效仿。相反,它应该从源头上解决这个问题。通过结构优化调整,推进企业重组并购,完善库存预警机制,实时监测企业库存变化,化解现有过剩产能。进一步的解决方案包括:在“一带一路”倡议下,创造外部需求,鼓励中国产业资本“走出去”,促进产能输出,加快推进生产要素自由化改革,打破政府主导的土地资源配置模式,充分发挥市场机制的调节作用,引导资本和劳动力在各产业领域配置,化解过剩产能。产能过剩是一个系统性、长期性的问题,既需要短期行政干预,也需要长期依法治理,需要健全化解过剩产能的政策法规体系,充分发挥去产能的作用。在去产能过程中扮演财政、金融和税收角色;加快“僵尸”企业或低效低效资产的整合、重组或破产,合理安置人员和资产处置。积极引导“僵尸”企业上下游产业组织向高附加值领域转型,或接受优势产业企业兼并重组。完善“僵尸”企业退市机制,在保持这些产业组织生态平衡的前提下,调整优化产业结构。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Expand Effective Demands and Further Exploit

一是着力推进供给侧改革,但这并不一定意味着需求管理的退出;相反,供给侧改革的实施需要适当扩大总需求;供给侧改革和需求管理要相互促进、相互配合。2015年以来,通过扩大投资和净出口,经济增长措施出现障碍。消费品市场企稳回升,无法带动产业增长,但创新驱动战略实施带来的各类新兴产业爆发,为消费和投资带来了新的可能;结果,促进产业增长的规模效应被消费升级和投资效率所取代。此外,各项区域战略的实施,为消费和贸易提供了前所未有的需求空间。2016年二季度,更多有效需求带动产业增长。

其次,要扩大和升级消费。一方面,着力发展新技术、新产品,鼓励创新商业形态,以新供给创造新需求,引导消费者走向智能、绿色、健康消费。随着“模仿”消费期的结束,个性化、多元化需求成为主流消费模式;因此,除了要在新的商业形态上发力外,还要着力提升产品的品质和档次,以适应消费者对产品的个性化需求,推动消费向一些新的产业方向发展。另一方面,我们需要通过跨区域的合作战略来扩大消费者的需求。随着中国经济的发展,中西部地区的消费潜力得到了一定程度的挖掘。当前的跨区域合作战略对促进中西部欠发达地区的消费发挥了重要作用。“长江经济带”是新时期中国区域协调与对外开放相结合的重大举措。这是一项前所未有的东中西部联动政策,也是推动内陆经济带建设迈出的坚实一步。中国西部地区被“一带一路”覆盖,东部发达地区将通过与中西部地区的经济联系积极参与战略,并以市场力量促进区域间的互动。这些都将进一步挖掘中西部地区的消费潜力。同时,“以人为本”是新型城镇化的核心;越来越多的农村人口、信息、资金、技术等生产要素涌入城市,将在这些城市产生巨大的聚集效应和规模效应,实现生产要素市场特别是劳动力市场的更好发展;此外,农村劳动力将在城市获得更好的报酬,也将提高城镇居民的收入,促进消费结构升级。所以,城镇化是扩大消费、促进消费升级的重要手段,“京津冀一体化”和“长江经济带”建设为新型城镇化提供了无限机遇。公共服务、社会保障体系和交通的跨区域衔接将成为未来城镇化的主要市场。刺激消费,用好区域协同战略,推动中西部地区城镇化;采取积极措施优化消费环境,规范市场竞争,促进市场竞争从数量扩张、价格竞争向质量竞争、差异化竞争转变。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|International Industries in the First Half of 2016

2016年上半年,世界经济仍处于金融危机后的深度调整期。全球制造业 PMI 指数从50.1%四月至50%2016 年 5 月。主要经济体产业经济回升缓慢,主要国家和地区呈现曲折态势,反映产业经济运行存在较大不确定性。总体而言,发达经济体的复苏速度快于新兴经济体。

欧洲国家和美国等发达国家继续疲软复苏。美国经济运行良好。由于贸易和政府对消费的投资抵消了消费的下滑,美国经济的同比增长率被修正为上升1.1%, 高于期望值和最后修改的值。劳动力市场不断回暖,就业率上升,物价指数走低,增强了美国民众对经济的信心。第二季度消费者支出的反弹将进一步推动美国GDP增长。此外,美国工业生产明显改善。整体生产指数(经季调)进入同比正增长状态,制造业采购经理人指数自2016年3月以来突破临界点,上半年环比持续攀升,6月再创新高,因此其制造业有望蓬勃发展;但受外部环境影响,美国贸易额仍大幅波动,仍有较大提升空间。欧元区经济复苏缓慢,一季度GDP增速高于预期。欧元区工业生产也持续复苏。6 月份制造业 PMI 创今年以来最高,预示着欧元区工业的复苏趋势。目前,通胀压力略有缓解,总体好于市场预期,持续四个月的通胀终于在6月份结束。欧元区就业趋势良好,失业率持续下降;然而,受英国脱欧公投及外部环境影响,欧元区贸易不如预期乐观。日本经济复苏缓慢,欧元区工业生产也持续复苏。6 月份制造业 PMI 创今年以来最高,预示着欧元区工业的复苏趋势。目前,通胀压力略有缓解,总体好于市场预期,持续四个月的通胀终于在6月份结束。欧元区就业趋势良好,失业率持续下降;然而,受英国脱欧公投及外部环境影响,欧元区贸易不如预期乐观。日本经济复苏缓慢,欧元区工业生产也持续复苏。6 月份制造业 PMI 创今年以来最高,预示着欧元区工业的复苏趋势。目前,通胀压力略有缓解,总体好于市场预期,持续四个月的通胀终于在6月份结束。欧元区就业趋势良好,失业率持续下降;然而,受英国脱欧公投及外部环境影响,欧元区贸易不如预期乐观。日本经济复苏缓慢,通胀压力略有缓解,总体好于市场预期,持续四个月的通胀终于在6月份结束。欧元区就业趋势良好,失业率持续下降;然而,受英国脱欧公投及外部环境影响,欧元区贸易不如预期乐观。日本经济复苏缓慢,通胀压力略有缓解,总体好于市场预期,持续四个月的通胀终于在6月份结束。欧元区就业趋势良好,失业率持续下降;然而,受英国脱欧公投及外部环境影响,欧元区贸易不如预期乐观。日本经济复苏缓慢,

不管其一季度GDP增速是否高于预期。其他数据显示,日本经济持平,工业产出持续波动,如 3 月份 PMI 低于临界点,通胀风险依然存在,进出口贸易量持续萎缩。

主要新兴经济体中,巴西经济和工业生产继续萎缩,但萎缩幅度明显放缓;2016年上半年巴西PMI虽小幅回落,但仍处于临界点以下,失业率和通胀持续上升。一季度,南非经济增速明显回落;工业生产增速大幅波动;尽管PMI在3月份开始回升至临界点,但由于通胀恶化,外贸波动明显,经济复苏仍存在不确定性。相比之下,尽管工业增长乏力,印度经济复苏更为稳健。2016年第一季度,印度GDP增长7.95%同比,高于2015年各季度平均水平,表明印度经济回暖态势较好。2016年以来,印度PMI保持在临界点之上;外贸降幅继续收窄,稳中有升。由于国际油价下跌,俄罗斯经济持续低迷;尽管略有好转,工业生产仍然低迷。2016年上半年,俄罗斯PMI基本保持在临界点以下;失业率有所上升,但通胀明显回落,对外贸易有所改善。显然,与发达经济体相比,主要新兴经济体面临的经济复苏难题更加严峻。2016年上半年,

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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。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3057

如果你也在 怎样代写产业经济学Industrial Economics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

产业经济学是关于公司、行业和市场的研究。它研究各种规模的公司–从当地的角落商店到沃尔玛或乐购这样的跨国巨头。它还考虑了一系列的行业,如发电、汽车生产和餐馆。

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我们提供的产业经济学Industrial Economics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|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3057

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Growth forecast and scenario analysis of industrial economics

With the current technological level, China’s industrial economics will be highly likely to maintain a slow-down growth rate from the second half of 2016 to the first half of 2017 , providing the current monetary and fiscal policies remain unchanged. According to the model prediction, the growth rate of China’s industrial economics will reduce to $5.7 \%$ at the end of 2016 and to $5.6 \%$ in June 2017 . Under the influence of moving holidays, obvious fluctuations will occur in industrial growth in January and February 2017 ; in remaining months of 2017 , the industrial economics will operate smoothly.

Benchmark: The quantities and qualities of labor force remain unchanged; the fixed asset investment maintain current development trend; the technical level remains unchanged; and the fiscal and monetary policies remain unchanged.

Scenario 1: The quantities and qualities of labor force remain unchanged; the fixed asset investment maintain current development trend; the technical level remains unchanged; and the fiscal and monetary policy strength is $20 \%$ lower than the current level.

