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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|Structural Generalized Impulse-Response Function (SGIRF) Analysis of US Productivity Shocks
The identification of shocks has been a major issue in GVAR models. In order to conduct dynamic analysis, the vast majority of research papers using GVAR models rely on the GIRF proposed by Koop et al. (1996) and further developed by Pesaran and Shin (1998). The identification of shocks in a GVAR model is complicated due to the cross-country interactions and high dimensionality of the model.
The identification in a traditional VAR analysis is usually achieved by using the orthogonalized impulse-response functions (OIRFs) that require a certain ordering of variables. This approach is often not suitable for GVAR models, as it requires ordering not only of the variables, but also countries. As a result, when a large number of variables and countries are included in the model, it becomes difficult to justify such ordering based on economic theory and empirical findings. The advantage of GIRFs is that they are invariant to the ordering of countries and variables. This is very convenient for models like GVAR that involve many countries and variables. However, it comes at a cost. Critics often argue that in GIRFs, the error terms are not orthogonal and it allows correlation among them. This, in turn, makes economic interpretation of shocks difficult.
We take this into account by using SGIRFs instead of GIRFs. The SGIRF allows the most dominant economy in the model to be ordered first and also its variables to have certain ordering. Since the main aim of this paper is to investigate spillover effects of productivity shocks arising in the USA, the largest economy in the model, the USA and its variables are ordered first. This means that the identifying scheme for the model of the USA is based on a lower-triangular Cholesky decomposition and has the following ordering: [R\&D, TFP, capital, GDP]’. Thus, for the USA, R\&D is ordered first, followed by TFP because greater expenditure on R\&D could increase TFP. This assumes that R\&D spending affects TFP contemporaneously, but not vice versa. TFP is then followed by capital and GDP. This ordering system assumes that GDP is the most endogenous variable, which is a realistic assumption to make. Other countries and their variables are kept unrestricted. More about the GIRF and SGIRF is discussed in the appendix.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Productivity Shocks in the EU, Non-OECD, and Others
Figures 4, 5 and 6 show the response of the same variables to one standard deviation (SD) positive shock in ‘the EU,’ ‘non-OECD,’ and ‘Others’ country groups, respectively. The first row of each figure shows the response of GDP to a TFP shock. The EU’s TFP shock does have some positive and significant effects on GDP of the EU and the other country groups. Compared to the US TFP shock, these reactions are smaller in magnitude. EU’s TFP shock also increases US R\&D and has a further positive effect on its own TFP. Such reactions are, however, significant for a very short period of time. A shock to the non-OECD group’s TFP has some positive significant effect on its own GDP, but spillover effects are not highly significant. A shock to the final group ‘Others’ has no significant effect on the GDP of any country groups either. In terms of the effect on other variables, results are not very significant.
Interestingly, a positive TFP shock is associated with increases in R\&D spending for the USA and other country groups. This might be due to the size of the US R\&D and the fact that US multinational firms are much more global in terms of investing in other country groups. According to the Forbes Global 2000 that lists top 2000 companies in the world, the USA was ranked first in terms of the number of firms included in this list. An increase in productivity in the rest of the world creates greater incentives for them to expand their business by spending more on R\&D. Put it differently, productivity improvements in other country groups are dependent upon productivity advances in the USA. On the contrary, R\&D spending in the EU decreases when there is a positive TFP shock in ‘Non-OECD’ and ‘Others’ country groups. These results might explain why the EU is still lagging behind the USA in terms of research and innovation and are in line with findings of Miller and Atkinson (2014). While the USA is able to make best use of productivity improvements in other countries, the rest of the world fails to do so.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Structural Generalized Impulse-Response Function (SGIRF) Analysis of US Productivity Shocks
冲击的识别一直是GVAR模型中的一个主要问题。为了进行动态分析，绝大多数使用GVAR模型的研究论文依赖于Koop等人(1996)提出并由Pesaran和Shin(1998)进一步发展的GIRF。由于GVAR模型的跨国相互作用和高维性，使得GVAR模型中冲击的识别非常复杂。
在传统的VAR分析中，识别通常是通过使用正交脉冲响应函数(oirf)来实现的，这需要一定的变量顺序。这种方法通常不适用于GVAR模型，因为它不仅需要对变量进行排序，而且需要对国家进行排序。因此，当模型中包含大量变量和国家时，很难根据经济理论和实证结果证明这种排序是合理的。全球气候变化基金的优势在于，它们对国家和变量的排序是不变的。这对于像GVAR这样涉及许多国家和变量的模型来说是非常方便的。然而，这是有代价的。批评者经常认为，在girf中，误差项不是正交的，它允许它们之间的相关性。这反过来又使得对冲击的经济解释变得困难。
我们通过使用sgirf而不是girf来考虑这一点。SGIRF允许在模型中最具主导地位的经济体被优先排序，并且其变量也具有一定的排序。由于本文的主要目的是研究模型中最大的经济体美国生产率冲击的溢出效应，因此将美国及其变量放在首位。这意味着美国模型的识别方案基于低三角Cholesky分解，并具有以下顺序:[R\&D, TFP，资本，GDP]。因此，对于美国来说，研发是首先订购的，其次是TFP，因为更多的研发支出可以提高TFP。这假设研发支出同时影响TFP，而不是相反。TFP之后是资本和GDP。这个排序系统假设GDP是最内生的变量，这是一个现实的假设。其他国家及其变量不受限制。关于全球环境基金和SGIRF的更多信息将在附录中讨论。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Productivity Shocks in the EU, Non-OECD, and Others
图4、图5和图6分别显示了“欧盟”、“非经合组织”和“其他”国家组中相同变量对一个标准差(SD)正冲击的反应。每个数字的第一行显示了GDP对TFP冲击的反应。欧盟的TFP冲击确实对欧盟和其他国家集团的GDP产生了一些积极而显著的影响。与美国的TFP冲击相比，这些反应的规模较小。欧盟的TFP冲击也增加了美国的研发，并对其自身的TFP产生了进一步的积极影响。然而，这种反应在很短的时间内是显著的。对非经合组织成员国TFP的冲击对其国内生产总值有一定的正向显著影响，但溢出效应并不十分显著。对最后一组“其他”的冲击对任何国家组的GDP也没有显著影响。至于对其他变量的影响，结果不是很显著。
有趣的是，对美国和其他国家群体来说，TFP的积极冲击与研发支出的增加有关。这可能是由于美国研发的规模，以及美国跨国公司在投资其他国家集团方面更加全球化的事实。根据福布斯全球2000强公司排名，美国在上榜公司数量上排名第一。世界其他地区生产率的提高为它们提供了更大的动力，促使它们通过加大研发支出来扩大业务。换句话说，其他国家集团的生产率提高取决于美国生产率的提高。相反，当“非经合组织”和“其他”国家群体的TFP受到积极冲击时，欧盟的研发支出就会减少。这些结果可能解释了为什么欧盟在研究和创新方面仍然落后于美国，并且与Miller和Atkinson(2014)的研究结果一致。虽然美国能够最大限度地利用其他国家的生产力提高，但世界其他国家却未能做到这一点。
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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。