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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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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Forecasting with a Random Forest Algorithm

We leverage a random forest algorithm to evaluate whether Yelp measures can provide gains in nowcasting CBP measures before the release of official statistics. We are interested in the ability of Yelp to predict changes in overall CBP establishments and restaurants over and above the prediction power generated by lagged CBP data. Consequently, we begin our prediction task by regressing the change in CBP establishments on the two lags of changes in CBP establishments and zip code and year fixed effects. We then work with the residual quantity. Given the two lags of the CBP, our sample spans years 2012 to 2015 . We use a relatively simple first stage regression because we have a limited number of years, and because modest increases in complexity add little predictive power.

We assign the last year of our dataset (2015) to the test set, which represents 25 percent of our sample, and the rest to the training set. We then examine the ability of lagged and contemporaneous Yelp data to predict residual changes in CBP number of establishments in a given zip code and year. We include the following Yelp measures in the feature set: contemporaneous and lagged changes in, and absolute count of, the total number of open, opened, and closed businesses; aggregate review counts; and the average rating of businesses, all in terms of total numbers and broken down by lowest and highest price level, along with the year and total number of businesses that closed within one year. The number of trees in the forest is set to 300 , and the gains to increasing this number are marginal, yielding very similar results. Using an off-the-shelf random forest algorithm on models with limited feature sets, our analyses represent basic exercises to evaluate the usefulness of Yelp data, rather than to provide the most precise forecasts.
Table $9.4$ shows the prediction results. The first column shows our results for CBP establishments overall, while the second column shows the results for restaurants. We evaluate the predictive power of our model in two ways. Using the 2012-2014 data, we use an “out-of-bag” estimate of the prediction accuracy. We also use the 2015 data as a distinct testing sample.

The first row shows that the model has an $R^2$ of $0.29$ for predicting the 2014-2015 CBP openings for all businesses and an $R^2$ of $0.26$ for restaurants. Since the baseline data were already orthogonalized with respect to year, this implies that the Yelp-based model can explain between one-quarter and one-third of the variation across zip codes in the residualized CBP data.
The second row shows the out-of-bag estimates of $R^2$, based on the training data. In this case, the $R^2$ is $0.21$ for both data samples. The lower $R^2$ is not surprising given that out-of-bag estimates can often understate the predictive power of models. Nonetheless, it is useful to know that the fit of the model is not particular to anything about 2015.

There appears to be a wide range of predictive ability-but on average bounded within approximately half a standard deviation for businesses, with $8.0$ mean absolute error (MAE) and $3.9$ median absolute error, compared to a mean of $3.4$ and a standard deviation of 15.1. The mean and median absolute errors for restaurants are substantially smaller than for businesses, at $1.7$ and 1.1, respectively, but the mean and standard deviation for restaurant growth are also substantially lower than for businesses, at $0.54$ and $2.9$, respectively.

Yelp’s predictive power is far from perfect, but it does provide significant improvement in our knowledge about the path of local economies. Adding Yelp data can help marginally improve predictions compared to using only prior CBP data.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Interactions with Area Attributes

Table $9.5$ shows results from regressions where changes in Yelp’s open business numbers are interacted with indicators for geographic characteristics. We use indicator variables that take on a value of one if the area has greater than the median level of population density, income, and education, and zero otherwise. Population density estimates are from the 2010 Census, while measures of median household income and percentage with a bachelor’s degree are from the 2015 American Community Survey five-year estimates. We present results just for total establishments and begin with the simple specification of regression (2) in table 9.2.

In this first regression, we find that all three interaction terms are positive and statistically significant. The interaction with high population density is $0.14$, while the interaction with high income is $0.30$, and the interaction with high education is $0.09$. Together, these interactions imply that the coeffi-cient on contemporaneous Yelp openings is $0.2$ in a low-density, low-income and low-education zip code, and $0.73$ in a high-density, high-income, and high-education zip code. This is an extremely large shift in coefficient size, perhaps best explained by far greater usage of Yelp in places with higher density, higher income, and higher education. If higher usage leads to more accuracy, this should cause the attenuation bias to fall and the estimated coefficient to increase.

In the second regression, we also add lagged Yelp openings. In this case,the baseline coefficient is negative, but again all three interactions are positive. Consequently, the estimated coefficient on lagged Yelp openings is $-0.1$ in low-density, low-income, and low-education locales, but $0.24$ in highdensity, high-income, and high-education areas. Again, decreased attenuation bias is one possible interpretation of this change. The third regression includes changes in Yelp closings and the number of Yelp reviews.

These interactions suggest that the predictive power of Yelp is likely to be higher in places with more density, education, and income. However, it is not true that adding interactions significantly improves the overall $R^2$. There is also little increase in $R^2$ from adding the lag of Yelp openings or the other Yelp variables, just as in table 9.2. While contemporaneous Yelp openings is the primary source of explanatory power, if policy makers want to use Yelp openings to predict changes in establishments, they should recognize that the mapping between contemporaneous Yelp openings and CBP openings is different in different places.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Forecasting with a Random Forest Algorithm

我们利用随机森林算法来评估 Yelp 措施是否可以在发布官方统计数据之前提供临近 CBP 措施的收益。我们感兴趣的是 Yelp 预测整体 CBP 机构和餐馆变化的能力超过滞后的 CBP 数据产生的预测能力。因此，我们通过对 CBP 机构的变化对 CBP 机构和邮政编码以及年份固定效应的两个滞后变化进行回归来开始我们的预测任务。然后我们处理剩余数量。鉴于 CBP 的两个滞后，我们的样本跨度为 2012 年至 2015 年。我们使用相对简单的第一阶段回归，因为我们的年数有限，而且复杂性的适度增加几乎没有增加预测能力。

我们将数据集的最后一年（2015 年）分配给测试集，占样本的 25%，其余分配给训练集。然后，我们检查滞后和同期的 Yelp 数据预测给定邮政编码和年份中 CBP 企业数量剩余变化的能力。我们在功能集中包括以下 Yelp 度量：同时和滞后的变化，以及打开、打开和关闭的业务总数的绝对计数；汇总评论数；以及企业的平均评级，全部以总数表示，并按最低和最高价格水平细分，以及年份和一年内关闭的企业总数。森林中的树木数量设置为 300 ，增加这个数量的收益很小，产生非常相似的结果。
桌子9.4显示预测结果。第一列显示了我们对 CBP 机构的整体结果，而第二列显示了餐馆的结果。我们以两种方式评估我们模型的预测能力。使用 2012-2014 年的数据，我们使用了预测准确度的“袋外”估计。我们还使用 2015 年的数据作为不同的测试样本。

第一行显示模型有一个R2的0.29用于预测 2014-2015 年 CBP 对所有企业的开放以及R2的0.26餐厅。由于基线数据已经相对于年份进行了正交化处理，这意味着基于 Yelp 的模型可以解释残留 CBP 数据中四分之一到三分之一的邮政编码差异。
第二行显示袋外估计R2, 基于训练数据。在这种情况下，R2是0.21对于两个数据样本。较低的R2考虑到袋外估计通常会低估模型的预测能力，这并不奇怪。尽管如此，了解该模型的拟合并非特定于 2015 年的任何事情还是很有用的。

似乎有广泛的预测能力——但平均而言，企业的预测能力在大约一半的标准偏差范围内，8.0平均绝对误差 (MAE) 和3.9中位数绝对误差，与平均值相比3.4标准偏差为 15.1。餐馆的平均和中位数绝对误差远小于企业，在1.7和 1.1，但餐厅增长的均值和标准差也大大低于企业，在0.54和2.9， 分别。

Yelp 的预测能力远非完美，但它确实大大提高了我们对当地经济发展路径的了解。与仅使用之前的 CBP 数据相比，添加 Yelp 数据有助于略微改进预测。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Interactions with Area Attributes

桌子9.5显示回归结果，其中 Yelp 开放业务数量的变化与地理特征指标相互作用。我们使用指标变量，如果该地区的人口密度、收入和教育水平高于中位数水平，则其值为 1，否则为 0。人口密度估计来自 2010 年人口普查，而家庭收入中位数和拥有学士学位的百分比来自 2015 年美国社区调查的五年估计。我们只提供总机构的结果，并从表 9.2 中回归 (2) 的简单说明开始。

