分类: 英国补考

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|MTH3016

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|MTH3016

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Hexagonal Lattice, Nearest Neighbors

Here I dive into the details of the processes discussed in Section 1.5.3. I also discuss Figure 2. The source code to produce Figure 2 is discussed in Sections $6.4$ (nearest neighbor graph) and $6.7$ (visualizations). Some elements of graph theory are discussed here, as well as visualization techniques.

Surprisingly, it is possible to produce a point process with a regular hexagonal lattice space using simple operations on a small number $(m=4)$ of square lattices: superimposition, stretching, and shifting. A stretched lattice is a square lattice turned into a rectangular lattice, by applying a multiplication factor to the $\mathrm{X}$ and/or Y coordinates. A shifted lattice is a lattice where the grid points have been shifted via a translation.

Each point of the process almost surely (with probability one) has exactly one nearest neighbor. However, when the scaling factor $s$ is zero, this is no longer true. On the left plot in Figure 2, each point (also called vertex when $s=0$ ) has exactly 3 nearest neighbors. This causes some challenges when plotting the case $s=0$. The case $s>0$ is easier to plot, using arrows pointing from any point to its unique nearest neighbor. I produced the arrows in question with the arrow function in R, see source code in Section $6.7$, and online documentation here. $\mathrm{A}$ bidirectional arrow between points $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$ means that $\mathrm{B}$ is a nearest neighbor of $\mathrm{A}$, and $\mathrm{A}$ is a nearest neighbor of B. All arrows on the left plot in Figure 2 are bidirectional. Boundary effects are easily noticeable, as some arrows point to nearest neighbors outside the window. Four colors are used for the points, corresponding to the 4 shifted stretched Poisson-binomial processes used to generate the hexagon-based process. The color indicates which of these 4 process, a point is attached to.

The source code in Section $6.4$ handles points with multiple nearest neighbors. It produces a list of all points with their nearest neighbors, using a hash table. A point with 3 nearest neighbors has 3 entries in that list: one for each nearest neighbor. A group of points that are all connected by arrows, is called a connected component [Wiki]. A path from a point of a connected component to another point of the same connected component, following arrows while ignoring their direction, is called a path in graph theory.

In my definition of connected component, the direction of the arrow does not matter: the underlying graph is considered undirected [Wiki]. An interesting problem is to study the size distribution, that is, the number of points per connected component, especially for standard Poisson processes. See Exercise 20. In graph theory, a point is called a vertex or node, and an arrow is called an edge. More about nearest neighbors is discussed in Exercises 18 and 19.

Finally, if you look at Figure 2, the left plot seems to have more points than the right plot. But they actually have roughly the same number of points. The plot on the right seems to be more sparse, because there are large areas with no points. But to compensate, there are areas where several points are in close proximity.

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Modeling Cluster Systems in Two Dimensions

There are various ways to create points scattered around a center. When multiple centers are involved, we get a cluster structure. The point process consisting of the centers is called the parent process, while the point distribution around each center, is called the child process. So we are dealing with a two-layer, or hierarchical structure, referred to as a cluster point process. Besides clustering, many other types of point process operations [Wiki] are possible when combining two processes, such as thinning or superimposition. Typical examples of cluster point processes include Neyma-Scott (see here) and Matérn (see here).

Useful references include Baddeley’s textbook “Spatial Point Processes and their Applications” [4] available online here, Sigman’s course material (Columbia University) on one-dimensional renewal processes for beginners, entitled “Notes on the Poisson Process” [71], available online here, Last and Kenrose’s book “Lectures on the Poisson Process” [52], and Cressie’s comprehensive 900-page book “Statistics for Spatial Data” [16]. Cluster point processes are part of a larger field known as spatial statistics, encompassing other techniques such as geostatistics, kriging and tessellations. For lattice-based processes known as perturbed lattice point processes, more closely related to the theme of this textbook (lattice processes), and also more recent with applications to cellular networks, see the following references:

  • “On Comparison of Clustering Properties of Point Processes” [12]. Online PDF here.
  • “Clustering and percolation of point processes” [11]. Online version here.
  • “Clustering comparison of point processes, applications to random geometric models” [13]. Online version here.
  • “Stochastic Geometry-Based Tools for Spatial Modeling and Planning of Future Cellular Networks” [51]. Online version here.
  • “Hyperuniform and rigid stable matchings” [54]. Online PDF here. Short presentation available here.
  • “Rigidity and tolerance for perturbed lattices” [68]. Online version here.
  • “Cluster analysis of spatial point patterns: posterior distribution of parents inferred from offspring” [66].
  • “Recovering the lattice from its random perturbations” [79]. Online version here.
  • “Geometry and Topology of the Boolean Model on a Stationary Point Processes” [81]. Online version here.
  • “On distances between point patterns and their applications” [56]. Online version here.
    More general references include two comprehensive volumes on point process theory by Daley and Vere-Jones [20, 21], a chapter by Johnson [45] (available online here or here), books by Møller and Waagepetersen, focusing on statistical inference for spatial processes [60, 61], and “Point Pattern Analysis: Nearest Neighbor Statistics” by Anselin [3] focusing on point inhibition/aggregation metrics, available here. See also [58] by Møller, available online here, and “Limit Theorems for Network Dependent Random Variables” [48], available online here.
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随机过程代考

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Hexagonal Lattice, Nearest Neighbors

在这里,我将深入探讨第 1.5.3 节中讨论的过程的细节。我还讨论了图 2。生成图 2 的源代码在章节中讨论6.4(最近邻图)和6.7(可视化)。这里讨论了图论的一些元素,以及可视化技术。

令人惊讶的是,可以使用对小数的简单操作来产生具有正六边形格子空间的点过程(米=4)方格:叠加、拉伸和移动。拉伸点阵是通过将乘法因子应用到X和/或 Y 坐标。移位点阵是其中网格点已通过平移移位的点阵。

该过程的每个点几乎肯定(概率为 1)恰好有一个最近的邻居。然而,当比例因子秒为零,这不再是真的。在图 2 的左侧图中,每个点(也称为顶点秒=0) 正好有 3 个最近的邻居。这在策划案件时会带来一些挑战秒=0. 案子秒>0更容易绘制,使用从任何点指向其唯一最近邻居的箭头。我用 R 中的箭头函数生成了有问题的箭头,请参阅部分中的源代码6.7, 以及此处的在线文档。一种点之间的双向箭头一种和乙意思是乙是的最近邻一种, 和一种是 B 的最近邻居。图 2 中左侧图中的所有箭头都是双向的。边界效应很容易被注意到,因为一些箭头指向窗外最近的邻居。这些点使用四种颜色,对应于用于生成基于六边形的过程的 4 个移位拉伸泊松二项式过程。颜色表示这 4 个过程中的哪一个,一个点被附加到。

节中的源代码6.4处理具有多个最近邻居的点。它使用哈希表生成所有点及其最近邻居的列表。具有 3 个最近邻居的点在该列表中有 3 个条目:每个最近邻居一个。一组全部由箭头连接的点,称为连通分量 [Wiki]。从连通分量的一点到同一连通分量的另一点的路径,沿着箭头而忽略其方向,在图论中称为路径。

在我对连通分量的定义中,箭头的方向无关紧要:底层图被认为是无向的 [Wiki]。一个有趣的问题是研究大小分布,即每个连通分量的点数,特别是对于标准泊松过程。参见练习 20。在图论中,点称为顶点或节点,箭头称为边。更多关于最近邻的内容在练习 18 和 19 中讨论。

最后,如果您查看图 2,左边的图似乎比右边的图有更多的点。但他们实际上拥有大致相同的点数。右边的图似乎更稀疏,因为有大片区域没有点。但为了补偿,有些区域的几个点非常接近。

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Modeling Cluster Systems in Two Dimensions

有多种方法可以创建散布在中心周围的点。当涉及多个中心时,我们得到一个集群结构。由中心组成的点进程称为父进程,而围绕每个中心分布的点称为子进程。因此,我们正在处理一个双层或层次结构,称为聚类点过程。除了聚类,许多其他类型的点过程操作 [Wiki] 在组合两个过程时也是可能的,例如细化或叠加。聚类点过程的典型示例包括 Neyma-Scott(参见此处)和 Matérn(参见此处)。

有用的参考资料包括 Baddeley 的教科书“Spatial Point Processes and their Applications”[4],可在此处在线获取,Sigman 的一维更新过程初学者课程材料(哥伦比亚大学),标题为“泊松过程注释”[71],可在线获取在这里,Last 和 Kenrose 的著作“泊松过程讲座”[52],以及 Cressie 的 900 页综合著作“空间数据统计”[16]。聚类点过程是称为空间统计的更大领域的一部分,包括其他技术,例如地质统计学、克里金法和曲面细分。对于称为扰动格点过程的基于格的过程,与本教科书的主题(格过程)更密切相关,并且最近与蜂窝网络的应用有关,请参阅以下参考资料:

  • 《论点过程的聚类特性比较》[12]。此处为在线 PDF。
  • “点过程的聚类和渗透”[11]。在线版本在这里。
  • “点过程的聚类比较,在随机几何模型中的应用”[13]。在线版本在这里。
  • “用于未来蜂窝网络空间建模和规划的基于随机几何的工具”[51]。在线版本在这里。
  • “超均匀和刚性稳定匹配”[54]。此处为在线 PDF。此处提供简短演示。
  • “扰动格子的刚度和容忍度”[68]。在线版本在这里。
  • “空间点模式的聚类分析:从后代推断出父母的后验分布”[66]。
  • “从随机扰动中恢复晶格”[79]。在线版本在这里。
  • “驻点过程布尔模型的几何和拓扑”[81]。在线版本在这里。
  • “关于点模式之间的距离及其应用”[56]。在线版本在这里。
    更一般的参考资料包括 Daley 和 Vere-Jones [20, 21] 的两本关于点过程理论的综合性著作,Johnson [45] 的一章(可在此处或此处在线获取),Møller 和 Waagepetersen 的书籍,侧重于空间的统计推断过程 [60、61] 和 Anselin [3] 的“点模式分析:最近邻统计”重点关注点抑制/聚合指标,可在此处获取。另请参见 Møller 的 [58],可在此处在线获取,以及“网络相关随机变量的极限定理”[48],可在此处在线获取。
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics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。

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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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Rotation, Stretching, Translation and Standardization

In two dimensions, rotating a Poisson-binomial process is equivalent to rotating its underlying lattice attached to the index space. Rotating the points has the same effect as rotating the lattice locations, because $F$ (the distribution attached to the points) belongs to a family of location-scale distributions [Wiki]. For instance, a $\pi / 4$ rotation will turn the square lattice into a centered-square lattice [Wiki], but it won’t change the main properties of the point process. Both processes, the original one and the rotated one, may be indistinguishable for all practical purposes unless the scaling factor $s$ is small, creating model identifiability [Wiki] issues. For instance, the theoretical correlation between the point coordinates $\left(X_h, Y_k\right)$ or the underlying lattice point coordinates $(h / \lambda, k / \lambda)$, measured on all points, remains equal to zero after rotation, because the number of points is infinite (this may not be the case if you observe points through a small window, because of boundary effects). Thus, a Poisson-binomial process has a point distribution invariant under rotations, on a macro-scale. This property is called anisotropy [Wiki]. On a micro-scale, a few changes occur though: for instance the twodimensional version of Theorem $4.1$ no longer applies, and the distance between the projection of two neighbor points on the $\mathrm{X}$ or $\mathrm{Y}$ axis, shrinks after the rotation.

