经济代写|The nature of employment in Ind 宏观经济学代写
经济代写
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There are innumerable ways of looking at employment within the macro, meso and micro approaches. Some of the macro questions we hear take the following form. How much employment has the economy added in the past year? What is the quality of the existing state of employment in the economy as a whole? Do gender and/or caste play a role in determining the overall employment rate? The meso questions are of the following kind. How much
THE POLICY OBJECTIVE OF FULL EMPLOYMENT
employment does the services sector generate every year? What is the extent of distress migration from one sector to another? Do gender and/or caste influence sectoral employment? Questions from a micro approach take the following configuration. How is labour distributed within the members of the household? Does gender play a role in household allocation of labour? What are factors that push or pull individual households to migrate? What are the various kinds of jobs a household takes up during the course of a year?
Let us divide the macroeconomic issue of (un)employment into two partsquantity and quality. While the first deals with issues such as the number of jobs created, the second looks at the working conditions as understood broadly. Given the Indian context, as outlined in Section 6.4, a holistic account of jobs. Although we primarily engage with meso questions in this section, let us first look at some macro numbers.
Based on the data collected from household surveys, the 2015 unemployment rate was estimated at 5 per cent, which is equivalent to $23.3$ million unemployed workers (State of Working India [SWI hereafter] 2018, p. 37). A complete picture of unemployment requires us to examine the labour force participation rate (LFPR) because it provides us with the percentage of the labour forcethose who are working or are seeking to work-relative to the working-age the ages of 16 and 64. The SWI 2018 estimates India’s 2015 LFPR at $50.3$ per cent (p. 37). Now, supposing that India’s working-age population for 2015 is $92.6$ million, based on the data provided in this paragraph, compute the labour force (in millions).
Where is the rest of India’s working-age population, given the LFPR of $50.3$ per cent? Such a low LFPR can partly be explained by the fact, noted in Section $2.2$ in connection with national income accounts, that regular household work such as cooking, cleaning, helping with children’s studies and caring for all members of the household, especially the elderly, is not treated Social Reproduction: The Political Economy of the Labour Market, “Houscwork is the production of labour as a commodity, while waged work is the exchange of labour” (p. 96; emphases in the original). Picchio further observes: “Within the work of reproduction performed by women in the family, it is impossible to distinguish between material tasks and the psychological care of persons” (p. 98). Recall the discussion in Section $2.2$ on the history of the measurement
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MACROECONOMICS
of the gross domestic product (GDP) and the unsatisfactory resolution with respect to including women’s unpaid work. To obtain a clearer picture of what is happening, compute the LFPR for India separately for men and women. The LFPR is determined by several factors not necessarily of an economic nature. For instance, if it is the culture of a certain community to not allow women to engage in paid work after getting married, ceteris paribus, the LFR reduces. Or, if the societal expectation among the urban middle class is that their children need to obtain a Master’s degree and not work immediately after their Bachelor’s degree, this may cause the LFPR to vary. Therefore, it may be stated that, in general, the LFPR significantly depends on social dynamics-which arise from the norms relating to gender, caste, class and their intersection-specific to the community or region.