在第一个回归中，我们发现所有三个交互项都是正的并且具有统计显着性。与高人口密度的相互作用是0.14, 而与高收入的交互作用是0.30，与高等教育的互动是0.09. 总之，这些相互作用意味着同期 Yelp 开口的系数是0.2在低密度、低收入和低教育的邮政编码中，以及0.73在高密度、高收入和高教育的邮政编码中。这是系数大小的极大变化，最好的解释可能是 Yelp 在人口密度更高、收入更高和受教育程度更高的地方的使用率大大提高。如果更高的使用率导致更高的准确性，这应该会导致衰减偏差下降和估计系数增加。

在第二个回归中，我们还添加了滞后的 Yelp 开口。在这种情况下，基线系数为负，但所有三种交互作用均为正。因此，滞后的 Yelp 开口的估计系数是−0.1在低密度、低收入和低教育的地区，但0.24在高密度、高收入和高教育地区。同样，减少衰减偏差是对这种变化的一种可能解释。第三个回归包括 Yelp 关闭和 Yelp 评论数量的变化。

这些相互作用表明，Yelp 的预测能力在人口密度、教育和收入更高的地方可能更高。然而，添加交互显着改善整体效果并不是真的R2. 涨幅也不小R2从添加 Yelp 开口或其他 Yelp 变量的滞后，就像在表 9.2 中一样。虽然同时期的 Yelp 开放是解释力的主要来源，但如果政策制定者想使用 Yelp 开放来预测机构的变化，他们应该认识到同时期的 Yelp 开放和 CBP 开放之间的映射在不同的地方是不同的。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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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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我们提供的经济统计Economic Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Comparing Restaurant Coverage on Yelp

We first compare Yelp and CBP restaurant numbers to paint a more detailed picture of Yelp coverage across geography. In 2015 (the last year of CBP data available), 27,074 zip codes out of 33,120 ZCTAs listed in the US in 2010 had at least one restaurant in either the CBP or Yelp. ${ }^5$ The CBP listed 542,029 restaurants in 24,790 zip codes, and Yelp listed 576,233 restaurants in 22,719 zip codes. There were 2,284 zip codes with at least one Yelp restaurant but no CBP restaurants, and 4,355 zip codes with at least one CBP restaurant and no Yelp restaurants.

We focus on Yelp coverage ratios, which are defined as the ratio of Yelp restaurants to CBP restaurants. Since we match the data by geography and not by establishment, there is no guarantee that the same establishments are being counted in the two data sources. Nationwide, the Yelp coverage ratio is $106.3$ percent, meaning that Yelp captures more establishments, presumably disproportionately smaller ones, than it misses. ${ }^6$ Approximately 95 percent of the population in our sample live in zip codes where the number of Yelp restaurants is at least 50 percent of the number of CBP restaurants, and over 50 percent of the population in our zip code sample live in zip codes with more Yelp restaurants than CBP restaurants (see figure 9.3).

Yelp coverage of CBP restaurants is strongly correlated with population density. In the 1,000 most sparsely populated zip codes covered by the CBP, mean Yelp coverage is 88 percent (median coverage $=67$ percent), while in the 1,000 densest zip codes, mean coverage is 126 percent (median coverage $=123$ percent $)$. Figure $9.4$ shows the relationship between Yelp coverage of CBP restaurants and population density across all zip codes covered by the CBP, plotting the average Yelp/CBP ratio for each equal-sized bin of population density. The relationship is at first negative and then positive for population density levels above 50 people per square mile.

The nonmonotonicity may simply reflect a nonmonotonicity in the share of restaurants with no employees, which in turn reflects offsetting supply and demand side effects. In zip codes with fewer than 50 people per square mile, Yelp tends to report one or two restaurants in many of these areas whereas the CBP reports none. Extremely low-density levels imply limited restaurant demand, which may only be able to support one or two small establishments. High-density levels generate robust demand for both large and small establishments, but higher-density areas may also have a disproportionately abundant supply of small-scale, often immigrant entrepreneurs.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Regression Analysis

Table $9.2$ shows results from regressing changes in CBP business numbers on prior CBP and Yelp measures. Column (1) regresses changes in the CBP’s number of businesses in year $t$ on two lags of the CBP. The addition of one CBP establishment in the previous year is associated with an increase of $0.27$ businesses in year $t$, showing that there is positive serial correlation in the growth of businesses at the zip code level. The correlation is also strongly positive with a two-year lag of CBP business openings. Together, the two lags of changes in CBP establishments explain $14.8$ percent of the variance (as measured by adjusted $R^2$ ).

Column 2 of table $9.2$ regresses changes in CBP business numbers in year $t$ on two lags of the CBP and the contemporaneous change in Yelp business numbers. Adding contemporaneous Yelp business numbers increases the variance explained to $22.5$ percent. A one-unit change in the number of Yelp businesses in the same year is associated with an increase in the number of CBP businesses of $0.6$. This coefficient is fairly precisely estimated, so that with 99 percent confidence, a one-unit increase in the number of Yelp establishments is associated with an increase between $0.55$ and $0.66$ in CBP establishments in the same year, holding two years of lagged CBP establishment growth constant.

The prediction of a purely accounting model of establishments is that the coefficient should equal one, but there are at least two reasons why that prediction will fail. First, if there is measurement error in the Yelp variable, that will push the coefficient below one due to attenuation bias. Second, Yelp does not include many CBP establishments, especially in industries other than retail. If growth in retail is associated with growth in other industries, then the coefficient could be greater than one, which we term spillover bias and expect to be positive. The estimated coefficient of $0.61$ presumably reflects a combination of attenuation and spillover bias, with spillover bias dominating.

Columns 3 and 4 of table $9.2$ show that lagged Yelp data, as well as other Yelp variables including the number of closures and reviews, are only mildly informative in explaining the variance of CBP business number growth. Growth in CBP establishments is positively associated with a one-year lag in the growth in the number of Yelp establishments, and including that variable causes the coefficient on contemporary establishment growth to drop to 0.44. Regression (4) also shows that increases in the number of Yelp closings are negatively correlated with growth in the number of CBP establishments, and that the number of Yelp reviews is not correlated with growth in the number of CBP establishments. Some of these extra Yelp variables are statistically significant, but they add little to overall explanatory power. The adjusted $R^2$ only rises from $0.225$ to $0.229$ between regression (2) and regression (4). The real improvement in predictive power comes from the inclusion of contemporaneous Yelp openings, not from the more complex specification. This suggests that simply looking at current changes in the number of Yelp establishments may be enough for most local policy makers who are interested in assessing the current economic path of a neighborhood.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Comparing Restaurant Coverage on Yelp

我们首先比较 Yelp 和 CBP 的餐厅数量，以更详细地描绘 Yelp 的跨地域覆盖范围。2015 年（CBP 数据可用的最后一年），2010 年在美国列出的 33,120 个 ZCTA 中，有 27,074 个邮政编码在 CBP 或 Yelp 中至少有一家餐厅。5CBP 列出了 24,790 个邮政编码的 542,029 家餐厅，Yelp 列出了 22,719 个邮政编码的 576,233 家餐厅。有 2,284 个邮政编码至少有一家 Yelp 餐厅但没有 CBP 餐厅，有 4,355 个邮政编码有至少一家 CBP 餐厅但没有 Yelp 餐厅。

我们关注 Yelp 覆盖率，定义为 Yelp 餐厅与 CBP 餐厅的比率。由于我们按地理位置而不是按机构匹配数据，因此无法保证两个数据源中计算的是相同的机构。在全国范围内，Yelp 的覆盖率是106.3百分比，这意味着 Yelp 捕获的企业比它错过的要多，可能是规模较小的企业。6在我们的样本中，大约 95% 的人口居住在 Yelp 餐厅数量至少为 CBP 餐厅数量 50% 的邮政编码地区，并且在我们的邮政编码样本中，超过 50% 的人口居住在 Yelp 较多的邮政编码地区餐馆比 CBP 餐馆多（见图 9.3）。