Applying a translation to the points of the process, or to the underlying lattice points, results in a shifted point process. It becomes interesting when multiple shifted processes, with different translation vectors, are combined together as in Section 1.5.3. Theorem $4.1$ may not apply to the shifted process, though it can easily be adapted to handle this situation. One of the problems is to retrieve the underlying lattice space of the shifted process. This is useful for model fitting purposes, as it is easier to compare two processes once they have been standardized (after removing translations and rescaling). Estimation techniques to identify the shift are discussed in Section 3.4.

By a standardized Poisson-binomial point process, I mean one in its canonical form, with intensity $\lambda=1$, scaling factor $s=1$, and free of shifts or rotations. Once two processes are standardized, it is easier to compare them, assess if they are Poisson-binomial, or perform various machine learning procedures on observed data, such as testing, computing confidence intervals, cross-validation, or model fitting. In some way, this is similar to transforming and detrending time series to make them more amenable to statistical inference. There is also some analogy between the period or quasi-period of a time series, and the inverse of the intensity $\lambda$ of a Poisson-binomial process: in fact, $1 / \lambda$ is the fixed increment between the underlying lattice points in the lattice space, and can be viewed as the period of the process.

Finally, a two dimensional process is said to be stretched if a different intensity is used for each coordinate for all the points of the process. It turns the underlying square lattice space into a rectangular lattice, and the homogeneous process into a non-homogeneous one, because the intensity varies locally. Observed data points can be standardized using the Mahalanobis transformation [Wiki], to remove stretching (so that variances are identical for both coordinates) and to decorrelate the two coordinates, when correlation is present.

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Superimposition and Mixing

Here we are working with two-dimensional processes. When the points of $m$ independent point processes with same distribution $F$ and same index space $\mathbb{Z}^2$ are bundled together, we say that the processes are superimposed. These processes are no longer Poisson-binomial, see Exercise 14. Indeed, if the scaling factor $s$ is small and $m>1$ is not too small, they exhibit clustering around each lattice location in the lattice space. Also, the intensities or scaling factors of each individual point process may be different, and the resulting combined process may not be homogeneous. Superimposed point processes also called interlaced processes.
A mixture of $m$ point processes, denoted as $M$, is defined as follows:

  • We have $m$ independent point processes $M_1, \ldots, M_m$ with same distribution $F$ and same index space $\mathbb{Z}^2$,
  • The intensity and scaling factor attached to $M_i$ are denoted respectively as $\lambda_i$ and $s_i(i=1, \ldots, m)$,
  • The points of $M_i(i=1, \ldots, m)$ are denoted as $\left(X_{i h}, Y_{i k}\right)$; the index space consists of the $(h, k)$ ‘s,
  • The point $\left(X_h, Y_k\right)$ of the mixture process $M$ is equal to $\left(X_{i h}, Y_{i k}\right)$ with probability $\pi_i>0, i=1, \ldots, m$.
    While mixing or superimposing Poisson-binomial processes seem like the same operation, which is true for stationary Poisson processes, in the case of Poisson-binomial processes, these are distinct operations resulting in significant differences when the scaling factors are very small (see Exercise 18). The difference is most striking when $s=0$. In particular, superimposed processes are less random than mixtures. This is due to the discrete nature of the underlying lattice space. However, with larger scaling factors, the behavior of mixed and superimposed processes tend to be similar.

Several of the concepts discussed in Section $1.5$ are illustrated in Figure 2, representing a realization of $m$ superimposed shifted stretched Poisson-binomial processes, called $m$-interlacing. For each individual process $M_i, i=1, \ldots, m$, the distribution attached to the point $\left(X_{i h}, X_{i k}\right)$ (with $h, k \in \mathbb{Z}$ ) is
$$
P\left(X_{i h}<x, Y_{i k}<y\right)=F\left(\frac{x-\mu_i-h / \lambda}{s}\right) F\left(\frac{y-\mu_i^{\prime}-k / \lambda^{\prime}}{s}\right), \quad i=1, \ldots, m
$$
This generalizes Formula (2). The parameters used for the model pictured in Figure 2 are:

  • Number of superimposed processes: $m=4$; each one displayed with a different color,
  • Color: red for $M_1$, blue for $M_2$, orange for $M_3$, black for $M_4$,
  • scaling factor: $s=0$ (left plot) and $s=5$ (right plot),
  • Intensity: $\lambda=1 / 3$ ( $\mathrm{X}$-axis) and $\lambda^{\prime}=\sqrt{3} / 3$ ( $\mathrm{Y}$-axis),
  • Shift vector, $\mathrm{X}$-coordinate: $\mu_1=0, \mu_2=1 / 2, \mu_3=2, \mu_4=3 / 2$,
  • Shift vector, Y-coordinate: $\mu_1^{\prime}=0, \mu_2^{\prime}=\sqrt{3} / 2, \mu_3^{\prime}=0, \mu_4^{\prime}=\sqrt{3} / 2$,
  • $F$ distribution: standard centered logistic with zero mean and variance $\pi^2 / 3$.
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随机过程代考

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Rotation, Stretching, Translation and Standardization

在二维中,旋转泊松二项式过程等同于旋转其连接到索引空间的底层格子。旋转点与旋转晶格位置具有相同的效果,因为F(附加到点的分布)属于位置尺度分布 [Wiki]。例如,一个π/4旋转会将正方形格子变成中心正方形格子 [Wiki],但它不会改变点过程的主要属性。除非比例因子秒很小,创建模型可识别性 [Wiki] 问题。例如,点坐标之间的理论相关性(XH,是k)或底层格点坐标(H/升,k/升),在所有点上测量,在旋转后保持等于零,因为点的数量是无限的(如果你通过小窗口观察点,情况可能不是这样,因为边界效应)。因此,泊松二项式过程在宏观尺度上具有在旋转下不变的点分布。此属性称为各向异性 [Wiki]。在微观尺度上,虽然发生了一些变化:例如定理的二维版本4.1不再适用,并且两个相邻点在X要么是轴,旋转后收缩。

将平移应用于过程的点或底层的格点,会导致移动的点过程。如第 1.5.3 节所示,当具有不同翻译向量的多个移位过程组合在一起时,它变得很有趣。定理4.1可能不适用于转移的过程,尽管它可以很容易地适应处理这种情况。问题之一是检索移位过程的底层格空间。这对于模型拟合目的很有用,因为一旦标准化(删除平移和重新缩放之后),比较两个过程就更容易了。3.4 节讨论了识别偏移的估计技术。

通过标准化的泊松二项式点过程,我的意思是它的规范形式,具有强度升=1, 比例因子秒=1,并且没有轮班或轮换。一旦两个过程被标准化,就可以更容易地比较它们、评估它们是否符合泊松二项式,或对观察到的数据执行各种机器学习程序,例如测试、计算置信区间、交叉验证或模型拟合。在某种程度上,这类似于对时间序列进行转换和去除趋势,使它们更适合统计推断。时间序列的周期或准周期与强度的倒数之间也有一些类比升泊松二项式过程:事实上,1/升是格空间中底层格点之间的固定增量,可以看作是过程的周期。

最后,如果对过程的所有点的每个坐标使用不同的强度,则称二维过程被拉伸。它将底层的正方形格子空间变成了矩形格子,并且均匀过程变成了非均匀过程,因为强度局部变化。可以使用马氏变换 [Wiki] 对观察到的数据点进行标准化,以消除拉伸(以便两个坐标的方差相同)并在存在相关性时对两个坐标进行去相关。

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在这里,我们正在处理二维过程。当点数 $m$ 具有相同分布的独立点过程 $F$ 和相同的索引空间 $\mathbb{Z}^2$ 捆绑在一 起,我们说过程是剧加的。这些过程不再是泊松二项式的,参见练习 14。事实上,如果比例因子 $s$ 很小 而且 $m>1$ 不是太小,它们在晶格空间中的每个晶格位置周围表现出聚集。此外,每个单独的点过程的 强度或比例因子可能不同,并且由此产生的组合过程可能不均匀。詚加点过程也称为交错过程。 的混合物 $m$ 点过程,表示为 $M$ ,定义如下:

  • 我们有 $m$ 独立点过程 $M_1, \ldots, M_m$ 具有相同的分布 $F$ 和相同的索引空间 $\mathbb{Z}^2$ ,
  • 附加的强度和比例因子 $M_i$ 分别记为 $\lambda_i$ 和 $s_i(i=1, \ldots, m)$,
  • 的要点 $M_i(i=1, \ldots, m)$ 表示为 $\left(X_{i h}, Y_{i k}\right)$ ;索引空间由 $(h, k)$ 的,
  • 重点 $\left(X_h, Y_k\right)$ 混合过程 $M$ 等于 $\left(X_{i h}, Y_{i k}\right)$ 有概率 $\pi_i>0, i=1, \ldots, m$. 虽然混合或諿加泊松二项式过程看起来像是相同的操作,对于平稳泊松过程也是如此,但在泊松二 项式过程的情况下,这些是不同的操作,当缩放因子非常小时会导致显着差异 (参见练习 18). 当 $s=0$. 特别是,咺加过程的随机性低于混合过程。这是由于底层晶格空间的离散性质。然而,对 于较大的比例因子,混合过程和䝁加过程的行为往往相似。
    本节中讨论的几个概念 $1.5$ 如图 2 所示,代表了一种实现 $m$ 呾加的偏移拉伸泊松二项式过程,称为 $m$ – 交 错。对于每个单独的过程 $M_i, i=1, \ldots, m$, 分布附加到点 $\left(X_{i h}, X_{i k}\right.$ ) (和 $h, k \in \mathbb{Z}$ ) 是
    $$
    P\left(X_{i h}<x, Y_{i k}<y\right)=F\left(\frac{x-\mu_i-h / \lambda}{s}\right) F\left(\frac{y-\mu_i^{\prime}-k / \lambda^{\prime}}{s}\right), \quad i=1, \ldots, m
    $$
    这推广了公式 (2)。用于图 2 中所示模型的参数是:
  • 㠬加进程数: $m=4$; 每一个都以不同的颜色显示,
  • 颜色: 红色为 $M_1$ ,蓝色为 $M_2$ ,橙色为 $M_3$ ,黑色为 $M_4$ ,
  • 比例因子: $s=0$ (左图) 和 $s=5$ (右图),
  • 强度: $\lambda=1 / 3$ ( $\mathrm{X}$-轴) 和 $\lambda^{\prime}=\sqrt{3} / 3$ (Y-轴),
  • 移位向量, $\mathrm{X}$-协调: $\mu_1=0, \mu_2=1 / 2, \mu_3=2, \mu_4=3 / 2$,
  • 移位向量, Y坐标: $\mu_1^{\prime}=0, \mu_2^{\prime}=\sqrt{3} / 2, \mu_3^{\prime}=0, \mu_4^{\prime}=\sqrt{3} / 2$,
  • $F$ 分布: 均值和方差为零的标准中心逻辑 $\pi^2 / 3$.
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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。

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
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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|STAT3021

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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我们提供的随机过程stochastic process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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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|STAT3021

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Point Count and Interarrival Times

An immediate result is that $F_s(x-k / \lambda)$ is centered at $k / \lambda$. Also, if $s=0$, then $X_k=k / \lambda$. If $s$ is very small, $X_k$ is very close to $k / \lambda$ most of the time. But when $s$ is large, the points $X_k$ ‘s are no longer ordered, and the larger $s$, the more randomly they are permutated (or shuffled, or mixed) on the real line.
Let $B=[a, b]$ be an interval on the real line, with $a2$. This is due to the combinatorial nature of the Poisson-binomial distribution. But you can easily obtain approximated values using simulations.

