如果你也在 怎样代写金融计量经济学Financial Econometrics 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融计量经济学Financial Econometrics是使用统计方法来发展理论或检验经济学或金融学的现有假设。计量经济学依靠的是回归模型和无效假设检验等技术。计量经济学也可用于尝试预测未来的经济或金融趋势。
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|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Empirical Example
We again return to our wage equation but use a much larger sample of all individuals with at least 12 years of education. For regressors we include years of education, potential work experience, experience squared, and dummy variable indicators for the following: female, female union member, male union member, married female ${ }^2$, married male, formerly married female ${ }^3$, formerly married male, Hispanic, black, American Indian, Asian, and mixed race ${ }^4$. The available sample is 46,943 so the parameter estimates are quite precise and reported in Table 4.2. For standard errors we use the unbiased HornHorn-Duncan formula.
Table 4.2 displays the parameter estimates in a standard tabular format. Parameter estimates and standard errors are reported for all coefficients. In addition to the coefficient estimates the table also reports the estimated error standard deviation and the sample size. These are useful summary measures of fit which aid readers.
As a general rule it is advisable to always report standard errors along with parameter estimates. This allows readers to assess the precision of the parameter estimates, and as we will discuss in later chapters, form confidence intervals and t-tests for individual coefficients if desired.
The results in Table 4.2 confirm our earlier findings that the return to a year of education is approximately $12 \%$, the return to experience is concave, single women earn approximately $10 \%$ less then single men, and blacks earn about $10 \%$ less than whites. In addition, we see that Hispanics earn about $11 \%$ less than whites, American Indians $14 \%$ less, and Asians and Mixed races about $4 \%$ less. We also see there are wage premiums for men who are members of a labor union (about $10 \%$ ), married (about $21 \%$ ) or formerly married (about 8\%), but no similar premiums are apparent for women.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Multicollinearity
As discussed in Section 3.24, if $\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ is singular then $\left(\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}\right)^{-1}$ and $\widehat{\boldsymbol{\beta}}$ are not defined. This situation is called strict multicollinearity as the columns of $\boldsymbol{X}$ are linearly dependent, i.e., there is some $\boldsymbol{\alpha} \neq \mathbf{0}$ such that $\boldsymbol{X} \boldsymbol{\alpha}=\mathbf{0}$. Most commonly this arises when sets of regressors are included which are identically related. In Section 3.24 we discussed possible causes of strict multicollinearity and discussed the related problem of ill-conditioning which can cause numerical inaccuracies in severe cases.
A related common situation is near multicollinearity which is often called “multicollinearity” for brevity. This is the situation when the regressors are highly correlated. An implication of near multicollinearity is that individual coefficient estimates will be imprecise. This is not necessarily a problem for econometric analysis if the reported standard errors are accurate. However, robust standard errors can be sensitive to large leverage values which can occur under near multicollinearity. This leads to the undesirable situation where the coefficient estimates are imprecise yet the standard errors are misleadingly small.
We can see the impact of near multicollinearity on precision in a simple homoskedastic linear regression model with two regressors
$$
y_i=x_{1 i} \beta_1+x_{2 i} \beta_2+e_i,
$$
and
$$
\frac{1}{n} \boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}=\left(\begin{array}{ll}
1 & \rho \
\rho & 1
\end{array}\right)
$$
In this case
$$
\operatorname{var}[\widehat{\boldsymbol{\beta}} \mid \boldsymbol{X}]=\frac{\sigma^2}{n}\left(\begin{array}{cc}
1 & \rho \
\rho & 1
\end{array}\right)^{-1}=\frac{\sigma^2}{n\left(1-\rho^2\right)}\left(\begin{array}{cc}
1 & -\rho \
-\rho & 1
\end{array}\right)
$$
计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写INTRODUCTION TO ECONOMETRICS代考|EMPIRICAL EXAMPLE
我们再次回到我们的工资方程，但使用了一个更大的样本，样本是所有受过至少 12 年教育的人。对于回归变量，我们包括以下方面的受教育年 限、潜在工作经验、经验平方和虚拟变量指标：女性、女性工会成员、男性工会成员、已婚女性 ${ }^2$,已婚男性，已婚女性 ${ }^3$ ，已婚男性，西班牙裔， 黑人，美洲印第安人，亚洲人和混血儿 ${ }^4$. 可用样本为 46,943 ，因此参数估计非常精确，如表 4.2 所示。对于标准误差，我们使用无偏 HornHornDuncan 公式。
表 4.2 以标准表格格式显示参数估计值。报告了所有系数的参数估计值和标准误差。除了系数估计之外，该表还报告了估计误差标准差和样本大 小。这些是对读者有用的适合度总结。
作为一般规则，建议始终报告标准误差和参数估计值。这允许读者评估参数估计的精度，并且如我们将在后面的章节中讨论的那样，如果需要， 可以形成置信区间和单个系数的 $\mathrm{t}$ 检验。
表 4.2 中的结果证实了我们之前的发现，即接受一年教育的回报大约是 $12 \%$ ，经验回报是凹的，单身女性赚取约 $10 \%$ 比单身男人少，而黑人的收入 约为 $10 \%$ 少于白人。此外，我们看到西班牙蔏美国人的收入约为 $11 \%$ 少于白人、美洲印第安人 $14 \%$ 更少，和亚洲人和混血儿有关 $4 \%$ 较少的。我们 还看到工会成员的男性有工资溢价 $a b o u t \$ 10 \% \$$ ，已婚 $a b o u t \$ 21 \%$ 或曾经结过婚 $a b o u t 8 \%$ ，但女性没有明显的类似溢价。
经济代写|计量经济学代写INTRODUCTION TO ECONOMETRICS代考|MULTICOLLINEARITY
如第 3.24 节所述，如果 $\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ 那么是单数的 $\left(\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}\right)^{-1}$ 和 $\widehat{\boldsymbol{\beta}}$ 没有定义。这种情况称为严格多重共线性，因为列 $\boldsymbol{X}$ 是线性相关的，即有一些 $\boldsymbol{\alpha} \neq \mathbf{0}$ 这 样 $\boldsymbol{X} \alpha=\mathbf{0}$. 最常见的是，当包含相同相关的回归量集时，就会出现这种情况。在第 3.24 节中，我们讨论了严格多重共线性的可能原因，并讨论了 在严重情况下可能导致数值不准确的病态条件的相关问题。
一种相关的常见情况是接近多重共线性，为简洁起见，通常将其称为“多重共线性”。这是回归变量高度相关时的情况。近似多重共线性的一个含 义是单个系数估计将不精确。如果报告的标准误差是准确的，这对计量经济学分析来说不一定是个问题。然而，稳健的标准误差可能对在接近多 重共线性的情况下可能出现的大杜杆值敏感。这会导致不理想的情况，即系数估计不精确，但标准误差小得令人误解。
我们可以在具有两个回归变量的简单同方差线性回归模型中看到近多重共线性对精度的影响
$$
y_i=x_{1 i} \beta_1+x_{2 i} \beta_2+e_i
$$
和
$$
\frac{1}{n} \boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}=\left(\begin{array}{lll}
1 & \rho \rho & 1
\end{array}\right)
$$
在这种情况下
$$
\operatorname{var}[\widehat{\boldsymbol{\beta}} \mid \boldsymbol{X}]=\frac{\sigma^2}{n}\left(\begin{array}{lll}
1 & \rho \rho & 1
\end{array}\right)^{-1}=\frac{\sigma^2}{n\left(1-\rho^2\right)}\left(\begin{array}{lll}
1 & -\rho-\rho & 1
\end{array}\right)
$$
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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。