Scenario 2: The quantities and qualities of labor force remain unchanged; the fixed asset investment maintain current development trend; the technical level remains unchanged; and the fiscal and monetary policy strength increases $20 \%$ over the current level.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Qunhui Huang and Hangyan Zhang

With implementation of a series of policies including the supple-side structural reform, the national economy operated quite well and stabilized in slow growth and slow recovery in the first half of 2016 . However, the recovery seems not so optimistic in the pessimistic context of the international situation that might complicate and intensify China’s industrial economy and might lead to heavier downturn pressure on economic operation in the second half of 2016 as a number of contradictions and risks stand out. In this case, we need to seize the new normal opportunity for economic development, steady growth by taking effective measures against various risks and challenges, promote reform and transformation, break institutional barriers and combine long-term policies with short-term ones, macro policies with micro ones and supply management with demand management so as to pave the way for healthy development of China’s industrial economics.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Focus on Steady Growth and Maintain Relative

Sharp fluctuations in economic growth are usually traceable back to sharp fluctuations in macro policies. As China’s industrial economics are currently “stabilizing in slow growth”, sharp fluctuations in macro policies should be avoided as taboos. In the first year of the “13th Five-Year Plan” $(2016-20)$, we need to maintain relative stability and continuity of macro policies, minimize frequent short-term macroeconomic control, deepen the concept of “interval control”, give play to the decisive roles of resource allocation in market and shift strategic focus to reform and adjustment of economic structure so that macro policies are authentic in promoting steady growth.

Firstly, we need to stabilize and avoid sharp fluctuations in real estate market. Such actions will be of great importance to economic growth and social stability. During the supply-side reform, de-stocking policies might be most intensive in real estate market; in just two dozen days since February 2016, five bombshell measures were issued by more than ten ministries and committees including the Central Bank of China and National Development and Reform Commission (NDRC), almost one real estate policy being issued per week. In such a context, the government should be active to direct and guide the expectations and behaviors of commercial banks and social public by means of various policy tools to prevent against sharp fluctuations in real estate market and insure stable, healthy development of the real estate market.

Then, we need to continue with proactive fiscal policy and steady monetary policy. Under the pressure of continuous economic downturn, we will implement proactive fiscal policy for tax abatement and increase of social security expenditure, provide support for enterprises in technical transformation and innovation investment and give play to the leading role of governmental investment, guide funds to flow into fields that may generate higher investment efficiency, guarantee implementation of state-approved projects, increase expenditure in unemployment insurance and low-income population, maintain social stability, and create a macro environment to the benefit of structural adjustment, exercise steady monetary policy, duly cut down on interest and reserve and bring down enterprises’ financing cost pursuant to economic recovery; in addition, relevant authorities should delivery policy signals in time to market so as to stabilize expectation and confidence on the stock market.

Finally, we need to renovate the methods of macroeconomic regulation and control, strengthen interval control and opportunistic control, make the best of policy tools such as industry, investment and price as well as the fiscal and monetary policies, and take measures for structural reform and especially for supply-side structural reform to prevent all risks and create a favorable environment for economic development.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3057

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Growth forecast and scenario analysis of industrial economics

以目前的技术水平,在当前货币和财政政策不变的情况下,2016年下半年至2017年上半年,中国工业经济极有可能保持增速放缓。根据模型预测,中国工业经济增速将降至5.7%在 2016 年底和至5.6%2017 年 6 月。受搬家假期影响,2017年1、2月工业增速将出现明显波动;2017年剩余月份,产业经济运行平稳。

基准:劳动力数量和质量保持不变;固定资产投资保持当前发展态势;技术水平保持不变;财政和货币政策保持不变。

情景一:劳动力数量和素质不变;固定资产投资保持当前发展态势;技术水平保持不变;财政和货币政策力度为20%低于当前水平。

情景二:劳动力数量和质量不变;固定资产投资保持当前发展态势;技术水平保持不变;财政和货币政策力度加大20%超过当前水平。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Qunhui Huang and Hangyan Zhang

2016年上半年,随着供给侧结构性改革等一系列政策的落地,国民经济运行良好,稳中求进,缓慢回升。但在国际形势悲观的背景下,中国工业经济可能复杂化加剧,2016年下半年经济运行下行压力加大,诸多矛盾和风险凸显,复苏似乎并不乐观。在这种情况下,我们要抓住经济发展新常态机遇,稳增长,采取有效措施应对各种风险挑战,推进改革转型,打破体制机制障碍,实现长短期政策相结合,

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Focus on Steady Growth and Maintain Relative

经济增长的剧烈波动通常可以追溯到宏观政策的剧烈波动。当前,我国工业经济“稳中趋缓”,宏观政策大幅波动应避免为大忌。“十三五”开局之年(2016−20)保持宏观政策的相对稳定性和连续性,尽量减少频繁的短期宏观调控,深化“区间调控”理念,发挥市场资源配置的决定性作用,将战略重心转向改革调整经济结构,使宏观政策在促进稳定增长方面具有真实性。

一是稳住房地产市场,避免出现剧烈波动。这些行动对经济增长和社会稳定具有重要意义。供给侧改革期间,去库存政策可能是房地产市场最为密集的;自2016年2月以来的短短两天内,中国央行、国家发改委等十多个部委发布了五项重磅举措,几乎每周发布一项房地产政策。在此背景下,政府应通过多种政策工具,积极引导和引导商业银行和社会公众的预期和行为,防范房地产市场剧烈波动,确保房地产市场平稳健康发展。 .

然后,我们需要继续实施积极的财政政策和稳健的货币政策。在经济持续下行压力下,实施积极的减税和增加社会保障支出的财政政策,支持企业技术改造和创新投资,发挥政府投资的引领作用,引导资金流入提高投资效率,保障国家批准的项目实施,增加失业保险和低收入人口支出,维护社会稳定,营造有利于结构调整的宏观环境随着经济复苏,降低利息和准备金,降低企业融资成本;此外,

最后,要创新宏观调控方式,加强区间调控和机会调控,用好产业、投资、价格等政策工具和财政货币政策,采取结构性改革和特别是供给侧结构性改革,防范各种风险,为经济发展营造良好环境。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考 请认准statistics-lab™

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3400

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3400

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Debt risks accumulated to pin down industrial operation

Local debt risk remains high. During economic deceleration, the fiscal revenue growth will slow down and the expenditure will rise moderately under the influence of economic fundamentals, enlarging the scale of deficit and debt. Furthermore, the fact that local governments may execute debt financing on various financing platforms to maintain goals of local economic and social development and to accelerate infrastructure construction will initiate a new mode to stimulate economic growth by governments’ leveraging investment. When the government no long provides any guarantee for these debts, some of the debts will be transferred by financing platforms to debts payable by the government; as a result, the debts payable by the local government will increase. According to the results of national debt audit at the end of 2015, RMB $1.9$ trillion debts payable by the government fell due in 2015 . Excessive debt ratio of the local government will put local government under heavy pressure to discharge debts and will also easily lead to crisis of local government debts; in addition, due to different rates of local economic growth and different debt burden of provinces, it is likely to incur local debt crisis. Excessive local government debts may also lead to risk of local government’s bankruptcy and place strict restrictions on local government’s further financing and on continuous investment in infrastructure construction and thus compromise the growth of industrial economics.

Potential risk in industrial sectors remains high. In May 2016, the debt-to-asset ratio of industrial enterprises above designated size was $56.8 \%, 0.6$ percentage point higher than December 2015 , and the leverage ratio reached up to $131 \%$, which increased the operating risk of industrial sectors. It is noted that the excessively high leverage ratio of Chinese enterprises was questioned as the leverage ratio of foreign enterprises maintained at around $70 \%$. In effect, the leverage ratio of Chinese enterprises has been extremely high for many years, for it was closely related to Chinese economic reality: (i) high saving rate that means relatively adequate supply of capitals in China, and (ii) high leverage that results from two realistic bases – relatively lagging development of China’s capital market and credit financing used as the main financing channel by China’s industrial sectors. However, these two bases are slowly collapsing as the consumer savings declines and the capital market expands and plays more financing functions. In recent years, the de-leverage ratio of industrial enterprises has paced up, reducing from $178 \%$ at the beginning of 1998 to $128 \%$ at the end of December 2015 . The current uptrend of leverage has no realistic base. Furthermore, the local government’s debt risks are constantly discharged. China as a whole suffers a very high debt ratio, so the increasing leverage will intensify the risk pressure.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Prediction of Industrial Growth Trend

HP filtering method adopted in this report separates the growth trend of industrial value added year on year from cyclical factors to analyze roles of different factors in industrial value added. According to the results, the growth rate of industrial economics has slowed down since the year of 2010 ; the slowing growth rate has continued in the first half of 2016 but the decreasing amplitude was narrowing; and it is predicted that the industrial growth will highly likely hit the bottom in the second half of 2016
(1) Data source and interpolation of missing values
In this report, the value added year-on-year growth data of industries above designated size are used as observing indicators of industrial growth, with the samples ranging between January 2008 and June 2016 . Data are sourced from National Bureau of Statistics website. The industrial value added year-on-year growth rate is: (i) calculated by comparable prices, independent of price factors and free from price adjustment, and (ii) value added growth data of industries above designated size with January growth data missed, which needs interpolation. The traceability method is adopted in this report to interpolate data. Specific steps are as follows.
Firstly, the monthly year-on-year growth rate data and the monthly accumulative growth rate data of industrial value added as well as the monthly actual data in 2005 of industrial value added ${ }^{2}$ are obtained from National Bureau of Statistics website. Secondly, the monthly industrial value actually added in 2005 is used to figure out the monthly accumulative growth rates of industrial value added in 2005 . Thirdly, the monthly accumulative industrial value added in 2005 and the monthly accumulative growth rates of industrial value added in 2006 are used to calculate the monthly accumulative industrial value added in 2006 , and by analogy get the monthly accumulative industrial value added from 2007 to 2016 with January data missed. Fourthly, the monthly industrial value actually added in 2005 and the monthly year-on-year growth rates of industrial value added in 2006 are used to figure out the monthly industrial value actually added in 2006 , and by analogy get the monthly industrial value actually added from 2007 to 2016 with January data missed. Fifthly, the industrial values actually added in January from 2006 to 2013 are obtained by the accumulative number in February of industrial value added from 2006 to 2016 with January data missed minus the actual industrial value added in February from 2006 to 2016 . Finally, all monthly data calculated above are used to directly get the missing January data about the monthly year-on-year growth rates of industrial value added (Fig. 2.5).