Another fundamental, real-valued random variable, denoted as $T$ or $T(\lambda, s)$, is the interarrival times between two successive points of the process, once the points are ordered on the real line. In two dimensions, it is replaced by the distance between a point of the process, and its nearest neighbor. Thus it satisfies (see Section $4.2$ ) the following identity:
$$
P(T>y)=P[N(B)=0],
$$
with $\left.B=] X_0, X_0+y\right]$, assuming it is measured at $X_0$ (the point of the process corresponding to $k=0$ ). See Formula (38) for the distribution of $T$. In practice, this intractable exact formula is not used; instead it is approximated via simulations. Also, the point $X_0$ is not known, since the $X_k$ ‘s are in random order, and retrieving $k$ knowing $X_k$ is usually not possible. The indices (the $k$ ‘s) are hidden. However, see Section $4.7$. The fundamental question is whether using $X_0$ or any $X_k$ (say $X_5$ ), matters for the definition of $T$. This is discussed in Section $1.4$ and illustrated in Table 4.

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Limiting Distributions, Speed of Convergence

I prove in Theorem $4.5$ that Poisson-binomial processes converge to ordinary Poisson processes. In this section, I illustrate the rate of convergence, both for the interarrival times and the point count in one dimension.

In Figure 1 , we used $\lambda=1$ and $B=[-0.75,0.75] ; \mu(B)=1.5$ is the length of $B$. The limiting values (combined with those of Table 3), as $s \rightarrow \infty$, are in agreement with $N(B)$ ‘s moments converging to those of a Poisson distribution of expectation $\lambda \mu(B)$, and $T$ ‘s moments to those of an exponential distribution of expectation $1 / \lambda$. In particular, it shows that $P[N(B)=0] \rightarrow \exp [-\lambda \mu(B)]$ and $E\left[T^2\right] \rightarrow 2 / \lambda$ as $s \rightarrow \infty$. These limiting distributions are features unique to stationary Poisson processes of intensity $\lambda$.

Figure 1 illustrates the speed of convergence of the Poisson-binomial process to the stationarity Poisson process of intensity $\lambda$, as $s \rightarrow \infty$. Further confirmation is provided by Table 3 , and formally established by Theorem 4.5. Of course, when testing data, more than a few statistics are needed to determine whether you are dealing with a Poisson process or not. For a full test, compare the empirical moment generating function (the estimated $\mathrm{E}\left[T^r\right]^{\prime}$ s say for all $r \in[0,3]$ ) or the empirical distribution of the interarrival times, with its theoretical limit (possibly obtained via simulations) corresponding to a Poisson process of intensity $\lambda$. The parameter $\lambda$ can be estimated based on the data. See details in Section 3.

In Figure 1, the values of $\mathrm{E}\left[T^2\right]$ are more volatile than those of $P[N(B)=0]$ because they were estimated via simulations; to the contrary, $P[N(B)=0]$ was computed using the exact Formula (6), though truncated to 20,000 terms. The choice of a Cauchy or logistic distribution for $F$ makes almost no difference. But a uniform $F$ provides noticeably slower, more bumpy convergence. The Poisson approximation is already quite good with $s=10$, and only improves as $s$ increases. Note that in our example, $N(B)>0$ if $s=0$. This is because $X_k=k$ if $s=0$; in particular, $X_0=0 \in B=[-0.75,0.75]$. Indeed $N(B)>0$ for all small enough $s$, and this effect is more pronounced (visible to the naked eye on the left plot, blue curve in Figure 1 ) if $F$ is uniform. Likewise, $E\left[T^2\right]=1$ if $s=0$, as $T(\lambda, s)=\lambda$ if $s=0$, and here $\lambda=1$.

The results discussed here in one dimension easily generalize to higher dimensions. In that case $B$ is a domain such as a circle or square, and $T$ is the distance between a point of the process, and its nearest neighbor. The limit. Poisson process is stationary with intensity $\lambda^d$, where $d$ is the dimension.

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|STAT3021

随机过程代考

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Point Count and Interarrival Times

一个立竿见影的结果是 $F_s(x-k / \lambda)$ 以 $k / \lambda$. 另外,如果 $s=0$ ,然后 $X_k=k / \lambda$. 如果 $s$ 很小, $X_k$ 非 常接近 $k / \lambda$ 大多数时候。但当 $s$ 大,分 $X_k$ 的不再有序,更大的 $s$ ,它们在实线上的排列(或混洗或混合) 越随机。
让 $B=[a, b]$ 是实线上的一个区间,有 $a 2$. 这是由于泊松二项分布的组合性质。但是您可以使用模拟轻 松获得近似值。
另一个基本的实值随机变量,表示为 $T$ 要么 $T(\lambda, s)$, 是过程的两个连续点之间的到达间隔时间,一旦这 些点在实际线上被排序。在二维中,它被过程中的一个点与其最近邻点之间的距离所取代。因此它满足 (见第 $4.2$ ) 以下身份:
$$
P(T>y)=P[N(B)=0],
$$
和 $\left.B=] X_0, X_0+y\right]$ ,假设它是在 $X_0$ (对应的过程点 $k=0$ ). 的分布见式 (38) $T$. 实际上,并没有使 用这个棘手的精确公式;相反,它是通过模拟来近似的。还有,重点 $X_0$ 不知道,因为 $X_k$ 的是随机顺 序,并检索 $k$ 会心 $X_k$ 通常是不可能的。指标 ( $k$ 的) 是隐藏的。但是,请参阅第 $4.7$. 根本的问题是是否 使用 $X_0$ 或任何 $X_k$ (说 $X_5$ ), 事项的定义 $T$. 这在第节中讨论 $1.4$ 并在表4中说明。

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Limiting Distributions, Speed of Convergence

我在定理中证明 $4.5$ 泊松二项式过程收敛于普通泊松过程。在本节中,我说明了到达间隔时间和一维点数 的收敛速度。
在图 1 中,我们使用了 $\lambda=1$ 和 $B=[-0.75,0.75] ; \mu(B)=1.5$ 是的长度 $B$. 限值(结合表 3 的限
值),如 $s \rightarrow \infty$ ,同意 $N(B)$ 的时刻收敛于期望的泊松分布 $\lambda \mu(B)$ ,和 $T$ 的时刻与期望指数分布的时刻 $1 / \lambda$. 特别地,它表明 $P[N(B)=0] \rightarrow \exp [-\lambda \mu(B)]$ 和 $E\left[T^2\right] \rightarrow 2 / \lambda$ 作为 $s \rightarrow \infty$. 这些极限分 布是稳态泊松强度过程所独有的特征 $\lambda$.
图 1 说明了泊松二项式过程向平稳泊松强度过程的收敛速度 $\lambda$ ,作为 $s \rightarrow \infty$. 表 3 提供了进一步的确 认,并由定理 $4.5$ 正式确立。当然,在测试数据时,需要更多的统计数据来确定您是否正在处理泊松过程。对于完整测试,比较经验力矩生成函数(估计的 $\mathrm{E}\left[T^r\right]^{\prime}$ 对所有人说 $r \in[0,3]$ ) 或到达间隔时间的经 验分布,其理论极限(可能通过模拟获得)对应于强度的泊松过程 $\lambda$. 参数 $\lambda$ 可以根据数据进行估算。请 参阅第 3 节中的详细信息。
在图 1 中,值 $\mathrm{E}\left[T^2\right]$ 比那些更不稳定 $P[N(B)=0]$ 因为它们是通过模拟估计的;从相反的方面来说, $P[N(B)=0]$ 是使用精确的公式 (6) 计算的,尽管被截断为 20,000 个术语。柯西分布或逻辑分布的选 改进为 $s$ 增加。请注意,在我们的示例中, $N(B)>0$ 如果 $s=0$. 这是因为 $X_k=k$ 如果 $s=0$; 特别 是, $X_0=0 \in B=[-0.75,0.75]$. 的确 $N(B)>0$ 对于所有足够小的 $s$ ,并且这种效果更明显 (左 图中肉眼可见,图 1 中的蓝色曲线) 如果 $F$ 是统一的。同样地, $E\left[T^2\right]=1$ 如果 $s=0$ ,作为 $T(\lambda, s)=\lambda$ 如果 $s=0 \mathrm{~ , ~ 和 这 里 ~} \lambda=1$.
这里在一维中讨论的结果很容易推广到更高的维度。在这种情况下 $B$ 是一个域,例如圆形或正方形,并 且 $T$ 是过程中的一个点与其最近邻点之间的距离。极限。泊松过程随强度平稳 $\lambda^d$ ,在哪里 $d$ 是维度。

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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。

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。

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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会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|TACC203

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财务会计是通过财务报表记录、总结和报告公司业务交易的过程。这些报表是:利润表、资产负债表、现金流量表和留存收益表。

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会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|TACC203

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|International influences

As noted at the beginning of this chapter, many nations have contributed to the development of accounting. In the case of some countries, ideas have been transferred wholesale from another country, such as the following:

Several African countries that are members of the (British) Commonwealth have accounting systems closely based on that of the British Companies Acts of 1929 or 1948.

  • The French plan comptable général was introduced into France in the 1940s, based closely on a German precedent, and later into several former French colonies in Africa.
  • The Japanese accounting system consists largely of a commercial code borrowed from Germany in the late nineteenth century, overlaid with US-style securities laws imposed in the late 1940 s.

By the end of the twentieth century, international influences had begun to affect accounting in all countries, sometimes overwhelmingly. The globalisation of markets had led to an increased need for internationally comparable accounting information. Where several large multinational companies are based in comparatively small countries (e.g. Hong Kong, Singapore, the Netherlands and Sweden), international influences are likely to be particularly great.

Many large European companies responded to internationalisation by volunteering to use one of two sets of internationally recognised rules: the United States’ generally accepted accounting principles (GAAP) and the international standards of the IASB. In general – in Europe at least – this usage has been mostly restricted to the consolidated financial statements prepared for groups headed by listed companies. As noted in Chapter 4 , there are EU requirements in this area from 2005.

Another effect has been that national rule-makers have been trying to reduce differences between their national rules and the above international norms. At the extreme, certain countries (e.g. South Africa) have directly adopted IFRS as part of their national rules. These issues were noted in Chapter 4 and are taken up again in Section 5.5.

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Introduction to harmonisation

So far, this chapter has made it clear that there are major differences in the financial reporting practices of companies in different countries. This leads to great complications for those preparing, consolidating, auditing and interpreting published financial statements. Since the preparation of internal financial information often overlaps with the preparation of published information, the complications spread into management accounting. To combat these problems, several organisations throughout the world are involved in attempts to harmonise or standardise accounting.
‘Harmonisation’ is a process of increasing the compatibility of accounting practices by setting bounds to their degree of variation. ‘Standardisation’ appears to imply the imposition of a more rigid and narrow set of rules. However, within accounting these two words have almost become technical terms, so one cannot rely upon the normal difference in their meanings. Harmonisation is a word that tends to be associated with the supranational legislation promulgated in the European Union, while standardisation is a word often associated with the International Accounting Standards Board. In practice, the words are often used interchangeably. Convergence is a newer word, in this context, and means the gradual aligning of IFRS and US GA $A P$, followed by other jurisdictions aligning with the result of that.

It is necessary to distinguish between de jure harmonisation (that of rules, standards, etc.) and de facto harmonisation (that of corporate financial reporting practices). For any particular topic or set of countries, it is possible to have one of these two forms of harmonisation without the other. For example, countries or companies may ignore the harmonised rules of standard setters or even law-makers. By contrast, in the $1980 \mathrm{~s}$, market forces persuaded many listed companies in France and Switzerland to volunteer to produce English-language financial reports that approximately followed Anglo-American practice. Even among a large set of companies using IFRS (i.e. with de jure identity), there may be differences in policy choice because IFRS allows many areas of choice (i.e. de facto variety). However, there might then be gradual harmonisation within an industry as companies seek to be more comparable.

