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金融计量经济学Financial Econometrics的一个基本工具是多元线性回归模型。计量经济学理论使用统计理论和数理统计来评估和发展计量经济学方法。计量经济学家试图找到具有理想统计特性的估计器，包括无偏性、效率和一致性。应用计量经济学使用理论计量经济学和现实世界的数据来评估经济理论，开发计量经济学模型，分析经济历史和预测。
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经济代写|计量经济学代考Econometrics代考|What is Econometrics?
The term “econometrics” is believed to have been crafted by Ragnar Frisch (1895-1973) of Norway, one of the three principal founders of the Econometric Society, first editor of the journal Econometrica, and co-winner of the first Nobel Memorial Prize in Economic Sciences in 1969. It is therefore fitting that we turn to Frisch’s own words in the introduction to the first issue of Econometrica to describe the discipline.
A word of explanation regarding the term econometrics may be in order. Its definition is implied in the statement of the scope of the [Econometric] Society, in Section I of the Constitution, which reads: “The Econometric Society is an international society for the advancement of economic theory in its relation to statistics and mathematics…. Its main object shall be to promote studies that aim at a unification of the theoretical-quantitative and the empirical-quantitative approach to economic problems….”
But there are several aspects of the quantitative approach to economics, and no single one of these aspects, taken by itself, should be confounded with econometrics. Thus, econometrics is by no means the same as economic statistics. Nor is it identical with what we call general economic theory, although a considerable portion of this theory has a defininitely quantitative character. Nor should econometrics be taken as synonomous with the application of mathematics to economics. Experience has shown that each of these three viewpoints, that of statistics, economic theory, and mathematics, is a necessary, but not by itself a sufficient, condition for a real understanding of the quantitative relations in modern economic life. It is the unification of all three that is powerful. And it is this unification that constitutes econometrics.
Ragnar Frisch, Econometrica, (1933), 1, pp. 1-2.
This definition remains valid today, although some terms have evolved somewhat in their usage. Today, we would say that econometrics is the unified study of economic models, mathematical statistics, and economic data.
Within the field of econometrics there are sub-divisions and specializations. Econometric theory concerns the development of tools and methods, and the study of the properties of econometric methods. Applied econometrics is a term describing the development of quantitative economic models and the application of econometric methods to these models using economic data.
经济代写|计量经济学代考Econometrics代考|The Probability Approach to Econometrics
The unifying methodology of modern econometrics was articulated by Trygve Haavelmo (1911-1999) of Norway, winner of the 1989 Nobel Memorial Prize in Economic Sciences, in his seminal paper “The probability approach in econometrics” (1944). Haavelmo argued that quantitative economic models must necessarily be probability models (by which today we would mean stochastic). Deterministic models are blatently inconsistent with observed economic quantities, and it is incoherent to apply deterministic models to non-deterministic data. Economic models should be explicitly designed to incorporate randomness; stochastic errors should not be simply added to deterministic models to make them random. Once we acknowledge that an economic model is a probability model, it follows naturally that an appropriate tool way to quantify, estimate, and conduct inferences about the economy is through the powerful theory of mathematical statistics. The appropriate method for a quantitative economic analysis follows from the probabilistic construction of the economic model.
Haavelmo’s probability approach was quickly embraced by the economics profession. Today no quantitative work in economics shuns its fundamental vision.
While all economists embrace the probability approach, there has been some evolution in its implementation.
The structural approach is the closest to Haavelmo’s original idea. A probabilistic economic model is specified, and the quantitative analysis performed under the assumption that the economic model is correctly specified. Researchers often describe this as “taking their model seriously”. The structural approach typically leads to likelihood-based analysis, including maximum likelihood and Bayesian estimation.
