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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|Explosive Unit Root Tests
Financial bubbles are expected to occur occasionally and be recurrent (Blanchard and Watson 1982); furthermore, housing prices may be more chaotic and integrated of an order higher than one. In these cases, the classical unit root and cointegration tests possess only a weak statistical power for detecting bubbles (Evans 1991). To address these shortcomings, Phillips and Yu (2011) proposed conceptually different statistical methods based on Bhargava (1986) and Diba and Grossman (1998). Their tests are right-tailed and aim to examine a high level of a non-stationary process based on Eq. (11). They are designed to trace the orientation and collapse of bubbles, and thus to find chaotic moments (i.e., explosive bubbles) in financial markets. These statistical tests do not aim to determine tranquil periods.
Phillips et al. (2011) is based on the right-tailed test. Their motivation is (Phillips et al. 2011, p. 206), who state that “In the presence of bubbles, $p_t$ is always explosive and hence cannot comove or be integrated with $d_t$ if $d_t$ is itself not explosive.” Here, $p_t$ is the log price, and $d_t$ represents the log economic fundamentals. This is a subtle difference from the view of economists who pay most attention to cointegration between prices and economic fundamentals. Whether or not prices and economic fundamentals follow a unit root or explosive process is not their major interest. Economists claim evidence of tranquility as long as prices and economic fundamentals are cointegrated, regardless of the order of integration for each variable.
This can be seen in the alternative hypotheses of statistical tests. With the same null hypothesis as that of the classical $\operatorname{ADF}\left(c_2=0\right)$, Phillips and Yu (2011) suggested evaluating the right-tailed alternative of an explosive unit $\left(c_2>0\right)$. Therefore, compared with the classical unit root tests that define bubbles as $I(1)$ under the null hypothesis, this alternative hypothesis has an implication for stronger bubbles. Thus, the explosive unit root test is conceptually different from the traditional test that looks for cointegration, that is, tranquil periods, and assumes the prevalence of financial bubbles in the market.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Panel Approach
A single-country analysis can be extended to a study of financial bubbles in a multivariate context. Panel data estimation approaches often exploit cross-sectional information and increase statistical power. A multi-country analysis may be more appropriate because housing prices are highly correlated, particularly among advanced countries (see next section).
Pavlidis et al. (2016) extended the GADF statistics originally developed for singlecountry analyses by following Im et al. (2003), who proposed a left-tailed panel unit root test by extending the conventional univariate ADF test. In their approach, test statistics calculated for each country are pooled to create a single statistic that can be used to assess the statistical hypotheses in a panel context. For country $k$ ( $k=1, \ldots, K)$, we can express the panel data version of Eq. (11) as follows:
$$
\Delta y_{k, t}=\alpha_k+c_k y_{k, t-1}+\sum_{i=1}^p \theta_{k, i} \Delta y_{k, t-i}+\epsilon_{k, t}
$$
where $\epsilon_{k, t} \sim N\left(0, \sigma_{\epsilon_k}^2\right)$. The null hypothesis is $c_k=0, \forall k$ against the alternative of explosive behaviors, $c_k>0$ for some $k$. The noble feature of this approach is that it allows heterogeneity (i.e., $c$ ). However, a conclusion from this test becomes somewhat unclear, as the alternative hypothesis states. In other words, a rejection of the null does not necessarily mean that financial bubbles existed in all countries under investigation, but did in at least one country. To obtain a country-specific conclusion, country-wise analyses are required, as we summarized in the previous subsections.
