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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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- 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|Panel data
A panel data set consists of a time series for each cross-sectional member in the data set; as an example we could consider the sales and the number of employees for 50 firms over a five-year period. Panel data can also be collected on a geographical basis; for example, we might have GDP and money supply data for a set of 20 countries and for a 20 -year period.
Panel data are denoted by the use of both $i$ and $t$ subscripts, which we have used before for cross-sectional and time series data, respectively. This is simply because panel data have both cross-sectional and time series dimensions. So, we might denote GDP for a set of countries and for a specific time period as:
$$
Y_{i t} \quad \text { for } t=1,2,3, \ldots, T \text { and } i=1,2,3, \ldots, N
$$
To better understand the structure of panel data, consider a cross-sectional and a time series variable as $N \times 1$ and $T \times 1$ matrices, respectively:
$$
Y_t^{\text {ARGENTINA }}=\left(\begin{array}{c}
Y_{1990} \
Y_{1991} \
Y_{1992} \
\vdots \
Y_{2012}
\end{array}\right), \quad Y_i^{1990}=\left(\begin{array}{c}
Y_{\text {ARGENTINA }} \
Y_{\text {BRAZIL }} \
Y_{U R U G U A Y} \
\vdots \
Y_{\text {VENEZUELA }}
\end{array}\right)
$$
Here $Y_t^{A R G E N T I N A}$ is the GDP for Argentina from 1990 to 2012 and $Y_i^{1990}$ is the GDP for 20 different Latin American countries.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The classical linear regression model
The classical linear regression model is a way of examining the nature and form of the relationships between two or more variables. In this chapter we consider the case of only two variables. One important issue in the regression analysis is the direction of causation between the two variables; in other words, we want to know which variable is affecting the other. Alternatively, this can be stated as which variable depends on the other. Therefore, we refer to the variables as the dependent variable (usually denoted by $Y$ ) and the independent or explanatory variable (usually denoted by $X$ ). We want to explain/predict the value of $Y$ for different values of the explanatory variable $X$. Let us assume that $X$ and $Y$ are linked by a simple linear relationship:
$$
E\left(Y_t\right)=a+\beta X_t
$$
where $E\left(Y_t\right)$ denotes the average value of $Y_t$ for given $X_t$ and unknown population parameters $a$ and $\beta$ (the subscript $t$ indicates that we have time series data). Equation (3.1) is called the population regression equation. The actual value of $Y_t$ will not always equal its expected value $E\left(Y_t\right)$. There are various factors that can ‘disturb’ its actual behaviour and therefore we can write actual $Y_t$ as:
$$
Y_t=E\left(Y_t\right)+u_t
$$
or
$$
Y_t=a+\beta X_t+u_t
$$
where $u_t$ is a disturbance. There are several reasons why a disturbance exists:
1 Omission of explanatory variables. There might be other factors (other than $X_t$ ) affecting $Y_t$ that have been left out of Equation (3.2). This may be because we do not know these factors, or even if we know them we might be unable to measure them in order to use them in a regression analysis.
2 Aggregation of variables. In some cases it is desirable to avoid having too many variables and therefore we attempt to summarize in aggregate a number of relationships in only one variable. Therefore, eventually we have only a good approximation of $Y_t$, with discrepancies that are captured by the disturbance term.
3 Model specification. We might have a misspecified model in terms of its structure. For example, it might be that $Y_t$ is not affected by $X_t$, but it is affected by the value of $X$ in the previous period (that is, $X_{t-1}$ ). In this case, if $X_t$ and $X_{t-1}$ are closely related, the estimation of Equation (3.2) will lead to discrepancies that are again captured by the error term.
4 Functional misspecification. The relationship between $X$ and $Y$ might be non-linear. We shall deal with non-linearities in other chapters of this text.
