分类: 经济代写

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|ECON1120

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宏观经济学,对国家或地区经济整体行为的研究。它关注的是了解整个经济的事件,如商品和服务的生产总量、失业水平和价格的一般行为。

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经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|ECON1120

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|The Shipbuilding Model and the Lambert Function

In his 1931 article on the “Shipbuilding cycle,” Tinbergen was interested in the increase of tonnage that followed the building of ships with a lag of about one year due to the construction period. From this connection a relation emerged between the increase of total tonnage and the volume of total tonnage two years before (Tinbergen, 1959: 2). Tinbergen proposed to model this relation as a differential equation with a delay, of the form:
$$
\dot{f}(t)=-a f(t-\theta),
$$
where $f(t)$ is the tonnage as a function of time, $\theta$ represents the delay between the tonnage and its increase in $t$, and $a$ is the intensity of the relation, the volume of increase above the trend (Tinbergen, 1959: 3). Tinbergen assumed a solution to his equation of the form $f(t)=C e^{\lambda t}$, which, inserted into the equation above yields $\lambda=-a e^{-\lambda \theta}$, once we have simplified the $C$ which only depends on the initial conditions. $\lambda$ can be a real or complex number, but because it appears both in the exponential function and alone this equation is transcendental. Now, “transcendental” means that usually the answer will only be found “experimentally” as Tinbergen put it. Indeed a transcendental equation is periodic, in the same sense that the exponential function with an imaginary argument traces a circle repeating itself as the argument increases. To find a general solution, Tinbergen (and after him Frisch and Kalecki) separated the real and the imaginary part of this equation and solved for one of the two in terms of trigonometric functions; for instance Tinbergen obtained the equation:
$$
b \frac{\sin (y)}{y}=e^{-\frac{y}{\tan (y)}},
$$
where $b=a \theta$ and $\lambda=x+i y, i=\sqrt{-1}$. To find the solutions for $y$ of this type of equations, they took the same approach of plotting both sides and looking for points of intersection, before improving on this solution with simple algorithms. Figure $2.4$ shows in the solid red lines the right hand side of the Eq. $2.2$, while the dashed lines are the left hand side, for three different values of $b$ and both as a function of $y$.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|From Natural Sciences to Economics

Hamburger claimed that it was only with new mathematical tools that economists would be able to account quantitatively and qualitatively for economic processes. Ultimately, the aim was to transform economics into a science similar to biology, ${ }^5 \mathrm{a}$ science capable of understanding the operation of social organisms beset by recurrent “pathologies.” It should be noted that Hamburger was not the only economist interested in business cycles who was showing some discontent with a mechanical analogy. Ernst Wagemann, the German head of the imperial statistical office and of the business cycle research institute of Berlin, in a book published in 1928, called as well for a biological metaphor.

Although Wagemann wrote in German, his book met enough success to warrant its translation in English only two years later under the title Economic Rhythm: A Theory of Business Cycles, with a prefatory note from Wesley C. Mitchell (Wagemann, 1930). In the preface to the English edition, Wagemann presented his contribution as a small step “toward the repayment of the debt which Europe owes to America in the field of research into economic dynamics” (Wagemann, 1930: v). However, the type of dynamics that was applied remained very empirical; although Wagemann was searching for a theory, he steered resolutely away from abstract constructions which were heavily criticized. His review of existing theories led him to propose that “while the American methods are those of engineering, and the Russian those of astronomy, the German institute represents the medical, or, better, the organicbiological point of view” (1930: 10). The “organic-biological principle” which he described (with reference to Menger) was meant to capture both the interconnection of the separate parts of an (economic) organism as well as “a peculiarity which may be defined as consisting in the power to regulate its own movement” (1930: 11), an approach which he emphasized as “anything but mechanical” (1930: 11).

Another radical opinion on the business cycle was that it was only a “myth.” This opinion was shared among American economists and statisticians, such as Carl Snyder (1930) and Irving Fisher (1925). ${ }^6$ While the former based his claim on the fact that compared to the growth of the economy, the amplitude of fluctuations remained within certain limits, the second doubted that “inherent” cyclical regularity in business could be detected. For Fisher, even if there existed a simple self-generating cycle similar to that of a pendulum swinging under the influence of the force of gravity, its tendency to materialize would be necessarily “defeated in practice”

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宏观经济学代考

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|The Shipbuilding Model and the Lambert Function

在他 1931 年关于“造船周期”的文章中,Tinbergen 对船舶建造后吨位的增加感兴趣,由于建造周期的原 因,滞后大约一年。由此可见,总吨位的增加与两年前的总吨位体积之间存在一种关系 (Tinbergen, 1959:2)。Tinbergen 建议将这种关系建模为具有延迟的微分方程,形式如下:
$$
\dot{f}(t)=-a f(t-\theta),
$$
在哪里 $f(t)$ 吨位是时间的函数, $\theta$ 代表吨位与其增加量之间的延迟 $t$ ,和 $a$ 是关系的强度,高于趋势的增加 量 (Tinbergen, 1959: 3)。Tinbergen 假设了他的方程式的解 $f(t)=C e^{\lambda t}$ ,揷入到上面的等式中得到 $\lambda=-a e^{-\lambda \theta}$ ,一旦我们简化了 $C$ 这仅取决于初始条件。 $\lambda$ 可以是实数或复数,但因为它既出现在指数函 数中又单独出现,这个方程是超越的。现在,”先验”意味着答案通常只能像丁伯根所说的那样”通过实验” 找到。事实上,超越方程是周期性的,就像具有虚参数的指数函数跟踪一个随着参数增加而重复自身的圆 圊一样。为了找到一个通解,Tinbergen(以及在他之后的 Frisch 和 Kalecki) 将这个方程的实部和虚部 分开,并根据三角函数求解其中一个;例如 Tinbergen 获得了等式:
$$
b \frac{\sin (y)}{y}=e^{-\frac{y}{\tan (y)}},
$$
在哪里 $b=a \theta$ 和 $\lambda=x+i y, i=\sqrt{-1}$. 寻找解决方案 $y$ 对于此类方程式,他们采用相同的方法绘制两 边并寻找交点,然后使用简单的算法改进此解决方案。数字 $2.4$ 以红色实线显示等式的右侧。2.2,而虚 线是左侧,对于三个不同的值 $b$ 两者都作为函数 $y$.

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Hamburger 声称,只有使用新的数学工具,经济学家才能对经济过程进行定量和定性分析。最终,目标是将经济学转变为类似于生物学的科学,5一种能够理解被反复出现的“病态”困扰的社会有机体运作的科学。应该指出的是,汉堡并不是唯一对商业周期感兴趣并对机械类比表示不满的经济学家。德国帝国统计局局长兼柏林商业周期研究所所长恩斯特·瓦格曼 (Ernst Wagemann) 在 1928 年出版的一本书中也呼吁使用生物学隐喻。

尽管 Wagemann 用德语写作,但他的书取得了足够的成功,仅在两年后就被翻译成英文,标题为“经济节奏:商业周期理论”,并附有 Wesley C. Mitchell 的序言(Wagemann,1930 年)。在英文版的序言中,Wagemann 将他的贡献描述为“朝着偿还欧洲在经济动态研究领域欠美国的债务”迈出的一小步(Wagemann,1930:v)。然而,所应用的动力类型仍然非常经验主义;尽管 Wagemann 正在寻找一种理论,但他坚决避开了受到严厉批评的抽象结构。他对现有理论的回顾使他提出“虽然美国的方法是工程学的方法,而俄罗斯的方法是天文学的方法,德国研究所代表了医学,或者更确切地说,有机生物学的观点”(1930:10)。他描述的“有机生物学原理”(参考门格尔)旨在捕捉(经济)有机体各个部分之间的相互联系以及“可以定义为存在于调节能力中的特性”它自己的运动”(1930:11),他强调这种方法“绝不是机械的”(1930:11)。

另一种关于商业周期的激进观点是,它只是一个“神话”。这一观点在美国经济学家和统计学家之间得到了认同,例如卡尔·斯奈德 (Carl Snyder) (1930) 和欧文·费雪 (Irving Fisher) (1925)。6前者的主张基于这样一个事实,即与经济增长相比,波动幅度保持在一定限度内,而第二个则怀疑是否可以检测到商业中“固有的”周期性规律。在费舍尔看来,即使存在类似于钟摆在重力作用下摆动的简单自生循环,其实现的趋势也必然会“在实践中被击败”

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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|宏观经济学代写Macroeconomics代考|ECON6002

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经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Supply Lags and Market Movements

Tinbergen proposed a supply lag scheme as early as 1928 , in a paper published in $D e$ Socialistische Gids. The paper was rather long considering that the journal usually published articles of only a dozen pages, and most of it was concerned with problems of exchange related to Cournot’s theories of competition. Incidentally, Tinbergen deplored the fact that Cournot’s work had remained mostly ignored, adding that the mathematical form in which it was published (in 1838) was probably to blame for this (Tinbergen, 1928: 543). ${ }^{14}$

The last part of this paper was concerned with the problem of the temporal element in his analysis, recognizing that this influence was mostly ignored in the previous sections. Tinbergen studied a problem of fluctuations around an equilibrium and based his discussion on a mechanical analogy: solving the “dynamic problem” meant that “as in mechanical dynamics, further data is needed, data which we can denote by inertia and delay, the inertia being related to the effort, the delay to the time of displacement” (Tinbergen, 1928: 544). Tinbergen then proposed to observe the behavior of one market where supply would adjust with a lag, while “demand adapts to supply without delay” (Tinbergen, 1928: 544). Although he did not explicitly present the equations behind his scheme, he did propose a numerical example with a figure of the temporal evolution of the quantities exchanged of a good, which took the form of damped oscillations that were in fact the result of a cobweb mechanism (reproduced in Fig. 2.2).

Obviously this example showed somewhat trivial oscillations from a high point to a low point each period, the only kind allowed by a first-order difference equation. ${ }^{15}$ This did not prevent him from discussing the conclusions one could draw from such a model for the economy as a whole and the observed cycles of three to four years or the longer cycles of seven to ten years, and the problems they posed for the social welfare of workers. Tinbergen also touched upon the problem of the damping of those oscillations, in connection with similar problems in physical system, and briefly considered the case where “the deviations are getting bigger (as in cases of unstable equilibrium),” but he added that these fluctuations could occur “only occasionally” (Tinbergen, 1928: 547).

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|The Shipbuilding Model and Mixed Equations

In the introduction of his 1931 paper “Ein Problem der Dynamik,” when Tinbergen distinguished several lines of research that expanded “the static theory of social economy,” he finished his review by remarking that no one had yet tried to combine time derivatives and lags into a “systematic design of the dynamic theory” (Tinbergen, 1931a: 169). A scheme was proposed in the paper but it was still floundering; nevertheless, that same year, Tinbergen proposed a straightforward combination of time derivatives and lags, through his model of the shipbuilding cycle.

