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时间序列分析Time Series Analysis在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。
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澳洲代考|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|STATIONARY STOCHASTIC PROCESSES
When we discuss time series econometrics analysis, our journey begins with the concept of stationary stochastic processes. We have already discussed the term stochastic processes; now, there is one additional term before that-stationary.
“a stochastic process is said to be stationary if its mean and variance are constant over time and the value of the covariance between the two time periods depends only on the distance or gap or lag between the two time periods and not the actual time at which the covariance is computed”Gujarati and Porter (2003).
Through the above definition, we learn that when we talk about stationary stochastic processes, we need to look at the mean, the variance and the covariance of the random variables. For the stochastic processes to be stationary, the mean and variance should be constant over time while the covariance should depend on the gap between the two time periods where the calculation is made. In econometrics, such a stochastic process is also known as a weakly stationary stochastic process.
Figure $1.2$ reveals the graph of non-stationary time-series data. The stochastic process is not following the stationarity property as the data are not moving around the mean; therefore, we can conclude that the mean is time variant and not a stationary stochastic process. On the other hand, Figure $1.3$ shows the graph of a stationary stochastic process, as the data set is ultimately moving around its mean. The graphical representation of data gives an initial clue about the stationary stochastic process.
The above term can be represented with a simple notation. Suppose we are talking about the random variable $Z_{t}$ as a stochastic process with the following attributes.
澳洲代考|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|RANDOM WALK PHENOMENON IN TIME SERIES
The term random walk is a vaguely familiar concept; we hear this term in finance. The random walk is usually compared with a drunk person. If we look at the footsteps of a drunk person, we may realize that his footsteps are not consistent, and when he leaves the wine shop, he moves away and away in an inconsistent manner from the shop from where he has drunk. Why are we talking about such things here? What is the relevancy of it? How is the random walk concept related to the stock market or financial economics? Let us discuss it in a more comprehensive way. Consider the stock market; the price of a share in the financial market shows random walk behavior. In the stock market generally, today’s share price is equivalent to last trading day’s share price plus a random shock. If we analyse the random walk phenomenon, we will find that it generates a non-stationary stochastic process. The random walk concept is not only related to stock markets, but it can also be experienced with the exchange market, money market and so forth. Let us now discuss why the random walk model creates a non-stationary series. First, we talk about random walk without drift, then random walk with drift.
Let us create a model:
$$
Z_{t}=Z_{t-1}+e_{t}
$$
时间序列分析代考
澳洲代考|时间序列分析代考TIME SERIES ANALYSIS代考|STATIONARY STOCHASTIC PROCESSES
当我们讨论时间序列计量经济学分析时，我们的旅程从平稳随机过程的概念开始。我们已经讨论过术语随机过程；现在，在那之前还有一个额外的术语——固定。
“如果随机过程的均值和方差随时间保持不变，并且两个时间段之间的协方差值仅取决于两个时间段之间的距离或差距或滞后，而不取决于实际时间计算协方差”Gujarati and Porter2003.
通过上面的定义，我们了解到，当我们谈论平稳随机过程时，我们需要看随机变量的均值、方差和协方差。对于平稳的随机过程，均值和方差应随时间保持不变，而协方差应取决于进行计算的两个时间段之间的差距。在计量经济学中，这种随机过程也称为弱平稳随机过程。
数字1.2揭示了非平稳时间序列数据的图表。随机过程不遵循平稳性，因为数据没有围绕均值移动；因此，我们可以得出结论，均值是时变的，而不是平稳的随机过程。另一方面，图1.3显示了平稳随机过程的图形，因为数据集最终围绕其平均值移动。数据的图形表示提供了关于平稳随机过程的初步线索。
上述术语可以用简单的符号表示。假设我们在谈论随机变量从吨作为具有以下属性的随机过程。
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随机游走这个词是一个模糊熟悉的概念。我们在金融界听到这个词。随机游走通常与醉酒的人进行比较。如果我们看一个醉酒的人的脚步，我们可能会发现他的脚步是不一致的，当他离开酒铺时，他会以一种不一致的方式离开他喝过酒的商店。为什么我们在这里谈论这些事情？它的相关性是什么？随机游走的概念与股票市场或金融经济学有什么关系？让我们以更全面的方式讨论它。考虑股票市场；金融市场的股票价格呈现随机游走行为。在一般股市中，今天的股价相当于上一交易日的股价加上随机震荡。如果我们分析随机游走现象，我们会发现它产生了一个非平稳的随机过程。随机游走的概念不仅与股票市场有关，还可以与交易所市场、货币市场等一起体验。现在让我们讨论为什么随机游走模型会创建非平稳序列。首先，我们讨论没有漂移的随机游走，然后是有漂移的随机游走。
让我们创建一个模型：
从吨=从吨−1+和吨
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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。