CBP 餐厅的 Yelp 覆盖率与人口密度密切相关。在 CBP 覆盖的 1,000 个人口最稀少的邮政编码中，Yelp 的平均覆盖率为 88%（覆盖率中位数=67百分比），而在 1,000 个最密集的邮政编码中，平均覆盖率为 126%（中位数覆盖=123百分). 数字9.4显示了 CBP 餐厅的 Yelp 覆盖率与 CBP 覆盖的所有邮政编码的人口密度之间的关系，绘制了每个等大小人口密度箱的平均 Yelp/CBP 比率。对于每平方英里 50 人以上的人口密度水平，该关系首先为负，然后为正。

非单调性可能只是反映了没有员工的餐厅比例的非单调性，这反过来又反映了供需副作用的抵消。在每平方英里少于 50 人的邮政编码中，Yelp 倾向于报告其中许多地区的一两家餐馆，而 CBP 则没有报告。极低的密度水平意味着餐厅需求有限，可能只能支持一两个小型场所。高密度水平对大型和小型企业都产生了强劲的需求，但高密度地区也可能有不成比例的小规模供应，通常是移民企业家。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Regression Analysis

桌子9.2显示了根据之前的 CBP 和 Yelp 措施回归 CBP 业务数量变化的结果。第 (1) 列回归当年 CBP 企业数量的变化吨在 CBP 的两个滞后。前一年增加一个 CBP 机构与增加有关0.27年度业务吨，表明邮政编码级别的企业增长存在正序列相关性。这种相关性也非常积极，因为 CBP 业务开业滞后了两年。CBP 机构变化的两个滞后共同解释了14.8方差的百分比（通过调整后的R2 ).

表格第 2 列9.2回归年度 CBP 业务数量的变化吨CBP 的两次滞后以及 Yelp 业务数量的同时变化。添加同时期的 Yelp 业务数字会增加解释到的方差22.5百分。同年 Yelp 业务数量的一个单位变化与 CBP 业务数量的增加有关0.6. 这个系数是相当精确地估计的，因此在 99% 的置信度下，Yelp 企业数量增加一个单位与0.55和0.66在同年的 CBP 机构中，保持了两年滞后的 CBP 机构增长不变。

纯机构会计模型的预测是系数应等于 1，但至少有两个原因导致该预测失败。首先，如果 Yelp 变量存在测量误差，由于衰减偏差，系数将低于 1。其次，Yelp 不包括许多 CBP 机构，尤其是在零售以外的行业。如果零售业的增长与其他行业的增长相关联，那么系数可能大于 1，我们称之为溢出偏差并预计为正。的估计系数0.61大概反映了衰减和溢出偏差的组合，溢出偏差占主导地位。

表的第 3 和 4 列9.2显示滞后的 Yelp 数据，以及其他 Yelp 变量，包括关闭和评论的数量，在解释 CBP 业务数量增长的方差方面仅提供温和的信息。CBP 机构的增长与 Yelp 机构数量增长的一年滞后正相关，并且包括该变量导致当代机构增长的系数降至 0.44。回归 (4) 还表明，Yelp 关闭数量的增加与 CBP 机构数量的增长呈负相关，并且 Yelp 评论的数量与 CBP 机构数量的增长无关。其中一些额外的 Yelp 变量具有统计显着性，但它们对整体解释力的贡献很小。调整后的R2只从上升0.225到0.229在回归（2）和回归（4）之间。预测能力的真正提高来自于包含同期的 Yelp 开口，而不是来自更复杂的规范。这表明，对于大多数有兴趣评估社区当前经济路径的地方政策制定者而言，仅查看 Yelp 机构数量的当前变化可能就足够了。

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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。

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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。

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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。

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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。

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如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics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。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写经济统计Economic Statistics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写经济统计Economic Statistics代写方面经验极为丰富，各种代写经济统计Economic Statistics相关的作业也就用不着说。

我们提供的经济统计Economic Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
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• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Machine Learning

The vector outputs from Doc2Vec models lend themselves well to unsupervised classification techniques such as clustering. They can also function as features (independent variables) in supervised machine learning algorithms. After matching our data to the BR, we get the actual NAICS sector codes for each establishment matched, which we use as our dependent variable. We build a Random Forest model-based classifier to predict the NAICS sector of each establishment, where the independent variables are the generated vectors for business name, user reviews, and websites, as well as a series of binary variables indicating the Google Type tag for each establishment. Random Forests are a method of classification techniques derived from Decision Tree classifiers but are relatively immune to overfitting that often impacts Decision Trees. In some cases, Random Forests outperform more common approaches such as logistic regression in class-imbalanced circumstances (Muchlinski et al. 2016). The 120,000 records are split into 80 percent training and 20 percent validation set for model training and evaluation.

In order to ensure our model selection is both replicable and maximizes accuracy, we performed an analysis of 1,000 different model configurations. We randomly alter the number of vectors a Doc 2 Vec model produces, as well as how many, and how deep, the trees are in the Random Forest model. We then tested how those different model configurations altered the accuracy and repeat this process. Minimum log-loss is chosen as the model comparison criteria, as log-loss is a penalizing function that allows us to weigh the trade-off between the prediction and its certainty. Log-loss penalizes incorrect predictions with high predicted probabilities but does not penalize less certain incorrect assumptions. For our purposes, this is an ideal trade-off, as the comparable SSA Autocoder does not assign NAICS codes if the predicted probability is less than $0.638$ (Kearney and Kornbau 2005). Hence, any system based on our model will need to be sensitive to the need to prevent assigning incorrect codes without high levels of certainty.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Predictive Accuracy

The findings here discuss our best fitting model, which utilizes 119 trees in the Random Forest, with 20 vectors for business name, 8 for user reviews, and 16 for websites. Overall, across all NAICS sectors, and for SU establishments only, our model predicts approximately 59 percent of cases accurately. This places our model substantially below the current autocoding methods used by the SSA; however, it is at a similar level to initial match rates for the SSA method, and shows comparable performance to similar exercises in other countries (Kearney and Kornbau 2005; Roelands, van Delden, and Windmeijer 2017). The model also exhibits considerable variation, with some NAICS codes (Information, Manufacturing) seeing fewer than 5 percent of observations correctly predicted, while Accommodation and Food Services has approximately 83 percent of establishments correctly predicted into their NAICS sector. Given the unbalanced nature of our sample, evaluating strictly on accuracy may be misleading – it would encourage a model to overfit to only large NAICS codes. Instead, we use the F1 score to evaluate our model. ${ }^9$

Figure $8.6$ shows a scatter plot of the average number of words unique to the NAICS sector in our data (from figure 8.3) on the $\mathrm{x}$-axis, and the $\mathrm{F} 1$ Score for each NAICS sector on the y-axis. Clearly, Accommodation and Food Services, and Retail Trade have the highest F1 scores, and corresponding highest percentage of unique words. Similarly, F1 scores for Information, Wholesale Trade, and Manufacturing sectors are exceedingly low and also have the least percentage of unique words appearing in those NAICS codes. This clear relationship demonstrates encouraging signs of this modeling and approach-words that are unique to a certain NAICS code represent a better signal for a model to use as a classifier. Therefore, we argue that our model performance will improve with additional data from undersampled sectors. Although the increase in number of unique words may not be linear compared to the number of observations, our findings point directly to our model not able to correctly predict businesses in a sector from a relatively small number of unique words, which may be ameliorated with a broader search.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Machine Learning

Doc2Vec 模型的矢量输出非常适合无监督分类技术，例如聚类。它们还可以在监督机器学习算法中充当特征（自变量）。将我们的数据与 BR 匹配后，我们得到每个匹配机构的实际 NAICS 部门代码，我们将其用作因变量。我们构建了一个基于随机森林模型的分类器来预测每个机构的 NAICS 部门，其中自变量是为企业名称、用户评论和网站生成的向量，以及一系列指示 Google Type 标签的二进制变量每个机构。随机森林是一种源自决策树分类器的分类技术方法，但相对不受经常影响决策树的过度拟合的影响。在某些情况下，随机森林优于更常见的方法，例如类不平衡情况下的逻辑回归（Muchlinski 等人，2016 年）。120,000 条记录分为 80% 的训练集和 20% 的验证集，用于模型训练和评估。