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Trend components

In order to separate the long-term trend factors from the cyclical (irregular) factors of industrial growth and obtain estimation of unobservable potential factors, either the moving average method or the frequency domain estimation method may be used for the original data of single time sequence; the filtering method has a unique advantage, i.e. simple, intuitive and easy for implementation, and can also avoid the problem caused by production function method, i.e. whether the product function can be stable in the economic transition period, and the problem caused by variable structure decomposition method, i.e. whether there exists the Phillips curve of conventional form in China. Therefore, the HP filtering method is adopted in this section to predict the growth trend of industrial economics.

The HP filtering de-trending method may regard economic operation as a certain combination of potential growth and short-term fluctuations and use metrological technology to decompose the actually output sequence into trend components and cyclical components; the former means potential output while the latter means output gap or fluctuation. For growth rate of industrial operation, the time sequence $y_{t}$ consists of industrial operation trend $g_{t}$ and industrial operation fluctuation $c_{t}$, namely:
$$
y_{t}=g_{t}+c_{t} \quad t=1, \ldots T
$$
Hodrick and Prescott $(1980,1997)^{3}$ designed HP filter by following the logarithm data moving average method. The filter can obtain a smooth sequence $g_{t}$ from the time sequence $y_{t}$, i.e. trend component, and $g_{t}$ is the solution to the formula below:
$$
\operatorname{Min}\left{\sum_{t=1}^{T}\left(y_{t}-g_{t}\right)^{2}+\lambda \sum_{t=1}^{T}\left[\left(g_{t}-g_{t-1}\right)\left(g_{t}-g_{t-2}\right)\right]\right}
$$
where, $\sum_{t=1}^{T}\left(y_{t}-g_{t}\right)^{2}$ represents fluctuations, $\sum_{t=1}^{T}\left[\left(g_{t}-g_{t-1}\right)\left(g_{t}-g_{t-2}\right)\right]$ represents trend, and $\lambda$ is smooth parameter with a positive value used to adjust proportions of fluctuation and trend. Selection of the smooth parameter $\lambda$ is an important problem in the HP filtering method. Different smooth parameters mean different filters that determine different fluctuating modes and smoothness. According to Hodrick and Prescott $(1980,1997)$, the value of smooth parameter is taken as 100 in processing annual data, as 1600 in processing quarterly data and as 14,400 in processing monthly data. According to Ravn and Uhlig (2002), ${ }^{4}$ the smooth parameter should be 4th power of the observed data frequency, i.e. $6.25$ for annual data, 1600 for quarterly data and 129,600 for monthly data. In this report, the data used are growth rates of industrial value added from January 2010 to September 2015, sourced from National Bureau of Statistics website. It is important to note that the missing data on growth rates of industrial value added in January on National Bureau of Statistics website are supplemented by point linear interpolation in this report. Above two types of filters are selected for use in this report: $\lambda=14,400$ and $\lambda=129,600$.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3400

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Debt risks accumulated to pin down industrial operation

地方债务风险仍然很高。经济减速期间,受经济基本面影响,财政收入增速放缓,支出适度增加,赤字和债务规模扩大。此外,地方政府为了维护地方经济社会发展目标,加快基础设施建设,可以通过各种融资平台进行债务融资,这将开启政府杠杆投资拉动经济增长的新模式。当政府不再为这些债务提供任何担保时,部分债务将通过融资平台转移为政府应付的债务;这样一来,地方政府应付的债务就会增加。根据 2015 年末国债审计结果,人民币1.92015年政府应付的万亿债务到期。地方政府负债率过高,将给地方政府带来沉重的债务清偿压力,也容易引发地方政府债务危机;此外,由于地方经济增速不同,各省债务负担不同,很可能引发地方债务危机。过多的地方政府债务还可能导致地方政府破产风险,对地方政府进一步融资和基础设施建设持续投资造成严格限制,从而影响产业经济增长。

工业领域的潜在风险仍然很高。2016年5月,规模以上工业企业资产负债率为56.8%,0.6比 2015 年 12 月 高 1 个 百分点 , 杠杆 率 达到131%,增加了工业板块的经营风险。值得注意的是,中国企业的杠杆率过高被质疑为外国企业的杠杆率维持在70%. 实际上,中国企业的杠杆率多年来一直处于极高水平,因为它与中国经济现实密切相关:(i)高储蓄率意味着中国的资本供应相对充足,(ii)高杠杆率意味着这源于两个现实基础——中国资本市场发展相对滞后和中国工业部门以信贷融资为主要融资渠道。然而,随着消费者储蓄下降和资本市场扩大并发挥更多融资功能,这两个基础正在慢慢崩溃。近年来,工业企业去杠杆率有所上升,从178%1998 年初至128%2015 年 12 月末。目前的杠杆上升趋势没有现实基础。此外,地方政府的债务风险也在不断释放。中国整体负债率非常高,杠杆率上升将加剧风险压力。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Prediction of Industrial Growth Trend

本报告采用HP过滤法,将工业增加值同比增长趋势与周期性因素分开,分析不同因素在工业增加值中的作用。结果显示,2010年以来产业经济增速放缓;2016年上半年增速继续放缓,但降幅收窄;预计2016年下半年工业增速极有可能触底
(1)数据来源及缺失值插值
本报告以规模以上工业增加值同比增长数据作为工业增长的观察指标,样本范围为2008年1月至2016年6月。数据来源于国家统计局网站。工业增加值同比增速为:(一)按可比价格计算,不受价格因素影响,不受价格调整;(二)规模以上工业增加值增速数据缺失1月增速数据;这需要插值。本报告采用追溯法对数据进行插值。具体步骤如下。
一是工业增加值月度同比增速数据和月度累计增速数据以及2005年工业增加值月度实际数据2数据来源于国家统计局网站。其次,用2005年工业增加值月度实际增加值计算2005年工业增加值月度累计增长率。第三,用2005年月累计工业增加值和2006年月累计工业增加值增长率计算2006年月累计工业增加值,以此类推得到2007年至2016年月累计工业增加值1 月份数据丢失。第四,用2005年月度工业实际增加值和2006年月度工业增加值同比增速计算2006年月度工业实际增加值,以此类推,得到 2007 年至 2016 年的月度工业实际增加值,而 1 月数据缺失。第五,2006-2013年1月工业实际增加值由2006-2016年1月工业增加值2月累计数减去2006-2016年2月工业实际增加值得出。最后,利用上面计算的所有月度数据,直接得到缺失的1月份工业增加值月度同比增速数据(图2.5)。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Trend components

为了将工业增长的长期趋势因素与周期性(不规则)因素分开,得到对不可观察的潜在因素的估计,对于单一时间序列的原始数据,既可以采用移动平均法,也可以采用频域估计法。 ; 该滤波方法具有独特的优势,即简单、直观、易于实现,还可以避免生产函数法带来的问题,即产品函数在经济转型期能否稳定,以及可变结构带来的问题分解法,即中国是否存在常规形式的菲利普斯曲线。因此,本节采用HP滤波法来预测产业经济的增长趋势。

HP滤波去趋势法可以将经济运行视为潜在增长和短期波动的某种组合,利用计量技术将实际产出序列分解为趋势成分和周期成分;前者是潜在产出,后者是产出缺口或波动。工业运行增长率的时间序列是吨由产业运行趋势构成G吨和工业运行波动C吨,即:

是吨=G吨+C吨吨=1,…吨
霍德里克和普雷斯科特(1980,1997)3采用对数数据移动平均法设计HP滤波器。过滤器可以获得平滑序列G吨从时间序列是吨,即趋势分量,和G吨是下面公式的解:

\operatorname{Min}\left{\sum_{t=1}^{T}\left(y_{t}-g_{t}\right)^{2}+\lambda \sum_{t=1}^{ T}\left[\left(g_{t}-g_{t-1}\right)\left(g_{t}-g_{t-2}\right)\right]\right}\operatorname{Min}\left{\sum_{t=1}^{T}\left(y_{t}-g_{t}\right)^{2}+\lambda \sum_{t=1}^{ T}\left[\left(g_{t}-g_{t-1}\right)\left(g_{t}-g_{t-2}\right)\right]\right}
在哪里,∑吨=1吨(是吨−G吨)2代表波动,∑吨=1吨[(G吨−G吨−1)(G吨−G吨−2)]代表趋势,并且λ是平滑参数,具有正值,用于调整波动和趋势的比例。平滑参数的选择λ是HP滤波方法中的一个重要问题。不同的平滑参数意味着不同的滤波器决定了不同的波动模式和平滑度。根据霍德里克和普雷斯科特(1980,1997),平滑参数的值在处理年度数据时取100,处理季度数据时取1600,处理月度数据时取14400。根据 Ravn 和 Uhlig (2002),4平滑参数应该是观测数据频率的 4 次方,即6.25年度数据,季度数据1600个,月度数据129,600个。本报告所用数据为2010年1月至2015年9月工业增加值增长率,数据来源于国家统计局网站。需要注意的是,本报告对国家统计局网站1月份工业增加值增长率缺失数据进行了点线性插值补充。本报告选择使用以上两种类型的过滤器:λ=14,400和λ=129,600.