The choice of shipbuilding was not anecdotal; in a paper published in De Nederlandsche Conjunctuur, the journal of the Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) where he was working at the time, Tinbergen explained that “[t]he branch of industry concerned with shipbuilding has a number of peculiarities which make a study of the relationship between the business cycle and this branch of industry of great importance, especially for shipbuilding itself and for shipping companies” (Tinbergen, 1931c: 14). Shipbuilding was one of the biggest branches of activity in the Netherlands, and Tinbergen saw at least three characteristics that made its study worthwhile: the Iong production process of building ships, the strong fluctuations in its activity, and the long life of its means of production. This meant that the shipbuilding industry was quite different from the agricultural markets that had spurred the cobweb models of Moore, Schultz, Ricci and Tinbergen. Clearly, trying to explain the fluctuations of a market of durable instead of perishable goods led Tinbergen to important new ideas.

The first study that he published on the question (Tinbergen, 1931c) was very empirical as he tried to determine the lifespan of ships and other characteristics of the cycle. Nevertheless, he was also clearly searching for an explanation of the cycle, for a mechanism that would explain the fluctuations he had found empirically. He argued that a causal mechanism existed in particular between tonnage and its own increase: “[t]here is indeed a clear interaction between tonnage and increase in tonnage, an interaction which will be referred to in the remainder of this article as the ‘own mechanism’ of the development of tonnage” (Tinbergen, 1931c: 17). But he did not try in this paper to give a more mathematical form to this finding, which he reserved for a paper written in German for the Weltwirtschaftliches Archiv, the journal of the Kiel group of economists (Tinbergen 1931b, which was translated in Tinbergen 1959 from which we quote hereafter). ${ }^{24}$

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宏观经济学代考

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Tinbergen 早在 1928 年就在一篇发表于丁和Socialistische Gids。考虑到该杂志通常发表的文章通常只有十几页,而且大部分都是与古诺竞争理论相关的交流问题,所以这篇论文相当长。顺便说一句,Tinbergen 对古诺的工作几乎一直被忽视这一事实感到遗憾,并补充说它出版时所用的数学形式(1838 年)可能是造成这种情况的原因(Tinbergen,1928:543)。14

本文的最后一部分在他的分析中关注时间因素的问题,认识到这种影响在前几节中大多被忽略了。丁伯根研究了围绕平衡的波动问题,并将他的讨论基于机械类比:解决“动态问题”意味着“在机械动力学中,需要更多数据,我们可以用惯性和延迟表示的数据,惯性是与努力有关,延迟与流离失所的时间有关”(Tinbergen,1928:544)。Tinbergen 随后提议观察一个市场的行为,在该市场中,供应会滞后调整,而“需求会立即适应供应”(Tinbergen,1928:544)。尽管他没有明确提出他的方案背后的方程式,

显然,这个例子显示了每个周期从高点到低点的轻微振荡,这是一阶差分方程唯一允许的振荡。15这并没有阻止他讨论人们可以从这样一个模型中得出的结论,该模型适用于整个经济和观察到的三到四年或七到十年的更长周期,以及它们对社会福利提出的问题工人。丁伯根还谈到了与物理系统中类似问题相关的这些振荡的阻尼问题,并简要考虑了“偏差越来越大(如不稳定平衡的情况)”的情况,但他补充说,这些波动可能“只是偶尔”发生(Tinbergen,1928:547)。

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在他 1931 年的论文“Ein Problem der Dynamik”的引言中,当 Tinbergen 区分了扩展“社会经济的静态理论”的几条研究路线时,他在结束评论时说,还没有人试图将时间导数和滞后结合起来进入“动态理论的系统设计”(Tinbergen,1931a:169)。论文中提出了一个方案,但仍在挣扎;尽管如此,同年,丁伯根通过他的造船周期模型提出了时间导数和滞后的直接组合。

造船的选择不是轶事。在他当时工作的中央统计局 (CBS) 期刊 De Nederlandsche Conjunctuur 上发表的一篇论文中,Tinbergen 解释说,“与造船业有关的行业有许多特点,这使得研究商业周期与这个非常重要的行业分支之间的关系,特别是对于造船业本身和航运公司”(Tinbergen,1931c:14)。造船业是荷兰最大的活动分支之一,丁伯根至少看到了三个值得研究的特点:造船的生产过程很长,活动波动很大,生产资料的使用寿命很长. 这意味着造船业与刺激了摩尔、舒尔茨、里奇和丁伯根蜘蛛网模型的农业市场截然不同。显然,试图解释耐用品而非易腐烂商品市场的波动使丁伯根产生了重要的新想法。

他发表的关于这个问题的第一项研究(Tinbergen,1931c)非常注重经验,因为他试图确定船舶的寿命和周期的其他特征。尽管如此,他显然也在寻找周期的解释,寻找一种机制来解释他凭经验发现的波动。他认为,特别是在吨位与其自身增长之间存在因果机制:“[t]吨位与吨位增长之间确实存在明显的相互作用,这种相互作用将在本文的其余部分称为“自身”吨位发展的机制”(Tinbergen,1931c:17)。但他并没有在这篇论文中尝试为这一发现提供更多的数学形式,他将其保留在用德语为 Weltwirtschaftliches Archiv 撰写的论文中,24

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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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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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经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Economic Barometers and “Cumulation”

The hunt for mechanisms responsible for cyclical fluctuations was clearly visible in Tinbergen’s first published article, where he recognized the importance of Aftalion’s theory of crisis, one of the few that was able, in his view, to account for the fact that “in each cycle there is already the seed for the next one” (Tinbergen, 1927: 715). But Tinbergen did not build a model of the economy in this article, which was aimed at the readers of De Economist to inform them of the latest developments in statistical and mathematical economics and business cycle analysis. At this time, what this covered was essentially the latest debates around the barometers, and the critiques they were subjected to.

One debate in particular interested Tinbergen, it was the “new interpretation” of Karl Karsten which had been discussed-among others -by Warren Persons and Alvin Hansen. Karsten was the main proponent in the 1920s of the “quadrature theory,” which had been developed by Charles Edge in 1908 (Karsten, 1924: 14). Being in “quadrature,” a term borrowed from electrical engineering, meant that the fluctuations of one curve corresponded to the fluctuations of the cumulation of another curve, or in other terms, its integral. ${ }^2$ For Karsten, the main advantage of this approach was to show how to obtain cycles of different length or amplitude: “By the quadrature theory, it seems possible to interpret the various phases of the economic cycle as entirely orderly and in accordance with theory, and yet wholly irregular in point of time” (Karsten, 1924: 16).

It was on the basis of this theory that Karsten suggested a new interpretation of the Harvard Business Index in Karsten (1926). While in the “official” interpretation of the barometer, the A curve (speculation) preceded and caused the B curve (production), Karsten thought that the second curve was in fact the causal predecessor of the first and the real driver of the cycle. His theoretical argument was that what counted was not so much business conditions represented by the B curve but the flow of money into the markets that accompanied poor business conditions and inversely the flow of money toward business when it was booming; in terms of “cumulation,” the A curve, representing the prices of securities, “shows the cumulative effects of the flow of money (into the market out of business, or out of the market into business)” (Karsten, 1926: 406). This led him to argue that the B curve was plotted upside down, and he showed that he could obtain a much larger correlation coefficient by following his theory.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Time Derivatives and the Theories of Maximum Production

By the time he defended his thesis in 1929 , Tinbergen had already published at least two papers in De Economist and one in De Socialistische Gids. The economic appendix of his thesis, which he wrote up under the direction of renowned physicist Paul Ehrenfest, was published the same year in German in the Archiv für Sozialwissenschaft und Sozialpolitik, and the contents of his thesis were reviewed for $D e$

Economist by Ludwig Hamburger (see Chap. 3). This was a strong start for the 26-year-old Tinbergen, although those works bear little resemblance to the large macroeconometric models that he later developed and became known for. In fact, the thesis was taking an approach wholly different from what was hinted at in Tinbergen’s earlier article on barometers, but it opened a research program that he pursued for several years and that connected him to many other researchers in Europe and the USA.

The thesis title was “Minimum problems in physics and in the economy,” although Tinbergen warned from the beginning that the economic problems were only pointed out in the appendix. The title was also misleading in that the object of the work was not so much “minimum problems” but problems involving stationarity, neglecting the problem of knowing whether the solution obtained was a maximum or a minimum, and the latter term was used in this general meaning. Tinbergen argued that he was merely interested in the “formal analogy” between a number of problems that could be represented under this form of a “minimum problem.” This allowed him to avoid the treacherous question of the teleological aspect of such an idea, although he was inclined to think that the “striving for a minimum” was something that lied in the nature of an economic system (Tinbergen, 1929:2), something he shared with Evans, one of the main proponents of maximum principles. ${ }^6$

The thesis was mostly concerned with the demonstration that much of contemporary physics could be derived from extremal principles, Tinbergen taking throughout his work examples of mechanical motions, thermodynamics, optics, electrostatics and electrodynamics. Historically, minimum principles had been developed in optics and mechanics, and had first culminated in the middle of the eighteenth century with Maupertuis’ principle of least action. Maupertuis saw in his principle the proof that God existed and had built the world according to an harmonious principle, a Leibnizian idea that was the subject of Voltaire’s derision in Candide ${ }^7$ While these teleological aspects marked the developments of the idea, the most important works on the question became those that managed to keep a safe distance from it, first in Euler’s work and especially in Lagrange’s analytical mechanics. The works of the latter two formed the basis of the calculus of variation, and the solutions of such problems are still called today Euler-Lagrange equations.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|ECOS3007

宏观经济学代考

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Economic Barometers and “Cumulation”

在 Tinbergen 发表的第一篇文章中清楚地看到了对周期性波动机制的寻找,他认识到 Aftalion 危机理论的重要性,在他看来,这是少数能够解释“在每个周期中”这一事实的理论之一已经有了下一个种子”(Tinbergen,1927:715)。但丁伯根在这篇文章中并没有建立经济模型,其目的是为了让《经济学人》的读者了解统计和数理经济学以及商业周期分析的最新进展。此时,它所涵盖的基本上是围绕晴雨表的最新辩论,以及它们受到的批评。

Tinbergen 特别感兴趣的一场辩论是 Warren Persons 和 Alvin Hansen 讨论过的 Karl Karsten 的“新解释”。Karsten 是 1920 年代“正交理论”的主要支持者,该理论由 Charles Edge 于 1908 年提出 (Karsten, 1924: 14)。处于“正交”(从电气工程中借用的一个术语)意味着一条曲线的波动对应于另一条曲线的累积波动,或者换句话说,它的积分。2对于 Karsten 来说,这种方法的主要优点是展示了如何获得不同长度或幅度的周期:“通过正交理论,似乎可以将经济周期的各个阶段解释为完全有序且符合理论,并且但在时间点上完全不规则”(Karsten,1924:16)。

正是基于这一理论,Karsten 在 Karsten (1926) 中提出了对哈佛商业指数的新解释。虽然在晴雨表的“官方”解释中,A 曲线(投机)先于并导致 B 曲线(生产),但 Karsten 认为第二条曲线实际上是第一条曲线的因果前身,也是周期的真正驱动因素。他的理论论点是,重要的不是 B 曲线所代表的商业状况,而是伴随着商业状况不佳而流入市场的资金流量,以及相反的资金流向繁荣时期的业务;就“累积”而言,代表证券价格的 A 曲线“显示了资金流动的累积效应(进入市场的业务,或退出市场的业务)”(Karsten,1926:406 ).

