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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|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Methodology
The existing literature usually models exchange rate pass-through by considering variations of the following equation:
$$
\Delta m p_t=\alpha+\sum_{j=1}^n \gamma_j \Delta m p_{t-j}+\rho \Delta y_t+\lambda \Delta m c_t^+\theta \Delta e_t+\epsilon_t $$ where $m p$ represents import prices, $y$ is a local demand factor, $m c^$ stand for the exporter marginal cost (i.e., the foreign production costs), $e$ is the nominal effective exchange rate, $i$ denotes the industry and $t$ refers to the period. Our primary concern in this equation is the pass-through elasticity, which corresponds to the coefficient on the exchange rate change, namely $\theta$. The case $\theta=1$ refers to a complete ERPT, corresponding to a one-for-one pass-through changes in import prices. Incomplete ERPT occurs when $\theta<1$, i.e., when exporters adjust their markup. Equation (1) is estimated at the aggregated (i.e., country) and product levels using, in the latter case, individual fixed effects. All the variables are expressed in logarithms.
To explore the global factors’ dimension of pass-through, our empirical strategy consists in extending the benchmark ERPT equation as follows:
$$
\begin{aligned}
\Delta m p_t= & \alpha+\beta_t+\sum_{j=1}^n \gamma_j \Delta m p_{t-j}+\rho \Delta y_t+\lambda \Delta m c_t^* \
& +\theta \Delta e_t+\theta^C\left(\Delta e_t \times C_t\right)+C_t+\epsilon_t
\end{aligned}
$$
where $C$ is an indicator of trade integration: changes in trade openness, changes in intra-industry trade, changes in tariffs for a country’s imports, changes in the weight of China in a country $i$ ‘s exports, and changes in intra-EU imports share. In Eq. (2), we interpret a significant coefficient $\theta^C$ as evidence that ERPT is affected by global factors.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Time Sample
The period covered in the present study depends on both the availability and the level of disaggregation of data. Indeed, exchange rate pass-through estimates in the literature are usually confronted with a trade-off between sectoral disaggregation level of data and period coverage (Gaulier et al. 2008). Basically, estimates based on aggregated price data allow for a larger time coverage. However, the use of aggregated price series limits the possibility of identifying the structural determinants of the pass-through (to detect differences regarding price discrimination or product differentiation, for instance). Working on disaggregated price data offers more information at the product or good level, but has a cost in terms of data period availability. In this paper, we rely on both aggregated and disaggregated data for three core eurozone countries, namely Belgium, Germany, and France over the period 1992Q1-2016Q2 in the case of aggregated data, and 2000Q1-2016Q2 for a lower level of disaggregation.
Regarding the measure of import prices at the aggregated level, we consider extra$\mathrm{EU}^4$ import unit value indexes taken from the Eurostat Comext database, defined as the ratio between the value of imported goods in monetary terms and the respective quantity of the goods for extra-EU countries. Turning to the disaggregated (i.e., good) level, import unit value indexes of seven sectors (panels) from the Standard International Trade Classification (SITC) industrial good-level data were obtained from the same source. Sub-sections (i.e., panel members) correspond to two-digit sectors or aggregations of them (see Table 11 in Appendix). One industry has been excluded from the analysis, namely mineral fuels, lubricants and related materials (SITC 3), due to the peculiar nature of the sector. ${ }^5$
In Eq. (1), both marginal costs and importer’s demand characteristics are highly difficult to evaluate since they are not directly observable, so the use of proxies is common in the literature. In our specification, in the spirit of Marazzi et al. (2005) and Marazzi and Sheets (2007), we take the aggregated OECD foreign Producer Price Index (PPI) as the proxy for production costs. For the local demand factor, we use the GDP as it is usually done in the literature [see, e.g., Campa et al. (2005)].
计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Methodology
现有文献通常通过考虑以下方程的变化来模拟汇率传递:
$$
\Delta m p_t=\alpha+\sum_{j=1}^n \gamma_j \Delta m p_{t-j}+\rho \Delta y_t+\lambda \Delta m c_t^+\theta \Delta e_t+\epsilon_t $$ 在哪里 $m p$ 表示进口价格， $y$ 是一个本地需求因素， $m c^$ 表示出口商边际成本(即国外生产成本); $e$ 是名义有效汇率， $i$ 表示行业及 $t$ 指的是时期。在这个方程中，我们主要关注的是传递弹性，它对应于汇率变化的系数，即 $\theta$． 案例 $\theta=1$ 指完整的ERPT，对应于进口价格的一对一传递变化。发生不完全的ERPT时 $\theta<1$即出口商调整其加价时。公式(1)是在合计(即国家)和产品水平上估计的，在后一种情况下，使用个别固定效应。所有的变量都用对数表示。为了探索全局因素传递的维度，我们的实证策略是将基准ERPT方程扩展如下:
$$
\begin{aligned}
\Delta m p_t= & \alpha+\beta_t+\sum_{j=1}^n \gamma_j \Delta m p_{t-j}+\rho \Delta y_t+\lambda \Delta m c_t^* \
& +\theta \Delta e_t+\theta^C\left(\Delta e_t \times C_t\right)+C_t+\epsilon_t
\end{aligned}
$$
where $C$ 是贸易一体化的一个指标:贸易开放度的变化、产业内贸易的变化、一国进口商品关税的变化、中国在一国的权重的变化 $i$ 以及欧盟内部进口份额的变化。在Eq.(2)中，我们解释了一个显著系数 $\theta^C$ 作为ERPT受全球因素影响的证据。
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Time Sample
本研究所涵盖的期间取决于数据的可得性和分类程度。事实上，文献中的汇率传递估计通常面临着部门数据分解水平和时期覆盖之间的权衡(Gaulier et al. 2008)。基本上，基于汇总价格数据的估计允许更大的时间覆盖。然而，使用汇总价格序列限制了确定传递的结构性决定因素的可能性(例如，检测关于价格歧视或产品差异化的差异)。处理分类价格数据可以在产品或产品级别提供更多信息，但在数据周期可用性方面有成本。在本文中，我们依赖于三个欧元区核心国家，即比利时、德国和法国在1992年第一季度至2016年第二季度的汇总和分类数据，在汇总数据的情况下，使用2000年第一季度至2016年第二季度的较低水平的分类数据。
关于总体进口价格的衡量，我们考虑额外的$\mathrm{EU}^4$进口单位价值指数，取自欧盟统计局Comext数据库，定义为以货币计算的进口商品价值与欧盟以外国家各自商品数量之间的比率。至于分类(即良好)水平，从同一来源获得标准国际贸易分类(SITC)工业良好水平数据中的七个部门(面板)的进口单位价值指数。分组(即小组成员)对应于两位数的行业或其集合(见附录表11)。有一个工业，即矿物燃料、润滑剂和有关材料，由于该部门的特殊性质，被排除在分析之外。${ }^5$
在Eq.(1)中，边际成本和进口商的需求特征都很难评估，因为它们不能直接观察到，所以在文献中使用代理是很常见的。在我们的规范中，本着Marazzi等人(2005)和Marazzi和Sheets(2007)的精神，我们采用经合组织外国生产者价格指数(PPI)作为生产成本的代理。对于当地需求因素，我们使用GDP作为通常在文献中做的[见，例如，Campa et al.(2005)]。
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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。