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON 3516

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产业经济学是关于公司、行业和市场的研究。它研究各种规模的公司–从当地的角落商店到沃尔玛或乐购这样的跨国巨头。它还考虑了一系列的行业,如发电、汽车生产和餐馆。

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON 3516

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Factors Influencing Cyclical Variation of Industrial Economics

The cyclical fluctuation of industrial economics in the future will be subject to factors such as global economic recovery and changes in both national and international demands, and will therefore lead to cyclical variations of industrial economics. Various uncertainties will likely result in drastic fluctuation in the future industrial economics.
(1) Sluggish global economy recovery and significant global trade slow down
Since the year of 2008 , the growth of global international trade slowed down under the influence of financial crisis. Despite various incentive policies that simulated economic growth in 2010 and 2011 , the zero or even negative growth trend remained unchanged (see Fig. 2.4).

Economic differentiation continued in main economies of the world. The American economy saw a steady recovery and assumed a trend of slight growth. The European economy was recovering from European debt crisis and moving towards stabilization. The emerging economies witnessed obvious internal differentiation; India maintained a steady economic growth while Russia and Brazil suffered a negative growth. On the whole, the international economic situation has slightly improved, but the global economic growth still featured a too slow, fragile and unbalanced recovery. The US dollars appreciation and continuous decline of international oil price added more uncertainties to global financial markets and global economic recovery, such as intensification of global trade protection,expansion of exchange rate fluctuations, local economic upheaval and geopolitical tensions. Continuous changes of the world economic pattern have brought about huge risks and impact on China’s foreign trade and restriction on China’s external demands. In addition, the “Road and Belt” strategy involves many sensitive regions in Westem Asia and Eastern Europe, so the geopolitical tensions may have adverse effects on China’s overseas investment under the background of the Belt and Road Initiative and to some extent compromise industrial growth that should be stimulated by the Belt and Road Initiative.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Challenges facing China’s industrial

In the international trade pattern, China’s industrial goods took up an increasingly high proportion. In 2003 , China’s industrial goods only took up $5.7 \%$ of global goods trade, but the proportion rose to $13.8 \%$ in 2015 , steadily increasing in more than ten years. Under the influence of shrinking global trade, China’s export growth rate slowed down and trade scale also withered, but China’s trade competitiveness witnessed a rising trend year by year; it is predicted that the rising trend of trade proportion will persist in $2016 .$

The comparative advantages of China’s industrial development are under various threats and interruptive risks. The competitive advantages of China’s industrial enterprises have over years depended on low-cost advantages based on low-level production factors. With the loss of demographic dividend, the rise of domestic factor cost, the intensification of resource and environment pressure and the expansion of economic scale, however, this low-cost advantage is diminishing little by little and the dividend in trade that uses low cost as the main competitiveness basically comes to an end. In addition, new advantages based on the high-level product factors can hardly be established in a short time and may interrupt competitive advantages, resulting in depression of industrial goods export, slowdown of economic growth rate and decline of enterprises’ international competitiveness. In contrast, some emerging economies, such as Southeast Asian and African countries, have lower labor cost than China, and the comparative advantages of labor force in these countries have come into market, tending to supersede China’s traditional advantages. In addition, the advanced manufacturing technology, information technology, biotechnology and energy technology spread quickly over the world and are widely used by developed countries to exploit potential markets and realize “backflow of manufacturing industry” and “reindustrialization”. The “backflow of manufacturing industry” and “reindustrialization” strategy of developed countries has enabled them to slow down overseas transfer of their manufacturing industries, especially the high-end manufacturing industries. The development of China’s hi-tech industries depends largely on the international market, so it will be more difficult for China to borrow technologies from developed countries; instead, China will rely on its financing cost, logistics cost and tax cost as well as the technological gap.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The effect of regional collaborative strategy

In March 2015, the Vision and Actions on Jointly Building the Silk Road Economic Belt and the 21 st-Century Maritime Silk Road was issued jointly by the National Development and Reform Commission (NDRC), Ministry of Foreign Affairs and Ministry of Commerce to promote construction of the Belt and Road Initiative. In April 2015, the Coordinated Development Program for Beijing-Tianjin-Hebei Region was adopted at the meeting of the Political Bureau of the CPC Central Committee. In October 2015, China’s 13th Five-Year Plan (2016-2020) on National Economic and Social Development, adopted at the Fifth Plenary Session of the 18th Communist Party of China $(\mathrm{CPC})$ Central Committee, proposed formation of the lengthwise and crosswise economic axial belt along the coast, the river and the line guided by the Belt and Road Initiative construction, Beijing-Tianjin-Hebei coordinated development and Yangtze River Economic Belt construction and based on the overall strategy of regional development, and formation of city clusters including the northeast region, the central plains region, the middle reaches of the Yangtze River region, the Chengdu-Chongqing region and the central Shaanxi region through prior development of such city clusters as Beijing-Tianjin-Hebei, the Yangtze River Delta and the Pearl River Delta.

The new demand space for China’s industrial development provided by the regional coordinated development strategy along with its policy effect has brought indefinite opportunities for China’s industrial development in the next year. Firstly, the strategy has driven the balanced development in these regions. For a long time, Chinese government’s focus on coastal regions for economic development has create many economic hot spots in the eastern regions with most advanced economic development and most sufficient utilization of funds; in contrast, the central and western regions, especially the western regions, saw a rather low fund utilization rate and a narrow extent of opening up to the outside world due to their location, which laid severe restrictions on economic development but indicated potential industrial demands. The formation of city clusters has led to industrial cluster effect and creation of an industrial development pattern in which the growth poles of Beijing and Shanghai will drive economic growth in surrounding provinces, favorable for optimization of urban spatial layout, coordination among industrial sectors and expansion of environmental capacity and ecological space; in particular, the “Yangtze River Economic Belt” covering 11 provinces and cities has linked together the eastern, central and western regions to form a coordinated development belt that allows interaction and cooperation among the eastern and western regions and drives economic development in the western region, has fundamentally changed the location conditions of the western regions as many provinces along the Belt and Road Initiative are located in West China, has broadened the opening-up extent in China’s northwestern and southwestern regions and provided opportunities for these regions to carry out foreign trade and foreign investment activities and achieve leap-forward development.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON 3516

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Factors Influencing Cyclical Variation of Industrial Economics

未来产业经济的周期性波动,将受全球经济复苏、国家和国际需求变化等因素影响,导致产业经济周期性波动。各种不确定性可能导致未来产业经济出现剧烈波动。
(一)全球经济复苏乏力,全球贸易增速明显放缓
2008年以来,受金融危机影响,全球国际贸易增速放缓。尽管 2010 年和 2011 年有各种刺激政策模拟经济增长,但零增长甚至负增长的趋势没有改变(见图 2.4)。

世界主要经济体继续分化。美国经济稳步回升,呈现小幅增长态势。欧洲经济正从欧债危机中复苏并走向企稳。新兴经济体内部分化明显;印度经济保持平稳增长,俄罗斯、巴西则出现负增长。总体来看,国际经济形势略有好转,但全球经济增长仍呈现缓慢、脆弱、不平衡的复苏态势。美元升值和国际油价持续下跌,给全球金融市场和全球经济复苏增加了更多不确定性,如全球贸易保护力度加大、汇率波动扩大、当地经济动荡和地缘政治紧张局势。世界经济格局的不断变化给我国对外贸易带来了巨大的风险和冲击,对我国的外需形成了制约。此外,“一带一路”战略涉及西亚东欧多个敏感地区,地缘政治紧张局势可能对“一带一路”背景下的中国海外投资产生不利影响,并在一定程度上影响产业增长。应该受到“一带一路”倡议的推动。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Challenges facing China’s industrial

在国际贸易格局中,中国工业品占比越来越高。2003年,中国工业品仅占5.7%全球商品贸易,但比例上升至13.8%2015年,十余年稳步增长。在全球贸易萎缩的影响下,中国出口增速放缓,贸易规模萎缩,但中国贸易竞争力呈逐年上升趋势;预计贸易比重上升趋势将持续2016.

