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劳动经济学，或称劳工经济学，旨在了解雇佣劳动市场的运作和动态。劳动是一种商品，由劳动者提供，通常是为了换取有要求的公司支付的工资。
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经济代写|劳动经济学代写Labor Economics代考|Multiple Regression Analysis
The preceding discussion has assumed that the only variable influencing quit rates, other than random (unexplained) factors, is a firm’s wage rate. The discussion of positive economics in this chapter stresses, however, that the prediction of a negative relationship between wages and quit rates is made holding all other factors constant. As we will discuss in chapter 10, economic theory suggests that there are many factors besides wages that systematically influence quit rates. These include characteristics both of firms (e.g., employee benefits offered, working conditions, and firm size) and of their workers (e.g., age and level of training). If any of these other variables that we have omitted from our analysis tend to vary across firms systematically with the wage rates that the firms offer, the resulting estimated relationship between wage rates and quit rates will be incorrect. In such cases, we must take these other variables into account by using a model with more than one independent variable. We rely on economic theory to indicate which variables should be included in our statistical analysis and to suggest the direction of causation.
To illustrate this procedure, suppose for simplicity that the only variable affecting a firm’s quit rate besides its wage rate is the average age of its workforce. With other factors kept constant, older workers are less likely to quit their jobs for a number of reasons (as workers grow older, ties to friends, neighbors, and coworkers become stronger, and the psychological costs involved in changing jobs-which often requires a geographic move-grow larger). To capture the effects of both wage rates and age, we assume that a firm’s quit rate is given by
$$
Q_1=\alpha^{\prime} 0+\alpha_1^{\prime} W_i^{\prime}+\alpha_2^{\prime} A_i+\epsilon_i(1 A .4)
$$
$A_i$ is a variable representing the age of firm is workers. Although $A_i$ could be measured as the average age of the workforce, or as the percentage of the firm’s workers older than some age level, for expositional convenience we have defined it as a dichotomous variable. $A_i$ is equal to 1 if the average age of firm $i$ ‘s workforce is greater than 40 , and it is equal to zero otherwise. Clearly, theory suggests that $\alpha_2^{\prime}$ is negative, which means that whatever values of $\alpha_0^{\prime}, \alpha_1^{\prime}$, and $W_i$ pertain (that is, keeping all else constant), firms with workforces having an average age above 40 years should have lower quit rates than firms with workforces having an average age equal to or below age $40 .$
The parameters of equation (1A.4)-that is, the values of $\alpha_0^{\prime}, \alpha_1^{\prime}$, and $^{\prime}{ }_2-$ can be estimated using multiple regression analysis, a method that is analogous to the one described earlier. This method finds the values of the parameters that define the best straight-line relationship between the dependent variable and the set of independent variables. Each parameter tells us the effect on the dependent variable of a one-unit change in the corresponding independent variable, holding the other independent variables constant. Thus, the estimate of $\alpha_1^{\prime}$ tells us the estimated effect on the quit rate $(Q)$ of a one-unit change in the wage rate $(W)$, holding the age of a firm’s workforce $(A)$ constant.
经济代写|劳动经济学代写Labor Economics代考|The Problem of Omitted Variables
If we use a univariate regression model in a situation calling for a multiple regression model-that is, if we leave out an important independent variable-our results may suffer from omitted variables bias. We illustrate this bias because it is an important pitfall in hypothesis testing, and because it illustrates the need to use economic theory to guide empirical testing.
To simplify our example, we assume that we know the true values of $\alpha_0^{\prime}, \alpha_1^{\prime}$, and $\alpha_2^{\prime}$ in equation (1A.4) and that there is no random error term in this model (each $\varepsilon_i$ is zero). Specifically, we assume that
$$
Q_i=50-2.5 W_i-10 A_i(1 A .5)
$$
Thus, at any level of wages, a firm’s quit rate will be 10 percentage points lower if the average age of its workforce exceeds 40 than it will be if the average age is less than or equal to $40 .$
Figure 1 A.2 graphically illustrates this assumed relationship between quit rates, wage rates, and workforce average age. For all firms that employ workers whose average age is less than or equal to $40, A_i$ equals zero and thus their quit rates are given by the line $Z_0$ $Z_0$. For all firms that employ workers whose average age is greater than $40, A_i$ equals 1 and thus their quit rates are given by the line $Z_1 Z_1$. The quit-rate schedule for the latter set of firms is 10 percentage points below the one for the former set. Both schedules indicate, however, that a $\$ 1$ increase in a firm’s average hourly wage will reduce its annual quit rate by $2.5$ percentage points (that is, both lines have the same slope).
Now, suppose a researcher were to estimate the relationship between quit rates and wage rates, but ignored the fact that the average age of a firm’s workers also affects the quit rate. That is, suppose one were to omit a measure of age and estimate the following equation:
$$
Q_i=\alpha_0+\alpha_1 W_i+\epsilon_i(1 A .6)
$$
Of crucial importance to us is how the estimated value of $\alpha_1$ will correspond to the true slope of the quit/wage schedule, which we have assumed to be $-2.5$.