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到 1929 年为论文答辩时,丁伯根已经在《经济学人》上发表了至少两篇论文,在《社会主义未来》上发表了一篇论文。他在著名物理学家保罗·埃伦费斯特 (Paul Ehrenfest) 的指导下撰写的论文的经济附录于同年以德文发表在 Archiv für Sozialwissenschaft und Sozialpolitik 上,他论文的内容被丁和

Ludwig Hamburger 的经济学家(见第 3 章)。对于 26 岁的 Tinbergen 来说,这是一个良好的开端,尽管这些作品与他后来开发并成名的大型宏观计量模型几乎没有相似之处。事实上,这篇论文采用的方法与 Tinbergen 早期关于气压计的文章中暗示的方法完全不同,但它开启了一个他追求了数年的研究计划,并将他与欧洲和美国的许多其他研究人员联系起来。

论文题目是“物理学和经济中的最小问题”,尽管丁伯根从一开始就警告经济问题只在附录中指出。标题也具有误导性,因为该工作的对象与其说是“最小问题”,不如说是涉及平稳性的问题,而忽略了知道所获得的解决方案是最大值还是最小值的问题,而后一个术语在本文中使用意义。Tinbergen 争辩说,他只对可以用这种“最小问题”形式表示的许多问题之间的“形式类比”感兴趣。这让他避免了这种想法的目的论方面的危险问题,6

这篇论文主要关注的是证明当代物理学的大部分内容都可以从极值原理中推导出来,丁伯根在他的整个工作中都采用了机械运动、热力学、光学、静电学和电动力学的例子。从历史上看,最小值原理是在光学和力学领域发展起来的,并在 18 世纪中叶以莫佩尔蒂的最小作用原理首次达到顶峰。莫佩尔蒂在他的原则中看到了上帝存在并根据和谐原则建造世界的证据,莱布尼茨的思想是伏尔泰在《老实人》中嘲笑的主题7虽然这些目的论方面标志着这个想法的发展,但关于这个问题的最重要的工作变成了那些设法与它保持安全距离的工作,首先是欧拉的工作,尤其是拉格朗日的分析力学。后两者的工作构成了变分法的基础,这些问题的解在今天仍被称为欧拉-拉格朗日方程。

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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。

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我们提供的微观经济学Microeconomics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|微观经济学代写Microeconomics代考|ECON20002

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Criteria for classification of consumer goods

  • simple demand price elasticities:
    $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$-Giffen goods or Veblen goods, ${ }^{28}$ (an increase in the price of a given good results in an increase in the demand for this good).
    $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1,2$-ordinary goods, (an increase in the price of a given good results in a decrease in the demand for this good).
  • cross price elasticities of demand:
    $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i, j=1,2, i \neq j$ 一substitute goods, (an increase in the price of $j$-th commodity results in an increase in the demand for $i$-th good),
    $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=0, \quad i, j=1,2, i \neq j$-independent goods, (an increase in the price of $j$-th good does not affect the demand for $i$-th good),
    $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i, j=1,2, \quad i \neq j$-complementary goods, (an increase in the price of $j$-th good results in a decrease in the demand for $i$-th good).
  • income elasticity of demand
    $E_i\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$-normal goods, (an increase in a consumer’s income results in an increase in the demand for $i$-th good).
    $E_i\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1$, 2-inferior goods, (an increase in a consumer’s income results in a decrease in the demand for $i$-th good). ${ }^{29}$

Note 2.26 If an increase in the price of an inferior good results in an increase in the demand for this good, then it is called a Giffen good. On the other hand, when an increase in the price of a normal good results in an increase in the demand for this good, then it is called a Veblen good.
Note 2.27 Let us notice that:
(2.122) $\quad E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=P_{i j}\left(p_1, p_2, I\right) \frac{p_j}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i, j=1,2$,
(2.123) $\quad E_i\left(p_1, p_2, I\right)=P_i\left(p_1, p_2, I\right) \frac{I}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i=1,2$.
The price and income elasticities of demand have the same sign as the marginal demand for $i$-th good with respect to prices of goods or with respect to a consumer’s income because prices and the demand for consumer goods are positive.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Dynamic Approach

Let us introduce a notation $t$ of the time. In a discrete version of a dynamic consumers problem the time changes in jumps, that is we consider the values of the analysed functions in subsequent periods $t=0,1,2, \ldots, T$, where $T$ means a time horizon. For example, assuming we treat periods as months, when $T=30$, this means the time horizon of $2.5$ years. In a continuous version of a dynamic consumer’s problem the time $t \in[0 ; T]$ changes continuously, that is we consider the values of the analysed functions at any moment of the considered time horizon. As in the static approach, we assume that we are interested in bundles composed of two consumer goods ${ }^{30}$ :
$\mathbf{p}(t)=\left(p_1(t), p_2(t)\right) \geq 0$ — a vector of time-varying prices of goods,
$I(t) \geq 0$-a consumer’s income changing over time,
$\mathbf{x}(t)=\left(x_1(t), x_2(t)\right) \geq 0$-a bundle of goods that a consumer is willing to purchase at period/moment $t$ at prices $\mathbf{p}(t)$.

When choosing a bundle $\mathbf{x}(t)$ the consumer takes into account her/his preferences towards bundles of goods, described by a utility function $u(\mathbf{x}(t))$. Over time, it is not the consumer’s preferences that change, but only the bundle of goods that the consumer is willing to buy. This change occurs due to changes over time in the prices of goods and in the consumer’s income.
The consumption utility maximization problem has a form:
$$
u(\mathbf{x}(t)) \mapsto \max
$$
$$
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t) \leq I(t)
$$
$$
\mathbf{x}(t) \geq \mathbf{0} .
$$

If we assume that an insatiability phenomenon occurs (utility functions are increasing in quantities of goods in a consumption bundle), then as a budget constraint, instead of the inequality of the budget set, we can use the budget line equation:
$$
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t)=I(t) .
$$

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|ECON20002

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Criteria for classification of consumer goods

  • 简单的需求价格弹性:
    $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$ – 吉芬商品或凡勃伦商品,
    28 (给定商品价格的上涨导致对该商品 的需求增加)。
    $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1,2$-普通商品,(给定商品价格的上涨导致对该商品的需求减少)。
  • 需求的交叉价格弹性:
    $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i, j=1,2, i \neq j$ 一替代品,(价格上涨 $j$-th商品导致需求增加 $i$-好),
    $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=0, \quad i, j=1,2, i \neq j$ – 独立商品,(价格上涨 $j$-th 商品不影响需求 $i$ – 好),
    $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i, j=1,2, \quad i \neq j$ – 互补品,(价格上涨 $j$ – 良好的结果导致对需求的减 少 $i$-很好)。
  • 需求收入弹性
    $E_i\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$ – 正常商品,(消费者收入的增加导致对商品的需求增加 $i$-很 好)。
    $E_i\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1$ ,2-劣质品,(消费者收入的增加导致对 $i$-很好)。 ${ }^{29}$
    注释 $2.26$ 如果劣质商品价格上涨导致对该商品的需求增加,则它被称为吉芬商品。另一方面,当一种正 常商品的价格上涨导致对该商品的需求增加时,它被称为凡勃伦商品。
    注释 $2.27$ 让我们注意到:
    (2.122) $\quad E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=P_{i j}\left(p_1, p_2, I\right) \frac{p_j}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i, j=1,2$ ,
    (2.123) $\quad E_i\left(p_1, p_2, I\right)=P_i\left(p_1, p_2, I\right) \frac{I}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i=1,2$.
    需求的价格弹性和收入弹性与边际需求的符号相同 $i$ – 与商品价格或消费者收入相关的商品,因为价格和对 消费品的需求是正的。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Dynamic Approach

让我们引入一个符号 $t$ 的时间。在动态消费者问题的离散版本中,时间在跳跃中变化,即我们考虑后续期 间分析函数的值 $t=0,1,2, \ldots, T$ ,在哪里 $T$ 表示时间范围。例如,假设我们将期间视为月份,当 $T=30$ ,这意味着时间范围 $2.5$ 年。在动态消费者问题的连续版本中 $t \in[0 ; T]$ 不断变化,也就是说, 我们在所考虑的时间范围内的任何时刻考虑分析函数的值。与静态方法一样,我们假设我们对由两种消费 品组成的捆绑包感兴趣 30 :
$\mathbf{p}(t)=\left(p_1(t), p_2(t)\right) \geq 0$ – 随时间变化的商品价格向量,
$I(t) \geq 0$-消费者的收入随时间变化,
$\mathbf{x}(t)=\left(x_1(t), x_2(t)\right) \geq 0$ – 消费者愿意在一段时间/时刻购买的一览子商品 $t$ 按价格 $\mathbf{p}(t)$.
选择捆绑包时 $\mathbf{x}(t)$ 消费者考虑她/他对商品组合的偏好,用效用函数描述 $u(\mathbf{x}(t))$. 随着时间的推移,改变 的不是消费者的偏好,而是消费者愿意购买的商品组合。这种变化是由于商品价格和消费者收入随时间的 变化而发生的。
消费效用最大化问题有一个形式:
$$
\begin{gathered}
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t) \leq I(t) \
\mathbf{x}(t) \geq \mathbf{0}
\end{gathered}
$$
如果我们假设发生了无法满足的现象(效用函数在消费束中的商品数量增加),那么作为预算约束,我们 可以用预算线方程代替预算集的不等式:
$$
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t)=I(t)
$$

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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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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|PACC6007

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Substitute, Independent and Complementary Goods

The substitutability concerns only these consumption bundles $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}_{+}^2$ whose utility is the same.

Any two goods are called substitute goods (substitutes) if in order to keep some given level of utility of a consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ when quantity of one of the goods is reduced (raised) one needs to compensate this change by appropriate increase (decrease) in quantity of the other good in a consumption bundle $\mathbf{x}$.

If in order to keep some given level of utility of a consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ when quantity of one of the goods is reduced (raised) one does need to compensate for this change by any increase (decrease) in quantity of the other good in a consumption bundle $\mathbf{x}$, then such two consumer goods are called independent goods.

