经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECMT1020
如果你也在 怎样代写金融计量经济学Financial Econometrics 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融计量经济学Financial Econometrics是基于统计方法的发展来估计经济关系，检验经济理论，评估和实施政府和商业政策。
金融计量经济学Financial Econometrics最常见的应用是预测利率、通货膨胀率和国内生产总值等重要的宏观经济变量。虽然对经济指标的预测是非常明显的，而且经常被广泛发表，但计量经济学方法可以用于与宏观经济预测无关的经济领域。例如，我们将研究政治竞选支出对投票结果的影响。我们将在教育领域考虑学校开支对学生表现的影响。此外，我们将学习如何使用计量经济学方法来预测经济时间序列。
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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Time Series Data
A time series data set consists of observations on a variable or several variables over time. Examples of time series data include stock prices, money supply, consumer price index, gross domestic product, annual homicide rates, and automobile sales figures. Because past events can influence future events and lags in behavior are prevalent in the social sciences, time is an important dimension in a time series data set. Unlike the arrangement of cross-sectional data, the chronological ordering of observations in a time series conveys potentially important information.
A key feature of time series data that makes it more difficult to analyze than crosssectional data is the fact that economic observations can rarely, if ever, be assumed to be independent across time. Most economic and other time series are related, often strongly related, to their recent histories. For example, knowing something about the gross domestic product from last quarter tells us quite a bit about the likely range of the GDP during this quarter, since GDP tends to remain fairly stable from one quarter to the next. While most econometric procedures can be used with both cross-sectional and time series data, more needs to be done in specifying econometric models for time series data before standard econometric methods can be justified. In addition, modifications and embellishments to standard econometric techniques have been developed to account for and exploit the dependent nature of economic time series and to address other issues, such as the fact that some economic variables tend to display clear trends over time.
Another feature of time series data that can require special attention is the data frequency at which the data are collected. In economics, the most common frequencies are daily, weekly, monthly, quarterly, and annually. Stock prices are recorded at daily intervals (excluding Saturday and Sunday). The money supply in the U.S. economy is reported weekly. Many macroeconomic series are tabulated monthly, including inflation and employment rates. Other macro series are recorded less frequently, such as every three months (every quarter). Gross domestic product is an important example of a quarterly series. Other time series, such as infant mortality rates for states in the United States, are available only on an annual basis.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Pooled Cross Sections
Some data sets have both cross-sectional and time series features. For example, suppose that two cross-sectional household surveys are taken in the United States, one in 1985 and one in 1990. In 1985, a random sample of households is surveyed for variables such as income, savings, family size, and so on. In 1990, a new random sample of households is taken using the same survey questions. In order to increase our sample size, we can form a pooled cross section by combining the two years. Because random samples are taken in each year, it would be a fluke if the same household appeared in the sample during both years. (The size of the sample is usually very small compared with the number of households in the United States.) This important factor distinguishes a pooled cross section from a panel data set.
Pooling cross sections from different years is often an effective way of analyzing the effects of a new government policy. The idea is to collect data from the years before and after a key policy change. As an example, consider the following data set on housing prices taken in 1993 and 1995, when there was a reduction in property taxes in 1994. Suppose we have data on 250 houses for 1993 and on 270 houses for 1995 . One way to store such a data set is given in Table 1.4.
Observations 1 through 250 correspond to the houses sold in 1993, and observations 251 through 520 correspond to the 270 houses sold in 1995 . While the order in which we store the data turns out not to be crucial, keeping track of the year for each observation is usually very important. This is why we enter year as a separate variable.
A pooled cross section is analyzed much like a standard cross section, except that we often need to account for secular differences in the variables across the time. In fact, in addition to increasing the sample size, the point of a pooled cross-sectional analysis is often to see how a key relationship has changed over time.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Time Series Data
时间序列数据集由一个或几个变量在一段时间内的观测结果组成。时间序列数据的例子包括股票价格、货币供应、消费者价格指数、国内生产总值、年度凶杀率和汽车销售数据。由于过去的事件可以影响未来的事件，并且行为滞后在社会科学中很普遍，因此时间是时间序列数据集中的一个重要维度。与横断面数据的排列不同，时间序列中观测的时间顺序传达了潜在的重要信息。
时间序列数据比横断面数据更难分析的一个关键特征是，经济观察很少(如果有的话)被认为是独立的。大多数经济和其他时间序列都与它们最近的历史相关，通常是密切相关的。例如，了解上个季度的国内生产总值(GDP)可以让我们对本季度GDP的可能范围有相当大的了解，因为GDP从一个季度到下一个季度往往保持相当稳定。虽然大多数计量经济学程序既可以用于横截面数据，也可以用于时间序列数据，但在证明标准计量经济学方法的合理性之前，还需要为时间序列数据指定更多的计量经济学模型。此外，对标准计量经济学技术进行了修改和修饰，以说明和利用经济时间序列的依赖性质，并解决其他问题，例如一些经济变量倾向于随着时间的推移显示明显趋势的事实。
时间序列数据的另一个需要特别注意的特征是收集数据的数据频率。在经济学中，最常见的频率是每日、每周、每月、每季度和每年。股票价格每隔一天记录一次(星期六和星期日除外)。美国经济中的货币供应量每周报告一次。许多宏观经济序列是按月编制的，包括通货膨胀率和就业率。其他宏观系列的记录频率较低，例如每三个月(每季度)记录一次。国内生产总值是季度序列的一个重要例子。其他时间序列，如美国各州的婴儿死亡率，只能按年提供。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Pooled Cross Sections
一些数据集同时具有横截面和时间序列特征。例如，假设在美国进行了两次横断面家庭调查，一次在1985年，一次在1990年。1985年，对随机抽样的家庭进行了收入、储蓄、家庭规模等变量的调查。1990年，使用相同的调查问题对家庭进行了新的随机抽样。为了增加我们的样本量，我们可以将这两年结合起来形成一个汇总的横截面。因为每年都是随机抽取样本，所以如果同一户人家在两年中都出现在样本中，那将是一个侥幸。(与美国的家庭数量相比，样本的规模通常很小。)这个重要因素将汇集的横截面与面板数据集区分开来。
汇总不同年份的数据通常是分析政府新政策效果的有效方法。这个想法是收集关键政策变化前后几年的数据。例如，请考虑下列1993年和1995年的房价数据集，1994年财产税有所减少。假设我们有1993年250所房屋和1995年270所房屋的数据。表1.4给出了存储这种数据集的一种方法。
观测值1到250对应1993年售出的房屋，观测值251到520对应1995年售出的270套房屋。虽然我们存储数据的顺序不是至关重要的，但跟踪每次观测的年份通常是非常重要的。这就是我们将year作为单独变量输入的原因。
汇总横截面的分析与标准横截面的分析非常相似，除了我们经常需要考虑变量在时间上的长期差异。事实上，除了增加样本量之外，汇集横断面分析的要点通常是查看关键关系如何随时间变化。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。