The EU achieves its harmonising objectives mainly through Directives (which must be incorporated into the laws of member states) and Regulations (which have direct effect). In the 1970 s and 1980 s attention was given to harmonising national laws through Directives (see Sections 5.4.2 and 5.4.3 below). During the 1990 s, the EU began to take more notice of international standards, leading to a Regulation of 2002 requiring IFRS for the consolidated statements of listed companies (see Section 5.4.4).

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|TACC203

财务会计代考

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|International influences

正如本章开头所指出的,许多国家都为会计的发展做出了贡献。在某些国家/地区,想法是从另一个国家/地区批发转移的,例如:

作为(英)英联邦成员国的几个非洲国家的会计制度与 1929 年或 1948 年英国公司法密切相关。

  • 法国 plan comptable général 在 1940 年代被引入法国,严格遵循德国的先例,后来又被引入非洲的几个前法国殖民地。
  • 日本的会计制度主要由 19 世纪末从德国借来的商业法典组成,外加 1940 年代末实施的美国式证券法。

到二十世纪末,国际影响已经开始影响所有国家的会计,有时甚至是压倒性的。市场全球化导致对具有国际可比性的会计信息的需求增加。如果几家大型跨国公司的总部设在相对较小的国家(例如香港、新加坡、荷兰和瑞典),国际影响力可能会特别大。

许多欧洲大公司通过自愿使用两套国际公认规则中的一套来应对国际化:美国的公认会计原则 (GAAP) 和 IASB 的国际标准。一般来说——至少在欧洲——这种用法主要限于为上市公司为首的集团编制的合并财务报表。如第 4 章所述,欧盟从 2005 年开始在该领域提出要求。

另一个影响是国家规则制定者一直在努力减少其国家规则与上述国际规范之间的差异。在极端情况下,某些国家(例如南非)直接采用 IFRS 作为其国家规则的一部分。这些问题已在第 4 章中提到,并在第 5.5 节中再次讨论。

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Introduction to harmonisation

至此,本章已经明确了不同国家的公司在财务报告实务上存在重大差异。这给那些准备、合并、审计和解释已发布的财务报表的人带来了极大的复杂性。由于内部财务信息的准备通常与公开信息的准备重叠,因此复杂性蔓延到管理会计中。为了解决这些问题,世界各地的一些组织都参与了协调或标准化会计的尝试。
“协调”是通过设定差异程度的界限来增加会计实践的兼容性的过程。“标准化”似乎意味着强加一套更加严格和狭隘的规则。然而,在会计中,这两个词几乎已成为专业术语,因此不能依赖它们在含义上的正常差异。协调这个词往往与欧盟颁布的超国家立法相关联,而标准化这个词通常与国际会计准则委员会相关联。在实践中,这些词经常互换使用。趋同是一个较新的词,在这种情况下,意味着 IFRS 和 US GA 的逐渐统一一个P,其次是与该结果一致的其他司法管辖区。

有必要区分法律上的协调(规则、标准等)和事实上的协调(公司财务报告实践)。对于任何特定主题或一组国家,可以有这两种协调形式中的一种,而没有另一种。例如,国家或公司可能会忽视标准制定者甚至立法者的协调规则。相比之下,在1980 秒之后,市场力量说服了法国和瑞士的许多上市公司自愿编制大致遵循英美惯例的英文财务报告。即使在大量使用 IFRS 的公司(即具有法律上的身份)中,政策选择也可能存在差异,因为 IFRS 允许许多领域的选择(即事实上的多样性)。然而,随着公司寻求更具可比性,行业内可能会逐渐协调一致。

欧盟主要通过指令(必须纳入成员国法律)和法规(具有直接效力)来实现其协调目标。在 1970 年代和 1980 年代,注意力集中在通过指令协调国家法律(见下文第 5.4.2 和 5.4.3 节)。在 1990 年代,欧盟开始更多地关注国际标准,导致 2002 年的一项法规要求上市公司的合并报表采用 IFRS(见第 5.4.4 节)。

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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。

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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会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|MGB001

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财务会计是通过财务报表记录、总结和报告公司业务交易的过程。这些报表是:利润表、资产负债表、现金流量表和留存收益表。

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会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|An updated classification

The above classifications were drawn up before the EU harmonisation programme and before extensive globalisation of capital markets. The fall of communism also means that many more countries, such as China and Russia, have financial reporting systems that could be added to the 1983 classification. Some countries, such as Sweden have moved to the left of the chart since the early 1980s, as has Norway, which was not in the chart.

A further complication is that, particularly from the middle 1990 s and in certain countries, large companies chose to follow internationally recognised practices rather than domestic practices. For example, by 2000 most of the 50 largest German companies were using US GAAP or IFRS for their group accounting statements. In a sense, then, several ‘systems’ were being used in Germany. In 1998, Nobes published a revised classification to try to take account of some of these problems. An adapted version of this is shown as Figure 5.2. To repeat a point from earlier, the fact that the United Kingdom and the United States are both on the left of Table $5.3$ and Figure $5.2$ does not imply that they are the same. For example, their regulatory systems are noticeably different. However, when compared to French or German accounting practices, UK and US practices look relatively similar.

The use of two systems within a country has increased greatly since IFRS was required in the EU for the consolidated reporting of listed companies. This is a major example of the fact that practices vary between companies within a country. It is also clear that different national versions of IFRS practice have emerged. In 2011, Nobes published a paper which used a survey of IFRS policy choices to show that the classification of 1983 was largely still in place after nearly 30 years of attempts at harmonisation in Europe.

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Providers of finance

In some countries, a major source of corporate finance for two centuries has been the share capital and loan capital provided by large numbers of private investors. This has been the predominant mode of raising finance for large companies in the Netherlands, the United States and the United Kingdom. Although it is increasingly the case that shares in these countries are held by institutional investors, such as pension funds, rather than by individual shareholders, this still contrasts with state, bank or family holdings (see below). Indeed, the increased importance of institutional investors is perhaps a reinforcement for the following hypothesis: ‘In countries with a widespread ownership of companies by shareholders who do not have access to internal information, there will be a pressure for disclosure, audit and decision-useful information’. Institutional investors hold larger blocks of shares and may be better organised than private shareholders, so they should increase this pressure.

By contrast, in France and Italy, capital provided by the state or by banks is very significant, as are family businesses. In Germany, the banks, in particular, are important owners of shares in companies as well as providers of debt finance. A majority of shares in some German public companies are owned directly by banks or controlled through proxies by them. In such countries the banks or the state will, in many cases, nominate directors and thus be able to obtain non-public information and to affect decisions. If many companies in continental countries are dominated by banks, governments or families, the need for published information is much smaller because of this access to private information. This also applies to the need for audit, because this is designed to check up on the managers in cases where the owners are ‘outsiders’.

Evidence of the two-way characterisation of countries may be found by looking at their numbers of listed companies. Table $5.4$ shows the numbers, in late 2018, of domestic listed companies on selected stock exchanges. Table $5.5$ shows figures for four major countries in 2012, putting the size of the equity market in the context of the size of the economy and the number of domestic listed companies in the context of the population. The comparison between the United Kingdom and the United States (with large equity markets) and Germany and Italy (with much smaller equity markets) is instructive.

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财务会计代考

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|An updated classification

上述分类是在欧盟统一计划之前和资本市场广泛全球化之前制定的。共产主义的垮台也意味着更多的国家,例如中国和俄罗斯,拥有可以添加到 1983 年分类中的财务报告系统。自 1980 年代初以来,一些国家(例如瑞典)已经移至图表左侧,挪威也不在图表中。

更复杂的是,特别是从 20 世纪 90 年代中期开始,在某些国家,大公司选择遵循国际公认的做法,而不是国内做法。例如,到 2000 年,德国最大的 50 家公司中的大多数都在其集团会计报表中使用 US GAAP 或 IFRS。从某种意义上说,德国正在使用几种“系统”。1998 年,Nobes 发布了修订后的分类以尝试考虑其中的一些问题。它的改编版本如图 5.2 所示。重复之前的一点,英国和美国都在表的左边5.3和图5.2并不意味着它们是相同的。例如,它们的监管系统明显不同。然而,与法国或德国的会计实践相比,英国和美国的实践看起来相对相似。

自从欧盟要求 IFRS 对上市公司进行合并报告以来,一个国家内使用两种系统的情况大大增加。这是一个重要的例子,说明一个国家内的公司之间的做法各不相同。同样明显的是,出现了不同国家版本的 IFRS 实践。2011 年,Nobes 发表了一篇论文,该论文使用对 IFRS 政策选择的调查表明,在欧洲进行了近 30 年的协调尝试后,1983 年的分类在很大程度上仍然存在。

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Providers of finance

在一些国家,两个世纪以来公司融资的主要来源一直是大量私人投资者提供的股本和贷款资本。这一直是荷兰、美国和英国大公司筹集资金的主要方式。尽管这些国家的股票越来越多地由养老基金等机构投资者而非个人股东持有,但这仍然与国家、银行或家族持股形成鲜明对比(见下文)。事实上,机构投资者重要性的增加或许强化了以下假设:“在那些无法获得内部信息的股东普遍拥有公司所有权的国家,将会存在披露、审计和决策有用的压力信息’。

相比之下,在法国和意大利,国家或银行提供的资本非常重要,家族企业也是如此。在德国,银行尤其是公司股份的重要所有者以及债务融资的提供者。一些德国上市公司的大部分股份由银行直接拥有或通过代理人控制。在这些国家,在许多情况下,银行或国家将提名董事,从而能够获得非公开信息并影响决策。如果大陆国家的许多公司由银行、政府或家族主导,那么由于可以访问私人信息,因此对公开信息的需求要小得多。这也适用于审计的需要,因为这是为了在所有者是“局外人”的情况下检查经理。

通过查看上市公司的数量,可以找到国家双向特征的证据。桌子5.4显示了 2018 年底在选定证券交易所上市的国内上市公司的数量。桌子5.5显示了 2012 年四个主要国家的数据,将股市规模放在经济规模的背景下,将国内上市公司的数量放在人口的背景下。英国和美国(拥有庞大的股票市场)与德国和意大利(拥有规模小得多的股票市场)之间的比较具有指导意义。

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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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R语言代写问卷设计与分析代写
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会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Introduction: the international nature

Different countries have contributed to the development of accounting over the centuries. When archaeologists uncover ancient remains in the Middle East, almost anything with writing or numbers on it is a form of accounting: expenses of wars, feasts or constructions; or lists of taxes due or paid. It is now fairly well documented that the origins of written numbers and written words are closely associated with the need to keep account and to render account.

The Romans developed sophisticated forms of single-entry accounting from which, for example, farm profits could be calculated. Later, India and the Arab world had sophisticated accounting, but it is probably in northern Italy in the thirteenth century that the double-entry system was invented, driven by the increasing complexity of business. Later still, in seventeenth-century Holland, the existence of a wealthy merchant class and the need for large investment for major projects led to public subscription of share capital. Next, the growing separation of ownership from management raised the need for audits in nineteenth-century Britain. Many European countries have contributed to the development of accounting: France led in legal control over accounting; Scotland pioneered the accountancy profession; Germany gave us standardised formats for financial statements.

From the late nineteenth century onwards, the United States has given us consolidation of financial statements (see Chapter 14), management accounting, capitalisation of leases (see Chapter 9) and deferred tax accounting (see Chapter 12). The United Kingdom contributed the ‘true and fair view’ (see Section 5.4), which has been rounded out with the US ‘substance over form’. In the late twentieth century, Japan contributed greatly to managerial accounting and control.

