如果你也在 怎样代写金融计量经济学Financial 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。金融计量经济学Financial Econometrics是使用统计方法来发展理论或检验经济学或金融学的现有假设。计量经济学依靠的是回归模型和无效假设检验等技术。计量经济学也可用于尝试预测未来的经济或金融趋势。
金融计量经济学Financial Econometrics的一个基本工具是多元线性回归模型。计量经济学理论使用统计理论和数理统计来评估和发展计量经济学方法。计量经济学家试图找到具有理想统计特性的估计器，包括无偏性、效率和一致性。应用计量经济学使用理论计量经济学和现实世界的数据来评估经济理论，开发计量经济学模型，分析经济历史和预测。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写计量经济学Econometrics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。我们的专家在代写计量经济学Econometrics代写方面经验极为丰富，各种代写计量经济学Econometrics相关的作业也就用不着说。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Deterministic Trends
First, let us assume that the relative commodity price series is generated by a trendstationary (TS) data process as follows
$$
\mathrm{COMP}_{\mathrm{t}}=\alpha+\beta t+\varepsilon_t
$$
where $\mathrm{COMP}_t$ is the logarithm of the commodity price indice, where $t$ is an annual deterministic trend, where $\varepsilon_t$ is a stationary process with mean equal to zero, an ARMA for example, and where the sign and significance of $\beta$ lead to conclusions on the PSH. Most studies based on this methodology (Sapsford 1985; Grilli and Yang 1988) found support to the PSH, in other words $\beta$ was found to be significantly negative.
Of course, these conclusions are subject to the validity of the stationarity assumption. Non-stationarity of the error terms could lead to spurious rejection of the null $\beta=0$ and to spurious support of the PSH. Cuddington and Urzua (1989) were the first to carry out unit-root tests on the Grilli-Yang commodity price dataset. Similarly, Kim et al. (2003) showed that the 24 commodity price series contained in the standard Grilli-Yang commodity price index are characterized by unit-root behaviors (18 commodities) or quasi-unit roots ( 6 commodities). Similar results were reported by Cuddington (1992) and Newbold et al. (2005).
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Stochastic Trends
Consequently, we can assume that the relative commodity price series are generated by a difference-stationary (DS) process as follows
$$
\Delta \mathrm{COMP}_t=\beta+u_t
$$
where $\Delta P_t$ is the differenced logarithm of the commodity price index, where $u_t$ is a stationary process, an ARMA for example, with mean equal to zero, and where the sign and significance of $\beta$ leads to conclusions on the PSH. Kim et al. (2003) accounted for non-stationarity and find much less support to the PSH. Indeed, using the same 24 commodity prices of the Grilli-Yang database, they observe that the null hypothesis of $\beta=0$ is much less frequently rejected with a non-stationary process specification than in stationary models.
The finding that most commodity price series largely behave like random walks is not anodine. A shock to the price of, say, copper today would thus be permanent. Copper price would no longer revert to any stable, long-run values/trends. As a consequence, stabilization mechanism as the one implemented by Chile, whereby asset accumulation is conditioned on copper prices being above a long-term level, would theoretically no longer be sustainable as it relies on the concept of a stable level/trend.
Detection of unit roots remains subject to some caution. It might be spuriously derived from a bad specification of the data-generating process or due to the wellknown lack of power of standard non-stationary tests (Schwert 1987). We now consider extensions related to these two possibilities and see that the conclusions supporting the PSH lose their strength.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Deterministic Trends
首先，让我们假设相对商品价格序列是由趋势平稳(TS)数据过程生成的，如下所示
$$
\mathrm{COMP}_{\mathrm{t}}=\alpha+\beta t+\varepsilon_t
$$
其中$\mathrm{COMP}_t$是商品价格指数的对数，$t$是年度确定性趋势，$\varepsilon_t$是均值等于零的平稳过程，例如ARMA, $\beta$的符号和显著性得出了关于PSH的结论。大多数研究基于这种方法(Sapsford 1985;Grilli和Yang(1988)发现对PSH的支持，换句话说$\beta$被发现是显着负的。
当然，这些结论取决于平稳性假设的有效性。误差项的非平稳性可能导致对null $\beta=0$的虚假拒绝和对PSH的虚假支持。Cuddington和Urzua(1989)首先对grill – yang商品价格数据集进行了单位根检验。同样，Kim et al.(2003)表明，标准grill – yang商品价格指数中包含的24个商品价格序列具有单位根行为(18种商品)或准单位根行为(6种商品)的特征。Cuddington(1992)和Newbold et al.(2005)也报道了类似的结果。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Stochastic Trends
因此，我们可以假设相对商品价格序列是由一个差分平稳(DS)过程产生的
$$
\Delta \mathrm{COMP}_t=\beta+u_t
$$
其中$\Delta P_t$是商品价格指数的差分对数，其中$u_t$是一个平稳过程，例如ARMA，其平均值等于零，其中$\beta$的符号和显著性导致关于PSH的结论。Kim等人(2003)解释了非平稳性，发现对PSH的支持要少得多。事实上，使用grili – yang数据库中相同的24种商品价格，他们观察到，与平稳模型相比，非平稳过程规范中$\beta=0$的零假设被拒绝的频率要低得多。
大多数大宗商品价格序列在很大程度上表现得像随机漫步，这一发现并不是一件好事。因此，对(比如说)铜价的冲击将是永久性的。铜价将不再恢复到任何稳定的长期价值/趋势。因此，智利实施的稳定机制，即资产积累以铜价高于长期水平为条件，理论上将不再可持续，因为它依赖于稳定水平/趋势的概念。
单位根的检测仍然需要一些谨慎。它可能是由于数据生成过程的不良规范或由于众所周知的标准非平稳测试缺乏力量而产生的虚假结果(Schwert 1987)。我们现在考虑与这两种可能性相关的扩展，并看到支持PSH的结论失去了力量。
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。