5 Measurement errors. If the measurement of one or more variables is not correct then errors appear in the relationship and these contribute to the disturbance term.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Panel data
面板数据集由数据集中每个横截面成员的时间序列组成；例如，我们可以考虑 50 家公司在五年内的销售 额和员工人数。也可以按地域收集面板数据；例如，我们可能有一组 20 个国家和 20 年期间的 GDP 和货 両供应数据。
面板数据通过使用两者来表示 $i$ 和 $t$ 下标，我们之前分别将其用于横截面数据和时间序列数据。这仅仅是因 为面板数据同时具有横截面和时间序列维度。因此，我们可以将一组国家和特定时间段的 GDP 表示为:
$Y_{i t} \quad$ for $t=1,2,3, \ldots, T$ and $i=1,2,3, \ldots, N$
为了更好地理解面板数据的结构，将横截面和时间序列变量视为 $N \times 1$ 和 $T \times 1$ 矩阵，分别为:
$Y_t^{\text {ARGENTINA }}=\left(Y_{1990} Y_{1991} Y_{1992} \vdots Y_{2012}\right), \quad Y_i^{1990}=\left(Y_{\text {ARGENTINA }} Y_{\text {BRAZIL }} Y_{\text {URUGUAY }}\right.$
这里 $Y_t^{A R G E N T I N A}$ 是阿根廷从 1990 年到 2012 年的 GDP， $Y_i^{1990}$ 是 20 个不同拉丁美洲国家的 GDP。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The classical linear regression model
经典线性回归模型是一种检查两个或多个变量之间关系的性质和形式的方法。在本章中，我们考虑只有两 个变量的情况。回归分析中的一个重要问题是两个变量之间的因果关系方向；换句话说，我们想知道哪个 变量正在影响另一个。或者，这可以表述为哪个变量依赖于另一个变量。因此，我们将变量称为因变量 (通常表示为 $Y$ ) 和自变量或解释变量 (通常表示为 $X$ ). 我们想解释/预测的价值 $Y$ 对于解释变量的不同值 $X$. 让我们假设 $X$ 和 $Y$ 由一个简单的线性关系链接：
$$
E\left(Y_t\right)=a+\beta X_t
$$
在哪里 $E\left(Y_t\right)$ 表示的平均值 $Y_t$ 对于给定的 $X_t$ 和末知的人口参数 $a$ 和 $\beta$ (下标 $t$ 表明我们有时间序列数 据）。式 (3.1) 称为人口回归方程。的实际价值 $Y_t$ 不会总是等于它的期望值 $E\left(Y_t\right)$. 有多种因素可以“干 扰”其实际行为，因此我们可以写出实际 $Y_t$ 作为:
$$
Y_t=E\left(Y_t\right)+u_t
$$
或者
$$
Y_t=a+\beta X_t+u_t
$$
在哪里 $u_t$ 是一种干扰。存在干扰的原因有几个:
1 解释变量的遗漏。可能还有其他因素 (除了 $X_t$ ) 影响 $Y_t$ 已被排除在等式 (3.2)之外。这可能是因为我 们不知道这些因素，或者即使我们知道它们也可能无法测量它们以便在回归分析中使用它们。
2 变量的聚合。在某些情况下，希望避免有太多变量，因此我们试图仅在一个变量中汇总总结许多关系。 因此，最终我们只有一个很好的近似值 $Y_t$ ，具有由扰动项捕获的差异。
3 型号说明。就其结构而言，我们可能有一个错误指定的模型。例如，它可能是 $Y_t$ 不受 $X_t$ ，但它受值的影 响 $X$ 在上一时期 (即 $X_{t-1}$ ). 在这种情况下，如果 $X_t$ 和 $X_{t-1}$ 密切相关，方程 (3.2) 的估计将导致误差项 再次捕获的差异。
4 功能性错误说明。之间的关系 $X$ 和 $Y$ 可能是非线性的。我们将在本文的其他章节中处理非线性问题。
5 测量误差。如果一个或多个变量的测量不正确，则关系中会出现错误，这些错误会导致干扰项。
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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。