A criticism of the structural approach is that it is misleading to treat an economic model as correctly specified. Rather, it is more accurate to view a model as a useful abstraction or approximation. In this case, how should we interpret structural econometric analysis? The quasi-structural approach to inference views a structural economic model as an approximation rather than the truth. This theory has led to the concepts of the pseudo-true value (the parameter value defined by the estimation problem), the quasi-likelihood function, quasi-MLE, and quasi-likelihood inference.
计量经济学代写
经济代写|计量经济学代考ECONOMETRICS代考|WHAT IS ECONOMETRICS?
“计量经济学”一词被认为是由挪威的 Ragnar Frisch (1895-1973) 创造的，他是计量经济学学会的三位主要创始人之一，《计量经济学》杂志的第一任编辑，也是第一届诺贝尔纪念奖的共同获得者1969 年获得经济学博士学位。因此，我们在《计量经济学》第一期的导言中用弗里施自己的话来描述这门学科是合适的。
关于计量经济学一词的解释可能是有序的。它的定义隐含在[计量经济学]社会范围的声明中，在《宪法》第一节中写道：“计量经济学会是一个国际社会，旨在促进经济理论与统计和数学的关系…… 其主要目的是促进旨在统一理论-定量和经验-定量方法来解决经济问题的研究……”
但是，经济学的定量方法有几个方面，其中任何一个方面，就其本身而言，不应与计量经济学相混淆。因此，计量经济学绝不等同于经济统计。它也不等同于我们所谓的一般经济理论，尽管该理论的相当一部分具有明确的数量特征。计量经济学也不应被视为将数学应用于经济学的同义词。经验表明，统计学、经济理论和数学这三种观点中的每一种都是真正理解现代经济生活中的数量关系的必要条件，但其本身并不是充分条件。这三者的统一才是强大的。正是这种统一构成了计量经济学。
Ragnar Frisch, Econometrica, (1933), 1, pp. 1-2。
这个定义在今天仍然有效，尽管一些术语在使用上有所演变。今天，我们会说计量经济学是对经济模型、数理统计和经济数据的统一研究。
在计量经济学领域内有细分和专业。计量经济学理论涉及工具和方法的发展，以及对计量经济学方法性质的研究。应用计量经济学是描述定量经济模型的发展以及使用经济数据将计量经济学方法应用于这些模型的术语。
经济代写|计量经济学代考ECONOMETRICS代考|THE PROBABILITY APPROACH TO ECONOMETRICS
现代计量经济学的统一方法论由挪威的 Trygve Haavelmo (1911-1999) 提出，他是 1989 年诺贝尔经济学奖获得者，在他的开创性论文“计量经济学中的概率方法”（1944 年）中。Haavelmo 认为定量经济模型必须是概率模型（今天我们指的是随机模型）。确定性模型与观察到的经济量明显不一致，将确定性模型应用于非确定性数据是不连贯的。应明确设计经济模型以纳入随机性；不应该简单地将随机误差添加到确定性模型中以使其随机化。一旦我们承认一个经济模型是一个概率模型，它自然会遵循一种适当的工具方式来量化、估计、而对经济进行推论则是通过强大的数理统计理论。定量经济分析的适当方法来自经济模型的概率构建。
Haavelmo 的概率方法很快被经济学界所接受。今天，经济学中的任何量化工作都不会回避其基本愿景。
虽然所有经济学家都接受概率方法，但它的实施已经发生了一些演变。
结构方法最接近 Haavelmo 最初的想法。指定概率经济模型，并在正确指定经济模型的假设下进行定量分析。研究人员经常将其描述为“认真对待他们的模型”。结构方法通常导致基于似然的分析，包括最大似然和贝叶斯估计。
对结构性方法的批评是，将经济模型视为正确指定是一种误导。相反，将模型视为有用的抽象或近似更为准确。在这种情况下，我们应该如何解释结构计量经济分析？推理的准结构方法将结构经济模型视为近似值而不是事实。该理论导致了伪真值（由估计问题定义的参数值）、拟似然函数、拟 MLE 和拟似然推理的概念。
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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。
