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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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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The nature of qualitative information
So far, we have examined the equation specifications employed in econometric analysis, as well as techniques used to obtain estimates of the parameters in an equation and procedures for assessing the significance, accuracy and precision of those estimates. An assumption made implicitly up to this point has been that we can always obtain a set of numerical values for all the variables we want to use in our models. However, there are variables that can play a very important role in the explanation of an econometric model but are not numerical or easy to quantify. Examples of these are:
(a) gender may be very important in determining salary levels;
(b) different ethnic groups may follow diverse patterns regarding consumption and savings;
(c) educational levels can affect earnings from employment; and/or
(d) being a member of a labour union may imply different treatment/attitudes than not belonging to the union.
All these are cases for cross-sectional analysis.
Not easily quantifiable (or, in general, qualitative) information could also arise within a time series econometric framework. Consider the following examples:
(a) changes in a political regime may affect production processes or employment conditions;
(b) a war can have an impact on all aspects of economic activity;
(c) certain days in a week or certain months in a year can have different effects on stock prices; and
(d) seasonal effects are frequently observed in the demand for particular products; for example, ice cream in the summer, furs during the winter.
The aim of this chapter is to show the methods used to include information from qualitative variables in econometric models. This is done by using ‘dummy’ or ‘dichotomous’ variables. The next section presents the possible effects of qualitative variables in regression equations and how to use them. We then present special cases of dummy variables and the Chow test for structural stability.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Constant dummy variables
Consider the following cross-sectional regression equation:
$$
Y_i=\beta_1+\beta_2 X_{2 i}+u_i
$$
The constant term $\left(\beta_1\right)$ in this equation measures the mean value of $Y_i$ when $X_{2 i}$ is equal to zero. The important thing here is that this regression equation assumes that the value of $\beta_0$ will be the same for all the observations in the data set. However, the coefficient might be different, depending on different aspects of the data set. For example, regional differences might exist in the values of $Y_i ;$ or $Y_i$ might represent the growth of GDP for European Union (EU) countries. Differences in growth rates are quite possible between core and peripheral countries. The question is, how can we quantify this information in order to enter it in the regression equation and check for the validity of this possible difference? The answer is: with the use of a special type of variable – a dummy (or fake) that captures qualitative effects by coding the different possible outcomes with numerical values.
This can usually be done quite simply by dichotomizing the possible outcomes and arbitrarily assigning the values of 0 and 1 to the two possibilities. So, for the EU countries example, we can have a new variable, $D$, which can take the following values:
$$
D= \begin{cases}1 & \text { for core country } \ 0 & \text { for peripheral country }\end{cases}
$$
Note that the choice of which of the alternative outcomes is to be assigned the value of 1 does not alter the results in an important way, as we shall show later.
Thus, entering this dummy variable in the regression model in Equation (9.1) we get:
$$
Y_i=\beta_1+\beta_2 X_{2 i}+\beta_3 D_i+u_i
$$
and in order to obtain the interpretation of $D_i$, consider the two possible values of $D$ and how these will affect the specification of Equation (9.3). For $D=0$ we have:
$$
\begin{aligned}
Y_i & =\beta_1+\beta_2 X_{2 i}+\beta_3(0)i+u_i \ & =\beta_1+\beta_2 X{2 i}+u_i
\end{aligned}
$$
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The nature of qualitative information
到目前为止，我们已经研究了计量经济学分析中使用的方程规范，以及用于获得方程中参数估计值的技术和评估这些估计值的显着性、准确性和精确性的程序。到目前为止，一个隐含的假设是我们总能为我们想要在模型中使用的所有变量获得一组数值。然而，有些变量可以在计量经济模型的解释中发挥非常重要的作用，但不是数值的或易于量化的。这方面的例子是：
(a) 性别在决定工资水平方面可能非常重要；
(b) 不同族裔群体可能遵循不同的消费和储蓄模式；
(c) 教育水平会影响就业收入；和/或
(d) 加入工会可能意味着与不加入工会不同的待遇/态度。
这些都是横断面分析的案例。
不易量化（或一般来说，定性）的信息也可能出现在时间序列计量经济学框架内。考虑以下例子：
(a) 政治体制的变化可能影响生产过程或就业条件；
(b) 战争会对经济活动的各个方面产生影响；
(c) 一周中的某些天或一年中的某些月会对股票价格产生不同的影响；( d
) 在特定产品的需求中经常观察到季节性影响；例如，夏天的冰淇淋，冬天的皮草。
本章的目的是展示用于将来自定性变量的信息包含在计量经济学模型中的方法。这是通过使用“虚拟”或“二分”变量来完成的。下一节介绍回归方程中定性变量的可能影响以及如何使用它们。然后我们介绍虚拟变量的特殊情况和结构稳定性的 Chow 检验。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Constant dummy variables
考虑以下横截面回归方程:
$$
Y_i=\beta_1+\beta_2 X_{2 i}+u_i
$$
常数项 $\left(\beta_1\right)$ 在这个等式中测量的平均值 $Y_i$ 什么时候 $X_{2 i}$ 等于零。这里重要的是这个回归方程假设 $\beta_0$ 对于 数据集中的所有观察结果都是相同的。但是，系数可能会有所不同，具体取决于数据集的不同方面。例 如，区域差异可能存在于值 $Y_i$; 或者 $Y_i$ 可能代表欧盟 (EU) 国家的 GDP 增长。核心国家和外围国家之间的 增长率很可能存在差异。问题是，我们如何量化此信息以便将其输入回归方程并检查此可能差异的有效 性? 答案是：使用一种特殊类型的变量一一—个虚拟变量 (或假变量)，它通过用数值编码不同的可能 结果来捕捉定性影响。
这通常可以非常简单地完成，方法是将可能的结果一分为二，并任意将 0 和 1 的值分配给两种可能性。 所以，以欧盟国家为例，我们可以有一个新变量， $D$ ，它可以采用以下值:
$D={1 \quad$ for core country 0 for peripheral country
请注意，选择将哪个备选结果赋值 1 不会以重要方式改变结果，正如我们稍后将展示的那样。
因此，在等式 (9.1) 的回归模型中输入这个虚拟变量，我们得到:
$$
Y_i=\beta_1+\beta_2 X_{2 i}+\beta_3 D_i+u_i
$$
并为了获得对 $D_i$ ，考虑两个可能的值 $D$ 以及这些将如何影响公式 (9.3) 的规范。为了 $D=0$ 我们有:
$$
Y_i=\beta_1+\beta_2 X_{2 i}+\beta_3(0) i+u_i \quad=\beta_1+\beta_2 X 2 i+u_i
$$
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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。
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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
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。