为了确保我们的模型选择既可复制又能最大限度地提高准确性，我们对 1,000 种不同的模型配置进行了分析。我们随机改变 Doc 2 Vec 模型产生的向量数量，以及随机森林模型中树的数量和深度。然后，我们测试了这些不同的模型配置如何改变准确性并重复此过程。选择最小对数损失作为模型比较标准，因为对数损失是一种惩罚函数，使我们能够权衡预测与其确定性之间的权衡。对数损失惩罚具有高预测概率的不正确预测，但不惩罚不太确定的不正确假设。出于我们的目的，这是一个理想的权衡，因为如果预测概率小于，可比较的 SSA Autocoder 不会分配 NAICS 代码0.638（Kearney 和 Kornbau 2005）。因此，任何基于我们模型的系统都需要对防止在没有高度确定性的情况下分配错误代码的需求敏感。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Predictive Accuracy

此处的调查结果讨论了我们的最佳拟合模型，该模型使用随机森林中的 119 棵树，其中 20 个矢量用于企业名称，8 个用于用户评论，16 个用于网站。总体而言，在所有 NAICS 部门中，仅针对 SU 机构，我们的模型准确预测了大约 59% 的案例。这使我们的模型大大低于 SSA 当前使用的自动编码方法；然而，它与 SSA 方法的初始匹配率处于相似水平，并且显示出与其他国家/地区类似练习相当的性能（Kearney 和 Kornbau 2005；Roelands、van Delden 和 Windmeijer 2017）。该模型还表现出相当大的变化，一些 NAICS 代码（信息、制造）看到正确预测的观测值不到 5%，而住宿和食品服务大约有 83% 的机构正确预测到其 NAICS 部门。鉴于我们样本的不平衡性，严格评估准确性可能会产生误导——这会鼓励模型过度拟合大型 NAICS 代码。相反，我们使用 F1 分数来评估我们的模型。9

数字8.6显示了我们数据（来自图 8.3）中 NAICS 部门独有的平均单词数的散点图X- 轴，并且F1y 轴上每个 NAICS 部门的得分。显然，住宿和食品服务以及零售贸易的 F1 得分最高，相应的唯一词百分比也最高。同样，信息、批发贸易和制造部门的 F1 分数非常低，并且在这些 NAICS 代码中出现的唯一词的百分比也最低。这种清晰的关系展示了这种建模的令人鼓舞的迹象，并且特定 NAICS 代码独有的方法词代表了模型用作分类器的更好信号。因此，我们认为我们的模型性能将随着来自欠采样行业的额外数据而提高。尽管与观察数量相比，独特单词数量的增加可能不是线性的，

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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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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我们提供的经济统计Economic Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Related Literature

Ours is not the first paper to make use of ADP payroll data. Several papers study the National Employment Report (NER), ADP’s publicly available monthly estimate of US payroll gains constructed jointly with Moody’s Analytics. Importantly, NER estimates are derived from a model including not only ADP microdata but also other contemporaneous and lagged indicators of US economic activity. The existing literature finds that the NER moves closely with CES (Phillips and Slijk 2015) and has some ability to forecast CES, though it does not appear to improve forecasts based on other available information, such as existing consensus forecasts (Gregory and Zhu 2014; Hatzius et al. 2016).

As noted above, we do not use the NER but instead focus on the ADP microdata. A number of recent papers explore these data. Cajner et al. (2018) analyze the representativeness of ADP microdata (relative to CES and QCEW) and construct an ADP payroll index that can improve forecasts of CES; we employ that index in the present paper. Ozimek, DeAntonio and Zandi (2017) use ADP’s linked employer-employee microdata to study the negative effect of workforce aging on aggregate productivity growth. Grigsby, Hurst, and Yildirmaz (2021) study wage rigidity in the same data, finding that the high-frequency microdata can be useful for shedding light on a key business cycle question. Cho (2018) uses ADP microdata to study the employment and wage effects of the 2009 American Recovery and Reinvestment Act.

Our approach in the present paper is different from those above in that we explicitly investigate the usefulness of $\mathrm{ADP}$ as a supplement to CES data for tracking the underlying state of the labor market. In this respect, our work is inspired by Aruoba et al. (2016), who note difficulties in assessing the growth of aggregate output in real time given limitations on the comprehensiveness and timeliness of GDP measures. Two independent measures of GDP exist – the commonly reported expenditure-side approach and the income-based approach-and both are prone to measurement errors arising from various sources. Aruoba et al. (2016) combine the two measures using a state-space framework, recovering an underlying state of output growth which they label “gross domestic output.” We follow this general approach with a focus on employment rather than output.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Structure of the ADP Microdata

ADP provides human capital management services to firms, including payroll processing. Processing payroll for a client firm involves many tasks, including maintaining worker records, calculating taxes, and issuing paychecks. ADP processes payroll for about 26 million US workers each month (about 20 percent of total US private employment). The structure of the microdata is determined by the business needs of ADP. ADP maintains records at the level of payroll account controls (PAC), which often correspond to business establishments (but may sometimes correspond to firms) as defined by the Census Bureau and BLS. Each PAC updates their records at the end of each pay period. The records consist of the date payroll was processed, employment information for the pay period, and many time-invariant PAC characteristics (such as an anonymized PAC identifier, NAICS industry code, zip code, etc.). PAC records include both the number of individuals employed (“active employees”) and the number of individuals issued a paycheck in a given pay period (“paid employees”). Active employees include wage earners with no hours in the pay period, workers on unpaid leave, and the like. Paid employees include any wage or salary workers issued regular paychecks during the pay period as well as those issued bonus checks and payroll corrections. In this paper we focus exclusively on active employment, having found that it is substantially less volatile, more closely resembles officially published aggregates, and performs better in forecasting exercises, though we plan to further investigate the active/paid distinction in the future. ${ }^6$

The data begin in July $1999 .{ }^7$ In terms of frequency, the files we use are weekly snapshots of individual PAC records, taken every Saturday since July 2009 (snapshots were taken semimonthly between May 2006 and June 2009 and monthly before May 2006). Each snapshot contains the most recent pay date for each PAC, the relevant employment counts, and the other information described above. As few firms regularly process payroll more than once per week, the weekly snapshots provide a comprehensive history of PAClevel employment dynamics. ${ }^8$

We can compare ADP payroll microdata to the QCEW and CES data in terms of pay frequency, region, establishment size, and industry composition. Most notably, ADP has significantly more employment in midsized units than does CES, with a distribution that looks reasonably similar to QCEW. ${ }^9$

经济统计代考

统计代写|经济统计代写经济统计代考|相关文献

我们的论文并不是第一篇利用ADP工资数据的论文。有几篇论文研究了《全国就业报告》(National Employment Report, NER)， ADP与穆迪分析(Moody’s Analytics)联合编制的对美国工资增幅的月度公开估计。重要的是，NER估算来自一个模型，该模型不仅包括ADP的微观数据，还包括美国经济活动的其他同期和滞后指标。现有文献发现，NER与CES密切相关(Phillips和Slijk 2015)，并具有一定的预测CES的能力，尽管它似乎没有改善基于其他可用信息的预测，如现有的共识预测(Gregory和Zhu 2014;Hatzius et al. 2016)。

如上所述，我们不使用NER，而是专注于ADP微数据。最近的一些论文探讨了这些数据。Cajner等人(2018)分析了ADP微观数据(相对于CES和QCEW)的代表性，构建了ADP工资指数，可以改善CES的预测;我们在本文中采用了该指标。Ozimek、DeAntonio和Zandi(2017)使用ADP的关联雇主-雇员微观数据来研究劳动力老龄化对总生产率增长的负面影响。Grigsby、Hurst和Yildirmaz(2021)研究了相同数据中的工资刚性，发现高频微观数据有助于阐明一个关键的商业周期问题。Cho(2018)使用ADP微观数据研究了2009年《美国复苏与再投资法案》的就业和工资影响