Any two goods are called complementary goods (complements) if in order to change the utility of a given consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ one needs to simultaneously raise or reduce quantities of both goods in the bundle.

Note 2.11 When classifying consumption bundles in substitutes or independent goods one takes into account only these goods which are considered in bundles with the same utility level (bundles indifferent to each other).

Note 2.12 To state if any two goods in a consumption bundle $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ are complements to each other one needs to determine whether an increase (decrease) in the utility of this bundle requires a simultaneous raise (reduction) in quantities of both goods. If there is no such need then the goods are called not complementary. Let us define measures of the substitutability of consumer goods. For this purpose let us assume that we are given: (1) a differentiable utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$,

(2) an indifference curve – a set
$$
G(u)=\left{\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2 \mid u(\mathbf{x})=u=\text { const. }>0\right} .
$$
of all bundles with the same reference utility $u=$ const. $>0$.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Marshallian Demand Function

Let us consider a market for two consumer goods where:
$i=1,2$ – consumer goods (products and services),
$X=\mathbb{R}{+}^2-$ a goods space, $\mathbf{p}=\left(p_1, p_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$-a vector of prices of consumer goods,
$\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in B \subset \mathbb{R}{+}^2-$ a bundle of goods that the consumer wants to purchase (a consumption bundle), $B=\left{\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2 \mid x_1 \leq b_1, x_2 \leq b_2\right}$-a supply set,
$b_i, i=1,2$-supply of $i$-th consumer good, ${ }^{22}$
$I \in$ int $\mathbb{R}{+}-$a consumer’s income, ${ }^{23}$ $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}-$ a utility function describing the preferences of a consumer (describing a relation of consumer preference).
$D(\mathbf{p}, I)=\left{\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2 \mid p_1 x_1+p_2 x_2 \leq I\right} \subset X=\mathbb{R}{+}^2-$ a set of all consumption bundles whose value is not greater than the consumer’s income (a budget set),
Definition 2.26 A bundle $\mathbf{x}$ is called a limit of a sequence $\left{\mathbf{x}^i\right}_{i=1}^{+\infty}$ if a limit of sequence of metric values $\lim {i \rightarrow+\infty} d\left(\mathbf{x}^i, \mathbf{x}\right)=0$, which can be written as $$ \lim {i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \text { or } \quad \mathbf{x}^i \rightarrow_{i \rightarrow+\infty} \mathbf{x} .
$$
Definition 2.27 The budget set $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}{+}^2$ is a closed set because: (2.38) $\forall \mathbf{x}^i \in D(\mathbf{p}, I) \lim {i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \mathbf{x} \in D(\mathbf{p}, I)$.
Definition $2.28$ The budget set $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}_{+}^2$ is a bounded set because:
$$
\forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in D(\mathbf{p}, I) \quad \exists \mathrm{N}>0 \quad d\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)<N
$$

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|PACC6007

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Substitute, Independent and Complementary Goods

可替代性只涉及这些消费束 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ 谁的效用是一样的。 任何两种商品都被称为替代商品 (substitutes),如果为了保持消费束的某个给定效用水平 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ 当 一种商品的数量减少 (增加) 时,需要通过适当增加 (减少) 消费束中另一种商品的数量来补偿这种变化 $\mathbf{x}$.
如果为了保持某个给定水平的消费束效用 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ 当其中一种商品的数量减少 (增加)时,确实需要通过 消费束中另一种商品数量的增加 (减少) 来补偿这种变化 $\mathbf{x}$ ,则称这两种消费品为独立品。 如果为了改变给定消费束的效用,任何两种商品都称为互补品 (complements) $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ 需要同时增加 或减少捆绑包中两种商品的数量。
注释 $2.11$ 在将消费束分类为替代品或独立商品时,仅考虑这些商品,这些商品被视为具有相同效用水平 的消费束(彼此无关的消费束)。
注 $2.12$ 说明消费束中是否有任何两种商品 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}+{ }^2$ 是互补的,因此需要确定增加(减少) 这一束的效用是否需要同时增加 (减少) 两种商品的数量。如果没有这种需要,则该商品称为非互补商 品。让我们定义消费品可替代性的衡量标准。为此,让我们假设给定: (1)一个可微的效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$
(2) 一条无差异曲线一一一个集合
$G(u)=\backslash$ left $\left{\backslash m a t h b f{x} \backslash\right.$ in $\backslash m a t h b b{R}_{-}{+}^{\wedge} 2 \backslash$ mid $u(\backslash \operatorname{mathbf}{x})=u=\backslash \operatorname{text}{$ 常数。 $}>0 \backslash$ 右 $}$
具有相同参考效用的所有束 $u=$ 常量。 $>0$.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Marshallian Demand Function

让我们考虑两种消费品的市场,其中:
$i=1,2$ – 消费品(产品和服务),
$X=\mathbb{R}+{ }^2$ 一货品空间, $\mathbf{p}=\left(p_1, p_2\right) \in \mathbb{R}+{ }^2$-消费品价格的向量,
$\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in B \subset \mathbb{R}+{ }^2$ 一消费者想要购买的一束商品(消费束),
$B=\backslash$ left $\left{\backslash\right.$ mathbf ${x}=\backslash \operatorname{left}\left(x_{-} 1, x_{-} \backslash \backslash\right.$ ight $) \backslash$ in $\backslash m a t h b b{R}{+}^{\wedge} 2 \backslash m i d x_{-} 1 \backslash$ leq b_1, $x_{-} 2 \backslash$ leq b_2\right } } \text { – 一套补给 }
品,
$b_i, i=1,2$-供应 $i$-i肖费品, 22
$I \in$ 整数 $\mathbb{R}+$ 一消费者的收入, ${ }^{23} u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 一描述消费者偏好的效用函数(描述消费者偏好的关
系)。
一组所有消费束,其价值不大于消费者的收入 (预算集),
$\lim i \rightarrow+\infty d\left(\mathbf{x}^i, \mathbf{x}\right)=0$, 可以写成
$$
\lim i \rightarrow+\infty \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \text { or } \quad \mathbf{x}^i \rightarrow_{i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}
$$
定义 $2.27$ 预算集 $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}+{ }^2$ 是闭集因为: $\forall \mathbf{x}^i \in D(\mathbf{p}, I) \lim i \rightarrow+\infty \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \mathbf{x} \in D(\mathbf{p}, I)$
定义 $2.28$ 预算设定 $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}_{+}^2$ 是有界集因为:
$$
\forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in D(\mathbf{p}, I) \quad \exists \mathrm{N}>0 \quad d\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)<N
$$

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非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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|微观经济学代写Microeconomics代考|ECON2516

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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响,以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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  • Statistical Computing 统计计算
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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|ECON2516

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Preliminary Terms

For the sake of simplicity we consider rational choices ${ }^4$ made by an individual consumer on a market of two consumer goods ${ }^5$ denoted by subscript $i=1,2$.
Let us introduce basic terms which set the frame of an analysis we conduct in this chapter and Chap. 3.

Definition 2.1 A bundle of consumer goods (a consumption bundle) is a vector $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}_{+}^2$, in which $i$-th component $x_i \geq 0, i=1,2$ indicates a nonnegative expressed in physical units amount of $i$-th good in the consumption bundle $\mathbf{x}$.

Definition 2.2 A consumer goods space is a set $X=\mathbb{R}{+}^2$ of all bundles of goods available on the market along with a metric specified on it ${ }^6$ : (2.1) $\quad d_E\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)=\sqrt{\sum{i=1}^2\left(x_i^1-x_i^2\right)^2}=\sqrt{\left(x_1^1-x_1^2\right)^2+\left(x_2^1-x_2^2\right)^2}$, or
(2.2) $\quad d\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)=\max {i=1,2}\left{\left|x_i^1-x_i^2\right|\right}=\max {i=1,2}\left{\left|x_1^1-x_1^2\right|,\left|x_2^1-x_2^2\right|\right}$
being a measure of distance between two consumption bundles. ${ }^7$
Definition 2.3 A Cartesian product determined on the goods space $X=\mathbb{R}_{+}^2$ is such a set:
$$
X \times X=\left{\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right) \mid \mathbf{x}^1 \in X, \mathbf{x}^2 \in X\right},
$$
of all ordered pairs of consumption bundles in which both bundles (the first one and the second one in the pair) belong to the goods space.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Utility Function

Definition 2.12 A consumer’s utility function (defined on the goods space $X=$ $\mathbb{R}{+}^2$ ) is a mapping $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ such that
$$
\begin{aligned}
& \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}{+}^2 \quad \mathbf{x}^1 \succsim \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right) \geq u\left(\mathbf{x}^2\right), \ & \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}{+}^2 \quad \mathbf{x}^1 \succ \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right)>u\left(\mathbf{x}^2\right), \
& \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}{+}^2 \quad \mathbf{x}^1 \sim \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right)=u\left(\mathbf{x}^2\right) . \end{aligned} $$ Some properties of the utility function Definition 2.13 A utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ is called continuous at point $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ if for any sequence $\left{\mathbf{x}^i\right}{i=1}^{+\infty}$, where $\mathbf{x}^i \in X=\mathbb{R}{+}^2$, it is satisfied: $$ \lim {i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \lim {i \rightarrow+\infty} u\left(\mathbf{x}^i\right)=u(\mathbf{x}) . $$ Definition 2.14 A utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ is called continuous on the goods space $X=\mathbb{R}_{+}^2$ if it is continuous at every point of this space.