在宏观、中观和微观方法中，有无数种看待就业的方法。我们听到的一些宏观问题采用以下形式。过去一年经济增加了多少就业？整个经济中现有就业状况的质量如何？性别和/或种姓在确定总体就业率方面是否起作用？中观问题属于以下类型。多少钱
充分就业的政策目标
服务业每年创造就业机会吗？从一个部门到另一个部门的困境迁移程度如何？性别和/或种姓会影响部门就业吗？微观方法的问题采取以下配置。劳动力如何在家庭成员中分配？性别在家庭劳动力分配中是否起作用？推动或拉动个体户迁移的因素是什么？一个家庭在一年中从事的各种工作是什么？
让我们将（失业）就业的宏观经济问题分为数量和质量两部分。第一个处理诸如创造的就业数量等问题，而第二个则着眼于广义理解的工作条件。鉴于印度的背景，如第 6.4 节所述，对工作的整体描述。虽然我们在本节中主要涉及中观问题，但让我们首先看一些宏观数字。
根据从家庭调查中收集的数据，2015 年的失业率估计为 5%，相当于 2330 万美元的失业工人（印度工作状况 [SWI 此后] 2018，第 37 页）。完整的失业情况需要我们检查劳动力参与率 (LFPR)，因为它为我们提供了正在工作或正在寻求工作的劳动力相对于 16 岁和 64 岁工作年龄的百分比。 SWI 2018 估计印度 2015 年的 LFPR 为 50.3 美元（第 37 页）。现在，假设印度 2015 年的劳动年龄人口为 9260 万美元，根据本段提供的数据，计算劳动力（以百万计）。
考虑到 50.3 美元的 LFPR，印度其他工作年龄人口在哪里？ LFPR 如此之低的部分原因是，在与国民收入账户有关的第 2.2 美元中指出，定期的家务劳动，如烹饪、清洁、帮助孩子学习和照顾所有家庭成员，尤其是老人，不被视为社会再生产：劳动力市场的政治经济学，“家务劳动是作为商品的劳动力生产，而有薪工作是劳动力的交换”（第 96 页；强调原文）。 Picchio 进一步观察到：“在家庭中妇女进行的生育工作中，不可能区分物质任务和人的心理护理”（第 98 页）。回想第 2.2 节中关于测量历史的讨论
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宏观经济
国内生产总值 (GDP) 和在包括妇女无偿工作方面的不令人满意的解决方案。为了更清楚地了解正在发生的事情，请分别计算印度的男性和女性的 LFPR。 LFPR 由几个不一定具有经济性质的因素决定。例如，如果某个社区的文化不允许女性在结婚后从事有偿工作，在其他条件不变的情况下，LFR 就会降低。或者，如果城市中产阶级的社会期望是他们的孩子需要获得硕士学位而不是在获得学士学位后立即工作，这可能会导致LFPR发生变化。因此，可以说，一般而言，LFPR 在很大程度上取决于社会动态——这源于与性别、种姓、阶级及其交叉点相关的规范——特定于社区或地区。
经济代考
宏观经济学，是以国民经济总过程的活动为研究对象，主要考察就业总水平、国民总收入等经济总量，因此，宏观经济学也被称做就业理论或收入理论。 宏观经济学研究的是经济资源的利用问题，包括国民收入决定理论、就业理论、通货膨胀理论、经济周期理论、经济增长理论、财政与货币政策。
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宏观经济学是经济学的一个分支，它研究的是一个整体经济，即市场或其他大规模运作的系统是如何运作的。宏观经济学研究经济范围内的现象，如通货膨胀价格水平经济增长，国民收入，国内生产总值，以及失业 .
计量经济学代考
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。 主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。 理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。
相对论代考
相对论（英語：Theory of relativity）是关于时空和引力的理论，主要由愛因斯坦创立，依其研究对象的不同可分为狭义相对论和广义相对论。 相对论和量子力学的提出给物理学带来了革命性的变化，它们共同奠定了现代物理学的基础。
编码理论代写
编码理论（英语：Coding theory）是研究编码的性质以及它们在具体应用中的性能的理论。编码用于数据压缩、加密、纠错，最近也用于网络编码中。不同学科（如信息论、电机工程学、数学、语言学以及计算机科学）都研究编码是为了设计出高效、可靠的数据传输方法。这通常需要去除冗余并校正（或检测）数据传输中的错误。
编码共分四类：[1]
数据压缩和前向错误更正可以一起考虑。
复分析代考
学习易分析也已经很冬年了，七七八人的也续了圧少的书籍和论文。略作总结工作，方便后来人学 Đ参考。
复分析是一门历史悠久的学科，主要是研究解析函数，亚纯函数在复球面的性质。下面一昭这 些基本内容。
(1) 提到复变函数 ，首先需要了解复数的基本性左和四则运算规则。怎么样计算复数的平方根， 极坐标与 $x y$ 坐标的转换，复数的模之类的。这些在高中的时候囸本上都会学过。
(2) 复变函数自然是在复平面上来研究问题，此时数学分析里面的求导数之尖的运算就会很自然的 引入到复平面里面，从而引出解析函数的定义。那/研究解析函数的性贡就是关楗所在。最关键的 地方就是所谓的Cauchy一Riemann公式，这个是判断一个函数是否是解析函数的关键所在。
(3) 明白解析函数的定义以及性质之后，就会把数学分析里面的曲线积分 $a$ 的概念引入复分析中， 定义几乎是一致的。在引入了闭曲线和曲线积分之后，就会有出现复分析中的重要的定理: Cauchy 积分公式。 这个是易分析的第一个重要定理。