中国产业发展的比较优势面临各种威胁和中断风险。多年来,我国工业企业的竞争优势一直依赖于基于低水平生产要素的低成本优势。然而,随着人口红利的丧失、国内要素成本的上升、资源环境压力的加剧和经济规模的扩大,这种低成本优势正在逐渐消失,以低成本作为贸易红利主要竞争力基本告一段落。此外,基于高水平产品要素的新优势难以在短时间内建立起来,可能会中断竞争优势,导致工业品出口低迷,经济增速放缓,企业国际竞争力下降。相比之下,一些新兴经济体,如东南亚和非洲国家,劳动力成本低于中国,这些国家劳动力的比较优势已经进入市场,有取代中国传统优势的趋势。此外,先进制造技术、信息技术、生物技术和能源技术在世界范围内迅速传播,被发达国家广泛用于开发潜在市场,实现“制造业回流”和“再工业化”。发达国家的“制造业回流”和“再工业化”战略,使其制造业海外转移放缓,尤其是高端制造业。中国高技术产业的发展很大程度上依赖于国际市场,中国向发达国家借鉴技术将更加困难;取而代之的是,中国将依赖其融资成本、物流成本和税收成本以及技术差距。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The effect of regional collaborative strategy

2015年3月,国家发展改革委、外交部、商务部联合印发《关于共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景和行动》,推动建设“一带一路”倡议。2015年4月,中共中央政治局会议通过了《京津冀协同发展纲要》。2015年10月,中共十八届五中全会通过《国民经济和社会发展“十三五”规划(2016-2020年)》(C磷C)中央提出,以“一带一路”建设、京津冀协同发展、长江经济带建设为指导,立足总体战略,形成沿海、沿江、沿线纵横经济轴心带通过优先发展京津冀等城市群,形成东北地区、中原地区、长江中游地区、成渝地区、陕中地区等城市群。河北、长三角、珠三角。

区域协调发展战略及其政策效应为我国工业发展提供了新的需求空间,为明年我国工业发展带来了无限机遇。一是战略带动了这些地区的均衡发展。长期以来,中国政府以沿海地区为重点发展经济,在东部地区形成了许多经济发展最先进、资金使用最充分的经济热点;相比之下,中西部地区,特别是西部地区,由于所处的地理位置,资金利用率较低,对外开放程度较窄,对经济发展的制约较大,但产业需求潜力较大。城市群的形成,带动了产业集群效应,形成了以北京、上海为增长极带动周边省份经济增长的产业发展格局,有利于优化城市空间布局,促进产业协同,扩大产业链。环境容量和生态空间;尤其是覆盖11个省市的“长江经济带”,将东中西部连接起来,形成了东西部互动合作、带动西部经济发展的协调发展带。 ,从根本上改变了西部地区的区位条件,“一带一路”沿线的许多省份都位于中国西部,

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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。

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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)。

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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。

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON30003

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The declining fixed asset investment

The declining fixed asset investment in industrial sectors would inevitably lead to a slowing growth rate of capital stock and usher in a falling trend of industrial sectors. According to the new-classic growth theory, a country’s output depends on its capital stock, labor and total factor productivity; capital equals last year’s capital stock minus depreciation and plus investment; when the investment size is greater than depreciation, the capital stock increases annually; when the investment size is equal to depreciation, the capital stock sees a zero growth rate; when the investment size is smaller than depreciation, the capital stock suffers a negative growth rate; the greater the size of capital stock, the greater the size of depreciation; and a zero growth rate results inevitably when there is an unchanged investment size. Currently, however, the capital stock declines annually as the investment size shrinks annually; the capital stock moves rapidly towards a zero growth rate, even a negative one. If other production factors remain unchanged, there will be a positive correlation between capital stock and output, and a slowing or even a negative growth rate of capital stock will lead directly to a slowing or a negative growth rate of output. The slowing growth of capital stock is an inexorable law of economic development, so the slowdown of output also suggests an inevitable trend of economic development. As the fixed asset investment in industrial sectors slows down, the slowing growth rate of industrial output becomes more apparent.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|National innovative strategy implemented

In 2015 , the “Mass Innovation and Mass Entrepreneurship” strategy was initiated by Chinese government to eliminate institutional constraints and provide support for startup of new enterprises, development of new products and expansion of new markets by all types of market entities through implementation of structural reform and institutional innovation. In the first half of 2015 , Chinese government also issued Made in China 2025 , the first ten-year action guiding document for manufacturing industry that specified nine strategic tasks for Chinese manufacturing industry, such as improving the innovation capacity, promoting in-depth integration of information and industrialization, enhancing quality brand and achieving breakthroughs in key fields. The development strategy to improve the innovation capacity of manufacturing industry underlined technology innovation and business model innovation in enterprises, with the former usually focused on breakthrough in a certain process while the latter combined advanced technology with advanced management and required enterprises to be always highly sensitive to market condition changes in order to maintain sustainable competitiveness. The integration of information and industrialization embodied services offered by manufacturers; it would be the only choice for the manufacturing industry to begin integrative development with the service industry in a certain stage; during upgrading and structural adjustment of the manufacturing industry, more enterprises opted to adopt “service outsourcing” in order to consolidate resources and make use of unique strengths; namely, enterprises tended to maintain sectors with core competitiveness and outsource such service activities as production, operation and even management usually carried out internally in the upper, middle and lower processes of production activities, thus providing development opportunities for some producer service enterprises; and the integration between producer service enterprises and industrial manufacturers helped improve the resources utilization efficiency and the industrial efficiency. A famous brand is the product of independent innovation capacity. Since the “11th Five-Year Plan” $(2006-2010)$, the famous brand development strategy has created a large number of famous brands with strong competitiveness; as a globally influential big power in the world, however, China is currently short of self-owned famous brands with international competitiveness; therefore, building quality brand is an effective measure for China to further its independent innovation capacity and protect intellectual property. The core of the “Mass Innovation and Mass Entrepreneurship” strategy and Made in China 2025 initiative still lies in innovation that has played a positive role in vitalizing market and starting up businesses. In the second half of 2016 , all economic sectors will issue and implement several policy measures supporting this core and specialized planning for subdivided fields to provide strong support for improvement of technological level.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Global disruptive technologies

The advanced manufacturing technologies such as robot and 3D printing, the information technologies such as cloud computation, Internet of Things and big data, the new resource technologies such as renewable energy sources and advanced oil-gas exploration, the biotechnologies such as a new generation of genome, and the intelligent technologies such as auto-driving vehicles and knowledge-based office automation have exerted far-reaching influence on the world industry; in particular, these technologies have generated profound changes in the production mode, the development pattern, the industrial type and organizational form of the manufacturing industry, and pushed development of the manufacturing industry towards intelligent, service, collaborative, network and green manufacturing. Specifically, the new generation of information technology has permeated into all aspects of the manufacturing value chain, including changes in technology and manufacturing mode, and thus promoted reconstruction of the manufacturing value chain; the application of the Internet of Things has enabled manufacturers to achieve real-time acquisition of information and real-time monitoring of production process; the application of big data has enabled manufacturers to identify and solve invisible problems and predict the future development; the application of cloud computation has helped manufacturers predict market demands and consumers’ individual needs and achieved precise location of target consumer group, so it has been constantly putting right the strategic direction and altering the organizational and operational patterns of manufacturers; the combination of the Internet of Things and 3D printing has promoted establishment of new manufacturers that will clone things by reading information; the development of robot technology has made production lines become more automatic, standard and refined, and may further create “unmanned factory”, thus providing infinite opportunities for traditional manufacturing industry; and the steady development of advanced manufacturing technologies has resulted in effective integration of manufacturing information and intelligence. In this process, the renewable energy source technology has provided a solid foundation for green development of the manufacturing industry while the $3 \mathrm{D}$ printing technology that has saved more materials, improved the utilization rate of raw materials and made materials used more environment friendly when manufacturing products may push the manufacturing industry towards sustainable and healthy development. Currently, breakthroughs have been achieved in some disruptive technologies in China. In the future, with wide applications of these technologies, their economic potentialities will be released and become main driving force to improve industrial technological level.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON30003

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The declining fixed asset investment

工业部门固定资产投资下降,必然导致资本存量增速放缓,工业部门将迎来下行趋势。根据新经典增长理论,一个国家的产出取决于其资本存量、劳动力和全要素生产率;资本等于去年的资本存量减去折旧加上投资;当投资规模大于折旧时,资本存量逐年增加;当投资规模等于折旧时,资本存量增长率为零;当投资规模小于折旧时,资本存量出现负增长;股本规模越大,折旧幅度越大;当投资规模不变时,不可避免地会导致零增长率。然而,目前,随着投资规模逐年缩小,资本存量逐年下降;资本存量迅速走向零增长率,甚至是负增长率。在其他生产要素不变的情况下,资本存量与产出呈正相关,资本存量增速放缓甚至负增长,将直接导致产出增速放缓或负增长。资本存量增速放缓是经济发展的必然规律,产出放缓也是经济发展的必然趋势。随着工业部门固定资产投资增速放缓,工业产值增速放缓的趋势更加明显。甚至是负面的。在其他生产要素不变的情况下,资本存量与产出呈正相关,资本存量增速放缓甚至负增长,将直接导致产出增速放缓或负增长。资本存量增速放缓是经济发展的必然规律,产出放缓也是经济发展的必然趋势。随着工业部门固定资产投资增速放缓,工业产值增速放缓的趋势更加明显。甚至是负面的。在其他生产要素不变的情况下,资本存量与产出呈正相关,资本存量增速放缓甚至负增长,将直接导致产出增速放缓或负增长。资本存量增速放缓是经济发展的必然规律,产出放缓也是经济发展的必然趋势。随着工业部门固定资产投资增速放缓,工业产值增速放缓的趋势更加明显。资本存量增速放缓是经济发展的必然规律,产出放缓也是经济发展的必然趋势。随着工业部门固定资产投资增速放缓,工业产值增速放缓的趋势更加明显。资本存量增速放缓是经济发展的必然规律,产出放缓也是经济发展的必然趋势。随着工业部门固定资产投资增速放缓,工业产值增速放缓的趋势更加明显。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|National innovative strategy implemented

