如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics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。
经济统计是应用统计学和应用经济学的一个主题，涉及经济数据的收集、处理、汇编、传播和分析。它与商业统计和计量经济学密切相关。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写经济统计Economic Statistics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。我们的专家在代写经济统计Economic Statistics代写方面经验极为丰富，各种代写经济统计Economic Statistics相关的作业也就用不着说。
我们提供的经济统计Economic Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Related Literature
Ours is not the first paper to make use of ADP payroll data. Several papers study the National Employment Report (NER), ADP’s publicly available monthly estimate of US payroll gains constructed jointly with Moody’s Analytics. Importantly, NER estimates are derived from a model including not only ADP microdata but also other contemporaneous and lagged indicators of US economic activity. The existing literature finds that the NER moves closely with CES (Phillips and Slijk 2015) and has some ability to forecast CES, though it does not appear to improve forecasts based on other available information, such as existing consensus forecasts (Gregory and Zhu 2014; Hatzius et al. 2016).
As noted above, we do not use the NER but instead focus on the ADP microdata. A number of recent papers explore these data. Cajner et al. (2018) analyze the representativeness of ADP microdata (relative to CES and QCEW) and construct an ADP payroll index that can improve forecasts of CES; we employ that index in the present paper. Ozimek, DeAntonio and Zandi (2017) use ADP’s linked employer-employee microdata to study the negative effect of workforce aging on aggregate productivity growth. Grigsby, Hurst, and Yildirmaz (2021) study wage rigidity in the same data, finding that the high-frequency microdata can be useful for shedding light on a key business cycle question. Cho (2018) uses ADP microdata to study the employment and wage effects of the 2009 American Recovery and Reinvestment Act.
Our approach in the present paper is different from those above in that we explicitly investigate the usefulness of $\mathrm{ADP}$ as a supplement to CES data for tracking the underlying state of the labor market. In this respect, our work is inspired by Aruoba et al. (2016), who note difficulties in assessing the growth of aggregate output in real time given limitations on the comprehensiveness and timeliness of GDP measures. Two independent measures of GDP exist – the commonly reported expenditure-side approach and the income-based approach-and both are prone to measurement errors arising from various sources. Aruoba et al. (2016) combine the two measures using a state-space framework, recovering an underlying state of output growth which they label “gross domestic output.” We follow this general approach with a focus on employment rather than output.
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Structure of the ADP Microdata
ADP provides human capital management services to firms, including payroll processing. Processing payroll for a client firm involves many tasks, including maintaining worker records, calculating taxes, and issuing paychecks. ADP processes payroll for about 26 million US workers each month (about 20 percent of total US private employment). The structure of the microdata is determined by the business needs of ADP. ADP maintains records at the level of payroll account controls (PAC), which often correspond to business establishments (but may sometimes correspond to firms) as defined by the Census Bureau and BLS. Each PAC updates their records at the end of