统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|ECON227

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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。

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  • 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
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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Existing Architecture

Table $1.1$ summarizes the source data and statistics produced to measure real and nominal consumer spending. ${ }^3 \mathrm{~A}$ notable feature of the current architecture is that data collection for total retail sales (Census) and for prices (BLS) are completely independent. The consumer price index program collects prices based on (1) expenditure shares from the Consumer Expenditure Survey (BLS manages the survey and Census collects the data), (2) outlets selected based on the Telephone Point of Purchase Survey, and (3) a relatively small sample of goods at these outlets that are chosen probabilistically (via the Commodities and Services Survey). The Census Bureau collects sales data from retailers in its monthly and annual surveys. The monthly survey is voluntary and has suffered from declining response rates. In addition, the composition of the companies responding to the monthly survey can change over time, which complicates producing a consistent time series. Store-level sales data are only collected once every five years as part of the Economic Census.

Integration of nominal sales and prices by BEA is done at a high level of aggregation that is complicated by the availability of product class detail for nominal sales that is only available every five years from the Economic Census. In the intervening periods, BEA interpolates and extrapolates based on the higher frequency annual, quarterly, and monthly surveys of nominal sales by the Census Bureau. These higher frequency surveys are typically at the firm rather than establishment level. Moreover, they classify firms by major kinds of business. For example, sales from the Census Monthly Retail Trade Survey (MRTS) reflect sales from “Grocery Stores” or “Food and Beverage Stores.” Such stores (really firms) sell many items beyond food and beverages, complicating the integration of the price indexes that are available at a finer product-class detail.

This complex decentralized system implies that there is limited granularity in terms of industry or geography in key indicators such as real GDP. BEA’s GDP by industry provides series for about 100 industries, with some 4-digit (NAICS) detail in sectors like manufacturing, but more commonly 3-digit and 2-digit NAICS detail. The BEA recently released county-level GDP on a special release basis, a major accomplishment. However, this achievement required BEA to integrate disparate databases at a high level of aggregation with substantial interpolation and extrapolation. Digitized transactions data offer an alternative, building up from micro data in an internally consistent manner.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Using Item- Level Transactions Data

In the results presented here, we focus on two sources of transactions data summarized to the item level. One source is Nielsen retail scanner data, which provide item-level data on expenditures and quantities at the UPC code level for over 35,000 stores, covering mostly grocery stores and some mass merchandisers. ${ }^4$ Any change in product attributes yields a new UPC code so there are no changes in product attributes within the item-level data we use. The Nielsen data cover millions of products in more than 100 detailed product groups (e.g., carbonated beverages) and more than 1,000 modules within these product groups (e.g., soft drinks is a module in carbonated beverages). While the Nielsen scanner item-level data are available weekly at the store level, our analysis aggregates the item-level data to the quarterly, national level.5 Since the weeks may split between months, we use to monthly data. The NRF calendar places complete weeks into months and controls for changes in the timing of holidays and the number of weekends per month, and we use the months to create the quarterly data used in this paper. For more than 650,000 products in a typical quarter, we measure nominal sales, total quantities, and unit prices at the item level. We use the Nielsen scanner data from 2006:1 to 2015:4. The NPD Group (NPD) ${ }^6$ data cover more than 65,000 general merchandise stores, including online retailers, and include products that are not included in the Nielson scanner data. We currently restrict ourselves to the analysis of one detailed product module: memory cards. ${ }^7$ The NPD raw data are at the item-by-store-bymonth level; NPD produces the monthly data by aggregating weekly data using the NRF calendar, as we do ourselves with the Nielsen data. Again, for our analysis we aggregate the data to the quarterly, national item level. For example, the item-level data for memory cards tracks more than 12,000 item-by-quarter observations for the 2014:1 to $2016: 4$ sample period. As with the Nielsen data, we measure nominal sales, total quantities, and unit prices at the item-level by quarter.