The common feature of all these international influences on accounting is that commercial developments led to accounting advances. Not surprisingly, leading commercial nations in any period are the innovators in accounting. However, although international influences and similarities are clear, there are also great international differences, particularly within Europe. An indication of the scale of international difference can be seen in those cases where companies publish two sets of accounting figures based on different rules. Comparisons of accounting under domestic rules with that under US rules were commonly published until 2006 by foreign companies that were listed on US stock exchanges. Table $5.1$ shows some interesting examples for earnings. Daimler-Benz was the first German company to provide this data, in 1993 . The large differences (and the variation from year to year) between German and US profit figures were a surprise to many accountants and users of financial statements.

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Nobes’ classification

It would be possible to criticise the classifications discussed above for:
(a) lack of precision in the definition of what is to be classified;
(b) lack of a model with which to compare the statistical results;
(c) lack of hierarchy that would add more subtlety to the portrayal of the size of differences between countries;
(d) lack of judgement in the choice of ‘important’ discriminating features.
Can these problems be remedied? One of the authors of this book attempted to solve them in the following ways (see Nobes, 1983). The scope of the exercise was defined as the classification of some Western countries by the financial reporting practices of their listed companies and it was carried out in the early 1980s. The reporting practices were those concerned with measurement and valuation. It is listed companies whose financial statements are generally available and whose practices can most easily be discovered. It is the international differences in reporting between such companies that are of main interest to shareholders, creditors, auditing firms, taxation authorities, management and harmonising agencies. Measurement and valuation practices were chosen because these determine the size of the figures for profit, capital, total assets, liquidity and so on.

Nobes (1983) suggested that there were two main types of financial reporting ‘system’ in Europe at the time: the micro/professional and the macro/uniform. The first of these involved accountants in individual companies striving to present tair information to outside users, without detailed constraint of law or tax rules but with standards written by accountants. The macro/uniform type had accounting mainly as a servant of the state, particularly for taxation purposes.

The micro/professional side contained the Netherlands, the United Kingdom, Ireland, Denmark, the United States, Australla, Canada, New Zealand and South Africa. The Netherlands had (and has) fewer rules than the other countries, and another distinguishing feature is that the influence of microeconomic theory led to the use of replacement cost information to varying degrees. Denmark rearranged its accounting system after the Second World War and it now looks somewhat like the United Kingdom’s or the United States’.

The macro/uniform side contained all other sample European countries and Japan. However, they were divided into subgroups. For example, accounting plans were (and are) the predominant source of detailed rules in France, Belgium, Spain and Greece. In Germany the commercial code was (and is) the major authority and there was (and is) much stricter observance of historical cost values. In Sweden, the predominant influence seems to have been the government as economic planner and tax collector.

Table $5.3$ summarises some of the typical differences between countries on a two-group basis. A number of the ‘specific accounting features’ are examined in Part 2.

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|FNS50217

财务会计代考

会计代写|财务会计代写Financial Accounting代考|Introduction: the international nature

几个世纪以来,不同的国家为会计的发展做出了贡献。当考古学家在中东发现古代遗迹时,几乎任何带有文字或数字的东西都是一种会计形式:战争、宴会或建筑的费用;或到期或已付税款清单。现在有相当多的证据表明,书面数字和文字的起源与记账和提供账目的需要密切相关。

罗马人开发了复杂的单一记账会计形式,例如,可以从中计算农场利润。后来,印度和阿拉伯世界有了复杂的会计,但复式记账系统可能是在 13 世纪的意大利北部被发明的,这是由日益复杂的业务驱动的。再后来,在 17 世纪的荷兰,富商阶层的存在和重大项目需要大量投资导致了公众认购股本。接下来,所有权与管理权的日益分离提高了 19 世纪英国对审计的需求。许多欧洲国家都为会计的发展做出了贡献:法国在对会计的法律控制方面处于领先地位;苏格兰开创了会计行业;

从 19 世纪后期开始,美国为我们提供了合并财务报表(见第 14 章)、管理会计、租赁资本化(见第 9 章)和递延所得税会计(见第 12 章)。英国提出了“真实而公正的观点”(见第 5.4 节),美国提出了“实质重于形式”的观点。二十世纪后期,日本在管理会计和控制方面做出了巨大贡献。

所有这些国际影响会计的共同特征是商业发展导致会计进步。毫不奇怪,任何时期的主要商业国家都是会计领域的创新者。然而,尽管国际影响和相似之处很明显,但也存在很大的国际差异,尤其是在欧洲内部。在公司根据不同规则发布两套会计数据的情况下,可以看出国际差异的规模。直到 2006 年,在美国证券交易所上市的外国公司通常都会公布国内规则与美国规则下的会计比较。桌子5.1显示了一些有趣的收益示例。戴姆勒-奔驰于 1993 年成为第一家提供此数据的德国公司。德国和美国利润数据之间的巨大差异(以及每年的差异)令许多会计师和财务报表使用者感到意外。

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可以批评上文讨论的分类:
(a) 对要分类的内容的定义不够精确;
(b) 缺乏用于比较统计结果的模型;
(c) 缺乏等级制度,这会使对国家间差异规模的描述更加微妙;
(d) 在选择“重要”区别特征时缺乏判断力。
这些问题可以解决吗?本书的一位作者试图通过以下方式解决这些问题(参见 Nobes,1983)。这项工作的范围被定义为一些西方国家根据其上市公司的财务报告惯例进行的分类,并于 1980 年代初进行。报告实践与计量和估值有关。上市公司的财务报表是普遍可用的,其做法最容易被发现。股东、债权人、审计公司、税务机关、管理层和协调机构最关心的是这些公司之间在报告方面的国际差异。选择测量和估值实践是因为它们决定了利润、资本、总资产、

Nobes (1983) 建议当时欧洲有两种主要类型的财务报告“系统”:微观/专业和宏观/统一。其中第一个涉及个别公司的会计师,他们努力向外部用户提供公平信息,不受法律或税收规则的详细限制,但遵循会计师编写的标准。宏观/统一类型的会计主要作为国家的仆人,特别是出于税收目的。

微型/专业方包括荷兰、英国、爱尔兰、丹麦、美国、澳大利亚、加拿大、新西兰和南非。荷兰过去(现在)的规则比其他国家少,另一个显着特征是微观经济理论的影响导致不同程度地使用重置成本信息。丹麦在第二次世界大战后重新安排了会计制度,现在看起来有点像英国或美国。

宏观/统一方面包含所有其他样本欧洲国家和日本。但是,它们被分成了子组。例如,在法国、比利时、西班牙和希腊,会计计划曾经是(现在也是)详细规则的主要来源。在德国,商业法典曾经是(现在仍然是)主要权威,而且过去(现在)对历史成本价值的遵守更为严格。在瑞典,主要的影响似乎是作为经济规划者和税收官的政府。

桌子5.3总结了两组国家之间的一些典型差异。第 2 部分检查了一些“特定会计功能”。

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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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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECON2271

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计量经济学,对经济关系的统计和数学分析,通常作为经济预测的基础。这种信息有时被政府用来制定经济政策,也被私人企业用来帮助价格、库存和生产方面的决策。

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECON2271

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Confidence Intervals

Estimation methods considered in Sect. $2.2$ give us a point estimate of a parameter, say $\mu$, and that is the best bet, given the data and the estimation method, of what $\mu$ might be. But it is always good policy to give the client an interval, rather than a point estimate, where with some degree of confidence, usually $95 \%$ confidence, we expect $\mu$ to lie. We have seen in Fig. $2.5$ that for a $N(0,1)$ random variable $z$, we have
$$
\operatorname{Pr}\left[-z_{\alpha / 2} \leq z \leq z_{\alpha / 2}\right]=1-\alpha
$$
and for $\alpha=5 \%$, this probability is $0.95$, giving the required $95 \%$ confidence. In fact, $z_{\alpha / 2}=1.96$ and
$$
\operatorname{Pr}[-1.96 \leq z \leq 1.96]=0.95
$$
This says that if we draw 100 random numbers from a $N(0,1)$ density, (using a normal random number generator) we expect 95 out of these 100 numbers to lie in the $[-1.96,1.96]$ interval. Now, let us get back to the problem of estimating $\mu$ from a random sample $x_1, \ldots, x_n$ drawn from a $N\left(\mu, \sigma^2\right)$ distribution. We found out that $\widehat{\mu}_{M L E}=\bar{x}$ and $\bar{x} \sim N\left(\mu, \sigma^2 / n\right)$. Hence, $z=(\bar{x}-\mu) /(\sigma / \sqrt{n})$ is $N(0,1)$. The point estimate for $\mu$ is $\bar{x}$ observed from the sample, and the $95 \%$ confidence interval for $\mu$ is obtained by replacing $z$ by its value in the above probability statement:
$$
\operatorname{Pr}\left[-z_{\alpha / 2} \leq \frac{\bar{x}-\mu}{\sigma / \sqrt{n}} \leq z_{\alpha / 2}\right]=1-\alpha
$$
Assuming $\sigma$ is known for the moment, one can rewrite this probability statement after some simple algebraic manipulations as
$$
\operatorname{Pr}\left[\bar{x}-z_{\alpha / 2}(\sigma / \sqrt{n}) \leq \mu \leq \bar{x}+z_{\alpha / 2}(\sigma / \sqrt{n})\right]=1-\alpha
$$
Note that this probability statement has random variables on both ends and the probability that these random variables sandwich the unknown parameter $\mu$ is $1-\alpha$. With the same confidence of drawing 100 random $N(0,1)$ numbers and finding 95 of them falling in the $(-1.96,1.96)$ range we are confident that if we drew a 100 samples and computed a $100 \bar{x}$ ‘s, and a 100 intervals $(\bar{x} \pm 1.96 \sigma / \sqrt{n}), \mu$ will lie in these intervals in 95 out of 100 times.

If $\sigma$ is not known, and is replaced by $s$, then Problem 12 shows that this is equivalent to dividing a $N(0,1)$ random variable by an independent $\chi_{n-1}^2$ random variable divided by its degrees of freedom, leading to a $t$-distribution with $(n-1)$ degrees of freedom. Hence, using the $t$-tables for $(n-1)$ degrees of freedom
$$
\operatorname{Pr}\left[-t_{\alpha / 2 ; n-1} \leq t_{n-1} \leq t_{\alpha / 2 ; n-1}\right]=1-\alpha
$$
and replacing $t_{n-1}$ by $(\bar{x}-\mu) /(s / \sqrt{n})$ one gets
$$
\operatorname{Pr}\left[\bar{x}-t_{\alpha / 2 ; n-1}(s / \sqrt{n}) \leq \mu \leq \bar{x}+t_{\alpha / 2 ; n-1}(s / \sqrt{n})\right]=1-\alpha
$$

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Simple Linear Regression

In this chapter, we study extensively the estimation of a linear relationship between two variables, $Y_i$ and $X_i$, of the form:
$$
Y_i=\alpha+\beta X_i+u_i \quad i=1,2, \ldots, n
$$
where $Y_i$ denotes the $i$-th observation on the dependent variable $Y$ which could be consumption, investment, or output, and $X_i$ denotes the $i$-th observation on the independent variable $X$ which could be disposable income, the interest rate, or an input. These observations could be collected on firms or households at a given point in time, in which case we call the data a cross-section. Alternatively, these observations may be collected over time for a specific industry or country in which case we call the data a time-series. $n$ is the number of observations, which could be the number of firms or households in a cross-section, or the number of years if the observations are collected annually. $\alpha$ and $\beta$ are the intercept and slope of this simple linear relationship between $Y$ and $X$. They are assumed to be unknown parameters to be estimated from the data. A plot of the data, i.e., $Y$ versus $X$ would be very illustrative showing what type of relationship exists empirically between these two variables. For example, if $Y$ is consumption and $X$ is disposable income, then we would expect a positive relationship between these variables and the data may look like Fig. $3.1$ when plotted for a random sample of households. If $\alpha$ and $\beta$ were known, one could draw the straight line $(\alpha+\beta X)$ as shown in Fig. 3.1. It is clear that not all the observations $\left(X_i, Y_i\right)$ lie on the straight line $(\alpha+\beta X)$. In fact, Eq. (3.1) states that the difference between each $Y_i$ and the corresponding $\left(\alpha+\beta X_i\right)$ is due to a random error $u_i$. This error may be due to (i) the omission of relevant factors that could influence consumption, other than disposable income, like real wealth or varying tastes, or unforeseen events that induce households to consume more or less, (ii) measurement error, which could be the result of households not reporting their consumption or income accurately, or (iii) wrong choice of a linear relationship between consumption and income, when the true relationship may be nonlinear. These different causes of the error term will have different effects on the distribution of this error. In what follows, we consider only disturbances that satisfy some restrictive assumptions. In later chapters, we relax these assumptions to account for more general kinds of error terms.

