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。
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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Time-Varying VECM Specification for Wealth Effects
This specification is more original as it enables both the long-run relationship (cointegration relationship) and the ECM to exhibit nonlinearity. ${ }^8$ This novel specification allows a generalization of both first and second specifications and offers a more original econometric framework to investigate complex wealth effects.
Formally, following Bierens and Martins (2010), we first compute the multivariate time-varying cointegration. Bierens et Martins (2010) explained that long-run coefficients of the $\operatorname{VAR}(\mathrm{p})$ are allowed to change with time and can be approximated by a finite sum of Chebyshev polynomials. In this way, the Bierens and Martins methodology considers a multivariate VECM framework for which the Johansen (1991) model is a special case.
Thus we start with the following TV-VECM of order $p$ :
$$
\Delta Z_t=\mu+\alpha \beta_t^{\prime} Z_{t-1}+\sum_{j=1}^{p-1} \Gamma_j \Delta Z_{t-j}+\varepsilon_t, \varepsilon_t \sim \text { i.i.d. } N_k(0, \Omega), t=1, \ldots, T .
$$
With $Z_t=\left(C_t, T W_t\right.$, Income $\left._t\right)$ for the model with aggregate data or $Z_t=$ $\left(C_t, F W_t, H W_t\right.$, Income $\left._t\right)$ when considering the disaggregate data. $\mu, \alpha$ and $\beta$ are $3 \times 1$ fixed coefficients vectors.
Contrary to the standard VECM from Johansen (1991), the coefficients may be time-varying. Assuming that the function of discrete time $\beta_t$ is smooth in line with Bierens and Martins (2010), we thus have the following: $\beta_t=\beta_m\left(\frac{t}{T}\right)=$ $\sum_{i=0}^m \xi_{i, T} P_{i, T}(t)$ where the orthonormal Chebyshev time polynomials $P_{i, T}(t)$ are defined by $P_{0, T}(t)=1, P_{i, T}(t)=\sqrt{2} \cos \left(\frac{i \pi(t-0.5)}{T}\right), t=1,2, \ldots, T, i=$ $1,2, \ldots, m$ and $\xi_{i, T}=\frac{1}{T} \sum_{t=1}^T \beta_t P_{i, T}(t)$ are unknown $k \times r$ matrices with $k$ the number of variables and $r$ the rank.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Data and Preliminary Analysis
Data are quarterly and cover the period 1987Q1 to 2011Q4. They concern France and are obtained from financial and non-financial national accounts. Consumption is defined as the household’s total expenditures, while Income corresponds to the flow of human wealth and is measured by disposable income net of property and imputed rents. Financial wealth consists in the household’s financial assets net of debts, whereas Housing wealth consists in tangible assets (land and housing). Our study extended the one by Chauvin and Damette (2011), who used similar data over the period 1987-2008, by focusing on nonlinearity in the wealth-consumption relationship. It also extended their study through the use of more recent data to outline the effect of the subprime crisis on the Consumption/Wealth relationship. More details about the data are reported in Fig. 1.
First, the analysis of Fig. 1-which reports consumption, income, total wealth, HW and $\mathrm{FW}$ in logarithms-shows that series are a priori non-stationary in level. Furthermore, consumption and $\mathrm{HW}$ indicate some smoothness and seem less volatile than income, FW and Total Wealth (TW). We also plot the dynamics of the FW/Income and HW/Income ratios, using the disposable income net of property and imputed rents. These ratios show some French stylized facts associated with the preference of French householders for real estate investments to financial investments. This fact is more marked after the 2000 dotcom bubble.