Definition 2.15 A utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ is called differentiable on the goods space $X=\mathbb{R}{+}^2$ if its partial first-order derivatives:
$$
\begin{aligned}
& \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_1}=\lim {\Delta x_1 \rightarrow 0} \frac{u\left(x_1+\Delta x_1, x_2\right)-u\left(x_1, x_2\right)}{\Delta x_1}, \ & \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_2}=\lim {\Delta x_2 \rightarrow 0} \frac{u\left(x_1, x_2+\Delta x_2\right)-u\left(x_1, x_2\right)}{\Delta x_2}
\end{aligned}
$$
are continuous on this space.
Definition 2.16 A marginal utility of $\boldsymbol{i}$-th good in a consumption bundle $\mathbf{x}=$ $\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}_{+}^2$ is a partial first-order derivative of the utility function:
$$
\frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_i} \quad i=1,2,
$$ which describes by approximately how many units the utility of a consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ changes when quanity of $i$-th good increases by one (notional) unit and quantity of the other good in the bundle does not change.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|ECON2516

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Preliminary Terms

为了简单起见,我们考虑理性选择 ${ }^4$ 由个人消费者在两种消费品市场上制造的 ${ }^5$ 用下标表示 $i=1,2$. 让我们介绍一些基本术语,这些术语为我们在本章和第 1 章中进行的分析设定了框架。3.
定义 $2.1$ 一束消费品 (a consumption bundle) 是一个向量 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ ,其中 $i$-th 组件 $x_i \geq 0, i=1,2$ 表示以物理单位量表示的非负数 $i$ – 消费束中的第一种商品 $\mathbf{x}$. 定义 $2.2$ 一个消费品空间是一个集合 $X=\mathbb{R}+^2$ 市场上所有可用商品的捆绑包及其上指定的指标 ${ }^6:(2.1)$ $d_E\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)=\sqrt{\sum i=1^2\left(x_i^1-x_i^2\right)^2}=\sqrt{\left(x_1^1-x_1^2\right)^2+\left(x_2^1-x_2^2\right)^2}$, 或 (2.2) 是衡量两个消费束之间距离的指标。 ${ }^7$ 定义 $2.3$ 在商品空间上确定的笛卡尔积 $X=\mathbb{R}{+}^2$ 是这样一个集合:
所有有序的消费束对,其中两个束(对中的第一个和第二个)都属于商品空间。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Utility Function

定义 $2.12$ 消费者的效用函数 (定义在商品空间 $X=\mathbb{R}+{ }^2$ ) 是一个映射 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 这样
$$
\forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}+^2 \quad \mathbf{x}^1 \succsim \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right) \geq u\left(\mathbf{x}^2\right), \quad \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}+{ }^2 \quad \mathbf{x}^1 \succ \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow \imath
$$
效用函数的一些性质 定义 $2.13$ 效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 在点上称为连续的 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}+{ }^2$ 如果对于任何序列 left{\mathbffx}^^i|right $\left{[i=1}^{\prime}{+\right.$ linfty $}$, 在哪里 $\mathbf{x}^i \in X=\mathbb{R}+^2$ ,满足:
$$
\lim i \rightarrow+\infty \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \lim i \rightarrow+\infty u\left(\mathbf{x}^i\right)=u(\mathbf{x})
$$
定义 $2.14$ 效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 在商品空间上称为连续的 $X=\mathbb{R}{+}^2$ 如果它在这个空间的每一点都是连 续的。 定义 $2.15$ 效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 在商品空间上称为可微分的 $X=\mathbb{R}+{ }^2$ 如果它的偏一阶导数: $$ \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_1}=\lim \Delta x_1 \rightarrow 0 \frac{u\left(x_1+\Delta x_1, x_2\right)-u\left(x_1, x_2\right)}{\Delta x_1}, \quad \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_2}=\lim \Delta x_2 \rightarrow 0 $$ 在这个空间上是连续的。 定义 $2.16$ 的边际效用 $\boldsymbol{i}$ – 消费束中的第一种商品 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ 是效用函数的偏一阶导数:
$$
\frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_i} \quad i=1,2,
$$
它描述了消费束的效用大约有多少个单位 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ 当数量发生变化时 $i$ – 第一种商品增加一个 (名义上的) 单位,而捆绑中其他商品的数量不变。

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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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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|博弈论代写Game Theory代考|ECOS3012

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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我们提供的博弈论Game Theory及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECOS3012

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|STRATEGIC GAMES

Prisoner’s Dilemma is a canonical example of a strategic game because, as we will see shortly, it typifies many scenarios that confront decision makers. Further, being a simple scenario, it can be used to illustrate many of the fundamental concepts of game theory, and it also clearly demonstrates a fundamental dilemma in our (human) decision-making processes.

We model this scenario as a strategic game in which the two suspects, each confined in a separate interrogation room, are the players. We will often refer to our two players in strategic games as Rose and Colin. (This convention helps later to emphasize the distinction between row and column players and was popularized by Phil Straffin in his book Game Theory and Strategy [110].) They each have two strategies available to them which we name Quiet and Confess. Table $3.1$ lists each of the strategy profiles in the form (Rose, Colin) and the resulting outcome.

We assume that each suspect is primarily concerned about their own sentence and wants to minimize it. Table $3.2$ provides payoffs (a common synonym for utilities) for each player. Here we use the utility function 6 minus the number of years in prison; this is consistent with the player preferences. Based on our assumptions, these payoffs are ordinal. For these payoffs to also be vNM, we would need to assume that the suspects are risk neutral in the number of years to be served in prison.

Tables $3.1$ and $3.2$ complete the construction of the model by identifying the strategies, outcomes, and payoffs. We will refer to this model of the Prisoner’s Dilemma scenario as the Prisoner’s Dilemma strategic game.

We are now ready to look for a solution that maximizes the payoffs to the players. By observing that $5>3$, we see that Confess is the best response strategy for Rose if she knows that Colin will choose Quiet. Further, we can observe that Confess is also a best response for Rose if she knows Colin will choose Confess. We formalize the definition of a best response strategy below.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|FINALJEOPARDY

As we observed in Section 3.1, the phrase “Prisoner’s Dilemma” has been used to describe many real-world scenarios; however, not all of these scenarios actually fit the mathematical definition. This can only be revealed by constructing and analyzing a model of the scenario.

We examine a situation in Jeopardy! which fans have identified as a Prisoner’s Dilemma. In the Final Jeopardy round, each contestant makes a wager as to whether they can answer a specific question correctly. When making the wager, contestants know the category of the question, but not the question itself, and the amount of money each of the other contestants has available. Each player’s wager can be between 0 and their current winnings. Depending on whether the contestant answers the question correctly, they win or lose the amount of money wagered. The contestant with the most money after this final round of play wins the game. The winner keeps all of their winnings, and the other two contestants lose essentially all of their money. If there is a tie at the end of the round, a simple, essentially random, tie-breaker rule is applied to identify the winner.

The so-called Prisoner’s Dilemma situation occurs when two contestants are tied for the lead, and the third contestant has less than half of the money of either of the first two contestants. For simplicity we will assume that it is contestants 1 and 2 who are tied with the most money.

In this situation, aficionados of Jeopardy! often refer to “Jeek’s Rule,” which asserts that while they could wager any amount up to their current winnings, contestants 1 and 2 should either wager nothing or everything. We discuss the reasonableness of this rule and then make it an assumption when we define our strategic game.

Let $E$ ‘ be the amount of money contestants 1 and ‘ 2 have each won at the time Final Jeopardy begins. Let $w_i$ denote the wager of contestant $i$ and suppose that contestant 1 ‘s wager satisfies $0<w_1<E$. There are four cases to consider:

Case 1: Both contestants answer the question correctly. In this case, if $w_1<w_2$, contestant 1 regrets not wagering $E$ in order to win. If $w_1 \geq w_2$, then contestant 1 regrets not wagering $E$ to maximize their winnings.

Case 2: Contestant 1 answers the question correctly and contestant 2 does not. Here contestant 1 regrets not wagering $E$ in order to maximize their winnings.

Case 3 : Contestant 1 answers the question incorrectly and contestant 2 answers correctly. Then contestant 1 is indifferent about their bet unless $w_2=0$, in which case they regret not wagering $w_1=0$.

Case 4: Both contestants answer the question incorrectly. Here, if $w_1 \geq w_2$, contestant 1 regrets not wagering $w_1=0$ in order to win. If $w_1<w_2$, then contestant 1 regrets not wagering $w_1=0$ to maximize their winnings.

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博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|STRATEGIC GAMES

囚徒困境是战略游戏的一个典型例子,因为正如我们很快就会看到的,它代表了决策者面临的许多场景。此外,作为一个简单的场景,它可以用来说明博弈论的许多基本概念,它也清楚地展示了我们(人类)决策过程中的一个基本困境。

我们将此场景建模为一个战略游戏,其中两名嫌疑人是玩家,每个人都被关在一个单独的审讯室里。我们经常将战略游戏中的两名球员称为罗斯和科林。(此约定后来有助于强调行和列玩家之间的区别,并由 Phil Straffin 在他的书博弈论和策略 [110] 中推广。)他们每个人都有两种可用的策略,我们将其命名为 Quiet 和 Confess。桌子3.1列出表格中的每个策略配置文件 (Rose, Colin) 和结果结果。

我们假设每个嫌疑人主要关心的是他们自己的刑期,并希望将其减至最少。桌子3.2为每个玩家提供收益(公用事业的常见同义词)。这里我们使用效用函数 6 减去入狱年数;这符合玩家的喜好。根据我们的假设,这些收益是有序的。为了让这些回报也成为 vNM,我们需要假设嫌疑人在监狱服刑的年数上是风险中性的。

表3.1和3.2通过确定策略、结果和收益来完成模型的构建。我们将这种囚徒困境场景模型称为囚徒困境战略博弈。

我们现在准备寻找一种解决方案,使玩家的收益最大化。通过观察5>3,我们看到如果 Rose 知道 Colin 会选择 Quiet,Confess 是她最好的应对策略。此外,我们可以观察到如果 Rose 知道 Colin 会选择 Confess,那么 Confess 也是她的最佳回应。我们在下面正式定义最佳响应策略。

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正如我们在第 $3.1$ 节中观察到的, “图困境”一词已被用来描述许多现实世界的场景;然而,并非所有这 些场景实际上都符合数学定义。这只能通过构建和分析场景模型来揭示。
我们检查处于危险中的情况!粉丝将其确定为囚徒困境。在 Final Jeopardy 回合中,每位参赛者都会就 他们是否能正确回答特定问题下注。下注时,参塞者知道问题的类别,但不知道问题本身,也不知道其 他参塞者每个人可用的金额。每个玩家的赌注可以介于 0 和他们当前的奖金之间。根据参赛者是否正确 回答问题,他们赢或输下注的金额。最后一轮比赛结束后,钱最多的参寒者将赢得比䗙。获胜者保留了 所有的奖金,而另外两名参寒者基本上输掉了所有的钱。如果在回合结束时出现平局,一个简单的,基 本上是随机的,
当两名参塞者并列领先,而第三名参塞者的钱少于前两名参塞者中任何一方的一半时,就会出现所谓的 囚徒困境情况。为简单起见,我们假设参塞者 1 和 2 的奖金最多。
在这种情况下,危险的爱好者!通常提到”Jeek 规则”,该规则断言,虽然他们可以下注任何金额,但不 超过他们当前的奖金,但参寒者 1 和 2 要么什么都不下,要么全下。我们讨论这条规则的合理性,然后在定义我们的战略游戏时将其作为假设。
让 $E^{\prime}$ 是参赛者 1 和 2 在 Final Jeopardy 开始时各自赢得的金额。让 $w_i$ 表示参赛者的赌注 $i$ 并假设参赛者 1 的赌注满足 $0<w_1<E$. 有四种情况需要考虑:
案例 1: 两位参寨者都正确回答了问题。在这种情况下,如果 $w_1<w_2$ ,选手1后悔没有下注 $E$ 为了 赢。如果 $w_1 \geq w_2$ ,那么选手 1 后悔没有下注 $E$ 以最大化他们的奖金。
案例 2: 参寒者 1 正确回答了问题,而参赛者 2 没有。这里选手 1 后悔没有下注 $E$ 为了最大化他们的奖 金。 ,在这种情况下,他们后悔没有下注 $w_1=0$.
案例 4: 两位参寒者都答错了问题。在这里,如果 $w_1 \geq w_2$ ,选手 1 后悔没有下注 $w_1=0$ 为了赢。如果 $w_1<w_2$ ,那么选手 1 后悔没有下注 $w_1=0$ 以最大化他们的奖金。

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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。

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON6025

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|CONSTRUCTING UTILITIES

We have already suggested how we might construct a utility function to model a player’s choices when there are a finite number of outcomes. Ordinal preferences can be revealed by asking the player to choose among all outcomes and assign those outcomes the highest utility, asking the player to choose among all outcomes not previously chosen and assign those outcomes the second highest utility, and so forth. vNM preferences can be obtained by asking the player to name the highest and lowest ranked outcomes $o_h$ and $o_l$, assign utilities of $u\left(o_h\right)=1$ and $u\left(o_l\right)=0$ to these outcomes, and then for each remaining outcome $o$ determine a probability $p$ for which the player would be willing to choose either the outcome $o$ or the lottery $(1-p) o_l+p o_h$ and assign $u(o)=p$.