我们在本论文中的方法不同于上面的方法，因为我们明确地调查了$\mathrm{ADP}$作为CES数据的补充在跟踪劳动力市场基本状态方面的有用性。在这方面，我们的工作受到Aruoba等人(2016)的启发，他们指出，由于GDP指标的全面性和及时性受限，实时评估总产出增长存在困难。国内生产总值有两种独立的衡量方法——通常报道的支出面方法和基于收入的方法——这两种方法都容易因各种来源而产生测量误差。Aruoba等人(2016)使用状态空间框架将这两种度量结合起来，恢复产出增长的基本状态，他们将其称为“国内总产值”。我们遵循这一总体方针，关注就业而不是产出

统计代写|经济统计代写经济统计代考| ADP微数据的结构

ADP为企业提供人力资本管理服务，包括工资处理。为客户公司处理工资单涉及许多任务，包括维护工人记录、计算税收和签发工资单。ADP每月为大约2600万美国工人处理工资单(约占美国私人就业总量的20％)。微数据的结构由ADP的业务需求决定。ADP保持工资账户控制(PAC)级别的记录，PAC通常对应于人口普查局和劳工统计局定义的商业机构(但有时也对应于公司)。每个PAC在每个付款期结束时更新其记录。这些记录包括处理工资单的日期、支付期间的就业信息和许多时不变的PAC特征(例如匿名的PAC标识符、NAICS行业代码、邮政编码等)。PAC记录包括被雇用的人数(“在职雇员”)和在给定的工资期间发放工资的人数(“有薪雇员”)。在职雇员包括在有薪期间没有工作时间的领工资者、无薪休假的工人等等。受薪员工包括在支付期间签发定期工资支票的员工，以及签发奖金支票和工资更正的员工。在这篇论文中，我们专门关注积极就业，因为我们发现它的波动性更小，更接近官方公布的总量，在预测练习中表现更好，尽管我们计划在未来进一步研究积极/付费的区别。${ }^6$

数据开始于7月$1999 .{ }^7$就频率而言，我们使用的文件是个人PAC记录的每周快照，自2009年7月以来的每个星期六拍摄(快照在2006年5月至2009年6月之间半月拍摄一次，2006年5月之前每月拍摄一次)。每个快照包含每个PAC最近的支付日期、相关就业计数和上述其他信息。由于很少有公司每周定期处理超过一次的工资单，每周快照提供了paci级就业动态的全面历史。${ }^8$

我们可以将ADP工资微观数据与QCEW和CES数据在支付频率、地区、机构规模和行业构成方面进行比较。最值得注意的是，ADP在中型企业的就业人数明显多于CES，其分布与QCEW相当相似。${ }^9$

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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。

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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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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:
$$
x_t=s_t^{-}+b_t \frac{s_{t-1}^{+}}{\left(1-d_{t-1}\right)} .
$$

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics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。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写经济统计Economic Statistics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写经济统计Economic Statistics代写方面经验极为丰富，各种代写经济统计Economic Statistics相关的作业也就用不着说。

我们提供的经济统计Economic Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• 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|The Partial Government Shutdown in 2019

In December 2018 and January 2019 , heightened turmoil in global financial markets raised concerns about the pace of economic activity; as a result, policymakers were acutely focused on the incoming economic data to inform their decisions. Unfortunately, a government shutdown delayed the publication of many official statistics, including December retail sales-ordinarily one of the timeliest indicators of consumer spending-leaving policymakers with less information to assess current economic conditions.

The First Data spending index remained available during the shutdown. In contrast to the worrying signs in financial markets, the December reading from First Data indicated only a modest decline in retail spending, as shown in figure 4.9.

When the shutdown ended and Census published its first estimate of December retail sales (on February 14, a month later than usual), it showed an exceptionally large decline. At that point, however, the January First Data reading was also available, and it pointed to a solid rebound in spending. Indeed, the first Census reading for January also popped back up when it was eventually published on March 11 .

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Hurricanes Harvey and Irma in 2017

Another useful application of our data is for assessing the impact of severe weather events, like hurricanes. The disruptions to spending during a storm are often severe but localized and short-lived, so that the lost spending is hard to quantify with monthly national statistics where the sampling frame may be inadequate to capture geographic shocks. Moreover, policymakers ultimately care about the extent to which swings in aggregate spending reflect the effect of a large, short-run disruption like a hurricane versus a change in the underlying trend in spending.

The 2017 Atlantic hurricane season was unusually active, with 17 named storms over a three-month period. Two of these hurricanes-Harvey and Irma-were especially large and severe. On August 28, Hurricane Harvey made landfall in Texas. Historic rainfall and widespread flooding severely disrupted life in Houston, the fifth largest metropolitan area in the United States. Less than two weeks later, Hurricane Irma made landfall in South Florida after causing mass destruction in Puerto Rico, and then proceeded to track up the western coast of the state, bringing heavy rain, storm surge, and flooding to a large swath of Florida and some areas of Georgia and South Carolina. By Monday, September 11, 2017, more than 7 million US residents of Puerto Rico, Florida, Georgia, and South Carolina were without power. ${ }^{18}$ In figure $4.10$, panel A depicts the path of the two hurricanes and panel B the Google search intensity during the two storms.

Using daily, state, and MSA-level indexes, we examined the pattern of activity in the days surrounding the landfalls of Hurricanes Harvey and Irma. To quantify the size of the hurricane’s effect, we estimated the following regression specification for each affected state:
$$
\begin{aligned}
\ln (\text { Spending })=& \sum_{i=-7}^{i-14} \beta_i * H_{t-i}+\sum_{w=\text { Mon }}^{w-\text { Sun }} \delta_w * I\left(\text { Day }t=w\right) \ &+\sum{m=\text { July }}^{m-\text { Nov }} \delta_m * I\left(\text { Month }t=m\right)+T_t+\varepsilon_t . \end{aligned} $$ The state-specific hurricane effects are captured by the coefficients on the indicator variables, $H{t-i}$, which equal one if the hurricane occurred on day $t-i$, and zero otherwise. The regression also controls for variation in spending due to the day of week, the month of year, and a linear time trend $\left(T_t\right)$. The coefficient $\beta_0$ is thus the estimated effect on ( $\left.\log \right)$ spending in that state on the day the hurricane struck.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写经济统计代考| 2019年部分政府关闭

.经济统计

2018年12月和2019年1月，全球金融市场动荡加剧，引发了人们对经济活动节奏的担忧;因此，政策制定者非常关注即将到来的经济数据，以便为他们的决策提供依据。不幸的是，政府关闭推迟了许多官方统计数据的发布，包括12月零售销售——通常是消费者支出最及时的指标之一——这使得政策制定者评估当前经济状况的信息更少

First Data支出指数在关闭期间仍然可用。与金融市场令人担忧的迹象形成对比的是，First Data的12月数据显示，零售支出仅小幅下降，如图4.9所示

当政府关门结束，人口普查局(Census)于2月14日发布了对12月零售销售的首次估计(比通常晚了一个月)时，该数据显示，零售额出现了异常大幅的下滑。不过，当时的1月1日数据(1月1日数据)也已出炉，数据显示支出出现强劲反弹。事实上，1月份的人口普查数据在3月11日最终公布时也出现了回升

统计代写|经济统计代写经济统计代考| 2017年飓风哈维和厄玛

我们数据的另一个有用应用是评估飓风等恶劣天气事件的影响。风暴期间对支出的破坏往往是严重的，但只是局部的和短暂的，因此很难用全国月度统计数据来量化支出损失，因为抽样框架可能不足以捕捉到地理冲击。此外，政策制定者最终关心的是，总支出的波动在多大程度上反映了飓风等大规模短期破坏的影响，而不是支出的潜在趋势的变化