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECON2271

计量经济学代考

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Confidence Intervals

节中考虑的估计方法。 $2.2$ 给我们一个参数的点估计,比如说 $\mu$ ,这是最好的选择,给定数据和估计方法,什么 $\mu$ 可能。但是给客户一个区间而不是一个点估计总是好的策略,在有一定程度的信心的情况下,通常 $95 \%$ 信心, 我们期待 $\mu$ 撒谎。我们已经在图中看到了。2.5那对于一个 $N(0,1)$ 随机变量 $z$ ,我们有
$$
\operatorname{Pr}\left[-z_{\alpha / 2} \leq z \leq z_{\alpha / 2}\right]=1-\alpha
$$
并为 $\alpha=5 \%$ ,这个概率是 $0.95$ , 给出所需的 $95 \%$ 信心。实际上, $z_{\alpha / 2}=1.96$ 和
$$
\operatorname{Pr}[-1.96 \leq z \leq 1.96]=0.95
$$
这表示如果我们从一个中抽取 100 个随机数 $N(0,1)$ 密度,(使用普通随机数生成器) 我们期望这 100 个数字 中有 95 个位于 $[-1.96,1.96]$ 间隔。现在,让我们回到估计的问题 $\mu$ 来自随机样本 $x_1, \ldots, x_n$ 从一个 $N\left(\mu, \sigma^2\right)$ 分配。我们发现 $\widehat{\mu}{M L E}=\bar{x}$ 和 $\bar{x} \sim N\left(\mu, \sigma^2 / n\right)$. 因此, $z=(\bar{x}-\mu) /(\sigma / \sqrt{n})$ 是 $N(0,1)$. 的点 估计 $\mu$ 是 $\bar{x}$ 从样品中观察到,并且 $95 \%$ 的置信区间 $\mu$ 通过替换获得 $z$ 通过其在上述概率陈述中的值: $$ \operatorname{Pr}\left[-z{\alpha / 2} \leq \frac{\bar{x}-\mu}{\sigma / \sqrt{n}} \leq z_{\alpha / 2}\right]=1-\alpha
$$
假设 $\sigma$ 目前已知,可以在一些简单的代数运算后将此概率陈述重写为
$$
\operatorname{Pr}\left[\bar{x}-z_{\alpha / 2}(\sigma / \sqrt{n}) \leq \mu \leq \bar{x}+z_{\alpha / 2}(\sigma / \sqrt{n})\right]=1-\alpha
$$
注意这个概率语句两端都有随机变量,这些随机变量夹着末知参数的概率 $\mu$ 是 $1-\alpha$. 以同样的信心随机抽取 100 张 $N(0,1)$ 数并找到其中 95 个落在 $(-1.96,1.96)$ 我们有信心,如果我们抽取 100 个样本并计算出 $100 \bar{x}$ 的, 以及 100 个间隔 $(\bar{x} \pm 1.96 \sigma / \sqrt{n}), \mu 100$ 次中有 95 次将位于这些间隔内。
如果 $\sigma$ 末知,并被替换为 $s$ ,那么问题 12 表明这等同于除以 $\mathrm{a} N(0,1)$ 由一个独立的随机变量 $\chi_{n-1}^2$ 随机变量除以 其自由度,得到 $t$ – 分布与 $(n-1)$ 自由程度。因此,使用 $t$-表 $(n-1)$ 自由程度
$$
\operatorname{Pr}\left[-t_{\alpha / 2 ; n-1} \leq t_{n-1} \leq t_{\alpha / 2 ; n-1}\right]=1-\alpha
$$
并更换 $t_{n-1}$ 经过 $(\bar{x}-\mu) /(s / \sqrt{n})$ 一个得到
$$
\operatorname{Pr}\left[\bar{x}-t_{\alpha / 2 ; n-1}(s / \sqrt{n}) \leq \mu \leq \bar{x}+t_{\alpha / 2 ; n-1}(s / \sqrt{n})\right]=1-\alpha
$$

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Simple Linear Regression

在本章中,我们广泛研究了两个变量之间线性关系的估计, $Y_i$ 和 $X_i$ ,形式为:
$$
Y_i=\alpha+\beta X_i+u_i \quad i=1,2, \ldots, n
$$
在哪里 $Y_i$ 表示 $i$ – 对因变量的观察 $Y$ 可以是消费、投资或产出,以及 $X_i$ 表示 $i$-对自变量的观察 $X$ 可以是可支配收 入、利率或投入。可以在给定时间点收集有关公司或家庭的这些观察结果,在这种情况下,我们将数据称为横截 面数据。或者,这些观察结果可能是随着时间的推移针对特定行业或国家/地区收集的,在这种情况下,我们将 数据称为时间序列。 $n$ 是观察的数量,它可以是横截面中的公司或家庭的数量,或者如果每年收集观察则为年 数。 $\alpha$ 和 $\beta$ 是这个简单线性关系的截距和斜率 $Y$ 和 $X$. 假定它们是要从数据中估计的末知参数。数据图,即 $Y$ 相对 $X$ 将非常说明这两个变量之间凭经验存在何种类型的关系。例如,如果 $Y$ 是消费和 $X$ 是可支配收入,那么我们预 计这些变量之间存在正相关关系,数据可能如图 1 所示。3.1当为随机的家庭样本绘制时。如果 $\alpha$ 和 $\beta$ 众所周 知,可以画出直线 $(\alpha+\beta X)$ 如图 $3.1$ 所示。很明显,并不是所有的观察 $\left(X_i, Y_i\right)$ 䠺在直线上 $(\alpha+\beta X)$. 事实 上,Eq。(3.1) 指出每个之间的差异 $Y_i$ 和相应的 $\left(\alpha+\beta X_i\right)$ 是由于随机错误 $u_i$. 这个错误可能是由于 (i) 遗漏了可 能影响消费的相关因素,而不是可支配收入,如真实财富或不同的品味,或导致家庭消费或多或少的不可预见的 事件,(ii) 测量误差,这可能是由于家庭没有准确报告他们的消费或收入,或者 (iii) 错误地选择了消费和收入之 间的线性关系,而实际关系可能是非线性的。误差项的这些不同原因将对该误差的分布产生不同的影响。在下文 中,我们仅考虑满足某些限制性假设的扰动。在后面的章节中,我们放宽了这些假设以解释更一般类型的误差 项。

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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
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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|BEA472

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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|BEA472

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Comparing Biased and Unbiased Estimators

Suppose we are given two estimators $\widehat{\theta}_1$ and $\widehat{\theta}_2$ of $\theta$ where the first is unbiased and has a large variance and the second is biased but with a small variance. The question is which one of these two estimators is preferable? $\widehat{\theta}_1$ is unbiased whereas $\widehat{\theta}_2$ is biased. This means that if we repeat the sampling procedure many times, then we expect $\widehat{\theta}_1$ to be on the average correct, whereas $\widehat{\theta}_2$ would be on the average different from $\theta$. However, in real life, we observe only one sample. With a large variance for $\widehat{\theta}_1$, there is a great likelihood that the sample drawn could result in a $\widehat{\theta}_1$ far away from $\theta$. However, with a small variance for $\widehat{\theta}_2$, there is a better chance of getting a $\widehat{\theta}_2$ close to $\theta$. If our loss function is quadratic so that we are penalized when $\widehat{\theta}$ is different from $\theta$ by $L(\widehat{\theta}, \theta)=(\widehat{\theta}-\theta)^2$, then our risk is
$$
\begin{aligned}
R(\widehat{\theta}, \theta) &=E[L(\widehat{\theta}, \theta)]=E(\widehat{\theta}-\theta)^2=M S E(\widehat{\theta}) \
&=E[\widehat{\theta}-E(\widehat{\theta})+E(\widehat{\theta})-\theta]^2=\operatorname{var}(\widehat{\theta})+(\operatorname{Bias}(\widehat{\theta}))^2 .
\end{aligned}
$$
Minimizing the risk when the loss function is quadratic is equivalent to minimizing the Mean Square Error (MSE). From its definition the MSE shows the trade-off between bias and variance. MVU theory sets the bias equal to zero and minimizes $\operatorname{var}(\widehat{\theta})$. In other words, it minimizes the above risk function but only over $\widehat{\theta}$ ‘s that are unbiased. If we do not restrict ourselves to unbiased estimators of $\theta$, minimizing MSE may result in a biased estimator such as $\widehat{\theta}_2$ which beats $\widehat{\theta}_1$ because the gain from its smaller variance outweighs the loss from its small bias, see Fig. 2.2.

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Hypothesis Testing

The best way to proceed is with an example.
Example 2.10. The Economics Departments instituted a new program to teach micro-principles. We would like to test the null hypothesis that $80 \%$ of economics undergraduate students will pass the micro-principles course versus the alternative hypothesis that only $50 \%$ will pass. We draw a random sample of size 20 from the large undergraduate micro-principles class, and as a simple rule we accept the null if $x$, the number of passing students is larger or equal to 13 , otherwise the alternative hypothesis will be accepted. Note that the distribution we are drawing from is Bernoulli with the probability of success $\theta$, and we have chosen only two states of the world $H_0 ; \theta_0=0.80$ and $H_1 ; \theta_1=0.5$. This situation is known as testing a simple hypothesis versus another simple hypothesis because the distribution is completely specified under the null $H_0$ or the alternative hypothesis $H_1$. One would expect $\left(E(x)=n \theta_0\right) 16$ students under $H_0$ and $\left(n \theta_1\right) 10$ students under $H_1$ to pass the micro-principles exams. It seems then logical to take $x \geq 13$ as the cutoff point distinguishing $H_0$ from $H_1$. No theoretical justification is given at this stage to this arbitrary choice except to say that it is the mid-point of $\lfloor 10,16]$. Figure $2.3$ shows that one can make two types of errors. The first is rejecting $H_0$ when in fact it is true; this is known as type I error and the probability of committing this error is denoted by $\alpha$. The second is accepting $H_0$ when it is false. This is known as type II error, and the corresponding probability is denoted by $\beta$. For this example
$$
\begin{aligned}
\alpha &=\operatorname{Pr}\left[\text { rejecting } H_0 / H_0 \text { is true }\right]=\operatorname{Pr}[x<13 / \theta=0.8] \
&=b(n=20 ; x=0 ; \theta=0.8)+. .+b(n=20 ; x=12 ; \theta=0.8) \
&=b(n=20 ; x=20 ; \theta=0.2)+. .+b(n=20 ; x=8 ; \theta=0.2) \
&=0+. .+0+0.0001+0.0005+0.0020+0.0074+0.0222=0.0322
\end{aligned}
$$

where we have used the fact that $b(n ; x ; \theta)=b(n ; n-x ; 1-\theta)$ and $b(n ; x ; \theta)=$ $\left(\begin{array}{l}n \ x\end{array}\right) \theta^x(1-\theta)^{n-x}$ denotes the binomial distribution for $x=0,1, \ldots, n$, see Problem 4.
$$
\begin{aligned}
\beta &=\operatorname{Pr}\left[\text { accepting } H_0 / H_0 \text { is false }\right]=\operatorname{Pr}[x \geq 13 / \theta=0.5] \
&=b(n=20 ; x=13 ; \theta=0.5)+. .+b(n=20 ; x=20 ; \theta=0.5) \
&=0.0739+0.0370+0.0148+0.0046+0.0011+0.0002+0+0=0.1316
\end{aligned}
$$