In this section, we examine four specific scenarios to illustrate a variety of ways utility functions may be created.

To model Self-Interest and Other-Interest, we simplify our scenario to examine the monthly salaries of the job offers for each spouse. Suppose Scarlett and Regis receive $\$ x$ thousand and $\$ y$ thousand, respectively; we will denote this by $(x, y)$. Consider the following four possible outcomes: $(7,0),(6,6),(5,7)$, and $(1,6)$. If Scarlett is exclusively self-interested, she would rank order these outcomes in the given order. If Scarlett is primarily interested in Regis receiving money and only secondarily interested in receiving money for herself, Scarlett would rank order the outcomes $(5,7),(6,6),(1,6)$, and $(7,0)$. If Scarlett had a mixture of self-interest, other-interest, and a desire for equity, she might rank order the outcomes $(6,6),(5,7),(7,0)$, and $(1,6)$.

In fact, this last rank order would be obtained if Scarlett considered $\$ 1,000$ given to Regis to be worth the same to her as her receiving $\$ 500$, suggesting the utility function $u(x, y)=x+0.5 y$. Of course, this is only an ordinal utility function unless, at minimum, Scarlett is indifferent between the outcome $(7,0)$ with utility $u(7,0)=7$ and the lottery $L=0.6(6,6)+0.4(1,6)$ with utility
$$
u(L)=0.6 u(6,6)+0.4 u(1,6)=0.6(9)+0.4(4)=7 .
$$
This example demonstrates how we can incorporate both self-interest and altruistic interests into a player’s utility function. Therefore, maximizing a utility function does not necessarily imply selfishness, but rather achieving the most preferred outcome based on the player’s interests.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|DETERMINING RISK

In the duopoly scenario, and in most other economic models, the utility of an outcome is cquivalent to some dollar value associated with the outcome. While we can see how dollar values might capture the intensity of a player’s preferences, dollar values are not necessarily vNM utilities. For example, receiving $\$ 11.00$ instead of $\$ 10.00$ means significantly more than receiving $\$ 1001.00$ instead of $\$ 1000.00$ to most people. To explore this difference, we consider the relationship between the expected utility of a lottery, as given by the Expected Utility Hypothesis, and the utility of the expected value of the lottery.

Consider the following raffle: For $\$ 25$, you can purchase a $\frac{1}{400}$ chance for a $\$ 10,000$ college scholarship. We can represent this lottery with our usual notation
$$
\left.\frac{399}{400}(\text { losing } \$ 25)+\frac{1}{400} \text { (winning } \$ 9,975\right) \text {, }
$$ but since the outcomes are numerical, we can calculate the expected monetary value of the raffle as
$$
\frac{399}{400}(-\$ 25)+\frac{1}{400}(\$ 9,975)=\$ 0 .
$$
The expected monetary value of entering or not entering the raffle is the same, however, entering the raffle involves a small chance of a large gain offset by a large chance of a small loss, while not entering the raffle involves no chance of a gain or a loss. Entering the raffle involves risk while not entering the raffle does not.

Most parents of college students are willing to enter the raffle, but many college students themselves are not. For the college parents,
$$
\left.\left.u\left(\frac{399}{400} \text { (losing } \$ 25\right)+\frac{1}{400} \text { (winning } \$ 9,975\right)\right)>u(\$ 0),
$$
but for the students themselves,
$$
\left.u\left(\frac{399}{400}(\text { losing } \$ 25)+\frac{1}{400} \text { (winning } \$ 9,975\right)\right)<u(\$ 0) .
$$
For the parents, the utility of the lottery is greater than the utility of the expected value, making them risk loving in this scenario. On the other hand, the students are risk adverse since the utility of the lottery is less than the utility of the expected value. This principle holds in general, as we describe in the following definition.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON6025

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|CONSTRUCTING UTILITIES

我们已经提出了如何构建效用函数来模拟玩家在结果数量有限时的选择。序数偏好可以通过要求玩家在 所有结果中进行选择并为这些结果分配最高效用,要求玩家在所有先前末选择的结果中进行选择并为这 些结果分配第二高效用等来揭示。可以通过要求玩家说出排名最高和最低的结果来获得 vNM 偏好 $o_h$ 和 $o_l$ ,分配实用程序 $u\left(o_h\right)=1$ 和 $u\left(o_l\right)=0$ 这些结果,然后是每个剩余的结果 $o$ 确定一个概率 $p$ 玩家愿意 选择的结果 $o$ 或彩票 $(1-p) o_l+p o_h$ 并分配 $u(o)=p$.
在本节中,我们将研究四个特定场景来说明可以创建效用函数的各种方式。
为了对自利和其他利益建模,我们简化了我们的场景,以检查每个配偶的工作机会的月薪。假设思嘉和 瑞吉斯收到 $\$ x$ 千和 $\$ y$ 千,分别;我们将用 $(x, y)$. 考虑以下四种可能的结果: $(7,0),(6,6),(5,7)$ ,和 $(1,6)$. 如果斯嘉丽完全是自利的,她会按照给定的顺序对这些结果进行排序。如果 Scarlett 主要对 Regis 收钱感兴趣,仅次于为自己收钱,Scarlett 将对结果进行排序 $(5,7),(6,6),(1,6)$ ,和 $(7,0)$. 如 果思嘉混合了自身利益、他人利益和对公平的渴望,她可能会对结果进行排序 $(6,6),(5,7),(7,0)$ ,和 $(1,6)$
事实上,如果斯嘉丽考虑,就会获得最后的排名顺序 $\$ 1,000$ 给予 Regis 的价值与她收到的价值相同 $\$ 500$ ,提示效用函数 $u(x, y)=x+0.5 y$. 当然,这只是一个有序的效用函数,除非至少 Scarlett 对结 果无动于衷 $(7,0)$ 实用 $u(7,0)=7$ 和彩票 $L=0.6(6,6)+0.4(1,6)$ 实用
$$
u(L)=0.6 u(6,6)+0.4 u(1,6)=0.6(9)+0.4(4)=7 .
$$
这个例子展示了我们如何将自利和利他利益结合到玩家的效用函数中。因此,最大化效用函数并不一定 意味着自私,而是基于参与者的利益实现最偏好的结果。

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在双头垄断的情况下,以及在大多数其他经济模型中,结果的效用等同于与结果相关的一些美元价值。 虽然我们可以看到美元价值如何捕捉玩家偏好的强度,但美元价值不一定是 VNM 效用。例如,接收 $\$ 11.00$ 代替 $\$ 10.00$ 意味着远远超过接收 $\$ 1001.00$ 代替 $\$ 1000.00$ 对大多数人来说。为了探索这种差 异,我们考虑了预期效用假设给出的彩票预期效用与彩票预期价值的效用之间的关系。
考虑以下抽奖活动:对于 $\$ 25$ ,你可以购买一个 $\frac{1}{400}$ 一个机会 $\$ 10,000$ 大学奖学金。我们可以用我们通 常的符号来表示这张彩票
$$
\left.\left.\frac{399}{400} \text { ( losing } \$ 25\right)+\frac{1}{400} \text { (winning } \$ 9,975\right) \text {, }
$$
但由于结果是数字的,我们可以计算抽奖的预期货币价值
$$
\frac{399}{400}(-\$ 25)+\frac{1}{400}(\$ 9,975)=\$ 0 .
$$
参加或不参加抽奖的预期货币价值是相同的,但是,参加抽奖有小概率的大收益被大概率的小损失所抵 消,而不参加抽奖则没有获得收益的机会或亏损。参加抽奖有风险,不参加抽奖则没有风险。
大多数大学生家长都愿意参加抽奖,但很多大学生自己却不愿意。对于大学生家长来说,
$$
u\left(\frac{399}{400}(\text { losing } \$ 25)+\frac{1}{400}(\text { winning } \$ 9,975)\right)>u(\$ 0)
$$
但对于学生自己来说,
$$
u\left(\frac{399}{400}(\text { losing } \$ 25)+\frac{1}{400}(\text { winning } \$ 9,975)\right)<u(\$ 0) .
$$
对于父母来说,彩票的效用大于期望值的效用,使他们在这种情况下冒险去爱。另一方面,学生是风险 厌恶的,因为彩票的效用小于期望值的效用。正如我们在下面的定义中所描述的那样,这个原则通常是成立的。

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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。

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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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PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON2112

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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我们提供的博弈论Game Theory及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON2112

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ORDINAL UTILITIES

In this scenario, there are four possible outcomes: Scarlett leaves with vanilla ice cream, which we will label $V$, leaves with chocolate ice cream, labeled $C$, leaves with strawberry ice cream, labeled $S$, or leaves with no ice cream, labeled $N$. Our outcome set is then ${V, C, S, N}$. The rules dictate that Scarlett may choose any outcome that is available.
To model Scarlett’s preferences and build a utility function, we consider the choices she would make when certain outcomes are available. Supposing that all potential outcomes are available, Scarlett would choose $V$; if $C$ were not an available outcome, Scarlett would choose $S$; if only $V$ and $N$ were available outcomes, Scarlett would flip a coin to determine whether to select $V$ or $N$; and if only $C$ and $S$ were available outcomes, Scarlett would be unable to make a choice. While this behavior would be possible, most would find it bizarre: Scarlett’s choice of $V$ when presented with the outcome set ${V, C, S, N}$ suggests she prefers $V$ to $S$, but Scarlett’s choice of $S$ when presented the outcome subset ${V, S, N}$ suggests she prefers $S$ to $V$. To avoid such absurd possibilities, we will assume that individual behavior is governed by self-consistent internal preferences over the outcomes, which is reflected in the mathematical definition of ordinal preferences below.