2015年,中国政府启动“大众创新、大众创业”战略,通过实施结构性改革,破除体制约束,支持各类市场主体创业、开发新产品、开拓新市场。和制度创新。2015年上半年,中国政府还发布了第一个制造业十年行动指导文件《中国制造2025》,明确了中国制造业提升创新能力、促进制造业深度融合等九大战略任务。信息化和产业化,提升质量品牌,实现重点领域突破。提高制造业创新能力的发展战略强调企业的技术创新和商业模式创新,前者通常侧重于某一过程的突破,而后者则将先进技术与先进管理相结合,要求企业始终对市场条件的变化,以保持可持续的竞争力。信息化与工业化融合体现了厂商提供的服务;制造业在一定阶段开始与服务业融合发展,将是唯一的选择;在制造业升级和结构调整的过程中,更多企业选择“服务外包”,整合资源,发挥独特优势;即企业倾向于保持具有核心竞争力的部门,将生产、经营甚至管理等通常在生产活动的上、中、下游环节内部进行的服务活动外包,为部分生产性服务业企业提供了发展机会。生产性服务业企业与工业制造企业的融合,有助于提高资源利用效率和产业效率。名牌是自主创新能力的产物。“十一五”以来 经营甚至管理通常在生产活动的上、中、下工序内部进行,为部分生产性服务业企业提供了发展机会;生产性服务业企业与工业制造企业的融合,有助于提高资源利用效率和产业效率。名牌是自主创新能力的产物。“十一五”以来 经营甚至管理通常在生产活动的上、中、下工序内部进行,为部分生产性服务业企业提供了发展机会;生产性服务业企业与工业制造企业的融合,有助于提高资源利用效率和产业效率。名牌是自主创新能力的产物。“十一五”以来 名牌是自主创新能力的产物。“十一五”以来 名牌是自主创新能力的产物。“十一五”以来(2006−2010),名牌发展战略,造就了一大批具有较强竞争力的名牌;然而,作为具有全球影响力的世界大国,中国目前缺乏具有国际竞争力的自主知名品牌;因此,打造优质品牌是中国提升自主创新能力、保护知识产权的有效举措。“大众创新、大众创业”战略和“中国制造2025”的核心仍然在于创新,对盘活市场、创业创业起到了积极作用。2016年下半年,各经济部门将出台实施若干支持这一核心和细分领域专项规划的政策措施,为科技水平的提升提供有力支撑。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Global disruptive technologies

机器人、3D打印等先进制造技术,云计算、物联网、大数据等信息技术,可再生能源、先进油气勘探等新资源技术,新一代生物技术等基因组,自动驾驶汽车、知识化办公自动化等智能技术对世界产业产生了深远影响;特别是这些技术,使制造业的生产方式、发展方式、产业类型和组织形态发生了深刻变化,推动制造业向智能化、服务化、协同化、网络化、绿色制造方向发展。具体来说,新一代信息技术渗透到制造业价值链的各个环节,包括技术和制造模式的变革,从而推动制造业价值链的重构;物联网的应用使制造商实现了信息的实时获取和生产过程的实时监控;大数据的应用使制造商能够发现和解决看不见的问题,预测未来的发展;云计算的应用帮助厂商预测市场需求和消费者的个性化需求,精准定位目标消费群体,不断调整战略方向,改变厂商的组织和运营模式;物联网和3D打印的结合促进了新的制造商的建立,这些制造商将通过阅读信息来克隆事物;机器人技术的发展使生产线更加自动化、标准化、精细化,并可能进一步打造“无人工厂”,从而为传统制造业提供无限机遇;先进制造技术稳步发展,制造信息化与智能化有效融合。在此过程中,可再生能源技术为制造业的绿色发展提供了坚实的基础,同时 机器人技术的发展使生产线更加自动化、标准化、精细化,并可能进一步打造“无人工厂”,从而为传统制造业提供无限机遇;先进制造技术稳步发展,制造信息化与智能化有效融合。在此过程中,可再生能源技术为制造业的绿色发展提供了坚实的基础,同时 机器人技术的发展使生产线更加自动化、标准化、精细化,并可能进一步打造“无人工厂”,从而为传统制造业提供无限机遇;先进制造技术稳步发展,制造信息化与智能化有效融合。在此过程中,可再生能源技术为制造业的绿色发展提供了坚实的基础,同时 先进制造技术稳步发展,制造信息化与智能化有效融合。在此过程中,可再生能源技术为制造业的绿色发展提供了坚实的基础,同时 先进制造技术稳步发展,制造信息化与智能化有效融合。在此过程中,可再生能源技术为制造业的绿色发展提供了坚实的基础,同时3D印刷技术在制造产品时节省了更多的材料,提高了原材料的利用率,使材料的使用更加环保,可以推动制造业走向可持续健康发展。目前,国内一些颠覆性技术已经取得突破。未来,随着这些技术的广泛应用,其经济潜力将得到释放,成为提高产业技术水平的主要动力。

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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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产业经济学是关于公司、行业和市场的研究。它研究各种规模的公司–从当地的角落商店到沃尔玛或乐购这样的跨国巨头。它还考虑了一系列的行业,如发电、汽车生产和餐馆。

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON 7001

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Analysis of prosperity index in the first half of 2016

It is indicated by the leading index and concordance index that the first half of 2016 greeted a slow pickup trend of prosperity from a low level. In January and February 2016 , the prosperity of leading index fell into the range of negative values under the influence of sluggish prosperity in 2015 but assumed a constant pickup trend, and it further recovered above zero in March 2016 . The concordance index presented a trend ascending year over year and descending month over month. In Fig. 2.1, the prosperity of concordance index ascended for a time to about $0.4$ of that in January and descended afterwards to almost zero, but it picked up in March 2016, generally higher than the prosperity in the same period last year, regardless of a descending

trend that took place later. The lagging index (mainly including export information and price information) indicated some risks in such growth. In 2016, exclusive of March and June, the prosperity of lagging index remained below zero with a greater degree of fluctuation. For some time in the future, there will be increasing uncertainties about growth of industrial economics.

According to prosperity indicators, (1) the fringe market improved greatly; the PMI of American manufacturing industry bounced back over the threshold; the PMI of Eurozone manufacturing industry maintained above the threshold and assumed an uptrend. The economic situation of developed countries would eventually have effect on China’s export trade; despite a substantial decline in China’s general trade export volume in the first quarter of 2016 , the export volume grew $20 \%$ year on year in March; but there had been no substantial growth in the export volume of general trade as the domestic market of China remained in adjustment; (2) the real estate market witnessed brisk trades. In the first half of 2016 , the area sold of real estate grew rapidly. From January to June 2016, it reached $643.02$ million square meters, growing $27.9 \%$ year on year; the sales of real estate amounted to RMB $4.8682$ trillion, growing $42.1 \%$. The investment scale of real estate development maintained a moderate-rapid rate of growth; from January to June 2016, it grew $6.1 \%$ year on year, indicating a limited role of real estate market in driving industrial growth; (3) there was a slowdown in growth of fixed asset investment and a notable decline in industrial fixed asset investment. From January to June 2016 , the fixed asset investment in China amounted to RMB $25.836$ trillion (excluding peasant households), with nominal year-on-year growth of $9 \%$ (it was actually $11 \%$ after adjusting for inflation). The investment in the secondary industry amounted to RMB $10.1702$ trillion, growing $4.4 \%, 16.7$ and $7.7$ percentage points lower than the primary industry the tertiary industry respectively, where the industrial investment amounted to RMB $9.9594$ trillion, growing $4.2 \%$ year on year, and the manufacturing investment amounted to RMB $8.2261$ trillion, growing $3.3 \%$ only; (4) under the influence of overcapacity and inventory adjustment, the outputs of industrial products saw an uneven year-on-year growth, e.g. the outputs of cast iron, crude steel and coke kept sagging while those of ethylene and aluminum products kept growing; and (5) the money supply M1 grew rapidly while M2 slowed down. In response to the downturn risks of industrial economics, Chinese government exercised proactive monetary policy, resulting in a significant growth in money supply; nevertheless, the growth rate of money supply M2 tended to slow down due to the risk of the rising non-performing loan ratio (Table 2.1).

