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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|The GVAR Model
Individual country model Let there be $N+1$ countries in the model, indexed by $i=0,1,2, \ldots, N$, where country 0 is the reference country. Each country $i$ then follows the $\operatorname{VARX}(p, q)$ model, which can be defined as:
$$
y_{i, t}=a_{i, 0}+a_{i, 1} t+\sum_{j=1}^p \alpha_{i, j} y_{i, t-j}+\sum_{j=1}^q \beta_{i, j} y_{i, t-j}^+u_{i, t} $$ for $t=1,2, \ldots, T$. Here, $k_i \times 1$ matrix $y_{i, t}$ represents the endogenous domestic variables and $k_i^ \times 1$ matrix $y_{i, t}^$ represents the corresponding (weakly) exogenous foreign variables. $k$ and $k^$ are the numbers of domestic and foreign variables, respectively, $a_{i, 0}$ is a $k_i^* \times 1$ vector of fixed intercepts and $a_{i, 1}$ is a $k_i^* \times 1$ vector of coefficients on the deterministic time trends. $p$ and $q$ are the lag lengths of domestic and foreign variables, respectively. They are selected according to the Schwartz Bayesian (SB) information criterion. Finally, $u_{i, t} \sim \operatorname{iid}\left(0, \Sigma_{u_i}\right)$.
The vector of foreign country-specific variables, $y_{i, t}^$, is obtained from weighted averages of each variable across all other countries in the sample. More specifically, for any $i, j=0,1, \ldots, N$, $$ y_{i, t}^=\sum_{j=0}^N w_{i, j, t} y_{j, t}
$$
where $w_{i, j, t}$ is a weighting factor that captures the importance of a country $j$ for a country $i$, with $\sum_{j=0}^N w_{i, j, t}=1$ and $w_{i, i, t}=0$. Most of the GVAR literature uses fixed trade weights based on bilateral trade volumes. However, these may be subject to temporal changes, and as a result, a fixed weight might confuse the results. In order to account for the changes that took place throughout the sample period, this paper uses time-varying weights to construct foreign variables in country-specific models. These are constructed as three-year moving averages to smooth out short-run business cycle effects in the bilateral trade flows. More compactly, $\operatorname{setting} p_i=\max (p, q)$, Eq. (8) can be written as:
$$
A_{i, 0} z_{i, t}=a_{i, 0}+a_{i, 1} t+\sum_{j=1}^{p_i} A_{i, j} z_{i, t-j}+u_{i, t}
$$
where vector $z_{i, t}=\left(x_{i, t}{ }^{\prime}, x_{i, t}^*\right)^{\prime}$ represents both domestic and foreign variables and coefficient matrices are $A_{i, 0}=\left(I_{k, i},-\beta_{i, 0}\right)$ and $A_{i, j}=\left(\alpha_{i, j}, \beta_{i, j}\right)$.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Global model
The next step is to combine individual country-specific parameter estimates into a single global model. All country-specific variables are considered as a single $k \times 1$ global vector $y_t=\left(y_{0 t}^{\prime}, y_{01}^{\prime}, \ldots, y_{N t}^{\prime}\right)^{\prime}$ where $k=\sum_{i=0}^N k_i$, so that all the variables are endogenous in the system as a whole. For each country, the corresponding VARX model is obtained from the VECMX model that was estimated. The link matrix $W_i$, which is the $\left(k_i+k_i^*\right) \times k$ matrix collecting the trade weights $w_{i j}$, $\forall i, j=0,1,2, \ldots, N$, is used to obtain the identity $z_{i, t}=W_i y_t$. From Eq. (10), it follows that:
$$
A_{i, 0} W_i y_t=a_{i, 0}+a_{i, 1} t+\sum_{j=1}^{p_i} A_{i, j} W_i y_{t-j}+u_{i, t}
$$
for $i=0,1, \ldots, N$. Then, the $N+1$ systems in Eq. (13) are combined to obtain the global model in levels:
$$
G_0 y_t=a_0+a_1 t+\sum_{i=1}^p G_i y_{t-i}+u_t
$$
Here, $G_0=\left(A_{00} W_0, A_{10} W_1, \ldots, A_{N 0} W_N\right)^{\prime}$ is a known nonsingular $k \times k$ matrix that depends on the trade weights and parameter estimates $G_i=\left(A_{0 i} W_0, A_{1 i} W_0, \ldots\right.$, $\left.A_{N i} W_N\right)^{\prime}$ for $i=1,2, \ldots, p, a_0=\left(a_{00}, a_{10}, \ldots, a_{N 0}\right)^{\prime}, a_1=\left(a_{01}, a_{11}, \ldots, a_{N 1}\right)^{\prime}$, $u_t=\left(u_{0 t}, u_{1 t}, \ldots, u_{N t}\right)$ and $p=\max \left(p_i\right)$ across all $i$. Pre-multiplying Eq. (14) by $G_0^{-1}$, the $\operatorname{GVAR}(p)$ model is obtained as
$$
y_t=b_0+b_1 t+\sum_{i=1}^p F_i y_{t-i}+\varepsilon_t
$$
where, $b_0=G_0^{-1} a_0, b_1=G_0^{-1} a_1, F_i=G_0^{-1} G_i$ for $i=1,2, \ldots, p$ and $\varepsilon_t=G_0^{-1} u_t$.
The dynamic properties of the GVAR model in Eq. (15) can then be examined using structural generalized impulse-response functions (SGIRFs).