Definition 2.1.1. A player $i$ is said to have ordinal preferences among outcomes if there exists a utility function $u_i$ from the set $O$ of outcomes into the real numbers, $\mathbb{R}$, such that whenever presented with a subset $O^{\prime} \subseteq O$ of outcomes, player $i$ chooses any of the outcomes that maximize $u_i$ over all outcomes $o \in O^{\prime}$.

To ensure that ordinal preferences align with the players real-world choice behavior, we note that whenever player $i$ prefers outcome $o_j$ over outcome $o_k$, we should have $u_i\left(o_j\right)>$ $u_i\left(o_k\right)$, and when player $i$ is indifferent between $o_j$ and $o_k$ we should have $u_i\left(o_j\right)=u_i\left(o_k\right)$. We now ask under what conditions Scarlett’s outcome choice behavior can be modeled by ordinal preferences and describe three reasonable properties for a self-consistent set of choices. Since it is usually easier for a player to choose between two rather than among many outcomes, these properties will focus on pairwise choices.

First, we want Scarlett’s pairwise choices to be complete, meaning that whenever she is presented with a pair of outcomes, Scarlett is able to make a choice. Equivalently, for each pair of outcomes, $A$ and $B$, exactly one of the following conditions holds: (a) Scarlett chooses $A$ over $B$, (b) Scarlett chooses $B$ over $A$, or (c) Scarlett is willing to flip a coin to determine which outcome to choose (in this case we will often say Scarlett chooses either $A$ or $B$ ). Hence, this condition excludes the following option as a possibility: (d) Scarlett chooses neither $A$ nor $B$. (When we want the rules to allow a player to choose none of the options, we must include that as an outcome, as we did in the Ice Cream Parlor scenario.) For (a), we will assign utilities so that $u(A)>u(B)$. Likewise for (b) we will assign utilities so that $u(B)>u(A)$. Finally for (c), since Scarlett is willing to flip a coin to determine the outcome, we assume she is indifferent between $A$ and $B$ and assign $u(A)=u(B)$.

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A significant limitation of ordinal preferences and their associated utility functions is that they cannot describe the intensity of a player’s preference for a particular outcome. That is, they cannot capture the difference between Scarlett preferring vanilla ice cream over chocolate ice cream and Scarlett so strongly preferring vanilla that she would pay for it rather than have a free serving of chocolate. Notice how we have once again translated our intuitive sense of internal preference intensity into something that is observable (a real-world choice) so we can create a utility function based on these choices. While asking players to choose among outcomes that include the receipt or payment of money would be one observable way to determine intensity of preferences, we will take an approach that does not rely on the availability of money.

We begin by introducing a new, probability-based outcome called a lottery. Suppose that when a second customer, Regis, enters the ice cream parlor, he encounters a college student conducting a taste test involving different flavors of ice cream. The college student offers Regis the choice of either a sample of chocolate ice cream (his second-most favorite) or an unknown sample that is either vanilla (his favorite) or strawberry (his least favorite). The second option in this example is a simple lottery.

Definition 2.2.1. Given a set of outcomes, $O$, a simple lottery is a probability distribution over this set. When $O=\left{o_1, o_2, \ldots, o_m\right}$, a finite set, a simple lottery can be denoted by $p_1 o_1+p_2 o_2+\ldots+p_m o_m$ where $p_i$ is the probability of outcome $o_i$. A compound lottery is a probability distribution over other lotteries. Because an outcome $o \in O$ can be written as the simple lottery $1 o$, we see that $O \subset \mathcal{L}$, the set of all (simple and compound) lotteries.
Tó reveál thè strength of a player’s préference for one outcomé over another, wè must examine not nnly chnires hetween single nutromes hut chnices hetween single nutcomes and lotteries. Suppose Regis prefers vanilla $V$ over chocolate $C$ and prefers $C$ over strawberry $S$. The choice Regis makes between $C$ and the lottery $0.5 S+0.5 V$ tells us about the strength of his preference for $V$ over $C$ and for $C$ over $S$. If he would choose either of the two possibilities, then the strength of Regis’s preference for $C$ is exactly halfway between $S$ and $V$. If Regis were to choose $C$ over $0.5 S+0.5 \mathrm{~V}$, it reveals that his preference intensity for $C$ is closer to $V$ than to $S$. If Regis were willing to choose either $C$ or the lottery $0.1 S+0.9 \mathrm{~V}$, it would reveal that his preference for $V$ over $C$ is very small and his preference for $C$ over $S$ is relatively large. However, if he were instead willing to choose $C$ or the lottery $0.9 S+0.1 \mathrm{~V}$, it would reveal a strong preference for $V$ over $C$ and that his preferences for $C$ over $S$ is small. When a player is willing to choose either of two lotteries, this reveals the player is indifferent between these choices. This motivates the following generalization of the utility function concept.

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博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ORDINAL UTILITIES

在这种情况下,有四种可能的结果: Scarlett 带着香草冰淇淋离开,我们将其标记为 $V$ ,带有巧克力冰 淇淋的叶子,贴有标签 $C$ ,叶子和草莓冰淇淋,贴有标签 $S$ ,或没有冰淇淋的叶子,贴有标签 $N$. 我们的 结果集是 $V, C, S, N$. 规则规定斯嘉丽可以选择任何可用的结果。
为了对 Scarlett 的偏好进行建模并构建效用函数,我们考虑了当某些结果可用时她会做出的选择。假设 所有可能的结果都是可用的,斯嘉丽会选择 $V$; 如果 $C$ 没有可用的结果,斯嘉丽会选择 $S$; 要是 $V$ 和 $N$ 如果 有可用的结果,斯嘉丽会掷硬币来决定是否选择 $V$ 要么 $N$; 如果只有 $C$ 和 $S$ 如果有可用的结果,斯嘉丽将 无法做出选择。虽然这种行为是可能的,但大多数人会觉得很奇怪:斯嘉丽选择 $V$ 当出现结果集时 $V, C, S, N$ 表明她更喜欢 $V$ 到 $S$, 但思嘉的选择 $S$ 当呈现结果子集时 $V, S, N$ 表明她更喜欢 $S$ 到 $V$. 为了避 免这种荒谬的可能性,我们将假设个人行为受对结果的自洽内部偏好的支配,这反映在下面的序数偏好 的数学定义中。
定义 2.1.1。一个玩家 $i$ 如果存在效用函数,则据说在结果之间具有顺序偏好 $u_i$ 从集合 $O$ 结果转化为实 数, $\mathbb{R}$ ,这样每当出现一个子集 $O^{\prime} \subseteq O$ 结果,玩家 $i$ 选择任何最大化的结果 $u_i$ 在所有结果上 $o \in O^{\prime}$.
为了确保序数偏好与玩家在现实世界中的选择行为一致,我们注意到每当玩家 $i$ 更喜欢结果 $o_j$ 超过结果 $o_k$ ,我们本应该 $u_i\left(o_j\right)>u_i\left(o_k\right)$ ,当玩家 $i$ 无所谓 $o_j$ 和 $o_k$ 我们本应该 $u_i\left(o_j\right)=u_i\left(o_k\right)$. 我们现在询问 在什么条件下 Scarlett 的结果选择行为可以通过序数偏好来建模,并描述自洽选择集的三个合理属性。 由于玩家通常更容易在两个结果之间做出选择,而不是在许多结果中做出选择,因此这些属性将侧重于 成对选择。
首先,我们㳍望 Scarlett 的成对选择是完整的,这意味着无论何时向她呈现一对结果,Scarlett 都能够做 出选择。等价地,对于每对结果, $A$ 和 $B$, 怙好满足以下条件之一:(a) Scarlett 选择 $A$ 超过 $B$ , (b) 思嘉选 择 $B$ 超过 $A$ ,或者 (c) Scarlett 愿意郑硬币来决定选择哪个结果(在这种情况下,我们通常会说 Scarlett 选择 $A$ 要么 $B$ ). 因此,这个条件排除了以下选项的可能性: (d) Scarlett 既不选择 $A$ 也不 $B$. (当我们㣇望 规则允许玩家不选择任何选项时,我们必须将其作为结果包括在内,就像我们在冰淇淋店场景中所做的 那样。)对于 (a),我们将分配实用程序,以便 $u(A)>u(B)$. 同样对于 (b) 我们将分配实用程序,以便 $u(B)>u(A)$. 最后对于 (c),由于 Scarlett 愿意掷硬币来决定结果,我们假设她对两者无动于衷 $A$ 和 $B$ 并分配 $u(A)=u(B)$.

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序数偏好及其相关效用函数的一个重要限制是它们无法描述玩家对特定结果的偏好强度。也就是说,他 们无法区分 Scarlett 更喜欢香草冰淇淋而不是巧克力冰淇淋,以及 Scarlett 如此强烈地喜欢香草以至于 她愿意为它付钱而不是免费享用巧克力之间的区别。请注意我们如何再次将我们对内部偏好强度的直觉 转化为可观察的东西 (现实世界的选择),因此我们可以根据这些选择创建效用函数。虽然要求玩家在 包括收款或付款在内的结果中进行选择是确定偏好强度的一种可观察方法,但我们将采用一种不依赖于 金钱可用性的方法。
我们首先介绍一种新的、基于概率的结果,称为彩票。假设当第二位顾客 Regis 进入冰淇淋店时,他遇 到一名大学生正在对不同口味的冰淇淋进行味觉测试。这位大学生让瑞吉斯选择巧克力冰淇淋样品(他 第二喜欢) 或末知样品,香草 (他最喜欢) 或草莓(他最不喜欢) 。此示例中的第二个选项是简单的彩 票。
定义 2.2.1。给定一组结果, $O$ ,一个简单的彩票是这个集合的概率分布。什么时候
O=\left{0_1,o_2, Vdots, o_m\right } } \text { ,一个有限集,一个简单的彩票可以表示为 }
$p_1 o_1+p_2 o_2+\ldots+p_m o_m$ 在哪里 $p_i$ 是结果的概率 $o_i$. 复合彩票是其他彩票的概率分布。因为一个结 果 $o \in O$ 可以写成简单的彩票 $l o$ ,我们看到 $O \subset \mathcal{L}$ ,所有(简单和复合) 彩票的集合。
为了揭示玩家对一个结果的偏好程度优于另一个结果,我们不仅要检查单个结果之间的关系,还要检查 单个结果和彩票之间的关系。假设 Regis 更喜欢香草味 $V$ 巧克力 $C$ 并且喜欢 $C$ 在草莓上 $S$. 瑞吉斯的选择 $C$ 和彩票 $0.5 S+0.5 V$ 告诉我们他偏爱的强度 $V$ 超过 $C$ 并为 $C$ 超过 $S$. 如果他选择这两种可能性中的任何 一种,那么 Regis 偏好的强度 $C$ 恰好在中间 $S$ 和 $V$. 如果瑞吉斯选择 $C$ 超过 $0.5 S+0.5 \mathrm{~V}$ ,它揭示了他对 $C$ 更接近 $V$ 比到 $S$. 如果瑞吉斯愿意选择 $C$ 或彩票 $0.1 S+0.9 \mathrm{~V}$ ,这将揭示他对 $V$ 超过 $C$ 很小,他偏爱 $C$ 超过 $S$ 比较大。但是,如果他愿意选择 $C$ 或彩票 $0.9 S+0.1 \mathrm{~V}$ ,它会显示出对 $V$ 超过 $C$ 他的偏好 $C$ 超过 $S$ 是小。当玩家愿意选择两个彩票中的任何一个时,这表明玩家对这些选择无动于衷。这激发了效用函数概念的以下概括。