2017年的大西洋飓风季异常活跃，在三个月的时间里发生了17次风暴。其中的两个飓风——哈维和厄玛——特别大，特别严重。8月28日，飓风哈维在德克萨斯州登陆。史无前例的降雨和大范围的洪水严重扰乱了美国第五大大都市休斯顿的生活。不到两个星期后，飓风“厄玛”在波多黎各造成大规模破坏后登陆南佛罗里达州，然后继续向该州西海岸移动，给佛罗里达州大片地区以及乔治亚州和南卡罗来纳州的部分地区带来暴雨、风暴潮和洪水。截至2017年9月11日(周一)，波多黎各、佛罗里达州、乔治亚州和南卡罗来纳州的700多万美国居民断电。${ }^{18}$在图$4.10$中，面板A描述了两个飓风的路径，面板B描述了两个风暴期间谷歌搜索强度

使用日指数、州指数和msa指数，我们研究了飓风哈维和厄玛登陆前后几天的活动模式。为了量化飓风影响的大小，我们对每个受影响的州估计了以下回归规范:
$$
\begin{aligned}
\ln (\text { Spending })=& \sum_{i=-7}^{i-14} \beta_i * H_{t-i}+\sum_{w=\text { Mon }}^{w-\text { Sun }} \delta_w * I\left(\text { Day }t=w\right) \ &+\sum{m=\text { July }}^{m-\text { Nov }} \delta_m * I\left(\text { Month }t=m\right)+T_t+\varepsilon_t . \end{aligned} $$特定于州的飓风影响由指标变量$H{t-i}$上的系数捕获，如果飓风发生在$t-i$日，则该系数为1，否则为0。回归还控制了支出的变化，由于一周的日子，一年的月份，和线性时间趋势$\left(T_t\right)$。因此，系数$\beta_0$是对($\left.\log \right)$在飓风袭击当天在那个州的支出的估计影响

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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。

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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。

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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。

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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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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Reengineering the Data Architecture

The opportunities created by the ubiquitous digitization of transactions can only be realized with a new architecture for data collection. The aim is for the statistical system to use all the relevant detail provided by transactions data. There are a number of issues the new data architecture would need to address (see Jarmin 2019). These include issues of privacy, confidentiality, and value of husiness data; cost to husinesses and the statistical agencies of the new architecture; and the technical and engineering issues of building a new architecture.

There are multiple potential modes for businesses providing such data. All have advantages and disadvantages. We expect that the new architecture should support multiple approaches to providing and collecting data. The agencies will need to be flexible.

Direct feed of transaction-level data. The agencies could get transactionlevel data directly from firms and do the calculations necessary to aggregate them. This approach has already been implemented by the Australian Bureau of Statistics for its retail food price index. While the agencies should be receptive to such arrangements, it is unlikely to be practical in the US context because of unwillingness of companies to provide such granular data and the difficulty for the agencies of handling the volume of data that it would entail.

Direct feed of (detailed) aggregate measures of price, quantity, and sales via APIs. Alternatively, and probably more practical in the US context, firms (e.g., retailers) could do the calculations needed to produce detailed but aggregated measures of price, quantity, and sales that could then be transmitted to the statistical agencies. Surveys and enumerations could be replaced by APIs. The agencies – in collaboration with businesses – would have to design a large, but finite, number of APIs that would mesh with would have a substantial fixed cost, but then provide much improved data at low marginal cost.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Capabilities and Mandates of the Statistical Agencies

This paper envisions a new architecture for economic statistics that would build consistent measurement of price and quantity from the ground up. Currently, the collection and aggregation of data components is spread across three agencies. Implementing the new architecture we envision undoubtedly will be a challenge. Moving away from a survey-centric form of data collection for retail prices and quantities to computing statistics from detailed transaction-level data requires an approach that would have businesses providing their data in a unified way. The institutional arrangements that fundamentally separate the collection of data on prices and quantities would need to be changed. There have long been calls for reorganizing BEA, BLS, and Census to help normalize source data access, improve efficiencies, and foster innovation. Regardless of whether the agencies are realigned or reorganized, they need to review the current structure given how the production of statis-tics is evolving. Having one agency negotiate access to transaction-level data will be difficult enough. Having multiple agencies doing so unduly burdens both businesses and the taxpayer. Importantly, under the current statistical system structure, no agency has the mandate to collect data on both price and quantities, so implementing the data architecture to measure price and quantity simultaneously is not in scope for any agency. ${ }^{31}$

There are also ditticult questions about the legal and policy structure needed to govern how statistical agencies access private data assets for statistical uses. For instance, a key question is whether companies would seek to charge for access to the type of data described above and, if so, whether the associated fees would be within the budgetary resources of the statistical agencies.

To further test, develop, and implement a solution such as we are proposing here, the statistical agencies must expand their general data science capabilities. Whether transaction level data are transmitted to the agencies or whether retailers provide intermediate calculations, an important point of focus for the statistical agencies will be not only the acquisition but the curation of new types of unstructured data. The ingestion, processing, and curation of these new sources introduces scalability concerns not present in most survey contexts. Also, negotiating access will require the agencies to hire more staff with the skills to initiate and manage business relationships with data providers.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Reengineering the Data Architecture

交易无处不在的数字化所创造的机会只能通过新的数据收集架构来实现。目的是让统计系统使用交易数据提供的所有相关细节。新的数据架构需要解决许多问题（参见 Jarmin 2019）。这些包括隐私、保密和商业数据价值的问题；新架构的企业和统计机构的成本；以及构建新架构的技术和工程问题。

提供此类数据的企业有多种潜在模式。都有优点和缺点。我们期望新架构应该支持多种方法来提供和收集数据。这些机构需要灵活。

交易级数据的直接馈送。这些机构可以直接从公司获得交易级别的数据，并进行必要的计算来汇总它们。澳大利亚统计局已经在其零售食品价格指数中采用了这种方法。虽然这些机构应该接受这样的安排，但在美国的情况下这不太可能是可行的，因为公司不愿意提供这种细粒度的数据，而且这些机构难以处理这将带来的大量数据。

通过 API 直接提供价格、数量和销售的（详细）综合衡量指标。或者，在美国情况下可能更实际的是，公司（例如，零售商）可以进行所需的计算，以生成详细但汇总的价格、数量和销售量度，然后将其传输给统计机构。调查和枚举可以被 API 取代。这些机构 – 与企业合作 – 将不得不设计大量但有限数量的 API，这些 API 将具有相当大的固定成本，但随后会以较低的边际成本提供大大改进的数据。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Capabilities and Mandates of the Statistical Agencies

本文设想了一种新的经济统计架构，该架构将从头开始建立对价格和数量的一致衡量。目前，数据组件的收集和聚合分布在三个机构中。实施我们设想的新架构无疑将是一个挑战。从以调查为中心的零售价格和数量数据收集形式转变为从详细的交易级数据计算统计数据，需要一种让企业以统一方式提供数据的方法。需要改变从根本上将价格和数量数据收集分开的制度安排。长期以来，人们一直呼吁重组 BEA、BLS 和 Census，以帮助规范源数据访问、提高效率和促进创新。无论这些机构是重新调整还是重组，考虑到统计数据的产生方式是如何演变的，他们都需要审查当前的结构。让一个机构协商访问交易级数据已经够困难的了。让多个机构这样做会给企业和纳税人带来过度的负担。重要的是，在当前的统计系统结构下，没有任何机构有权收集价格和数量的数据，因此实施同时测量价格和数量的数据架构不属于任何机构的范围。让多个机构这样做会给企业和纳税人带来过度的负担。重要的是，在当前的统计系统结构下，没有任何机构有权收集价格和数量的数据，因此实施同时测量价格和数量的数据架构不属于任何机构的范围。让多个机构这样做会给企业和纳税人带来过度的负担。重要的是，在当前的统计系统结构下，没有任何机构有权收集价格和数量的数据，因此实施同时测量价格和数量的数据架构不属于任何机构的范围。31

还有一些关于管理统计机构如何访问私人数据资产以用于统计用途所需的法律和政策结构的问题。例如，一个关键问题是公司是否会寻求对上述类型数据的访问收费，如果是，相关费用是否在统计机构的预算资源范围内。