计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|The GVAR Model
单个国家模型设模型中有$N+1$个国家，以$i=0,1,2, \ldots, N$为索引，其中国家0为参考国家。每个国家$i$遵循$\operatorname{VARX}(p, q)$模型，可以定义为:
$$
y_{i, t}=a_{i, 0}+a_{i, 1} t+\sum_{j=1}^p \alpha_{i, j} y_{i, t-j}+\sum_{j=1}^q \beta_{i, j} y_{i, t-j}^+u_{i, t} $$对于$t=1,2, \ldots, T$。其中，$k_i \times 1$矩阵$y_{i, t}$表示内生的国内变量，$k_i^ \times 1$矩阵$y_{i, t}^$表示相应的(弱)外生变量。$k$和$k^$分别为国内外变量个数，$a_{i, 0}$为固定截距向量$k_i^* \times 1$, $a_{i, 1}$为确定性时间趋势系数向量$k_i^* \times 1$。$p$为国内变量滞后长度，$q$为国外变量滞后长度。它们是根据施瓦茨贝叶斯(SB)信息准则选择的。最后，$u_{i, t} \sim \operatorname{iid}\left(0, \Sigma_{u_i}\right)$ .
外国特定变量的向量$y_{i, t}^$是从样本中所有其他国家的每个变量的加权平均值中获得的。更具体地说，对于任何$i, j=0,1, \ldots, N$, $$ y_{i, t}^=\sum_{j=0}^N w_{i, j, t} y_{j, t}
$$
，其中$w_{i, j, t}$是一个加权因子，它捕获了一个国家的重要性$j$对于一个国家$i$，还有$\sum_{j=0}^N w_{i, j, t}=1$和$w_{i, i, t}=0$。大多数GVAR文献使用基于双边贸易量的固定贸易权重。然而，这些可能会受到时间变化的影响，因此，固定的权重可能会混淆结果。为了考虑整个样本期间发生的变化，本文使用时变权重在特定国家模型中构建外国变量。它们被构建为三年移动平均线，以平滑双边贸易流动中的短期商业周期效应。更简洁地说，$\operatorname{setting} p_i=\max (p, q)$, Eq.(8)可以写成:
$$
A_{i, 0} z_{i, t}=a_{i, 0}+a_{i, 1} t+\sum_{j=1}^{p_i} A_{i, j} z_{i, t-j}+u_{i, t}
$$
其中向量$z_{i, t}=\left(x_{i, t}{ }^{\prime}, x_{i, t}^*\right)^{\prime}$表示国内外变量，系数矩阵分别为$A_{i, 0}=\left(I_{k, i},-\beta_{i, 0}\right)$和$A_{i, j}=\left(\alpha_{i, j}, \beta_{i, j}\right)$。
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Global model
下一步是将个别国家特定的参数估计合并到一个单一的全球模型中。所有特定于国家的变量被视为单个变量 $k \times 1$ 全局矢量 $y_t=\left(y_{0 t}^{\prime}, y_{01}^{\prime}, \ldots, y_{N t}^{\prime}\right)^{\prime}$ 在哪里 $k=\sum_{i=0}^N k_i$，使得整个系统中的所有变量都是内生的。对于每个国家，对应的VARX模型由预估的VECMX模型得到。链接矩阵 $W_i$，也就是 $\left(k_i+k_i^*\right) \times k$ 矩阵收集交易权重 $w_{i j}$， $\forall i, j=0,1,2, \ldots, N$，用于获取身份 $z_{i, t}=W_i y_t$． 由式(10)可知:
$$
A_{i, 0} W_i y_t=a_{i, 0}+a_{i, 1} t+\sum_{j=1}^{p_i} A_{i, j} W_i y_{t-j}+u_{i, t}
$$
for $i=0,1, \ldots, N$． 然后， $N+1$ 将Eq.(13)中的系统组合起来，得到各级全局模型:
$$
G_0 y_t=a_0+a_1 t+\sum_{i=1}^p G_i y_{t-i}+u_t
$$
这里， $G_0=\left(A_{00} W_0, A_{10} W_1, \ldots, A_{N 0} W_N\right)^{\prime}$ 是已知的非单数吗 $k \times k$ 依赖于交易权重和参数估计的矩阵 $G_i=\left(A_{0 i} W_0, A_{1 i} W_0, \ldots\right.$， $\left.A_{N i} W_N\right)^{\prime}$ 为了 $i=1,2, \ldots, p, a_0=\left(a_{00}, a_{10}, \ldots, a_{N 0}\right)^{\prime}, a_1=\left(a_{01}, a_{11}, \ldots, a_{N 1}\right)^{\prime}$， $u_t=\left(u_{0 t}, u_{1 t}, \ldots, u_{N t}\right)$ 和 $p=\max \left(p_i\right)$ 跨越所有 $i$． 将式(14)预乘 $G_0^{-1}$， $\operatorname{GVAR}(p)$ 模型为
$$
y_t=b_0+b_1 t+\sum_{i=1}^p F_i y_{t-i}+\varepsilon_t
$$
where， $b_0=G_0^{-1} a_0, b_1=G_0^{-1} a_1, F_i=G_0^{-1} G_i$ 为了 $i=1,2, \ldots, p$ 和 $\varepsilon_t=G_0^{-1} u_t$.
然后可以使用结构广义脉冲响应函数(sgirf)检查Eq.(15)中GVAR模型的动态特性。
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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。
