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金融计量经济学Financial Econometrics最常见的应用是预测利率、通货膨胀率和国内生产总值等重要的宏观经济变量。虽然对经济指标的预测是非常明显的，而且经常被广泛发表，但计量经济学方法可以用于与宏观经济预测无关的经济领域。例如，我们将研究政治竞选支出对投票结果的影响。我们将在教育领域考虑学校开支对学生表现的影响。此外，我们将学习如何使用计量经济学方法来预测经济时间序列。
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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|STEPS IN EMPIRICAL ECONOMIC ANALYSIS
Econometric methods are relevant in virtually every branch of applied economics. They come into play either when we have an economic theory to test or when we have a relationship in mind that has some importance for business decisions or policy analysis. An empirical analysis uses data to test a theory or to estimate a relationship.
How does one go about structuring an empirical economic analysis? It may seem obvious, but it is worth emphasizing that the first step in any empirical analysis is the careful formulation of the question of interest. The question might deal with testing a certain aspect of an economic theory, or it might pertain to testing the effects of a government policy. In principle, econometric methods can be used to answer a wide range of questions.
In some cases, especially those that involve the testing of economic theories, a formal economic model is constructed. An economic model consists of mathematical equations that describe various relationships. Economists are well-known for their building of models to describe a vast array of behaviors. For example, in intermediate microeconomics, individual consumption decisions, subject to a budget constraint, are described by mathematical models. The basic premise underlying these models is utility maximization. The assumption that individuals make choices to maximize their wellbeing, subject to resource constraints, gives us a very powerful framework for creating tractable economic models and making clear predictions. In the context of consumption decisions, utility maximization leads to a set of demand equations. In a demand equation, the quantity demanded of each commodity depends on the price of the goods, the price of substitute and complementary goods, the consumer’s income, and the individual’s characteristics that affect taste. These equations can form the basis of an econometric analysis of consumer demand.
Economists have used basic economic tools, such as the utility maximization framework, to explain behaviors that at first glance may appear to be noneconomic in nature. A classic example is Becker’s (1968) economic model of criminal behavior.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|THE STRUCTURE OF ECONOMIC DATA
Economic data sets come in a variety of types. While some econometric methods can be applied with little or no modification to many different kinds of data sets, the special features of some data sets must be accounted for or should be exploited. We next describe the most important data structures encountered in applied work.
Cross-Sectional Data
A cross-sectional data set consists of a sample of individuals, households, firms, cities, states, countries, or a variety of other units, taken at a given point in time. Sometimes the data on all units do not correspond to precisely the same time period. For example, several families may be surveyed during different weeks within a year. In a pure cross section analysis we would ignore any minor timing differences in collecting the data. If a set of families was surveyed during different weeks of the same year, we would still view this as a cross-sectional data set.
An important feature of cross-sectional data is that we can often assume that they have been obtained by random sampling from the underlying population. For example, if we obtain information on wages, education, experience, and other characteristics by randomly drawing 500 people from the working population, then we have a random sample from the population of all working people. Random sampling is the sampling scheme covered in introductory statistics courses, and it simplifies the analysis of crosssectional data. A review of random sampling is contained in Appendix C.
计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|STEPS IN EMPIRICAL ECONOMIC ANALYSIS
计量经济学方法实际上与应用经济学的每一个分支都有关。当我们有一个经济理论要测试时，或者当我们心中有一个关系对商业决策或政策分析有一些重要性时，它们就会发挥作用。实证分析使用数据来检验理论或估计关系。
如何构建实证经济分析?这似乎是显而易见的，但值得强调的是，任何经验分析的第一步都是仔细地提出利益问题。这个问题可能涉及测试经济理论的某个方面，也可能涉及测试政府政策的效果。原则上，计量经济学方法可以用来回答各种各样的问题。
在某些情况下，特别是那些涉及经济理论测试的情况下，需要构建正式的经济模型。经济模型由描述各种关系的数学方程组成。经济学家以建立模型来描述大量的行为而闻名。例如，在中级微观经济学中，受预算约束的个人消费决策用数学模型来描述。这些模型的基本前提是效用最大化。假设个人会在资源约束下做出选择，使自己的福祉最大化，这为我们提供了一个非常强大的框架，可以创建易于处理的经济模型，并做出明确的预测。在消费决策的背景下，效用最大化导致了一组需求方程。在需求方程中，每种商品的需求量取决于该商品的价格、替代商品和补充商品的价格、消费者的收入以及影响品味的个人特征。这些方程可以构成消费者需求计量经济学分析的基础。
经济学家使用基本的经济工具，如效用最大化框架，来解释那些乍一看可能是非经济性质的行为。一个典型的例子是贝克(1968)的犯罪行为经济模型。
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|THE STRUCTURE OF ECONOMIC DATA
经济数据集有多种类型。虽然一些计量经济学方法可以在很少或没有修改的情况下应用于许多不同类型的数据集，但必须考虑或应该利用某些数据集的特殊特征。接下来，我们将描述在应用工作中遇到的最重要的数据结构。
横截面数据
横断面数据集由个人、家庭、公司、城市、州、国家或各种其他单位在给定时间点的样本组成。有时，所有单位的数据并不完全对应于同一时间段。例如，可能在一年内的不同星期对几个家庭进行调查。在纯横截面分析中，我们将忽略收集数据时的任何微小的时间差异。如果一组家庭在同一年的不同周进行调查，我们仍然会将其视为横截面数据集。
横截面数据的一个重要特征是，我们通常可以假设它们是通过从潜在人群中随机抽样获得的。例如，如果我们通过从工作人口中随机抽取500人来获得工资、教育、经验和其他特征的信息，那么我们就得到了一个来自所有工作人口的随机样本。随机抽样是统计学入门课程中涉及的抽样方案，它简化了横断面数据的分析。随机抽样的回顾见附录C。
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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。