劳动经济学代考
经济代写|劳动经济学代写Labor Economics代考|Multiple Regression Analysis
前面的讨论假设，除了随机 (无法解释的) 因素之外，影响离职率的唯一变量是公司的工资率。然而，本章对积 极经济学的讨论强调，工资与离职率之间负相关的预测是在所有其他因素不变的情况下做出的。正如我们将在第 10 章讨论的那样，经济理论表明，除了工资之外，还有许多因素会系统地影响戒烟率。这些包括公司的特征（例 如，提供的员工福利、工作条件和公司规模) 及其员工的特征 (例如，年龄和培训水平) 。如果我们在分析中忽 略的这些其他变量中的任何一个往往会随着公司提供的工资率在公司之间系统地变化，由此产生的工资率和离职 率之间的估计关系将是不正确的。在这种情况下，我们必须通过使用具有多个自变量的模型来考虑这些其他变 量。我们依靠经济理论来指出哪些变量应该包括在我们的统计分析中，并提出因果关系的方向。
为了说明这个过程，为了简单起见，除了工资率之外，影响公司离职率的唯一变量是其劳动力的平均年龄。在其 他因素保持不变的情况下，由于多种原因 (随着年龄的增长，与朋友、邻居和同事的联系变得更紧密，以及换工 作所涉及的心理成本一一这通常需要地理移动变大）。为了捕捉工资率和年龄的影响，我们假设公司的离职率由 下式给出
$$
Q_1=\alpha^{\prime} 0+\alpha_1^{\prime} W_i^{\prime}+\alpha_2^{\prime} A_i+\epsilon_i(1 A .4)
$$
$A_i$ 是代表公司工人年齡的变量。虽然 $A_i$ 可以用劳动力的平均年龄来衡量，或者用公司工人年龄超过某个年龄水平 的百分比来衡量，为了说明方便，我们将其定义为二分变量。 $A_i$ 如果公司的平均年龄等于 1 的劳动力大于 40 ， 否则为零。显然，理论表明 $\alpha_2^{\prime}$ 是负数，这意味着无论 $\alpha_0^{\prime}, \alpha_1^{\prime}$ ，和 $W_i$ 相关（即保持其他所有因素不变)，员工平 均年龄超过 40 岁的公司的离职率应该低于员工平均年龄等于或低于年齡的公司 $40 .$
等式 (1A.4) 的参数，即 $\alpha_0^{\prime}, \alpha_1^{\prime}$ ，和 ${ }_2^{\prime}$ 一可以使用多元回归分析来估计，这是一种类似于前面描述的方法。此方法 查找定义因变量和自变量集之间的最佳直线关系的参数值。每个参数都告诉我们相应自变量变化一个单位对因变 量的影响，同时保持其他自变量不变。因此，估计 $\alpha_1^{\prime}$ 告诉我们对戒烟率的估计影响 $(Q)$ 工资率变化一个单位 $(W)$ ， 持有公司劳动力的年龄 $(A)$ 持续的。
经济代写|劳动经济学代写Labor Economics代考|The Problem of Omitted Variables
如果我们在需要多元回归模型的情况下使用单变量回归模型一一也就是说，如果我们遗漏了一个重要的自变量 一一我们的结果可能会受到遗漏变量偏差的影响。我们说明了这种偏差，因为它是假设检验中的一个重要缺陷， 并且因为它说明了使用经济理论来指导实证检验的必要性。
为了简化我们的示例，我们假设我们知道 $\alpha_0^{\prime}, \alpha_1^{\prime}$ ，和 $\alpha_2^{\prime}$ 在等式 (1A.4) 中，并且该模型中没有随机误差项（每 个 $\varepsilon_i$ 为零) 。具体来说，我们假设
$$
Q_i=50-2.5 W_i-10 A_i(1 A .5)
$$
因此，在任何工资水平上，如果员工平均年龄超过 40 岁，公司的离职率将比平均年龄小于或等于 40 岁时低 10 个百分点。 40 .
图 1 A.2 以图形方式说明了离职率、工资率和劳动力平均年龄之间的这种假设关系。对于所有雇用平均年龄小于或 等于 $40, A_i$ 等于零，因此他们的戒烟率由线给出 $Z_0 Z_0$. 对于所有雇用平均年龄大于 $40, A_i$ 等于 1 ，因此他们的戒 烟率由线给出 $Z_1 Z_1$. 后一组公司的退出率比前一组低 10 个百分点。然而，这两个时间表都表明， $\$ 1$ 公司平均小 时工资的增加将使其年离职率降低2.5个百分点（即两条线的斜率相同）。
现在，假设研究人员要估计辞职率和工资率之间的关系，但忽略了公司员工的平均年龄也会影响辞职率这一事 实。也就是说，假设要忽略年龄的测量并估计以下等式:
$$
Q_i=\alpha_0+\alpha_1 W_i+\epsilon_i(1 A .6)
$$
对我们来说至关重要的是如何估计 $\alpha_1$ 将对应于退出/工资表的真实斜率，我们假设为 $-2.5$.
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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。