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宏观经济学，对国家或地区经济整体行为的研究。它关注的是了解整个经济的事件，如商品和服务的生产总量、失业水平和价格的一般行为。
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经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Dynamic inefficiency
For a given production function and given values of $n$ and $\delta$, there is a unique BGP value $k^{}>0$ for each value of the saving rate, s. Denote this relation by $k^{}(s)$, with $d k^{}(s) / d s>0$. The level of per capita consumption on the BGP is $c^{}=(1-s) \cdot f\left[k^{}(s)\right]$. We know from $(2.12)$ that $s \cdot f\left(k^{}\right)=(n+\delta) \cdot k^{}$; hence we can write an expression for $c^{}$ as
$$
c^{}(s)=f\left[k^{}(s)\right]-(n+\delta) \cdot k^{} . $$ Figure $2.7$ shows the relation between $c^{}$ and $s$ that is implied by $(2.20)$. The quantity $c^{}$ is increasing in $s$ for low levels of $s$ and decreasing in $s$ for high values of $s$. The quantity $c^{+}$attains its maximum when the derivative vanishes, that is, when $\left[f^{\prime}\left(k^{}\right)-(n+\delta)\right] \cdot d k^{} / d s=0$. Since $d k^{} / d s>0$, the term in brackets must equal 0 . If we denote the value of $k^{}$ by $k_{g}$ that corresponds to the maximum of $c^{}$, then the condition that determines $k_{g}$ is
$$
f^{\prime}\left(k_{g}\right)=(n+\delta) .
$$
The corresponding savings rate can be denoted as $s_{g}$, and the associated level of per capita consumption on the BGP is given by $c_{g}=f\left(k_{g}\right)-(n+\delta) \cdot k_{g}$ and is is called the “golden rule” consumption rate.
If the savings rate is greater than that, then it is possible to increase consumption on the BGP, and also over the transition path. We refer to such a situation, where everyone could be made better off by an alternative allocation, as one of dynamic inefficiency. In this case, this dynamic inefficiency is brought about by oversaving: everyone could be made better off by choosing to save less and consume more. But this naturally begs the question: why would anyone pass up this opportunity? Shouldn’t we think of a better model of how people make their savings decisions? We will see about that in the next chapter.
经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Absolute and conditional convergence
Equation (2.15) implies that the derivative of $\gamma_{k}$ with respect to $k$ is negative:
$$
\partial \gamma_{k} / \partial k=\frac{s}{k}\left[f^{\prime}(k)-\frac{f(k)}{k}\right]<0
$$
Other things equal, smaller values of $k$ are associated with larger values of $\gamma_{k}$. Does this result mean that economies with lower capital per person tend to grow faster in per capita terms? Is there convergence across economies?
We have seen above that economies that are structurally similar in the sense that they have the same values of the parameters $s, n$, and $\delta$ and also have the same production function, $F(\cdot)$, have the same BGP values $k^{}$ and $y^{}$. Imagine that the only difference among the economies is the initial quantity of capital per person, $k(0)$. The model then implies that the less-advanced economies – with lower values of $k(0)$ and $y(0)$ – have higher growth rates of $k$. This hypothesis is known as conditional convergence: within a group of structurally similar economies (i.e. with similar values for $s, n$, and $\delta$ and production function, $F(\cdot)$ ), poorer economies will grow faster and catch up with the richer one. This hypothesis does seem to match the data – think about how poorer European countries have grown faster, or how the U.S. South has caught up with the North, over the second half of the 20 th century.
An alternative, stronger hypothesis would posit simply that poorer countries would grow faster without conditioning on any other characteristics of the economies. This is referred to as absolute convergence, and does not seem to fit the data well. ${ }^{8}$ Then again, the Solow model does not predict absolute convergence!
