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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|计量经济学代考ECONOMETRICS代考|Homoskedasticity and Heteroskedasticity
An important special case obtains when the conditional variance $\sigma^{2}(x)$ is a constant and independent of $x$. This is called homoskedasticity.
Definition 2.3 The error is homoskedastic if $\sigma^{2}(x)=\sigma^{2}$ does not depend on $x$.
In the general case where $\sigma^{2}(x)$ depends on $x$ we say that the error $e$ is heteroskedastic.
Definition 2.4 The error is heteroskedastic if $\sigma^{2}(x)$ depends on $x$.
It is helpful to understand that the concepts homoskedasticity and heteroskedasticity concern the conditional variance, not the unconditional variance. By definition, the unconditional variance $\sigma^{2}$ is a constant and independent of the regressors $X$. So when we talk about the variance as a function of the regressors we are talking about the conditional variance $\sigma^{2}(x)$.
Some older or introductory textbooks describe heteroskedasticity as the case where “the variance of $e$ varies across observations”. This is a poor and confusing definition. It is more constructive to understand that heteroskedasticity means that the conditional variance $\sigma^{2}(x)$ depends on observables.
Older textbooks also tend to describe homoskedasticity as a component of a correct regression specification and describe heteroskedasticity as an exception or deviance. This description has influenced many generations of economists but it is unfortunately backwards. The correct view is that heteroskedasticity is generic and “standard”, while homoskedasticity is unusual and exceptional. The default in empirical work should be to assume that the errors are heteroskedastic, not the converse.
In apparent contradiction to the above statement we will still frequently impose the homoskedasticity assumption when making theoretical investigations into the properties of estimation and inference methods. The reason is that in many cases homoskedasticity greatly simplifies the theoretical calculations and it is therefore quite advantageous for teaching and learning. It should always be remembered, however, that homoskedasticity is never imposed because it is believed to be a correct feature of an empirical model but rather because of its simplicity.
经济代写|计量经济学代考ECONOMETRICS代考|Regression Derivative
One way to interpret the CEF $m(x)=\mathbb{E}[Y \mid X=x]$ is in terms of how marginal changes in the regressors $x$ imply changes in the conditional mean of the response variable $Y$. It is typical to consider marginal changes in a single regressor, say $X_{1}$, holding the remainder fixed. When a regressor $X_{1}$ is continuously distributed, we define the marginal effect of a change in $X_{1}$, holding the variables $X_{2}, \ldots, X_{k}$ fixed, as the partial derivative of the CEF
$$
\frac{\partial}{\partial x_{1}} m\left(x_{1}, \ldots, x_{k}\right)
$$
When $X_{1}$ is discrete we define the marginal effect as a discrete difference. For example, if $x_{1}$ is binary, then the marginal effect of $X_{1}$ on the CEF is
$$
m\left(1, x_{2}, \ldots, x_{k}\right)-m\left(0, x_{2}, \ldots, x_{k}\right)
$$
We can unify the continuous and discrete cases with the notation
$$
\nabla_{1} m(x)=\left{\begin{array}{cc}
\frac{\partial}{\partial x_{1}} m\left(x_{1}, \ldots, x_{k}\right), & \text { if } X_{1} \text { is continuous } \
m\left(1, x_{2}, \ldots, x_{k}\right)-m\left(0, x_{2}, \ldots, x_{k}\right), & \text { if } X_{1} \text { is binary. }
\end{array}\right.
$$
Collecting the $k$ effects into one $k \times 1$ vector, we define the regression derivative with respect to $X$ :
$$
\nabla m(x)=\left[\begin{array}{c}
\nabla_{1} m(x) \
\nabla_{2} m(x) \
\vdots \
\nabla_{k} m(x)
\end{array}\right] .
$$
金融计量经济学代写
经济代写|计量经济学代考ECONOMETRICS代考|Homoskedasticity and Heteroskedasticity
当条件方差 $\sigma^{2}(x)$ 是一个常数并且独立于 $x$. 这称为同方差。 定义 $2.3$ 误差是同方差的，如果 $\sigma^{2}(x)=\sigma^{2}$ 不依赖于 $x$.
在一般情况下 $\sigma^{2}(x)$ 取决于 $x$ 我们说错误 $e$ 是异方差的。 定义 $2.4$ 误差是异方差的，如果 $\sigma^{2}(x)$ 取决于 $x$.
哩解同方差和异方差的概念与条件方差有关，而不是无条件方差，这是有邦助的。根据定义，无条件方差 $\sigma^{2}$ 是一个常数并且独立 于回归量 $X$. 因此，当我们谈论作为回归量函数的方差时，我们谈论的是条件方差 $\sigma^{2}(x)$.
一些较早的或介绍性的教科书将异方差描术为“ $e$ 因观察而异”。这是一个粕榚且令人困惑的定义。理解异方差意味着条件方差更具 建设性 $\sigma^{2}(x)$ 取决于可观崇的。
较昍的教科书也倾向于将同方差苗述为正确回归规范的组成部分，并将异方差描述为异常或偏差。这种描述影响了几代经济学家， 㫜不幸的是它倒退了。正确的观点是异方差是通用的和“标倠的”，而同方差是不寻常的和例外的。实证工作的默认设置应该是假设 俣差是异方差的，而不是相反的。
与上述陈述明显矛盾的是，在对估计和推理方法的性质进行理论研究时，我们仍然会经常强加同方差假设。原因是在很多情况下， 司方差极大地简化了理论计算，因此对教学非常有利。然而，应该永远记住，同方差性从末被强加，因为它被认为是经验模型的正 确特征，而是因为它的简单性。
经济代写|计量经济学代考ECONOMETRICS代考|Regression Derivative
一种解释 $\mathrm{CEF}$ 的方法 $m(x)=\mathbb{E}[Y \mid X=x]$ 是关于回归变量的边际竎化如何 $x$ 暗示响应变量的条件均值发生变化 $Y$. 通常考虑单 个回归量的边际妾化，例如 $X_{1}$ ，保持余数不变。当一个回归器 $X_{1}$ 是连紏分布的，我们定义变化的边际效应 $X_{1}$ ，持有变量 $X_{2}, \ldots, X_{k}$ 固定，作为 $\mathrm{CEF}$ 的偏导数
$$
\frac{\partial}{\partial x_{1}} m\left(x_{1}, \ldots, x_{k}\right)
$$
仇时候 $X_{1}$ 是离散的，我们将边际效应定义为离散差。例如，如果 $x_{1}$ 是二元的，那么边际效应 $X_{1}$ 在 $\mathrm{CEF}$ 上是
$$
m\left(1, x_{2}, \ldots, x_{k}\right)-m\left(0, x_{2}, \ldots, x_{k}\right)
$$
浅们可以用符号\$\$
$\frac{\partial}{\partial x_{1}} m\left(x_{1}, \ldots, x_{k}\right), \quad$ if $X_{1}$ is continuous $m\left(1, x_{2}, \ldots, x_{k}\right)-m\left(0, x_{2}, \ldots, x_{k}\right)$, if $X_{1}$ is binary.
\正确的。
Collectingthe $\$ \$$ ffectsintoone $\$ k \times 1 \$ v e c t o r$, wedefinetheregressionderivativewithrespectto $\$ X \$$ :
|nabla $\mathrm{m}(\mathrm{x})=\backslash$ 左 [
$$
\nabla_{1} m(x) \nabla_{2} m(x) \vdots \nabla_{k} m(x)
$$
\正确的]。
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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。