each pay period. The records consist of the date payroll was processed, employment information for the pay period, and many time-invariant PAC characteristics (such as an anonymized PAC identifier, NAICS industry code, zip code, etc.). PAC records include both the number of individuals employed (“active employees”) and the number of individuals issued a paycheck in a given pay period (“paid employees”). Active employees include wage earners with no hours in the pay period, workers on unpaid leave, and the like. Paid employees include any wage or salary workers issued regular paychecks during the pay period as well as those issued bonus checks and payroll corrections. In this paper we focus exclusively on active employment, having found that it is substantially less volatile, more closely resembles officially published aggregates, and performs better in forecasting exercises, though we plan to further investigate the active/paid distinction in the future. ${ }^6$
The data begin in July $1999 .{ }^7$ In terms of frequency, the files we use are weekly snapshots of individual PAC records, taken every Saturday since July 2009 (snapshots were taken semimonthly between May 2006 and June 2009 and monthly before May 2006). Each snapshot contains the most recent pay date for each PAC, the relevant employment counts, and the other information described above. As few firms regularly process payroll more than once per week, the weekly snapshots provide a comprehensive history of PAClevel employment dynamics. ${ }^8$
We can compare ADP payroll microdata to the QCEW and CES data in terms of pay frequency, region, establishment size, and industry composition. Most notably, ADP has significantly more employment in midsized units than does CES, with a distribution that looks reasonably similar to QCEW. ${ }^9$
经济统计代考
统计代写|经济统计代写经济统计代考|相关文献
我们的论文并不是第一篇利用ADP工资数据的论文。有几篇论文研究了《全国就业报告》(National Employment Report, NER)， ADP与穆迪分析(Moody’s Analytics)联合编制的对美国工资增幅的月度公开估计。重要的是，NER估算来自一个模型，该模型不仅包括ADP的微观数据，还包括美国经济活动的其他同期和滞后指标。现有文献发现，NER与CES密切相关(Phillips和Slijk 2015)，并具有一定的预测CES的能力，尽管它似乎没有改善基于其他可用信息的预测，如现有的共识预测(Gregory和Zhu 2014;Hatzius et al. 2016)。
如上所述，我们不使用NER，而是专注于ADP微数据。最近的一些论文探讨了这些数据。Cajner等人(2018)分析了ADP微观数据(相对于CES和QCEW)的代表性，构建了ADP工资指数，可以改善CES的预测;我们在本文中采用了该指标。Ozimek、DeAntonio和Zandi(2017)使用ADP的关联雇主-雇员微观数据来研究劳动力老龄化对总生产率增长的负面影响。Grigsby、Hurst和Yildirmaz(2021)研究了相同数据中的工资刚性，发现高频微观数据有助于阐明一个关键的商业周期问题。Cho(2018)使用ADP微观数据研究了2009年《美国复苏与再投资法案》的就业和工资影响
我们在本论文中的方法不同于上面的方法，因为我们明确地调查了$\mathrm{ADP}$作为CES数据的补充在跟踪劳动力市场基本状态方面的有用性。在这方面，我们的工作受到Aruoba等人(2016)的启发，他们指出，由于GDP指标的全面性和及时性受限，实时评估总产出增长存在困难。国内生产总值有两种独立的衡量方法——通常报道的支出面方法和基于收入的方法——这两种方法都容易因各种来源而产生测量误差。Aruoba等人(2016)使用状态空间框架将这两种度量结合起来，恢复产出增长的基本状态，他们将其称为“国内总产值”。我们遵循这一总体方针，关注就业而不是产出
统计代写|经济统计代写经济统计代考| ADP微数据的结构
ADP为企业提供人力资本管理服务，包括工资处理。为客户公司处理工资单涉及许多任务，包括维护工人记录、计算税收和签发工资单。ADP每月为大约2600万美国工人处理工资单(约占美国私人就业总量的20％)。微数据的结构由ADP的业务需求决定。ADP保持工资账户控制(PAC)级别的记录，PAC通常对应于人口普查局和劳工统计局定义的商业机构(但有时也对应于公司)。每个PAC在每个付款期结束时更新其记录。这些记录包括处理工资单的日期、支付期间的就业信息和许多时不变的PAC特征(例如匿名的PAC标识符、NAICS行业代码、邮政编码等)。PAC记录包括被雇用的人数(“在职雇员”)和在给定的工资期间发放工资的人数(“有薪雇员”)。在职雇员包括在有薪期间没有工作时间的领工资者、无薪休假的工人等等。受薪员工包括在支付期间签发定期工资支票的员工，以及签发奖金支票和工资更正的员工。在这篇论文中，我们专门关注积极就业，因为我们发现它的波动性更小，更接近官方公布的总量，在预测练习中表现更好，尽管我们计划在未来进一步研究积极/付费的区别。${ }^6$
数据开始于7月$1999 .{ }^7$就频率而言，我们使用的文件是个人PAC记录的每周快照，自2009年7月以来的每个星期六拍摄(快照在2006年5月至2009年6月之间半月拍摄一次，2006年5月之前每月拍摄一次)。每个快照包含每个PAC最近的支付日期、相关就业计数和上述其他信息。由于很少有公司每周定期处理超过一次的工资单，每周快照提供了paci级就业动态的全面历史。${ }^8$
我们可以将ADP工资微观数据与QCEW和CES数据在支付频率、地区、机构规模和行业构成方面进行比较。最值得注意的是，ADP在中型企业的就业人数明显多于CES，其分布与QCEW相当相似。${ }^9$
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。