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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。
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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter
If assumptions shall not be realistic, then maybe one can conclude that assumptions do not matter at all. This position has, in fact, been put forward by (Friedman, 1953 , p. 14), one of the most influential economists of his time. He proposed that “Truly important and significant hypotheses will be found to have ‘assumptions’ that are wildly inaccurate descriptive representations of reality, and, in general, the more significant the theory, the more unrealistic the assumptions (in this sense).”
There is some debate as to whether Friedman adheres to the extreme position that assumptions do not matter at all (called instrumentalism) or not but, for the sake of argument, consider this position and see where it leads. According to an instrumentalist’s view, one should judge a theory according to the validity and usefulness of the hypotheses, whereas the assumptions are irrelevant. Does this position make sense? Look at the following model.
Model 3
Assumption: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents.
Hypothesis: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents.
Model 3 looks like a pretty nonsensical waste of time and is an example of a circular argument, but why does one find it intuitively unconvincing? The hypothesis can be empirically tested and it has been confirmed by the data. Therefore, according to an instrumentalist’s view, a theory that is built on this model passes the test of usefulness. The idea that assumptions are completely irrelevant is, of course, flawed because it prevents one from learning anything about the causal mechanisms that drive the hypotheses, if one cannot rule out the trivial model where hypotheses and assumptions coincide. Even if one’s mind can never grasp the true causal mechanism, and thus one has to be satisfied with crude narratives and heuristics, declaring the assumptions irrelevant leaves one with only cookbooks.
Instrumentalism is an extreme position and there are reasons to assume that Friedman’s own position is more balanced. He argues that the role of a positive science “is the development of a ‘theory’ or ‘hypothesis’ that yields valid and meaningful (i.e., not truistic) predictions about phenomena not yet observed.” It can be argued that the term “truistic” refers to models of the above type that are only uninteresting tautologies. In the end, scientific theory building has a subjective component, because the balance between, on the one hand, meaningful simplifications of the assumptions and of the supposed causal mechanisms, and, on the other hand, the explanatory power of the hypotheses cannot be precisely nailed down. It is the art and craft of experienced scientists to see if a theory is “in balance” in this sense.
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Elasticities
The measurement and comparison of changes are very important in economics and market research. The so-called elasticities are a bread-and-butter concept with which everyone should be familiar. This subchapter will introduce the problems to which elasticities provide an answer and introduce the concept formally.
Assume one wants to know how demand $x(p)$ reacts to price changes. To be more specific, I will analyze the demand for bread and will assume that the demand function is linear, $x(p)=100-p$. Additionally, the price is in Swiss Francs and the quantity is in kilos.
An obvious candidate for the measurement of the effect of price changes is the partial derivative of the demand function:
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1 .
$$
This finding has a very straightforward interpretation: an increase in the price of bread by one Swiss Franc reduces the demand by one kilo.
This is a perfectly reasonable and informative statement and one could leave it at that. However, it has one disadvantage that limits its usefulness in practice: the instrument depends on the units in which one measures the dependent, as well as the independent, variable. Why is this a problem? Assume that one measures bread in grams instead of kilos. In this case, the demand function would be $x(p)=$ $100,000-1000 \cdot p$ and the partial derivative becomes
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1000 .
$$
This is, again, a perfectly reasonable number: an increase in the price of bread by one Swiss Franc reduces the demand by 1000 grams. However, without knowing the units of measurement, one cannot compare the two numbers and, at first glance, one could conclude that they are referring to completely different markets.
微观经济学代考
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter
如果假设不切实际，那么也许可以得出假设根本不重要的结论。事实上，这一立场是由他那个时代最有影响力的经济学家之一 (Friedman, 1953, p. 14) 提出的。他提出“真正重要和重要的假设将被发现具有‘假设’，这些‘假设’是对现实的极不准确的描述性陈述，而且，一般来说，理论越重要，假设就越不切实际（在这个意义上）。”
关于弗里德曼是否坚持假设根本无关紧要（称为工具主义）的极端立场存在一些争论，但为了争论起见，考虑一下这个立场并看看它会导致什么。根据工具主义者的观点，人们应该根据假设的有效性和有用性来判断一种理论，而假设是无关紧要的。这个位置有意义吗？看看下面的模型。
模型 3
假设：安全带可降低发生致命事故的可能性。
假设：安全带可降低发生致命事故的可能性。
模型 3 看起来很荒谬，是在浪费时间，是循环论证的一个例子，但为什么直觉上人们会觉得它没有说服力呢？该假设可以通过经验检验，并得到数据的证实。因此，根据工具主义者的观点，建立在这个模型上的理论通过了有用性检验。假设完全不相关的想法当然是有缺陷的，因为如果不能排除假设和假设重合的微不足道的模型，它就会阻止人们了解驱动假设的因果机制。即使一个人的头脑永远无法掌握真正的因果机制，因此不得不满足于粗略的叙述和启发式方法，宣布这些假设无关紧要只会留下食谱。
工具主义是一种极端立场，有理由认为弗里德曼自己的立场更为平衡。他认为，实证科学的作用“是发展一种‘理论’或‘假设’，对尚未观察到的现象做出有效且有意义的（即非自言自语的）预测。” 可以争辩说，术语“truistic”指的是上述类型的模型，它们只是无趣的同义反复。最后，科学理论的构建具有主观成分，因为一方面是对假设和假设的因果机制进行有意义的简化，另一方面是假设的解释力之间的平衡不能精确明确了。从这个意义上说，判断一个理论是否“平衡”是经验丰富的科学家的艺术和手艺。
经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Elasticities
变化的测量和比较在经济学和市场研究中非常重要。所谓弹性，是一个大家应该都不陌生的概念。本小节 将介绍弹性提供答案的问题，并正式介绍这个概念。
假设一个人想知道需求如何 $x(p)$ 对价格变化做出反应。更具体地说，我将分析对面包的需求，并假设需求 函数是线性的， $x(p)=100-p$. 此外，价格以瑞士法郎为单位，数量以公厅为单位。
衡量价格变化影响的一个明显候选者是需求函数的偏导数：
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1
$$
这一发现有一个非常直接的解释: 面包价格每上涨 1 瑞士法郎，需求量就会减少 1 公厅。
这是一个完全合理且内容丰富的声明，可以就此打住。然而，它有一个缺点限制了它在实践中的实用性： 该工具取决于测量因变量和自变量的单位。为什么这是个问题? 假设一个人用克而不是公斤来衡量面包。 在这种情况下，需求函数将是 $x(p)=100,000-1000 \cdot p$ 并且偏导数变为
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1000 .
$$
这又是一个完全合理的数字：面包价格每上涨 1 瑞士法郎，需求量就会减少 1000 克。然而，如果不知道 计量单位，就无法比较这两个数字，乍一看，可能会得出结论，认为它们指的是完全不同的市场。
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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。