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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。
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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|How to Measure the Real Exchange Rate
Similar to nominal exchange rates, real exchange rates can be computed on a bilateral or on an effective basis.
In their seminal contribution, Chen and Rogoff (2003) studied commodity currencies with exchange rates expressed in USD. One obvious limit of bilateral exchange rates is that it does not isolate from factors that are specific to the reference currency area, namely the dollar zone. Checking the robustness of the results on alternative currencies is a necessity when working with bilateral exchange rates. Chen and Rogoff therefore compared their results with those obtained with exchange rates expressed in GBP.
Most studies on commodity currencies (Cashin et al. 2004; Bodart et al. 2012, 2015; Coudert et al. 2011) rely on the effective version of the exchange rate, defined as trade-weighted multilateral real exchange rate, where the weights are specific to each country trade network, as set out in Eq. (7)
$$
\mathrm{RER}{i t}=\sum{j=1}^J w_{i j} \mathrm{RER}{i j t} $$ where $\mathrm{RER}{i t}$ is the real effective exchange rate of country $i, \operatorname{RER}{i j t}$ is the real bilateral exchange of country $i$ with country $j$, where $w{i j}$ is the weight associated to $\mathrm{RER}_{i j t}$, and where $J$ is the number of countries considered in the real effective exchange rate formula of country $i$. Such series are available from IMF-IFS database, or alternatively from Darvas (2012).
The strength of effective rates is that real exchange rates are measured in terms of a basket of currencies, thereby diluting the fluctuations due to country $j$ shocks. The weakness is that the basket is country specific, that is, $w_{i j}$ depends on $i$. Using countryspecific trade weights is mainly justified for studies focusing on competitiveness. An alternative is to use a fixed basket of currencies (in the vein of special drawing rights or of the Libra), set identically for all investigated countries, that is, $w_{i j}=w_j$ in Eq. (7). Chen and Rogoff (2003) took this option by replicating their analysis on Canada, Australia, and New Zealand by looking at the exchange rate with the socalled broad index, a composite of over 30 non-US-dollar currencies. Surprisingly, this interesting practice has not been much followed.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Real Versus Nominal
As discussed by Chinn (2006), we often face a trade-off between using the most appropriate real exchange rate measure conceptually, and the most readily available data.
In practice, one only has a choice of a few price deflators. At the monthly frequency, they include the consumer price index (CPI), producer price index (PPI), wholesale price index (WPI), and export price index. At lower frequencies, such as quarterly, the set of deflators increases somewhat, to include the GDP deflator, unit labor costs, and price indices for the components of GDP, such as the personal consumption expenditure (PCE) deflator.
Typically, the CPI is thought of as weighting fairly heavily non-traded goods such as consumer services. Similarly, the GDP deflator and the CPI weigh expenditures on non-tradables in proportion to their importance in the aggregate economy. In contrast, the PPI and WPI exclude retail sales services that are likely to be non-traded.
Due to availability constraints for long periods and the need of a large enough set of developing countries, most studies use CPI-real exchange rates (Chen and Rogoff 2003; Cashin et al. 2004; Bodart et al. 2012, 2015), as provided by the IMF-IFS database for a wide set of countries and years.
Clearly, for purposes of calculating the relative price of goods and services that are tradable, the preferred measure would have been the exchange rate deflated by PPIs or WPIs were the data available. It is worth noting that a recent empirical paper of Ahn, Mano, and Zhou (2017), compared CPI, GDP, and ULC deflators in the context of the expenditure switching mechanism studies. It supports Chinn (2006) statement that the choice of the deflator may have considerable effects on the empirical conclusions.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|How to Measure the Real Exchange Rate
与名义汇率类似，实际汇率可以在双边或有效基础上计算。
Chen和Rogoff(2003)在其开创性贡献中研究了以美元表示汇率的商品货币。双边汇率的一个明显限制是，它没有与参考货币区(即美元区)特有的因素隔离开来。在处理双边汇率时，检查替代货币结果的稳健性是必要的。因此，Chen和Rogoff将他们的结果与以英镑表示的汇率得到的结果进行了比较。
大多数关于商品货币的研究(Cashin et al. 2004;Bodart et al. 2012, 2015;Coudert et al. 2011)依赖于汇率的有效版本，定义为贸易加权多边实际汇率，其中权重特定于每个国家的贸易网络，如式(7)所示。
$$
\mathrm{RER}{i t}=\sum{j=1}^J w_{i j} \mathrm{RER}{i j t} $$ 在哪里 $\mathrm{RER}{i t}$ 一国的实际有效汇率是多少 $i, \operatorname{RER}{i j t}$ 真正的双边交流是国家的吗 $i$ 有国家 $j$，其中 $w{i j}$ 重量与 $\mathrm{RER}_{i j t}$，在哪里? $J$ 国家的实际有效汇率公式中是否考虑了国家的数量 $i$． 这些序列可从IMF-IFS数据库获得，也可从Darvas(2012)获得。
有效汇率的优势在于，实际汇率是以一篮子货币来衡量的，从而冲淡了国家$j$冲击造成的波动。缺点在于篮子是针对特定国家的，也就是说，$w_{i j}$取决于$i$。使用国别贸易权重主要是为了研究竞争力。另一种选择是使用固定的一篮子货币(以特别提款权或Libra的形式)，为所有被调查的国家设置相同的货币，即公式(7)中的$w_{i j}=w_j$。Chen和Rogoff(2003)通过使用所谓的广义指数(由30多种非美元货币组成的综合指数)观察汇率，复制了他们对加拿大、澳大利亚和新西兰的分析，采用了这一选择。令人惊讶的是，这种有趣的做法并没有得到多少效仿。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Real Versus Nominal
正如Chinn(2006)所讨论的，在概念上使用最合适的实际汇率度量和最容易获得的数据之间，我们经常面临权衡。
实际上，人们只能选择几种价格平减指数。按月频率，它们包括消费者价格指数(CPI)、生产者价格指数(PPI)、批发价格指数(WPI)和出口价格指数。在较低的频率下，如季度，平减指数会有所增加，包括GDP平减指数、单位劳动力成本和GDP组成部分的价格指数，如个人消费支出(PCE)平减指数。
通常，人们认为CPI对非贸易商品(如消费服务)的权重相当大。同样，GDP平减指数和CPI衡量的是非贸易品支出与其在总体经济中的重要性成比例。相比之下，PPI和WPI不包括可能非贸易的零售销售服务。
由于长期的可用性限制和需要足够多的发展中国家，大多数研究使用cpi -实际汇率(Chen和Rogoff 2003;Cashin et al. 2004;Bodart et al. 2012, 2015)，由IMF-IFS数据库提供，适用于广泛的国家和年份。
显然，为了计算可贸易商品和服务的相对价格，首选的衡量标准应该是按购买力平价(ppi)或wpi(如果有数据的话)折算的汇率。值得注意的是，Ahn、Mano和Zhou(2017)最近的一篇实证论文在支出转换机制研究的背景下比较了CPI、GDP和ULC平减指数。它支持了Chinn(2006)关于平减指数的选择可能对实证结论有相当大影响的说法。
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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。
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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。