为了进一步测试、开发和实施我们在此提出的解决方案，统计机构必须扩展其通用数据科学能力。无论是交易级别数据传输到机构还是零售商是否提供中间计算，统计机构的一个重点不仅是获取，而且是管理新型非结构化数据。这些新来源的摄取、处理和管理引入了大多数调查环境中不存在的可扩展性问题。此外，协商访问权限将要求这些机构雇用更多具有启动和管理与数据提供商的业务关系的技能的员工。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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STATA代写	机器学习/统计学习代写
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如果你也在 怎样代写经济统计Economic Statistics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。

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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我们提供的经济统计Economic Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• 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|Quality- and Appeal- Adjusted Price Indexes

The promise of digitized data goes beyond the ability to produce internally consistent price and nominal revenue data. The item-level price and quantity data, which are often accompanied by information on item-level attributes, offer the prospect of novel approaches to quality adjustment. Currently, the BLS CPI implements hedonic quality adjustment on a relatively small share of consumer expenditures (about 5 percent). For the remaining items, a matched model approach is used with ad hoc quality adjustments when feasible (e.g., if a new model of an item has more features than a prior matched item, then an attempt is made to adjust the prices to account for the change in features). The sample of products in the CPI consumption basket is rotated every four years and no quality adjustment is made to prices when a new good enters the index due to product rotation.

The digitized data offer the possibility of accounting for the enormous product turnover observed in item-level transactions data. For the Nielsen scanner data, the quarterly rates of product entry and exit are $9.62$ percent and $9.57$ percent, respectively. By product entry and exit, we mean the entry and exit of UPCs from the data. Some of the product turnover at the UPC code level in the scanner data involves minor changes in packaging and marketing, but others represent important changes in product quality.
We consider two approaches for capturing the variation in quality in price indexes using transactions data. The first approach is based on consumer demand theory and has been developed by Redding and Weinstein (2018, 2020) who build on the earlier work by Feenstra (1994). The second approach uses hedonic methods, following the insights of Pakes $(2003,2005)$ and Erickson and Pakes (2011). While these hedonic approaches are already partly in use by BLS and BEA, the item-level transactions data offer the potential for implementing these approaches with continuously updated weights and with methods to avoid selection bias arising from product entry and exit and – equally importantly – at scale. Bajari et al. (2021) is an initial attempt to implement hedonics at scale using a rich set of product attributes. We draw out the many different issues that must be confronted for practical implementation of these modern methods by the statistical agencies. Since both methods are part of active research agendas, we emphasize that our discussion and analysis is exploratory rather than yielding ultimate guidance for implementation.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|The Demand Residual

The large declines in the UPI, even for product categories such as soft drinks that are not obvious hotbeds of technological innovation, raise the question of whether the implied estimates are reasonable, and if so, how best to interpret them.

Redding and Weinstein (2018) take a strong view in formulating the UPI: they treat all of the measured residual demand variation not accounted for by changing prices as reflecting changes in product appeal or quality. The UPI exactly rationalizes observed prices and expenditure shares by treating the entire error in an estimated demand system as reflecting such changes. In contrast, other approaches such as hedonics or the Feenstra (1994) approach, leave an estimated residual out of the price index calculation. Although hedonic approaches can in principle capture much of the variation from changing product quality and appeal, the $R^2$ in period-by-period hedonic regressions is typically substantially less than one. Conceptually, therefore, although both the UPI and hedonics capture time-varying quality and appeal valuations from both product turnover and continuing products, the UPI is arguably more general because it comprehensively captures the error term from the underlying demand system in the price index.

The debate over whether it is appropriate to treat the entire error term from an estimated consumer demand system as reflecting changes in product quality and appeal that affect the cost of living is very much in its infancy, however. The measured error term from the estimated demand system may reflect measurement or specification error from several sources. Specification error may reflect not only functional form but also a misspecified degree of nesting or level of aggregation. Presumably, those errors would ideally be excluded from the construction of a price index.

Another possible source of specification error relates to permitting richer adjustment dynamics in consumer demand behavior. Diffusion of product availability, diffusion of information about products, habit formation, and learning dynamics will show up in the error term from estimation of specifications of static CES demand models. A related but distinct possibility is that the underlying model of price and quantity determination should reflect dynamic decisions of the producing firms (through endogenous investments in intangible capital like customer base as well as related marketing, promotion, and distribution activity by firms). It is important to remember that the approaches being used to estimate the elasticity of substitution are jointly estimating the demand and supply system, so misspecification of either the demand or supply equations can yield specification error.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Quality- and Appeal- Adjusted Price Indexes

数字化数据的前景超越了产生内部一致的价格和名义收入数据的能力。项目级价格和数量数据，通常伴随着项目级属性信息，为质量调整提供了新方法的前景。目前，BLS CPI 对一小部分消费者支出（约 5%）实施享乐质量调整。对于剩余的项目，在可行的情况下使用匹配模型方法和临时质量调整（例如，如果项目的新模型比先前匹配的项目具有更多的特征，则尝试调整价格以考虑到功能变化）。

数字化数据提供了解释在项目级交易数据中观察到的巨大产品周转率的可能性。对于尼尔森扫描仪数据，产品进入和退出的季度比率为9.62百分比和9.57百分比，分别。产品进入和退出是指UPC从数据中的进入和退出。扫描仪数据中 UPC 代码级别的一些产品营业额涉及包装和营销方面的微小变化，但其他代表产品质量的重要变化。
我们考虑了两种使用交易数据捕捉价格指数质量变化的方法。第一种方法基于消费者需求理论，由 Redding 和 Weinstein (2018, 2020) 在 Feenstra (1994) 的早期工作的基础上开发。第二种方法使用享乐方法，遵循 Pakes 的见解(2003,2005)和埃里克森和帕克斯（2011 年）。虽然 BLS 和 BEA 已经部分使用了这些享乐方法，但项目级交易数据提供了实施这些方法的潜力，这些方法具有不断更新的权重和避免产品进入和退出引起的选择偏差的方法，同样重要的是，在规模。巴贾里等人。（2021）是使用丰富的产品属性大规模实施享乐的初步尝试。我们列出了统计机构在实际实施这些现代方法时必须面对的许多不同问题。由于这两种方法都是积极研究议程的一部分，我们强调我们的讨论和分析是探索性的，而不是为实施提供最终指导。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|The Demand Residual

UPI 的大幅下降，即使是软饮料等不是技术创新的明显温床的产品类别，也引发了隐含估计是否合理的问题，如果是，如何最好地解释它们。

Redding 和 Weinstein（2018 年）在制定 UPI 时持强烈观点：他们将所有测量的剩余需求变化视为反映了产品吸引力或质量的变化，而不是通过价格变化来解释。UPI 通过将估计需求系统中的整个误差视为反映此类变化，从而准确地使观察到的价格和支出份额合理化。相比之下，其他方法，如享乐主义或 Feenstra (1994) 方法，将估计残差排除在价格指数计算之外。尽管享乐方法原则上可以捕捉到产品质量和吸引力变化带来的大部分变化，但R2在逐周期特征回归中，通常远小于 1。因此，从概念上讲，尽管 UPI 和享乐主义都从产品周转率和持续产品中捕捉到随时间变化的质量和吸引力估值，但 UPI 可以说更普遍，因为它从价格指数的潜在需求系统中全面捕捉了误差项。

然而，关于将估计的消费者需求系统中的整个误差项视为反映影响生活成本的产品质量和吸引力的变化是否合适的争论仍处于起步阶段。来自估计需求系统的测量误差项可能反映来自多个来源的测量或规格误差。规范错误不仅可能反映函数形式，还可能反映错误指定的嵌套程度或聚合级别。据推测，理想情况下，这些错误将被排除在价格指数的构建之外。

规范误差的另一个可能来源与允许消费者需求行为的更丰富的调整动态有关。产品可用性的扩散、产品信息的扩散、习惯形成和学习动态将显示在静态 CES 需求模型规格估计的误差项中。一个相关但独特的可能性是，价格和数量确定的基础模型应该反映生产企业的动态决策（通过对无形资本的内生投资，如客户群以及企业的相关营销、促销和分销活动）。重要的是要记住，用于估计替代弹性的方法是联合估计需求和供应系统，

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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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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。

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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Existing Architecture

Table $1.1$ summarizes the source data and statistics produced to measure real and nominal consumer spending. ${ }^3 \mathrm{~A}$ notable feature of the current architecture is that data collection for total retail sales (Census) and for prices (BLS) are completely independent. The consumer price index program collects prices based on (1) expenditure shares from the Consumer Expenditure Survey (BLS manages the survey and Census collects the data), (2) outlets selected based on the Telephone Point of Purchase Survey, and (3) a relatively small sample of goods at these outlets that are chosen probabilistically (via the Commodities and Services Survey). The Census Bureau collects sales data from retailers in its monthly and annual surveys. The monthly survey is voluntary and has suffered from declining response rates. In addition, the composition of the companies responding to the monthly survey can change over time, which complicates producing a consistent time series. Store-level sales data are only collected once every five years as part of the Economic Census.