For example, the panel GSADF can be constructed as the supremum of the panel backward SADF (BSADF). The panel BSADF is in turn obtained as the average of the SADF calculated backwardly for individual countries.
$$
\begin{aligned}
& \text { Panel GSADF }\left(r_0\right)= \text { sub } \quad \text { Panel BSADF } \
& r_2\left(r_0\right) \
& r_2 \in\left[r_0, 1\right]
\end{aligned}
$$
计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Explosive Unit Root Tests
金融泡沫预计会偶尔发生并反复出现(Blanchard and Watson 1982);此外，房价可能更加混乱和整合的一个更高的一个顺序。在这些情况下，经典的单位根和协整检验对于检测气泡只有微弱的统计能力(Evans 1991)。为了解决这些缺点，Phillips和Yu(2011)在Bhargava(1986)和Diba和Grossman(1998)的基础上提出了概念上不同的统计方法。他们的测试是右尾的，目的是检查基于式(11)的非平稳过程的高水平。它们被设计用来追踪泡沫的方向和破裂，从而在金融市场中找到混乱的时刻(即爆炸性泡沫)。这些统计试验的目的不是确定平静期。
Phillips et al.(2011)基于右尾检验。他们的动机是(Phillips et al. 2011, p. 206)，他们指出“在泡沫存在的情况下，$p_t$总是爆炸性的，因此如果$d_t$本身不具有爆炸性，则无法与$d_t$移动或整合。”其中$p_t$为原木价格，$d_t$为原木经济基本面。这与那些最关注价格与经济基本面之间协整关系的经济学家的观点有细微的不同。价格和经济基本面是否遵循单位根或爆炸性过程不是他们的主要兴趣。经济学家声称，只要价格和经济基本面是协整的，不管每个变量的整合顺序如何，就会有平静的证据。
这可以从统计检验的备选假设中看出。Phillips和Yu(2011)在与经典的$\operatorname{ADF}\left(c_2=0\right)$相同的零假设下，提出了对爆炸单元的右尾备选方案进行评估$\left(c_2>0\right)$。因此，与在零假设下将气泡定义为$I(1)$的经典单位根检验相比，该替代假设意味着更强的气泡。因此，爆炸性单位根检验在概念上与寻找协整的传统检验不同，即寻找平静期，并假设市场存在金融泡沫。
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Panel Approach
单一国家的分析可以扩展到多元背景下的金融泡沫研究。面板数据估计方法通常利用横截面信息并增加统计能力。多国分析可能更合适，因为房价是高度相关的，特别是在发达国家(见下一节)。
Pavlidis et al.(2016)继Im et al.(2003)之后，扩展了最初为单一国家分析开发的GADF统计，Im et al.(2003)通过扩展传统的单变量ADF检验提出了左尾面板单位根检验。在他们的方法中，为每个国家计算的检验统计数据汇集在一起，形成一个单一的统计数据，可用于评估小组背景下的统计假设。对于国家$k$ ($k=1, \ldots, K)$)，我们可以将Eq.(11)的面板数据版本表示为:
$$
\Delta y_{k, t}=\alpha_k+c_k y_{k, t-1}+\sum_{i=1}^p \theta_{k, i} \Delta y_{k, t-i}+\epsilon_{k, t}
$$
其中$\epsilon_{k, t} \sim N\left(0, \sigma_{\epsilon_k}^2\right)$。零假设是$c_k=0, \forall k$反对爆炸行为的选择，$c_k>0$对于某些$k$。这种方法的优点是它允许异构性(例如，$c$)。然而，从这个测试得出的结论变得有些不清楚，正如另一个假设所述。换句话说，否定“零”并不一定意味着所有接受调查的国家都存在金融泡沫，但至少有一个国家存在。为了获得针对具体国家的结论，需要进行国别分析，正如我们在前面的小节中所总结的那样。
例如，面板GSADF可以构造为面板向后SADF (BSADF)的上一级。该小组BSADF是反过来得到的平均SADF为个别国家的逆向计算。
$$
\begin{aligned}
& \text { Panel GSADF }\left(r_0\right)= \text { sub } \quad \text { Panel BSADF } \
& r_2\left(r_0\right) \
& r_2 \in\left[r_0, 1\right]
\end{aligned}
$$
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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。
