如果你也在 怎样代写发展经济学Development Economics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写发展经济学Development Economics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写发展经济学Development Economics代写方面经验极为丰富，各种代写发展经济学Development Economics相关的作业也就用不着说。
我们提供的发展经济学Development Economics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Greatest Opportunity
This is the first time in the history of international development that the world’s heads of state have committed to follow up and review mechanisms to assess the implementation of global goals. This assessment takes the form of voluntary national reviews (VNRs) to be undertaken by national governments of their progress on SDGs. One hundred and eleven VNRs have been presented at the UN High-Level Political Forum on Sustainable Development (HLPF) since 2016, with a further 51 due to be presented in 2019 (UNDESA, 2018). This high-level and far-reaching commitment could enable a surge in the demand for country-led evaluation. Key policymakers will hopefully demand their own national evaluation systems, so that they can produce high-quality evaluations to inform the national SDG reviews that countries will be presenting at the UN HLPF. This is therefore an unprecedented opportunity for the evaluation community. On the other hand, evaluation of these broad-reaching goals with a central focus on “no one left behind” presents several challenges:
- How do we assess whether development interventions are relevant, and are having an impact in decreasing inequality and improving the welfare of the worst-off groups?
- How do we carry out evaluation given the complexity of the SDGs? Are we going to evaluate complex and inter-dynamic environments with the traditional linear, simple and static logical framework (logframe) approach?
- How can we take advantage of new technologies to address the challenges above?
- Most importantly, how can we strengthen the capacities of governments, civil society organizations (CSOs) and parliamentarians to evaluate whether interventions are producing equitable outcomes for marginalized populations?
Below are some suggestions about how to address these challenges while capitalizing on the great opportunity the SDGs provide to all of us.
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|How Do We Carry Out Evaluation Given
As mentioned above, the SDGs are interrelated and interlinked, which adds to their complexity but also to their dynamic interaction and transformational impact. As the map of the SDGs produced by Le Blanc (2015) illustrates clearly, the SDGs and their targets can be seen as a system in which the goals are linked through targets that refer to multiple goals. The map of the SDGs shown in Figure $1.3$ produced by Le Blanc (2015) represents the first 16 SDGs as broader circles of differing colours, while targets are represented by smaller circles in the colour of the goal under which they figure. The map conveys a clear sense that SDGs are a system, with goals and targets interlinked.
An additional perspective shows the strengths of the links among the goals (Figure 1.4). The thicker the link between two goals, the more targets are linking the two goals, directly or through a third goal. The thickest links are between gender and education (SDGs 4 and 5), and between poverty and inequality (SDGs 1 and 10), demonstrating once again the centrality of the principle of “leaving no one behind”. There are also strong connections between SDGs 10 and 16, on peaceful and inclusive societies.
Many targets referencing inequality are listed under other goals (Figure 1.5). Of note is the strong link between inequality and peaceful and inclusive societies (SDG 16), with no fewer than six targets explicitly linking the two, including two from SDG 5 on gender. As can be seen in Figure 1.4, the largest number of links (9) is with the poverty goal.
发展经济学代考
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Greatest Opportunity
这是国际发展史上第一次世界各国元首承诺跟踪和审查机制以评估全球目标的执行情况。该评估采用自愿国家审查 (VNR) 的形式，由各国政府对其在可持续发展目标方面取得的进展进行。自 2016 年以来，联合国可持续发展问题高级别政治论坛 (HLPF) 上已提交了 111 个 VNR，另外 51 个将于 2019 年提交（UNDESA，2018）。这种高层次和深远的承诺可能会导致对国家主导评价的需求激增。主要政策制定者有望要求建立自己的国家评估系统，以便他们能够进行高质量的评估，为各国将在联合国高级别政治论坛上提交的国家可持续发展目标审查提供信息。因此，这对评估界来说是一个前所未有的机会。另一方面，以“不让任何人掉队”为中心对这些影响广泛的目标进行评估提出了几个挑战：
- 我们如何评估发展干预措施是否相关，以及是否对减少不平等和改善最贫困群体的福利产生影响？
- 鉴于可持续发展目标的复杂性，我们如何进行评估？我们是否要使用传统的线性、简单和静态逻辑框架（logframe）方法来评估复杂和交互动态的环境？
- 我们如何利用新技术来应对上述挑战？
- 最重要的是，我们如何加强政府、民间社会组织 (CSO) 和议员的能力，以评估干预措施是否为边缘化人群产生了公平的结果？
以下是一些关于如何在利用可持续发展目标为我们所有人提供的巨大机遇的同时应对这些挑战的建议。
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|How Do We Carry Out Evaluation Given
如上所述，可持续发展目标是相互关联和相互关联的，这增加了它们的复杂性，也增加了它们的动态互动和变革影响。正如 Le Blanc (2015) 制作的 SDGs 地图清楚地表明，SDGs 及其具体目标可以被视为一个系统，其中目标通过涉及多个目标的目标联系起来。SDGs 地图如图所示1.3Le Blanc (2015) 提出的前 16 个可持续发展目标用不同颜色的大圆圈表示，而目标则用它们所依据的目标颜色的小圆圈表示。该地图清楚地表明，可持续发展目标是一个系统，目标和具体目标相互关联。
另一个视角显示了目标之间联系的强度（图 1.4）。两个目标之间的联系越紧密，直接或通过第三个目标将两个目标联系起来的目标就越多。性别与教育（可持续发展目标 4 和 5）以及贫困与不平等（可持续发展目标 1 和 10）之间的联系最为紧密，再次证明了“不让任何人掉队”原则的核心地位。关于和平和包容性社会的可持续发展目标 10 和 16 之间也存在密切联系。
许多提及不平等的目标都列在其他目标之下（图 1.5）。值得注意的是不平等与和平与包容的社会（可持续发展目标 16）之间的密切联系，至少有六个目标明确将两者联系起来，其中两个来自可持续发展目标 5 关于性别的目标。如图 1.4 所示，最多的链接数（9）与贫困目标有关。
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。