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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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- 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|Adjustments to the First and Last Month of the Constant-Merchant Sample
Before we combine information from the overlapping 14-month merchant samples, we need to correct for a bias at the beginning and end of the samples. For each month in the dataset (excepting the first 13 months and the most recent 13 months), there are exactly fourteen 14-month samples that have a sales estimate for that month, and thirteen 14-month samples that have a monthly sales growth estimate for that month (which requires that months $t$ and $t-1$ be in the sample). Although the monthly level of sales in each sample is highly dependent on the merchant births, deaths, and business acquisitions between overlapping 14-month merchant samples, we find that the estimates of monthly growth in different samples are, on average, similar, with two notable exceptions: The first monthly growth estimate from a 14-month merchant sample is biased upwards, and the last monthly growth estimate is biased downwards. To make things more explicit, call $g_t^{t+j}$ the estimate of monthly growth in time $t$ that comes from the 14-month sample ending in month $t+j$. For each month $t$, we construct the average growth rate, $gt$ using all 14-month samples that include an estimate of the growth rate in $t$ : $$ g_t=\frac{1}{13} \sum{j=0}^{12} g_t^{t+j} \text {. }
$$
Next, we calculate the deviation of the growth estimate $t$ from a merchant sample $t+j$ relative to the average across all samples:
deviation from mean $(j, t)=g_t^{(+j}-g_t$.
In figure 4B.1, we plot the distribution of deviations in all calendar months in the dataset, based on where the growth estimate falls in the merchant sample window (the index $j$ ). ${ }^{22}$ The upward bias at the beginning of the 14month sample – that is, the growth rate at time $t$ for the sample that runs from $t-1$ through $t+12$-comes from a “birthing” bias due to firms that were just born and who are therefore ramping up sales. Equivalently, the downward bias at the end of a sample – the growth rate that runs from $t-13$ through $t$-is from the fact that firms that are about to die (say in time $t+1$, just after the sample ends) tend to have falling sales.
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Mathematical Derivation of Birth and Death Bias
The main disadvantage of the constant-merchant methodology described above is that we cannot capture true economic births and deaths. To show the bias that may result, we introduce some notation. In a given month $t$ let $x_t$ be the total consumer spending in that month so that the true monthly growth rate of consumer spending is simply:
$$
g_t=\frac{x_t}{x_{t-1}}-1 .
$$
Some set of firms transact in both period $t$ and $t-1$ and we can call the spending at these firms in time $t, s_t^{-}$(where the minus denotes that these are the firms that existed in both that period and the previous one, so $t$ and $t-1$ ) and, in time $t-1, s_{t-1}^{+}$(where the plus denotes the firms that existed in both that period and the following one, so $t-1$ and $t$ ). The growth rate of spending for merchants who transact in both periods, what we will refer to as “constant-merchant” growth, is simply:
$$
\hat{g}t=\frac{s_t^{-}}{s{t-1}^{+}}-1 .
$$
However, we know that in every period new establishments are born, and we assume that they make up some fraction $b_t$ of the sales in the previous period so that their total sales in the current period $t$ are $b_2 x_{t-1}$. Similarly, some fraction, $d_t$, of total sales are by firms that die at the end of the period such that total sales in period $t-1$ can be expressed as:
$$
x_{t-1}=\frac{s_{t-1}^{+}}{\left(1-d_{t-1}\right)} .
$$
And sales in period $t$ can be written as:
$$
x_t=s_t^{-}+b_t \frac{s_{t-1}^{+}}{\left(1-d_{t-1}\right)} .
$$
经济统计代考
统计代写|经济统计代写经济统计代考|对第一个月和最后一个月的恒定商人样本的调整
在我们合并来自重叠的14个月商户样本的信息之前，我们需要纠正样本开头和结尾的偏差。对于数据集中的每个月(前13个月和最近的13个月除外)，有14个14个月的样本有该月的销售估计，有13个14个月的样本有该月的每月销售增长估计(这要求样本中有月$t$和$t-1$)。尽管每个样本的月销售水平高度依赖于重叠的14个月商户样本之间的商户出生、死亡和企业收购，但我们发现，不同样本的月增长估计平均而言是相似的，只有两个明显的例外:来自14个月商户样本的第一个月增长估计偏向于向上，而最后一个月增长估计偏向于向下。为了使事情更明确，可以调用$g_t^{t+j}$，即从结束于$t+j$月的14个月样本中得出的每月增长估计$t$。对于每个月$t$，我们构建了平均增长率，$gt$使用所有14个月的样本，其中包括$t$中增长率的估计:$$ g_t=\frac{1}{13} \sum{j=0}^{12} g_t^{t+j} \text {. }
$$
接下来，我们计算增长估计$t$从一个商户样本$t+j$相对于所有样本的平均值的偏差:
偏离平均值$(j, t)=g_t^{(+j}-g_t$ .
在图4B中。1、我们绘制数据集中所有日历月的偏差分布，基于增长估计在商家样本窗口(指数$j$)中的位置。${ }^{22}$ 14个月样本开始时的上升偏差——也就是说，从$t-1$到$t+12$的样本在$t$时期的增长率——来自于一种“诞生”偏差，因为这些公司刚刚诞生，因此正在增加销售。同样，样本末尾的向下偏差——从$t-13$到$t$的增长率——来自于这样一个事实:即将倒闭的公司(比如在$t+1$，就在样本结束后)往往会有销售额下降
统计代写|经济统计代写经济统计代考|出生和死亡偏差的数学推导
上面描述的恒定商人方法论的主要缺点是我们不能捕捉到真实的经济出生和死亡。为了显示可能产生的偏差，我们引入了一些符号。在某一个月$t$设$x_t$为该月的总消费支出，这样消费者支出的真实月增长率简单为:
$$
g_t=\frac{x_t}{x_{t-1}}-1 .
$$
一些公司在$t$和$t-1$期间都有交易，我们可以称这些公司的及时支出为$t, s_t^{-}$(这里的负号表示这些公司在这一时期和前一时期都存在，所以是$t$和$t-1$)，最终$t-1, s_{t-1}^{+}$(加号表示在这一时期和下一时期都存在的公司，所以$t-1$和$t$)。两个时期进行交易的商人的支出增长率，我们称之为“恒定商人”增长，简单来说就是:
$$
\hat{g}t=\frac{s_t^{-}}{s{t-1}^{+}}-1 .
$$
然而，我们知道在每一时期都有新的机构诞生，我们假设他们占了前一时期销售额的$b_t$的一部分，因此他们在当期的总销售额$t$为$b_2 x_{t-1}$。类似地，总销售额的一部分$d_t$是由在这一时期结束时死亡的公司所占，例如，在这一时期$t-1$的总销售额可以表示为:
$$
x_{t-1}=\frac{s_{t-1}^{+}}{\left(1-d_{t-1}\right)} .
$$
而在这一时期$t$的销售额可以写为:
$$
x_t=s_t^{-}+b_t \frac{s_{t-1}^{+}}{\left(1-d_{t-1}\right)} .
$$
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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。