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The steady rise in leading indexes predicted

The steady rise in leading indexes predicted a quarter-long slow growth of the industrial economics for some time in the future, but the industrial economics would be under big downward pressure as it remained in growing pains of rebalance. Specifically, firstly, the ex-factory price index of industrial products remained within a negative range, the industrial overcapacity failed to improve in real sense, and the main industrial products trading market was not as active as expected; secondly, this round of growth of industrial economics was still dependent heavily on pickup of real estate market, and there would be limited space for growth in the future as the real estate market entered the period of adjustment; thirdly, the fixed asset investment remained a main force in supporting this round of slow growth of industrial economics, and the main sectors that could drive growth of fixed asset investment were infrastructure investment and real estate market investment while the manufacturing fixed asset investment remained at a low level; and fourthly, the loose monetary policy played a positive role in promoting pickup of real estate market, but the exit of the loose monetary policy would inevitably restrain the growing trend of the real estate market and further compromise demands of industrial products. Generally, this round of industrial economics growth as a continuity of the old investment-driven development pattern failed to result in any new growth points. Considering the transition of China’s economic development from the industry-driven pattem to the service-driven pattern, there would be an irresistible trend of rapid growth of the service industry and slowdown of industrial growth.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Factors Influencing the Trend Variation of Industrial Economics

The decline of fixed asset investment in industrial sectors would inevitably lead to a slowing growth rate of capital stock and usher in a falling trend of industrial sectors. The innovative development strategy and global technological revolution initiated by Chinese Government would be a strong support for growth of industrial economics.
(1) Lower and lower investment return of industrial enterprises and continuous downsizing of the fixed asset investment

Since reform and opening up in 1979 , the profit scale of Chinese industrial sectors had expanded constantly; especially since the year of 2002 , it grew at a rate up to $20 \%$ and made it possible for industrial investment return to maintain a high level. Since the year of 2011 , however, the profit growth rate of industrial sectors slowed down even to a negative rate. As the profit growth rate remained low, the

investment return receded gradually. Bai Chong’en and Zhang Qiong (2014) ${ }^{1}$ pointed out that since the year 2011 China’s return on invested capital presented a constantly declining trend, i.e. $21.1,16.6$ and $14.7 \%$ respectively from 2011 to 2013. The return on invested capital of industrial sectors stayed basically consistent with that of the whole society. The former’s decline would result in transfer of investment into other industries and into overseas market. Data showed that from 2005 to 2013 , the fixed asset investment of industrial sectors took up all the time over $40 \%$ of the total fixed assets investment; however, since the year of 2014 , the fixed asset fell back to $39.9 \%$ and presented a trend of continuous decline (Fig. 2.2).

The growth of private fixed asset investment ushered in this round of the declining trend in fixed asset investment. Over years, the growth of private fixed asset investment in the secondary industry has all the time outnumbered the growth of total fixed asset investment and thus become the main force of fixed asset investment in the secondary industry. In March 2016 , however, the private fixed asset investment in the secondary industry began to present a declining trend and became a leading force to bring down the growth of fixed asset investment (Fig. 2.3).

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON 7001

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Analysis of prosperity index in the first half of 2016

领先指数和和谐指数显示,2016年上半年景气度由低位缓慢回升。2016年1、2月,领先指数景气度在2015年景气度低迷的影响下跌入负值区间,但呈现持续回升趋势,2016年3月进一步回升至零上方。一致性指数呈现逐年上升、逐月下降的趋势。在图 2.1 中,一致性指数的繁荣度一度上升到大约0.41 月后回落至几乎为零,但 2016 年 3 月有所回升,总体高于去年同期景气度,无论跌至多少

后来出现的趋势。滞后指数(主要包括出口信息和价格信息)表明这种增长存在一定风险。2016年,剔除3月和6月,景气度滞后指数保持在零以下,波动幅度较大。未来一段时间,产业经济增长的不确定性将增加。

从景气指标看,(1)边缘市场明显好转;美国制造业采购经理人指数反弹突破门槛;欧元区制造业PMI维持在关口上方并呈上升趋势。发达国家的经济形势最终会对中国的出口贸易产生影响;尽管2016年一季度我国一般贸易出口量大幅下降,但出口量增长20%3月同比;但中国国内市场仍在调整中,一般贸易出口额没有大幅增长;(二)房地产市场交易活跃。2016年上半年,房地产销售面积快速增长。2016 年 1 月至 6 月,达到643.02万平方米,不断增长27.9%比去年同期; 房地产销售额达人民币4.8682万亿,增长中42.1%. 房地产开发投资规模保持中速增长;2016 年 1 月至 6 月,增长6.1%同比,表明房地产市场对工业增长的拉动作用有限;(三)固定资产投资增速放缓,工业固定资产投资下降明显。2016年1-6月,我国固定资产投资额为人民币25.836万亿元(不含农户),名义同比增长9%(实际上是11%通货膨胀调整后)。第二产业投资达人民币10.1702万亿,增长中4.4%,16.7和7.7分别低于第一产业和第三产业,其中工业投资达人民币9.9594万亿,增长中4.2%同比,制造业投资达人民币8.2261万亿,增长中3.3%只要; (四)受产能过剩和库存调整影响,工业产品产量同比增长不均衡,如铸铁、粗钢、焦炭产量持续低迷,乙烯、铝制品产量持续增长。(5)货币供应量M1快速增长,M2放缓。为应对产业经济下行风险,中国政府实施积极的货币政策,货币供应量大幅增长;然而,由于不良贷款率上升的风险,货币供应量 M2 的增速趋于放缓(表 2.1)。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The steady rise in leading indexes predicted

领先指数的稳步上升预示着未来一段时间工业经济将出现一个季度的缓慢增长,但工业经济仍将面临较大的下行压力,因为它仍处于再平衡的阵痛之中。具体来看,一是工业品出厂价格指数维持在负值区间,工业产能过剩未有实质改善,主要工业品交易市场不如预期活跃;二是产业经济本轮增长仍严重依赖房地产市场回暖,随着房地产市场进入调整期,未来增长空间有限。三是固定资产投资仍是支撑本轮产业经济低速增长的主力军。带动固定资产投资增长的主要行业是基础设施投资和房地产市场投资,制造业固定资产投资仍处于低位。四是宽松货币政策对房地产市场回暖起到了积极的推动作用,但宽松货币政策的退出势必会抑制房地产市场的上涨趋势,进一步损害工业品需求。总体来看,本轮产业经济增长延续了原有的投资驱动发展模式,并未产生新的增长点。考虑到中国经济发展由产业驱动型向服务业驱动型转变,

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Factors Influencing the Trend Variation of Industrial Economics

工业部门固定资产投资下降,必然导致资本存量增速放缓,工业部门将迎来下行趋势。中国政府发起的创新发展战略和全球科技革命,将成为产业经济发展的有力支撑。
(一)工业企业投资回报率越来越低,固定资产投资规模不断缩小

1979年改革开放以来,中国工业部门利润规模不断扩大;尤其是2002年以来,增长速度高达20%使工业投资回报率保持较高水平。但2011年以来,工业部门利润增速放缓,甚至出现负增长。由于利润增长率保持低位,

投资回报逐渐回落。白崇恩、张琼 (2014)1指出,2011年以来我国投资资本回报率呈现持续下降趋势,即21.1,16.6和14.7%2011年至2013年,各行业投资资本回报率与全社会基本持平。前者的下降将导致投资转移到其他行业和海外市场。数据显示,从2005年到2013年,工业部门固定资产投资占比一直居高不下。40%占固定资产投资总额;但自 2014 年以来,固定资产回落至39.9%并呈现持续下降的趋势(图2.2)。

民间固定资产投资增长迎来本轮固定资产投资回落趋势。多年来,民间第二产业固定资产投资增速始终超过固定资产投资总额增速,成为第二产业固定资产投资的主力军。但2016年3月,第二产业民间固定资产投资开始呈现下降趋势,成为拉低固定资产投资增速的主导力量(图2.3)。

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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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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECF5040

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产业经济学是关于公司、行业和市场的研究。它研究各种规模的公司–从当地的角落商店到沃尔玛或乐购这样的跨国巨头。它还考虑了一系列的行业,如发电、汽车生产和餐馆。

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECF5040

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Analysis of the Industrial Economics Prosperity in 2016

To get an intuitive understanding of the industrial economics development, this report has synthesized the available original data including industrial economics development to derive a composite indicator that reflects the situation of industrial economics, i.e. the composite index. According to the composite index, the industrial economics grew significantly in the first quarter of 2016 , unlike the trend that remained lower last year. According to the prosperity index, the first quarter of 2016 witnessed a significant rise in prosperity index of industrial economics as compared to the previous year, but the lagging index indicates that this high trend seems feeble and the leading index indicates that this trend will continue.
(1) Formation of the composite index
Processing of original data: the composite index needs to eliminate the “redundant” information (or information irrelative to our purpose) from the original data. To eliminate this “redundant” information, it can be differentiated from original data. Firstly, the original data include high-frequency and low-frequency data, and the former contains daily, weekly and monthly data. What is needed in this report is the monthly data, so daily and weekly data are “redundant” to us and all data are necessarily subject to de-frequency processing. Secondly, the original data contain output data and value quantity data, and the value quantity data may lead to incomparability inside data sequence under the influence of changing prices; therefore, the incomparable data caused by changing prices need to be removed in order to accurately describe the trend of industrial economics development. Thirdly, it is the influence of movable holiday effect. Unlike the statistical data that are calculated in accordance with the solar calendar, the traditional Chinese Spring is always celebrated in accordance with the lunar calendar, so the Spring Festival usually takes place in different solar months. As a public holiday in China, the Spring Festival has strong holiday effects: suspended production, additional leisure time, sharp rise in consumption, and abnormality in all economic activities. As a result, some “redundant” information such as “holiday effect” is included in monthly data. When the data are relevant to growth rate, the above three kinds of information are redundant information that needs to be removed in this report. Thanks to coincidence between seasonal information and holiday information, however, the movable holiday information is usually eliminated earlier than is the seasonable information. In this report, the three kinds of redundant information will be eliminated by de-frequency adjustment, price adjustment and movable holiday adjustment methods.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Correlation analysis is a statistical

Correlation analysis is a statistical method commonly used in research on closeness among various variables and in research on the degree of correlation between two or more variables and the mutual relation of phenomena with certain functions. The correlative relation means the stochastic relation of change in two phenomena values that are not completely determined, or a kind of dependence relation that is not yet completely determined, often abbreviated as correlative relation, which is the object of study in correlation analysis. The closeness of correlative relation describes the degree of association among variables through calculation of correlation coefficient, i.e. the correlation coefficient is the statistical magnitude that describes the degree and direction of linear relation between two variables, usually expressed as $r$, without unit, value of which ranges between $-1$ and $+1$. The closer to $r$ the absolute value is, the greater the degree of linear correlation between two variables will be. If $r$ is greater than 0 , it is a positive correlation and variable $\mathrm{Y}$ will increase as variable $\mathrm{X}$ increases; if $\mathrm{r}$ is less than 0 , it is a negative correlation and variable $\mathrm{Y}$ will decrease as variable $\mathrm{x}$ increases.
Based on the principle of correlation coefficient, the cross correlation coefficient method has broken the sequence of two variables’ correlation coefficient arranged by time limit according to time variable. This sequence may give the mutual relation between two variables at different times; accordingly, the maximum cross correlation coefficient is used to determine whether this index is a leading index, concordance index or a lagging index.