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|BEA472

计量经济学代考

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Comparing Biased and Unbiased Estimators

假设我们有两个估计量 $\hat{\theta}_1$ 和 $\hat{\theta}_2$ 的 $\theta$ 其中第一个是无偏的并且方差很大,第二个是有偏的但方差很小。问题是这 两个估计器中哪一个更可取? $\hat{\theta}_1$ 是无偏见的,而 $\hat{\theta}_2$ 是有偏见的。这意味着如果我们多次重复采样过程,那么我 们期望 $\hat{\theta}_1$ 平均来说是正确的,而 $\hat{\theta}_2$ 平均而言不同于 $\theta$. 然而,在现实生活中,我们只观察到一个样本。有很大的 差异 $\hat{\theta}_1$ ,抽取的样本很可能会导致 $\hat{\theta}_1$ 远离 $\theta$. 然而,对于 $\hat{\theta}_2$, 有更好的机会获得 $\hat{\theta}_2$ 相近 $\theta$. 如果我们的损失函数是 二次的,那么我们会受到惩罚 $\hat{\theta}$ 不同于 $\theta$ 经过 $L(\hat{\theta}, \theta)=(\hat{\theta}-\theta)^2$ ,那么我们的风险是
$$
R(\hat{\theta}, \theta)=E[L(\hat{\theta}, \theta)]=E(\hat{\theta}-\theta)^2=M S E(\hat{\theta}) \quad=E[\hat{\theta}-E(\hat{\theta})+E(\hat{\theta})-\theta]^2=\operatorname{var}(\hat{\theta})+(\operatorname{Bias}
$$
当损失函数是二次函数时最小化风险等同于最小化均方误差 (MSE)。根据其定义,MSE 显示了偏差和方差之间 的权衡。MVU 理论将偏差设置为零并最小化 $\operatorname{var}(\hat{\theta})$. 换句话说,它最小化了上述风险函数,但仅超过 $\hat{\theta}$ 这是公 正的。如果我们不限制自己的无偏估计量 $\theta$ ,最小化 MSE 可能会导致有偏差的估计,例如 $\hat{\theta}_2$ 哪个节拍 $\hat{\theta}_1$ 因为它 较小的方差带来的收益超过了它的小偏差带来的损失,见图 2.2。

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Hypothesis Testing

最好的方法是举个例子。
示例 2.10。经济系制定了一项新计划来教授微观原理。我们想检验零假设 $80 \%$ 的经济学本科生将通过微观原理 课程,而备择假设只有 $50 \%$ 将通过。我们从大型本科溦观原理课程中随机抽取 20 个样本,作为一个简单的规 则,如果 $x$ ,通过学生的人数大于或等于 13 ,否则将接受备择假设。请注意,我们从中得出的分布是具有成功概 率的伯努利分布 $\theta$, 我们只选择了世界上的两个状态 $H_0 ; \theta_0=0.80$ 和 $H_1 ; \theta_1=0.5$. 这种情况被称为检验一个 简单假设与另一个简单假设,因为分布完全在 null 下指定 $H_0$ 或替代假设 $H_1$. 人们会期望 $\left(E(x)=n \theta_0\right) 16$ 下 的学生 $H_0$ 和 $\left(n \theta_1\right) 10$ 下的学生 $H_1$ 通过微观原理考试。这似乎是合乎逻辑的 $x \geq 13$ 作为分界点 $H_0$ 从 $H_1$. 在这 个阶段没有对这个任意选择给出理论依据,只是说它是 $\lfloor 10,16]$. 数字 $2.3$ 表明一个人可以犯两种类型的错误。第 一个是拒绝 $H_0$ 事实上它是真的;这称为 I 类错误,犯此错误的概率表示为 $\alpha$. 第二个是接受 $H_0$ 当它是假的。这 被称为 II 类错误,相应的概率表示为 $\beta$. 对于这个例子
$\alpha=\operatorname{Pr}\left[\right.$ rejecting $H_0 / H_0$ is true $]=\operatorname{Pr}[x<13 / \theta=0.8] \quad=b(n=20 ; x=0 ; \theta=0.8)+\ldots+b(n$
我们在哪里使用了这个事实 $b(n ; x ; \theta)=b(n ; n-x ; 1-\theta)$ 和 $b(n ; x ; \theta)=(n x) \theta^x(1-\theta)^{n-x}$ 表示二项 分布 $x=0,1, \ldots, n$ ,见问题 4 。
$\beta=\operatorname{Pr}\left[\right.$ accepting $H_0 / H_0$ is false $]=\operatorname{Pr}[x \geq 13 / \theta=0.5] \quad=b(n=20 ; x=13 ; \theta=0.5)+\ldots+b$

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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
STATA代写机器学习/统计学习代写
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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECON2300

如果你也在 怎样代写计量经济学Econometrics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。

计量经济学,对经济关系的统计和数学分析,通常作为经济预测的基础。这种信息有时被政府用来制定经济政策,也被私人企业用来帮助价格、库存和生产方面的决策。

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我们提供的计量经济学Econometrics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECON2300

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Methods of Estimation

Consider a Normal distribution with mean $\mu$ and variance $\sigma^2$. This is the important “Gaussian” distribution which is symmetric and bell-shaped and completely determined by its measure of centrality, its mean $\mu$ and its measure of dispersion, its variance $\sigma^2 . \mu$ and $\sigma^2$ are called the population parameters. Draw a random sample $X_1, \ldots, X_n$ independent and identically distributed (IID) from this population. We usually estimate $\mu$ by $\widehat{\mu}=\bar{X}$ and $\sigma^2$ by
$$
s^2=\sum_{i=1}^n\left(X_i-\bar{X}\right)^2 /(n-1)
$$
For example, $\mu=$ mean income of a household in New York city. $\bar{X}=$ sample average of incomes of 1000 households randomly interviewed in New York city.
This estimator of $\mu$ could have been obtained by either of the following two methods of estimation:

(i) Method of Moments
Simply stated, this method of estimation uses the following rule: Keep equating population moments to their sample counterpart until you have estimated all the population parameters.
\begin{tabular}{l|l}
Population & Sample \
\hline & \
$E(X)=\mu$ & $\sum_{i=1}^n X_i / n=\bar{X}$ \
$E\left(X^2\right)=\mu^2+\sigma^2$ & $\sum_{i=1}^n X_i^2 / n$ \
$\vdots$ & $\vdots$ \
$E\left(X^r\right)$ & $\sum_{i=1}^n X_i^r / n$
\end{tabular}
The normal density is completely identified by $\mu$ and $\sigma^2$, hence only the first 2 equations are needed
$$
\widehat{\mu}=\bar{X} \quad \text { and } \quad \widehat{\mu}^2+\widehat{\sigma}^2=\sum_{i=1}^n X_i^2 / n
$$
Substituting the first equation in the second one obtains
$$
\widehat{\sigma}^2=\sum_{i=1}^n X_i^2 / n-\bar{X}^2=\sum_{i=1}^n\left(X_i-\bar{X}\right)^2 / n
$$

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Properties of Estimators

(i) Unbiasedness
$\widehat{\mu}$ is said to be unbiased for $\mu$ if and only if $E(\widehat{\mu})=\mu$ For $\widehat{\mu}=\bar{X}$, we have $E(\bar{X})=\sum_{i-1}^n E\left(X_i\right) / n=\mu$ and $\bar{X}$ is unbiased for $\mu$. No distributional assumption is needed as long as the $X_i$ ‘s are distributed with the same mean $\mu$. Unbiasedness means that “on the average” our estimator is on target. Let us explain this last statement. If we repeat our drawing of a random sample of 1000 households, say 200 times, then we get $200 \bar{X}$ ‘s. Some of these $\bar{X}$ ‘s will be above $\mu$ some below $\mu$, but their average should be very close to $\mu$. Since in real life situations, we observe only one random sample, there is little consolation if our observed $\bar{X}$ is far from $\mu$. But the larger $n$ is, the smaller is the dispersion of this $\bar{X}$, since $\operatorname{var}(\bar{X})=\sigma^2 / n$ and the lesser is the likelihood of this $\bar{X}$ to be very far from $\mu$. This leads us to the concept of efficiency.
(ii) Efficiency
For two unbiased estimators, we compare their efficiencies by the ratio of their variances. We say that the one with lower variance is more efficient. For example, taking $\widehat{\mu}_1=X_1$ versus $\widehat{\mu}_2=\bar{X}$, both estimators are unbiased but $\operatorname{var}\left(\widehat{\mu}_1\right)=\sigma^2$ whereas, $\operatorname{var}\left(\widehat{\mu}_2\right)=\sigma^2 / n$ and $\left{\right.$ the relative efficiency of $\widehat{\mu}_1$ with respect to $\left.\widehat{\mu}_2\right}=$ $\operatorname{var}\left(\widehat{\mu}_2\right) / \operatorname{var}\left(\widehat{\mu}_1\right)=1 / n$, see Fig. 2.1. To compare all unbiased estimators, we find the one with minimum variance. Such an estimator if it exists is called the $M V U$ (minimum variance unbiased estimator). This is also called an efficient estimator. It is centered on the right target $\mu$ (because it is unbiased), and it has the tightest distribution around $\mu$ (because it has the smallest variance among all unbiased estimators). A lower bound for the variance of any unbiased estimator $\widehat{\mu}$ of $\mu$ is known in the statistical literature as the Cramér-Rao lower bound and is given by
$$
\operatorname{var}(\widehat{\mu}) \geq 1 / n{E(\partial \log f(X ; \mu) / \partial \mu)}^2=-1 /\left{n E\left(\partial^2 \log f(X ; \mu) / \partial \mu^2\right)\right}
$$
where we use either representation of the bound on the right hand side of (2.2) depending on which one is the simplest to derive.