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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。

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
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经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|ECON1120

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宏观经济学,对国家或地区经济整体行为的研究。它关注的是了解整个经济的事件,如商品和服务的生产总量、失业水平和价格的一般行为。

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经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|The Shipbuilding Model and the Lambert Function

In his 1931 article on the “Shipbuilding cycle,” Tinbergen was interested in the increase of tonnage that followed the building of ships with a lag of about one year due to the construction period. From this connection a relation emerged between the increase of total tonnage and the volume of total tonnage two years before (Tinbergen, 1959: 2). Tinbergen proposed to model this relation as a differential equation with a delay, of the form:
$$
\dot{f}(t)=-a f(t-\theta),
$$
where $f(t)$ is the tonnage as a function of time, $\theta$ represents the delay between the tonnage and its increase in $t$, and $a$ is the intensity of the relation, the volume of increase above the trend (linbergen, 1959: 3). Tinbergen assumed a solution to his equation of the form $f(t)=C e^{\lambda t}$, which, inserted into the equation above yields $\lambda=-a e^{-\lambda \theta}$, once we have simplified the $C$ which only depends on the initial conditions. $\lambda$ can be a real or complex number, but because it appears both in the exponential function and alone this equation is transcendental. Now, “transcendental” means that usually the answer will only be found “experimentally” as Tinbergen put it. Indeed a transcendental equation is periodic, in the same sense that the exponential function with an imaginary argument traces a circle repeating itself as the argument increases. To find a general solution, Tinbergen (and after him Frisch and Kalecki) separated the real and the imaginary part of this equation and solved for one of the two in terms of trigonometric functions; for instance Tinbergen obtained the equation:
$$
b \frac{\sin (y)}{y}=e^{-\frac{y}{\tan (y)}},
$$
where $b=a \theta$ and $\lambda=x+i y, i=\sqrt{-1}$. To find the solutions for $y$ of this type of equations, they took the same approach of plotting both sides and looking for points of intersection, before improving on this solution with simple algorithms. Figure $2.4$ shows in the solid red lines the right hand side of the Eq. 2.2, while the dashed lines are the left hand side, for three different values of $b$ and both as a function of $y$.
It is readily apparent that there will be only one solution in each interval of length $2 \pi$. We can see that the leftmost solution will have the lowest frequency, that is, the largest period, and that all other solutions will have a higher frequency; thus the roots of the characteristic equation above will be ordered by their decreasing period or increasing frequency.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|From Natural Sciences to Economics

Hamburger claimed that it was only with new mathematical tools that economists would be able to account quantitatively and qualitatively for economic processes. Ultimately, the aim was to transform economics into a science similar to biology, ${ }^5$ a science capable of understanding the operation of social organisms beset by recurrent “pathologies.” It should be noted that Hamburger was not the only economist interested in business cycles who was showing some discontent with a mechanical analogy. Ernst Wagemann, the German head of the imperial statistical office and of the business cycle research institute of Berlin, in a book published in 1928, called as well for a biological metaphor.

Although Wagemann wrote in German, his book met enough success to warrant its translation in English only two years later under the title Economic Rhythm: A Theory of Business Cycles, with a prefatory note from Wesley C. Mitchell (Wagemann, 1930). In the preface to the English edition, Wagemann presented his contribution as a small step “toward the repayment of the debt which Europe owes to America in the field of research into economic dynamics” (Wagemann, 1930: v). However, the type of dynamics that was applied remained very empirical: although Wagemann was searching for a theory, he steered resolutely away from abstract constructions which were heavily criticized. His review of existing theories led him to propose that “while the American methods are those of engineering, and the Russian those of astronomy, the German institute represents the medical, or, better, the organicbiological point of view” (1930: 10). The “organic-biological principle” which he described (with reference to Menger) was meant to capture both the interconnection of the separate parts of an (economic) organism as well as “a peculiarity which may be defined as consisting in the power to regulate its own movement” (1930: 11), an approach which he emphasized as “anything but mechanical” (1930: 11).

Another radical opinion on the business cycle was that it was only a “myth.” This opinion was shared among American economists and statisticians, such as Carl Snyder (1930) and Irving Fisher (1925). ${ }^6$ While the former based his claim on the fact that compared to the growth of the economy, the amplitude of fluctuations remained within certain limits, the second doubted that “inherent” cyclical regularity in business could be detected. For Fisher, even if there existed a simple self-generating cycle similar to that of a pendulum swinging under the influence of the force of gravity, its tendency to materialize would be necessarily “defeated in practice” (Fisher, 1925: 192). To show this, he proposed to move away from the pendulum metaphor, toward the “physical analogue” of “the sway of the trees or of their branches.” For instance, after a tree is bended, one observes a swaying movement similar to that of the cycle: but Fisher did not think that such a movement was actually observed in the woods: “in actual experience […] twigs or tree tops seldom oscillate so regularly, even temporarily; they register instead, chiefly the variations in wind velocity” (Fisher, 1925: 192). A steady wind as well as any “outside forces”7 may thus bend the trees for weeks and annihilate completely their tendency to swing back and forth while changes in wind speed or in its direction will simply modify the angle of the tree with the ground.

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|ECON1120

宏观经济学代考

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|The Shipbuilding Model and the Lambert Function

在他 1931 年关于“造船周期”的文章中,Tinbergen 对船舶建造后吨位的增加感兴趣,由于建造周期的原 因,滞后大约一年。由此可见,总吨位的增加与两年前的总吨位体积之间存在一种关系 (Tinbergen, 1959:2)。Tinbergen 建议将这种关系建模为具有延迟的微分方程,形式如下:
$$
\dot{f}(t)=-a f(t-\theta),
$$
在哪里 $f(t)$ 吨位是时间的函数, $\theta$ 代表吨位与其增加量之间的延迟 $t ,$ 和 $a$ 是关系的强度,高于趋势的增 加量 (linbergen, 1959: 3)。 Tinbergen 假设了他的方程式的解 $f(t)=C e^{\lambda t}$ ,揷入到上面的等式中得到 $\lambda=-a e^{-\lambda \theta}$ ,一旦我们简化了 $C$ 这仅取决于初始条件。 $\lambda$ 可以是实数或复数,但因为它既出现在指数 函数中又单独出现,这个方程是超越的。现在,“先验意味着答案通常只能像丁伯根所说的那样“通过实 验”找到。事实上,超越方程是周期性的,就像具有虚参数的指数函数跟踪一个随着参数增加而重复自身 的圆圈一样。为了找到一个通解,Tinbergen(以及在他之后的 Frisch 和 Kalecki) 将这个方程的实部和 虚部分开,并根据三角函数求解其中一个;例如 Tinbergen 获得了等式:
$$
b \frac{\sin (y)}{y}=e^{-\frac{y}{\tan (y)}},
$$
在哪里 $b=a \theta$ 和 $\lambda=x+i y, i=\sqrt{-1}$. 寻找解决方案 $y$ 对于此类方程式,他们采用相同的方法绘制两 边并寻找交点,然后使用简单的算法改进此解决方案。数字 $2.4$ 以红色实线显示等式的右侧。2.2,而虚 线是左侧,对于三个不同的值 $b$ 两者都作为函数 $y$.
很明显,在每个长度区间内只有一个解 $2 \pi$. 我们可以看到,最左边的解将具有最低的频率,即最大的周 期,而所有其他解将具有更高的频率;因此,上述特征方程的根将按周期递减或频率递增排序。

经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|From Natural Sciences to Economics

Hamburger 声称,只有使用新的数学工具,经济学家才能对经济过程进行定量和定性分析。最终,目标 是将经济学转变为类似于生物学的科学, ${ }^5$ 一门能够理解被反复出现的”病态” 困扰的社会有机体运作的科 学。应该指出的是,汉堡并不是唯一对商业周期感兴趣并对机械类比表示不满的经济学家。德国帝国统 计局局长兼柏林商业周期研究所所长恩斯特. 瓦格曼 (Ernst Wagemann) 在 1928 年出版的一本书中也呼 吁使用生物学隐喻。
尽管 Wagemann 用德语写作,但他的书取得了足够的成功,仅在两年后就被翻译成英文,标题为”经济 节奏:商业周期理论”,并附有 Wesley C. Mitchell 的序言(Wagemann,1930 年)。在英文版的序言 中,Wagemann 将他的贡献描述为”朝着偿还欧洲在经济动态研究领域欠美国的债务”迈出的一小步 (Wagemann,1930:v) 。然而,所应用的动力学类型仍然非常经验主义:尽管 Wagemann 正在寻 找一种理论,但他坚决避开了受到严厉批评的抽象结构。他对现有理论的回顾使他提出“虽然美国的方法 是工程学的方法,而俄罗斯的方法是天文学的方法,德国研究所代表了医学,或者更确切地说,有机生 物学的观点” (1930:10) 。他描述的“有机生物学原理” (参考门格尔) 旨在捕捉 (经济) 有机体各个部 分之间的相互联系以及”可以定义为存在于调节能力中的特性”它自己的运动”(1930:11),他强调这种 方法”绝不是机械的” (1930: 11)。
另一种关于商业周期的激进观点是,它只是一个”神话”。这一观点在美国经济学家和统计学家之间得到了 认同,例如卡尔·斯奈德 (Carl Snyder) (1930) 和欧文·费雪 (Irving Fisher) (1925)。 ${ }^6$ 前者的主张基于这样 一个事实,即与经济增长相比,波动幅度保持在一定限度内,而第二个则怀疑是否可以检测到商业中“固 有的”周期性规律。对于费舍尔来说,即使存在类似于钟摆在重力作用下摆动的简单自生循环,其物化趋 势也必然会”在实践中被击败”(费舍尔,1925:192)。为了表明这一点,他提议摆脱钟摆的隐喻,转向 “树木或树枝摇摆”的“物理类比”。例如,一棵树被弯曲后,人们会观察到类似于循环的摇摆运动:但费舍 尔并不认为这种运动实际上是在树林中观察到的: “在实际经验中 [ … 树枝或树梢很少有规律地摆动,即 使是暂时的;相反,它们记录的主要是风速的变化” (Fisher,1925:192)。稳定的风以及任何“外力”7 可能会因此使树木弯曲数周并完全消除它们来回摆动的趋势,而风速或风向的变化只会改变树木与地面的角度。

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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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