Integration of nominal sales and prices by BEA is done at a high level of aggregation that is complicated by the availability of product class detail for nominal sales that is only available every five years from the Economic Census. In the intervening periods, BEA interpolates and extrapolates based on the higher frequency annual, quarterly, and monthly surveys of nominal sales by the Census Bureau. These higher frequency surveys are typically at the firm rather than establishment level. Moreover, they classify firms by major kinds of business. For example, sales from the Census Monthly Retail Trade Survey (MRTS) reflect sales from “Grocery Stores” or “Food and Beverage Stores.” Such stores (really firms) sell many items beyond food and beverages, complicating the integration of the price indexes that are available at a finer product-class detail.

This complex decentralized system implies that there is limited granularity in terms of industry or geography in key indicators such as real GDP. BEA’s GDP by industry provides series for about 100 industries, with some 4-digit (NAICS) detail in sectors like manufacturing, but more commonly 3-digit and 2-digit NAICS detail. The BEA recently released county-level GDP on a special release basis, a major accomplishment. However, this achievement required BEA to integrate disparate databases at a high level of aggregation with substantial interpolation and extrapolation. Digitized transactions data offer an alternative, building up from micro data in an internally consistent manner.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Using Item- Level Transactions Data

In the results presented here, we focus on two sources of transactions data summarized to the item level. One source is Nielsen retail scanner data, which provide item-level data on expenditures and quantities at the UPC code level for over 35,000 stores, covering mostly grocery stores and some mass merchandisers. ${ }^4$ Any change in product attributes yields a new UPC code so there are no changes in product attributes within the item-level data we use. The Nielsen data cover millions of products in more than 100 detailed product groups (e.g., carbonated beverages) and more than 1,000 modules within these product groups (e.g., soft drinks is a module in carbonated beverages). While the Nielsen scanner item-level data are available weekly at the store level, our analysis aggregates the item-level data to the quarterly, national level.5 Since the weeks may split between months, we use to monthly data. The NRF calendar places complete weeks into months and controls for changes in the timing of holidays and the number of weekends per month, and we use the months to create the quarterly data used in this paper. For more than 650,000 products in a typical quarter, we measure nominal sales, total quantities, and unit prices at the item level. We use the Nielsen scanner data from 2006:1 to 2015:4. The NPD Group (NPD) ${ }^6$ data cover more than 65,000 general merchandise stores, including online retailers, and include products that are not included in the Nielson scanner data. We currently restrict ourselves to the analysis of one detailed product module: memory cards. ${ }^7$ The NPD raw data are at the item-by-store-bymonth level; NPD produces the monthly data by aggregating weekly data using the NRF calendar, as we do ourselves with the Nielsen data. Again, for our analysis we aggregate the data to the quarterly, national item level. For example, the item-level data for memory cards tracks more than 12,000 item-by-quarter observations for the 2014:1 to $2016: 4$ sample period. As with the Nielsen data, we measure nominal sales, total quantities, and unit prices at the item-level by quarter.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Existing Architecture

桌子1.1总结了为衡量实际和名义消费者支出而产生的源数据和统计数据。3 一个当前架构的显着特点是零售总额（人口普查）和价格（BLS）的数据收集是完全独立的。消费者价格指数计划根据 (1) 消费者支出调查中的支出份额（BLS 管理调查，人口普查收集数据），(2) 根据电话购买点调查选择的网点，以及 (3)在这些商店中以概率方式（通过商品和服务调查）选择的商品样本相对较少。人口普查局在其月度和年度调查中收集零售商的销售数据。每月调查是自愿的，并且受到响应率下降的影响。此外，响应月度调查的公司的组成可能会随着时间而变化，这使得生成一致的时间序列变得复杂。

BEA 对名义销售额和价格的整合是在高水平的聚合中完成的，由于名义销售额的产品类别详细信息的可用性而复杂化，而名义销售额的产品类别详细信息仅在经济普查中每五年提供一次。在中间期间，BEA 根据人口普查局对名义销售额的较高频率的年度、季度和月度调查进行内插和外推。这些较高频率的调查通常是在公司而不是机构层面进行的。此外，他们按主要业务类型对公司进行分类。例如，人口普查每月零售贸易调查 (MRTS) 的销售额反映了“杂货店”或“食品和饮料店”的销售额。此类商店（实际上是公司）销售食品和饮料以外的许多商品，从而使价格指数的整合变得复杂，这些价格指数可以在更精细的产品级细节中获得。

这种复杂的去中心化系统意味着实际 GDP 等关键指标在行业或地理方面的粒度有限。BEA 按行业划分的 GDP 提供了大约 100 个行业的系列数据，其中制造业等行业有一些 4 位数 (NAICS) 的详细信息，但更常见的是 3 位数和 2 位数的 NAICS 详细信息。经济分析局最近在特别发布的基础上发布了县级GDP，这是一项重大成就。然而，这一成就要求 BEA 以高水平的聚合整合不同的数据库，并进行大量的插值和外推。数字化交易数据提供了另一种选择，它以内部一致的方式从微观数据构建。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Using Item- Level Transactions Data

在这里展示的结果中，我们重点关注汇总到项目级别的交易数据的两个来源。一个来源是尼尔森零售扫描仪数据，它提供超过 35,000 家商店的 UPC 代码级别的支出和数量的项目级数据，主要涵盖杂货店和一些大型零售商。4产品属性的任何更改都会产生一个新的 UPC 代码，因此我们使用的商品级数据中的产品属性不会发生任何更改。尼尔森数据涵盖了 100 多个详细产品组（例如碳酸饮料）中的数百万种产品以及这些产品组中的 1,000 多个模块（例如，软饮料是碳酸饮料中的一个模块）。虽然 Nielsen 扫描仪商品级别数据每周在商店级别提供，但我们的分析将商品级别数据汇总到季度、国家级别。5 由于周可能会在月之间拆分，因此我们使用月度数据。NRF 日历将完整的周数转换为月数，并控制假期时间和每月周末数的变化，我们使用月数来创建本文中使用的季度数据。对于一个典型季度中超过 650,000 种产品，我们在项目级别测量名义销售额、总数量和单价。我们使用从 2006:1 到 2015:4 的 Nielsen 扫描仪数据。NPD 集团 (NPD)6数据涵盖超过 65,000 家百货商店，包括在线零售商，并包括尼尔森扫描仪数据中未包含的产品。我们目前仅限于分析一个详细的产品模块：存储卡。7NPD 原始数据是逐个商店逐月级别的；NPD 通过使用 NRF 日历汇总每周数据来生成月度数据，就像我们使用 Nielsen 数据一样。同样，对于我们的分析，我们将数据汇总到季度的国家项目级别。例如，存储卡的项目级数据跟踪了 2014:1 到 12,000 多个逐季度的观察结果。2016:4采样周期。与尼尔森数据一样，我们按季度衡量项目级别的名义销售额、总数量和单价。

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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。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写