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECON2300

计量经济学代考

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Methods of Estimation

考虑具有均值的正态分布 $\mu$ 和方差 $\sigma^2$. 这是重要的“高斯”分布,它是对称的钟形分布,完全由其中心性度量决 定,它的均值 $\mu$ 及其分散度、方差 $\sigma^2 \cdot \mu$ 和 $\sigma^2$ 称为种群参数。抽取随机样本 $X_1, \ldots, X_n$ 来自该种群的独立同分 布 (IID)。我们通常估计 $\mu$ 经过 $\hat{\mu}=\bar{X}$ 和 $\sigma^2$ 经过
$$
s^2=\sum_{i=1}^n\left(X_i-\bar{X}\right)^2 /(n-1)
$$
例如, $\mu=$ 纽约市家庭的平均收入。 $\bar{X}=$ 在纽约市随机采访的 1000 户家庭的平均收入样本。 这个估计量 $\mu$ 可以通过以下两种估计方法之一获得:
(i) 矩量法
简单地说,这种估计方法使用以下规则:保持总体矩与其样本对应物相等,直到您估计了所有总体参数。
$\backslash$ begin ${$ tabular $}|| \mid}$ 人口和样本 $\backslash \backslash$ hline \& $\backslash \$ E(X)=\backslash m u \$ \& \$ \backslash s u m_{-}{i=1} \wedge n X_{-} i / n=\backslash b a r{X} \$ \backslash \$ E \backslash l$ eft $\left(X^{\wedge} 2 \backslash r i g h t\right)=\backslash m^{\wedge} 2+1 S$
正常密度完全由下式确定 $\mu$ 和 $\sigma^2$ ,因此只需要前两个方程
$$
\widehat{\mu}=\bar{X} \quad \text { and } \quad \widehat{\mu}^2+\widehat{\sigma}^2=\sum_{i=1}^n X_i^2 / n
$$
将第一个方程代入第二个方程得到
$$
\widehat{\sigma}^2=\sum_{i=1}^n X_i^2 / n-\bar{X}^2=\sum_{i=1}^n\left(X_i-\bar{X}\right)^2 / n
$$

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(i) 公正性
$\widehat{\mu}$ 据说是无偏见的 $\mu$ 当且仅当 $E(\widehat{\mu})=\mu$ 为了 $\widehat{\mu}=\bar{X}$ ,我们有 $E(\bar{X})=\sum_{i-1}^n E\left(X_i\right) / n=\mu$ 和 $\bar{X}$ 不偏不倚 $\mu$. 不需要分布假设,只要 $X_i$ 的分布具有相同的均值 $\mu$. 无偏意味着我们的估计“平均”是在目标上的。让我们解释
一下这最后一句话。如果我们重复抽取 1000 个家庭的随机样本,比如说 200 次,那么我们得到 $200 \bar{X}$ 的。其中
一些 $\bar{X}$ 会在上面 $\mu$ 下面一些 $\mu$ ,但他们的平均值应该非常接近 $\mu$. 由于在现实生活中,我们只观察到一个随机样 本,如果我们观察到 $\bar{X}$ 远离 $\mu$. 但较大的 $n$ 就是,这个的分散度越小 $\bar{X}$ ,自从 $\operatorname{var}(\bar{X})=\sigma^2 / n$ 并且这种可能性 越小 $\bar{X}$ 离得很远 $\mu$. 这使我们想到了效率的概念。
(ii) 效率
对于两个无偏估计量,我们通过方差比来比较它们的效率。我们说方差越低的越有效率。例如,取 $\hat{\mu}_1=X_1$ 相 对 $\widehat{\mu}_2=\bar{X}$ ,两个估计量都是无偏的,但是 $\operatorname{var}\left(\widehat{\mu}_1\right)=\sigma^2$ 然而, $\operatorname{var}\left(\widehat{\mu}_2\right)=\sigma^2 / n$ 和 见图 2.1。为了比较所有无偏估计量,我们找到方差最小的估计量。如果存在这样的估计量,则称为 $M V U$ (最 小方差无偏估计量) 。这也称为有效估计器。它以正确的目标为中心 $\mu$ (因为它是无偏的),并且它有最紧密的 分布 $\mu$ (因为它在所有无偏估计量中方差最小) 。任何无偏估计量方差的下限 $\mu$ 的 $\mu$ 在统计文献中称为 CramérRao 下界,由下式给出
loperatorname ${v a r}(\backslash$ widehat ${\backslash \mathrm{mu}}) \backslash \operatorname{lgeq} 1 / \mathrm{n}{\mathrm{E}(\backslash \text { partial } \backslash \log \mathrm{f}(X ; \backslash \mathrm{Xu}) / \backslash \text { partial } \backslash \mathrm{mu})}^{\wedge} 2=-1 / \backslash \mathrm{eft}\left{\mathrm{n} \mathrm{E} \backslash \mathrm{left}\left(\backslash \mathrm{partia} \wedge^{\wedge} 2 \backslash\right.\right.$
我们在 (2.2) 的右侧使用任一边界表示,具体取决于哪一个最容易推导。

经济代写|计量经济学代写Econometrics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。

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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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|MTH7090

如果你也在 怎样代写随机过程stochastic process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。

随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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统计代写|随机过程代写stochastic process代考|MTH7090

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Special Chains and Foster Type Theorems

If the Markov Chain is infinite, the number of equations given by $\pi(P-I)=0$ will be infinite involving an infinite number of unknowns. In some particular cases we can solve these equations. The following examples will illustrate this point.
Example 2.5 Birth and-Death Chain (Non-Homogeneous Random Walk) Consider a birth and death chain on ${0,1,2, \ldots, d}$ or a set of non-negative integers i.e. where $d=\infty$. Assume that the chain is irreducible i.e. $p_j>0$ and $q_j>0$ in case $0 \leq j \leq d$ (i.e. when $d$ is finite) $p_j>0$ for $0 \leq j<\infty$ and $q_j>0$ for $0<j<\infty$ if $d$ is infinite. Consider the transition matrix when $d<\infty$ we assume that $r_i=0$ for $i \geq 0$ and $p_0=1$.
Particular Case: First consider that $d$ is still infinite and $r_1=0$ for $i \geq 0$, $p_0=1$. The stationary distribution is given by

$$
X=\left(x_0, x_1, x_2, \ldots\right)=\left(x_0, x_1, x_2, \ldots\right)\left(\begin{array}{ccccc}
0 & 1 & 0 & 0 & \ldots \
q_1 & 0 & p_1 & 0 & \ldots \
0 & q_2 & 0 & p_2 & \cdots
\end{array}\right)
$$
or $X=X P$. Let $x_0 \neq 0$. Then
$$
\begin{aligned}
&x_0=x_1 q_1, \
&x_1=x_0+x_2 q_2, \
&x_3=x_2 p_2+x_4 q_4, \
&x_4=\ldots \
&\cdots
\end{aligned}
$$
Define
Then
$$
y_i=\frac{x_i}{x_0}, y_0=1, i=1,2,3, \ldots
$$
$$
\begin{aligned}
&y_1=1 / q_1, y_1=1+y_2 q_2 \text { or } y_2=\frac{y_1-1}{q_2}=\frac{1-q_1}{q_1 q_2}=\frac{p_1}{q_1 q_2} \
&y_3=\frac{p_1 p_2}{q_1 q_2 q_3}, \ldots, y_n=\frac{p_1 p_2 \ldots p_{n-1}}{q_1 q_2 \ldots q_n}>0 \quad \text { for all } n=1,2, \ldots
\end{aligned}
$$
(by assumption that all $p, q$ ‘s are $>0$ ).

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Foster type theorems

The following theorems, associated with Foster, give criteria for transient and recurrent chains in terms of solution of certain equations. Assume that the M.C. is irreducible.

Theorem 2.11 (Foster, 1953) Let the Markov chain be irreducible. Assume that there exists $x_k, k \in S$ such that $x_k=\sum_{k \in S} x_i p_{i k}$ and $0<\sum_{k \in S}\left|x_k\right|<\infty$. Then the Markov Chain is positive recurrent (this is a sort of converse of Theorem 2.9). Proof Since $y_k=\frac{1}{\sum_{k \in S}\left|x_k\right|}>0, \sum_{k \in S} y_k=1$.

Without loss of generality $\left{x_k, k \in S\right}$ is a stationary distribution of a M.C. Then $$
x_k=\sum_{k \in S} x_i p_{i k}^{(n)} \text { for all } n=1,2, \ldots
$$
Suppose that there is no positive state.
Since the M.C. is irreducible, then all the states are either transient or null. In that case $p_{i k}^{(n)} \rightarrow 0$ as $n \rightarrow \infty$ for all $i, k \in S$. By Lebesgue Dominated Convergence Theorem, taking $n \rightarrow \infty$ in (2.19)
$$
x_k=\sum_{i \in S}\left(x_i\right) .0=0 \text { for all } k \in S
$$
But $0<\sum_{k \in S} x_k<\infty$ is a contradiction to (2.20).
Hence, there is at least one positive recurrent state. Since M.C. is irreducible, by Solidarity Theorem the M.C. must be positive recurrent.
Conclusion An ireducible aperiodic M.C. has a stationary distribution iff all states are positive recurrent.

Theorem 2.11(a) If the M.C. is positive recurrent the system of equations $x_i=\sum_{j=0}^{\infty} x_j p_{j i}$ has a solution such that $0<\sum_{j=0}^{\infty} x_j<\infty$.
(Proof may be found in Karlin and Taylor’s book.)
Theorem 2.12 The M.C. is transient iff $x_i=\sum_{j=0}^{\infty} p_{i j} x_j$ has a solution for $i \neq 0$, which is bounded and non-constant i.e. all $x_i^{\prime}$ ‘s are not equal.

Theorem 2.13 The M.C. is positive recurrent if $x_i \geq \sum_{j=0}^{\infty} p_{i j} x_j$ has a solution such that $x_i \rightarrow \infty$ as $i \rightarrow \infty$ (see Chung’s book on Markov Chains with Stationary Transition Probabilities).

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|MTH7090

随机过程代考

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Special Chains and Foster Type Theorems

如果马尔可夫链是无限的,则方程的数量为 $\pi(P-I)=0$ 将是无限的,涉及无限多的末知数。在某些特定情况 下,我们可以求解这些方程。下面的例子将说明这一点。
示例 $2.5$ 生死链 (非齐次随机游走) 考虑一个生死链 $0,1,2, \ldots, d$ 或一组非负整数,即 $d=\infty$. 假设链是不可 约的,即 $p_j>0$ 和 $q_j>0$ 如果 $0 \leq j \leq d$ (即当 $d$ 是有限的) $p_j>0$ 为了 $0 \leq j<\infty$ 和 $q_j>0$ 为了 $00$ ).

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Foster type theorems

以下与 Foster 相关的定理根据某些方程的解给出瞬时链和循环链的标准。假设 MC 是不可约的。
定理 $2.11$ (Foster,1953) 令马尔可夫链不可约。假设存在 $x_k, k \in S$ 这样 $x_k=\sum_{k \in S} x_i p_{i k}$ 和 $0<\sum_{k \in S}\left|x_k\right|<\infty$. 那么马尔可夫链是正循环的 (这是定理 $2.9$ 的一种逆) 。证明自 $y_k=\frac{1}{\sum_{k \in S}\left|x_k\right|}>0, \sum_{k \in S} y_k=1$
$$
x_k=\sum_{k \in S} x_i p_{i k}^{(n)} \text { for all } n=1,2, \ldots
$$
假设没有积极的状态。
由于 $M C$ 是不可约的,因此所有状态要么是瞬态的,要么是空的。在这种情况下 $p_{i k}^{(n)} \rightarrow 0$ 作为 $n \rightarrow \infty$ 对所有 人 $i, k \in S$. 通过勒贝格支配收敛定理,取 $n \rightarrow \infty$ 在 (2.19)
$$
x_k=\sum_{i \in S}\left(x_i\right) .0=0 \text { for all } k \in S
$$
但 $0<\sum_{k \in S} x_k<\infty$ 与 $(2.20)$ 矛盾。
因此,至少存在一种正复发状态。由于 MC 是不可约的,根据团结定理,MC 必须是正循环的。 结论 当且仅当所有状态均为正循环时,不可约非周期性 MC 具有平稳分布。
定理 2.11(a) 如果 MC 是正循环方程组 $x_i=\sum_{j=0}^{\infty} x_j p_{j i}$ 有这样的解决方案 $0<\sum_{j=0}^{\infty} x_j<\infty$.
(证明可以在 Karlin 和 Taylor 的书中找到。)
定理 $2.12 \mathrm{MC}$ 是瞬态的当且仅当 $x_i=\sum_{j=0}^{\infty} p_{i j} x_j$ 有一个解决方案 $i \neq 0$ ,这是有界的和非常量即所有 $x_i^{\prime}$ 的不 相等。
定理 $2.13$ 如果 $x_i \geq \sum_{j=0}^{\infty} p_{i j} x_j$ 有这样的解决方案 $x_i \rightarrow \infty$ 作为 $i \rightarrow \infty$ (请参阅 Chung 关于具有平稳转移 概率的马尔可夫链的书)。

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics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。

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
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写