宏观经济学代考
经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Dynamic inefficiency
对于给定的生产函数和给定的值 $n$ 和 $\delta$ ，存在唯一的 BGP 值 $k>0$ 对于储蓄率的每个值， $\mathrm{S}{0}$ 将此关系表示为 $k(s)$ ， 和 $d k(s) / d s>0$. BGP 上的人均消费水平为 $c=(1-s) \cdot f[k(s)]$. 我们知道从 (2.12)那 $s \cdot f(k)=(n+\delta) \cdot k$; 因此我们可以写一个表达式 $c$ 作为 $$ c(s)=f[k(s)]-(n+\delta) \cdot k . $$ 数字 $2.7$ 显示之间的关系 $c$ 和 $s$ 这暗示着 $(2.20)$. 数量 $c$ 正在增加 $s$ 对于低水平的 $s$ 并减少 $s$ 对于高值 $s$. 数量 $c^{+}$当导数消 失时达到最大值，即 $\left[f^{\prime}(k)-(n+\delta)\right] \cdot d k / d s=0$. 自从 $d k / d s>0$ ，括号中的项必须等于 0 。如果我们表示 $k$ 经过 $k{g}$ 对应于最大值 $c$ ，那么确定的条件 $k_{g}$ 是
$$
f^{\prime}\left(k_{g}\right)=(n+\delta) .
$$
相应的储菑率可以表示为 $s_{g}$ ，BGP 上的相关人均消费水平由下式给出 $c_{g}=f\left(k_{g}\right)-(n+\delta) \cdot k_{g}$ 被称为“黄金法则” 的消费率。
如果节省率大于该值，则可以增加 BGP 上的消耗，也可以增加转换路径上的消耗。我们将这种情况称为动态低效 率，在这种情况下，每个人都可以通过另一种分配方式变得更好。在这种情况下，这种动态的低效率是由过度储葸 带来的: 每个人都可以通过选择少存多消费来变得更好。但这自然引出了一个问题: 为什么有人会放弃这个机会? 我们不应该想出一个更好的模型来说明人们如何做出储蕃决定吗? 我们将在下一章看到这一点。
经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Absolute and conditional convergence
等式 (2.15) 意味着 $\gamma_{k}$ 关于 $k$ 是否定的：
$$
\partial \gamma_{k} / \partial k=\frac{s}{k}\left[f^{\prime}(k)-\frac{f(k)}{k}\right]<0
$$
其他条件相同，较小的值 $k$ 与较大的值相关联 $\gamma_{k}$. 这一结果是否意味看人均资本较低的经济体按人均计算往往增长更 快? 经济体之间是否存在趋同?
我们在上面已经看到，在具有相同参数值的意义上，结构相似的经济体 $s, n$ ，和 $\delta$ 也有同样的生产函数， $F(\cdot)$, 具有 相同的 BGP 值 $\$ k^{\wedge}{}$ and 你 {}
. Imaginethattheonlydifferenceamongtheeconomiesistheinitialquantityofcapitalperperson, $\mathrm{k}(0)$. Themodelthenimpliesthattheless – advancedeconomies-withlowervalueso $\mathrm{k}(0)$ and $\mathrm{y}(0)$
- havehighergrowthratesofk
. Thishypothesisisknownasconditionalconvergence : withinagroupofstructurallysimilareconor $\mathrm{s}, \mathrm{n}$, and 三角洲andproduction function, $\mathrm{F}(\backslash c d o \mathrm{t}) \$$ )，较号穷的经济体将增长更快并赶上较富裕的经济体。这 个假设似乎与数据相符一一想想在 20 世纪下半叶，较贫穷的欧洲国家如何增长得更快，或者美国南方如何赶上北 方。
另一种更强有力的假设将简单地假设较炃穷的国家会增长得更快，而不需要以经济体的任何其他特征为条件。这被 称为绝对收敛，似乎不能很好地拟合数据。 ${ }^{8}$ 话又说回来，索洛模型并不能预测绝对收敛!
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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。
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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。