Synthesis of index: the composite index may be coded in different ways, e.g. the composite index method of the US Department of Commerce, the composite index method introduced by the Economic Planning Agency of Japan, and the composite index method of the UN Organization for Economic Cooperation and Development (OECD). The Japanese Economic Planning Agency’s composite index method agrees with the US Department of Commerce in basic idea but differs slightly in method while the OECD’s composite index method is developed specific to the leading composite index and seems simpler than the former two methods. In this report, the US Department of Commerce’s composite index method is adopted as an internationally common method. It is basically used in the literature of Chinese development of prosperity index.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Determine and standardize the symmetrical change rate of index

Step 1: Determine and standardize the symmetrical change rate of index
(i) Let index $Y_{i j t}$ be the value of $j$ index in $i$ index group at $t$ time, where $i=1,2,3$, representing the leading, concordance and lagging index groups respectively, $j=1,2,3, \ldots, k_{i}$, representing indexes in three groups, and $k_{i}$ means the number of indexes in $i$ index group. First determine symmetrical change $C_{i j i t}$ of $Y_{i j t}$, where $t=2,3, \ldots, n$.

(ii) To prevent greatly variable indexes from producing significant impact on composite index, the symmetrical change rate $C_{i j t}$ of each index is standardized to make its average absolute value equal to 1 . First determine the normalized factor $A_{i j}$ and then standardize $C_{i j t}$ with $A_{i j}$ to obtain standardized change rate $S_{i j t}$, where $t=2,3, \ldots, n$.
Step 2: Determine standardized average change rate of each index group
(i) Determine average change rates of the leading index, concordance index and lagging index group, with $R_{i, t}$ of $i=1,2,3$ and $t=2,3$, $\ldots, n$.

Where $W_{i j}$ is the weight of $j$ index in $i$ index group. The equal weight is usually used to set weight in composite index. The scoring system may be used to determine weight so that each index is given a score according to its economic importance, statistical adequacy, historical concordance and publishing timeliness, and then each index is weighted. If this step is not followed, the weight will be not as desirable as equal weight due to its strong arbitrariness and subjectivity. In order to keep consistent the numerical values of composite index in three index group, the standardized average change rates of all three index groups need to be calculated by dividing the average change rates of all index groups by normalized factor among index groups.
(ii) Work out the normalized factor $F_{i}$, where $i=1,2,3$.
(iii) Figure out the standardized average change rate $V_{i, t}$, where $t=2,3$, $\ldots, n$.
Step 3: Calculate composite index
(i) Let $I_{i}(1)=100$, then $i=1,2,3$ and $t=2,3, \ldots, n$.
(ii) Synthesize a composite index with 100 as benchmark year, where $I_{i}$ is the average value of $I_{i, t}$ in the benchmark year.

Follow above step in aggregating and synthesizing indexes of three index groups, and then figure out the composite index of the leading index, concordance index and lagging index.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECF5040

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Analysis of the Industrial Economics Prosperity in 2016

为直观了解产业经济发展情况,本报告综合包括产业经济发展在内的现有原始数据,推导出反映产业经济状况的综合指标,即综合指数。综合指数显示,2016年一季度工业经济增速明显,不同于去年持续走低的趋势。从景气指数看,2016年一季度工业经济景气指数较上年有明显上升,但滞后指数表明这一高位走势微弱,领先指数表明这一趋势将持续。
(一)综合指数的形成
原始数据的处理:综合索引需要从原始数据中剔除“冗余”信息(或与我们的目的无关的信息)。为了消除这种“冗余”信息,可以将其与原始数据区分开来。首先,原始数据包括高频数据和低频数据,前者包含日、周和月数据。这份报告需要的是月度数据,所以每天和每周的数据对我们来说是“多余的”,所有数据都必须经过去频率处理。其次,原始数据包含输出数据和价值量数据,价值量数据在价格变动的影响下可能导致内部数据序列的不可比性;所以,需要剔除价格变动造成的不可比数据,才能准确描述产业经济发展趋势。三是活动假期效应的影响。与按照阳历计算的统计数据不同,中国传统的春节总是按照农历庆祝,因此春节通常发生在不同的太阳月。春节作为中国的公共假期,具有强烈的节日效应:停产、闲暇时间增加、消费大幅上升、各项经济活动异常。因此,月度数据中包含了一些“冗余”信息,例如“假期效应”。当数据与增长率相关时,以上三类信息为本报告需要剔除的冗余信息。然而,由于季节信息和节假日信息之间的重合,可移动节假日信息通常比节假日信息更早地被消除。本报告将通过去频率调整、价格调整和移动节假日调整等方式剔除三种冗余信息。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Correlation analysis is a statistical

相关性分析是一种统计方法,常用于研究各种变量之间的接近程度,研究两个或多个变量之间的相关程度以及现象与某些函数之间的相互关系。相关关系是指两个未完全确定的现象值变化的随机关系,或一种尚未完全确定的依赖关系,常简称为相关关系,是相关分析研究的对象。相关关系的密切程度通过计算相关系数来描述变量之间的关联程度,即相关系数是描述两个变量之间线性关系程度和方向的统计量级,通常表示为r, 无单位,其值介于−1和+1. 越接近r绝对值越大,两个变量之间的线性相关程度越大。如果r大于 0 是正相关且变量是将随着变量增加X增加;如果r小于 0 ,是负相关和变量是将随着变量减少X增加。
互相关系数法基于相关系数原理,打破了两个变量相关系数按照时间变量按时限排列的顺序。这个序列可以给出两个变量在不同时间的相互关系;因此,使用最大互相关系数来确定该指数是领先指数、一致性指数还是滞后指数。

综合指数:综合指数可以有不同的编码方式,例如美国商务部的综合指数法、日本经济计划厅引入的综合指数法、联合国经济合作组织的综合指数法等。合作与发展(经合组织)。日本经济计划厅的综合指数法在基本思想上与美国商务部一致,但在方法上略有不同,而经合组织的综合指数法是专门针对领先综合指数开发的,似乎比前两种方法简单。本报告采用美国商务部综合指数法作为国际通用方法。它主要用于中国发展繁荣指数的文献中。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Determine and standardize the symmetrical change rate of index

步骤 1:确定和标准化指数的对称变化率
(i) 让指数是一世j吨成为j索引一世索引组在吨时间,地点一世=1,2,3,分别代表领先、一致和落后指数组,j=1,2,3,…,ķ一世,代表三组中的索引,以及ķ一世表示索引的数量一世指数组。首先确定对称变化C一世j一世吨的是一世j吨, 在哪里吨=2,3,…,n.

(ii) 为防止大变动指数对综合指数产生重大影响,对称变化率C一世j吨对每个指标进行标准化,使其平均绝对值等于 1 。首先确定归一化因子一个一世j然后标准化C一世j吨和一个一世j获得标准化的变化率小号一世j吨, 在哪里吨=2,3,…,n.
步骤 2:确定每个指数组的标准化平均变化率
(i) 确定领先指数、一致性指数和滞后指数组的平均变化率,用R一世,吨的一世=1,2,3和吨=2,3, …,n.

在哪里在一世j是重量j索引一世指数组。等权重通常用于在综合指数中设定权重。评分系统可用于确定权重,使每个指标根据其经济重要性、统计充分性、历史一致性和发布及时性进行评分,然后对每个指标进行加权。如果不遵循这一步,权重将不如等权重,因为它具有很强的任意性和主观性。为了使三个指标组中综合指标的数值保持一致,需要将所有指标组的平均变化率除以指标组间的标准化因子,计算出所有三个指标组的标准化平均变化率。
(ii) 计算出归一化因子F一世, 在哪里一世=1,2,3.
(iii) 计算出标准化的平均变化率在一世,吨, 在哪里吨=2,3, …,n.
第 3 步:计算综合指数
(i) 让我一世(1)=100, 然后一世=1,2,3和吨=2,3,…,n.
(ii) 以 100 为基准年合成一个综合指数,其中我一世是平均值我一世,吨在基准年。

按照上述步骤对三个指标组的指标进行聚合和综合,然后计算出领先指标、一致性指标和滞后指标的综合指标。

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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。

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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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