Second, we tested for the presence of a unit root in the data. To this end, we performed both the usual unit root tests-ADF of Dickey-Fuller (1979) and DFGLS of Elliot, Rothenberg, Stock (1996)_and also a unit root test with structural breaks of Zivot and Andrews (1992) and Kapetanios et al. (2003) in the nonlinear STAR framework. Accordingly, all series are integrated of order one, noted I(1). ${ }^9$ We focused thereafter on the variables in first difference.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Time-Varying VECM Specification for Wealth Effects
该规范更具原创性，因为它使长期关系(协整关系)和ECM都显示出非线性。${ }^8$这个新颖的规范允许第一和第二规范的概括，并提供了一个更原始的计量经济学框架来研究复杂的财富效应。
形式上，继Bierens和Martins(2010)之后，我们首先计算多元时变协整。Bierens et Martins(2010)解释说，$\operatorname{VAR}(\mathrm{p})$的长期系数允许随时间变化，并且可以用有限的切比雪夫多项式求和来近似。通过这种方式，Bierens和Martins的方法考虑了一个多元VECM框架，其中Johansen(1991)模型是一个特例。
因此，我们从以下顺序为$p$的TV-VECM开始:
$$
\Delta Z_t=\mu+\alpha \beta_t^{\prime} Z_{t-1}+\sum_{j=1}^{p-1} \Gamma_j \Delta Z_{t-j}+\varepsilon_t, \varepsilon_t \sim \text { i.i.d. } N_k(0, \Omega), t=1, \ldots, T .
$$
对于具有聚合数据的模型，使用$Z_t=\left(C_t, T W_t\right.$、Income $\left._t\right)$;对于考虑非聚合数据的模型，使用$Z_t=$$\left(C_t, F W_t, H W_t\right.$、Income $\left._t\right)$。$\mu, \alpha$和$\beta$为$3 \times 1$定系数向量。
与Johansen(1991)的标准VECM相反，系数可能是时变的。假设离散时间函数$\beta_t$与Bierens and Martins(2010)一致是光滑的，我们得到:$\beta_t=\beta_m\left(\frac{t}{T}\right)=$$\sum_{i=0}^m \xi_{i, T} P_{i, T}(t)$其中标准正交Chebyshev时间多项式$P_{i, T}(t)$定义为$P_{0, T}(t)=1, P_{i, T}(t)=\sqrt{2} \cos \left(\frac{i \pi(t-0.5)}{T}\right), t=1,2, \ldots, T, i=$, $1,2, \ldots, m$和$\xi_{i, T}=\frac{1}{T} \sum_{t=1}^T \beta_t P_{i, T}(t)$是未知的$k \times r$矩阵，其中$k$为变量数，$r$为秩。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Data and Preliminary Analysis
数据为季度数据，涵盖1987年第一季度至2011年第四季度。它们涉及法国，是从财政和非财政国民核算中获得的。消费被定义为家庭的总支出，而收入则对应于人类财富的流动，用扣除财产和估算租金的可支配收入来衡量。金融财富是指扣除债务后的家庭金融资产，而住房财富是指有形资产(土地和住房)。我们的研究扩展了Chauvin和Damette(2011)的研究，他们使用了1987-2008年期间的类似数据，通过关注财富-消费关系的非线性。它还通过使用最近的数据来扩展他们的研究，以概述次贷危机对消费/财富关系的影响。关于数据的更多细节见图1。
首先，对图1(以对数形式报告了消费、收入、总财富、HW和$\mathrm{FW}$)的分析表明，序列在水平上是先验的非平稳的。此外，消费和$\mathrm{HW}$显示出一些平滑，似乎比收入，FW和总财富(TW)波动更小。我们还利用财产和估算租金的净可支配收入，绘制了FW/Income和HW/Income比率的动态图。这些比率显示了一些法国式的事实，与法国家庭对房地产投资的偏好有关，而不是金融投资。这一事实在2000年互联网泡沫之后更为明显。
其次，我们测试了数据中是否存在单位根。为此，我们在非线性STAR框架下进行了通常的单位根检验——Dickey-Fuller(1979)的adf和Elliot, Rothenberg, Stock(1996)的DFGLS——以及Zivot和Andrews(1992)和Kapetanios等人(2003)的结构断裂单位根检验。因此，所有级数都是1阶积分，记为I(1)。${ }^9$之后我们关注的是一阶差分中的变量。
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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。