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经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Existing Architecture

桌子1.1总结了为衡量实际和名义消费者支出而产生的源数据和统计数据。3 一个当前架构的显着特点是零售总额(人口普查)和价格(BLS)的数据收集是完全独立的。消费者价格指数计划根据 (1) 消费者支出调查中的支出份额(BLS 管理调查,人口普查收集数据),(2) 根据电话购买点调查选择的网点,以及 (3)在这些商店中以概率方式(通过商品和服务调查)选择的商品样本相对较少。人口普查局在其月度和年度调查中收集零售商的销售数据。每月调查是自愿的,并且受到响应率下降的影响。此外,响应月度调查的公司的组成可能会随着时间而变化,这使得生成一致的时间序列变得复杂。

BEA 对名义销售额和价格的整合是在高水平的聚合中完成的,由于名义销售额的产品类别详细信息的可用性而复杂化,而名义销售额的产品类别详细信息仅在经济普查中每五年提供一次。在中间期间,BEA 根据人口普查局对名义销售额的较高频率的年度、季度和月度调查进行内插和外推。这些较高频率的调查通常是在公司而不是机构层面进行的。此外,他们按主要业务类型对公司进行分类。例如,人口普查每月零售贸易调查 (MRTS) 的销售额反映了“杂货店”或“食品和饮料店”的销售额。此类商店(实际上是公司)销售食品和饮料以外的许多商品,从而使价格指数的整合变得复杂,这些价格指数可以在更精细的产品级细节中获得。

这种复杂的去中心化系统意味着实际 GDP 等关键指标在行业或地理方面的粒度有限。BEA 按行业划分的 GDP 提供了大约 100 个行业的系列数据,其中制造业等行业有一些 4 位数 (NAICS) 的详细信息,但更常见的是 3 位数和 2 位数的 NAICS 详细信息。经济分析局最近在特别发布的基础上发布了县级GDP,这是一项重大成就。然而,这一成就要求 BEA 以高水平的聚合整合不同的数据库,并进行大量的插值和外推。数字化交易数据提供了另一种选择,它以内部一致的方式从微观数据构建。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Using Item- Level Transactions Data

在这里展示的结果中,我们重点关注汇总到项目级别的交易数据的两个来源。一个来源是尼尔森零售扫描仪数据,它提供超过 35,000 家商店的 UPC 代码级别的支出和数量的项目级数据,主要涵盖杂货店和一些大型零售商。4产品属性的任何更改都会产生一个新的 UPC 代码,因此我们使用的商品级数据中的产品属性不会发生任何更改。尼尔森数据涵盖了 100 多个详细产品组(例如碳酸饮料)中的数百万种产品以及这些产品组中的 1,000 多个模块(例如,软饮料是碳酸饮料中的一个模块)。虽然 Nielsen 扫描仪商品级别数据每周在商店级别提供,但我们的分析将商品级别数据汇总到季度、国家级别。5 由于周可能会在月之间拆分,因此我们使用月度数据。NRF 日历将完整的周数转换为月数,并控制假期时间和每月周末数的变化,我们使用月数来创建本文中使用的季度数据。对于一个典型季度中超过 650,000 种产品,我们在项目级别测量名义销售额、总数量和单价。我们使用从 2006:1 到 2015:4 的 Nielsen 扫描仪数据。NPD 集团 (NPD)6数据涵盖超过 65,000 家百货商店,包括在线零售商,并包括尼尔森扫描仪数据中未包含的产品。我们目前仅限于分析一个详细的产品模块:存储卡。7NPD 原始数据是逐个商店逐月级别的;NPD 通过使用 NRF 日历汇总每周数据来生成月度数据,就像我们使用 Nielsen 数据一样。同样,对于我们的分析,我们将数据汇总到季度的国家项目级别。例如,存储卡的项目级数据跟踪了 2014:1 到 12,000 多个逐季度的观察结果。2016:4采样周期。与尼尔森数据一样,我们按季度衡量项目级别的名义销售额、总数量和单价。

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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。

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