如果你也在 怎样代写国际商贸International Business MBA2022这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。国际商贸International Business一词是指任何跨越国际边界的业务。最基本的是，它包括国家之间的货物和服务的销售。国际商业是指跨越国界和在全球或跨国范围内的货物、服务、技术、资本和/或知识的贸易。
国际商贸International Business涉及两个或多个国家之间的货物和服务的跨境交易。经济资源的交易包括资本、技能和人员，目的是在国际上生产实物产品和服务，如金融、银行、保险和建筑。国际商业也被称为全球化。为了在海外开展业务，跨国公司需要将独立的国家市场连接成一个全球市场。有两个宏观规模的因素强调了更大的全球化趋势。第一个因素包括消除障碍，使跨境贸易更加容易（例如，货物和服务以及资本的自由流动，被称为 “自由贸易”）。第二是技术变革，特别是通信、信息处理和运输技术的发展。
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会计代写|国际商贸代考International Business代写|Robustness Tests
In view of the challenges that may arise from using a single test statistic from a single regression equation to test a hypothesis, it is important that authors assess the evidence comprehensively. In particular, by conducting a variety of robustness tests, authors can show that a significant finding is not due to an idiosyncrasy of the chosen empirical model and/or estimation strategy. Evidence from empirical tests becomes more convincing when it is supported by appropriate robustness tests.
The discussion section of a paper provides opportunities for a comprehensive assessment of the evidence, beyond the statistical properties of the specific tests used in the focal regression analysis. What tests are appropriate varies with the design of the study and the nature of the data. It is a normal part of the reviewing process that reviewers suggest some additional robustness tests, and authors are expected to seriously engage with such suggestions. ${ }^{7}$ If this additional work were to result in an excessive number of tables, an additional file with these tables and short explanation of them can be included in a supplement to the paper that will be made available on the JIBS website. Robustness tests may include, for example, additional analyses with
- alternative proxies of focal constructs (i.e., variables mentioned in the hypotheses as independent or explanatory variables), especially for those that involve abstract concepts that cannot be measured directly;
- alternative sets of control variables, especially when correlation is present in the dataset between a focal explanatory variable and a control variable; and/or
- alternative functional forms of the regression models, especially for the hypotheses that suggest nonlinear effects (Haans et al. 2016; Meyer 2009), or moderating or mediating effects (Andersson et al. 2014; Cortina et al. 2015).
会计代写|国际商贸代考International Business代写|From HARKing to Developing Theory
Hypothesizing After the Results are Known (HARKing) in search of hypotheses for already known positive results is causing great harm to scientific progress (Bosco et al. 2016). We would like to note that HARKing is not the same as “playing with your data” to explore the nature of relationships and get better feeling for possibly interesting patterns in a dataset. HARKing refers to the practice of datamining and, after significant results are established, developing or adjusting theoretical arguments ex post, but presenting the theory as if already in place ex ante. The issue with HARKing is that we have no knowledge of the many nulls and negatives that were found but not reported along the way, and therefore readers cannot be sure as to the true power of the statistical evidence. While papers in business studies journals appear to confirm groundbreaking hypotheses, we rarely see reports about falsification outcomes. ${ }^{8}$ As indicated in our opening paragraph, about $89 \%$ of all hypoth- eses in JIBS $(82 \%), S M J(90 \%)$ and Organization Science $(92 \%)$ were confirmed in the 2016 volumes. ${ }^{9}$ Yet no information is provided about the many “interventions” applied to produce this abundance of positive results.
To tackle this problem, no journal can operate a policing force to monitor and sanction what is happening behind the closed doors of our authors’ offices. Eliminating HARKing requires an orchestrated effort to seriously change deeply embedded practices in the scholarly community (Ioannidis 2005, 2012). What we can do, for now, is firstly to reduce the focus on single test statistics when assessing results in favour of comprehensive assessments, and thereby to reduce the incentives to engage in HARKing (hence our guidelines $1-9)$, and secondly to mentor and train a new generation of scholars to intrinsically dislike HARKing practices. Here, key is that established scholars lead by example. Of course, this also requires broader institutional change to remove some of the incentives that disproportionately reward scholars finding statistically significant results (Ioannidis 2012; van Witteloostuijn 2016). What journals can do boils down to, basically, two alternatives (or a combination of both).
国际商贸代写
会计代写|国际商贸代考International Business代写| Robustness Tests
鉴于使用单个回归方程中的单个检验统计量来检验假设可能带来的挑战，作者必须全面评估证据。特别是，通过进行各种稳健性测试，作者可以证明一个显着的发现不是由于所选经验模型和/或估计策略的特殊性。当经验检验的证据得到适当的稳健性检验的支持时，它变得更加有说服力。
论文的讨论部分提供了对证据进行全面评估的机会，超出了焦点回归分析中使用的特定测试的统计属性。哪些测试是合适的，因研究的设计和数据的性质而异。审稿人建议一些额外的稳健性测试，这是审稿过程的正常部分，作者应该认真参与这些建议。${ }^{7}$ 如果这个额外的工作导致表格数量过多，则可以在JIBS网站上提供的论文补充中包含这些表格的附加文件和对它们的简短解释。例如，稳健性测试可能包括附加分析
- 焦点结构的替代代理（即假设中提到的作为独立或解释变量的变量），特别是那些涉及无法直接测量的抽象概念的变量;
- 控制变量的替代集合，特别是当数据集中存在焦点解释变量和控制变量之间的相关性时;和/或
- 回归模型的替代功能形式，特别是对于建议非线性效应的假设（Haans等人，2016;Meyer 2009），或调节或中介效应（Andersson et al. 2014;Cortina et al. 2015）。
会计代写|国际商贸代考International Business代写| From HARKing to Developing Theory
在结果已知之后（HARKing）寻找已知阳性结果的假设对科学进步造成了巨大损害（Bosco et al. 2016）。我们想指出的是，HARKing与“玩弄你的数据”不同，它探索了关系的本质，并更好地感受数据集中可能有趣的模式。HARKing指的是数据挖掘的实践，在建立重大成果后，事后发展或调整理论论证，但将理论呈现为似乎已经到位。HARKing的问题在于，我们不了解在此过程中发现但未报告的许多零和否定，因此读者无法确定统计证据的真正力量。虽然商业研究期刊上的论文似乎证实了突破性的假设，但我们很少看到关于伪造结果的报道。${ }^{8}$ 如我们的开篇段落所示，JIBS $（82 \%），S M J（90 \%）$和组织科学$（92 \%）$中所有假设的约$ 89 \%$在2016年卷中得到确认。${ }^{9}$ 然而，没有提供关于为产生大量积极结果而应用的许多“干预措施”的信息。
为了解决这个问题，没有一家期刊可以运作一支警务部队来监控和制裁我们作者办公室闭门造车后发生的事情。消除HARKing需要精心策划的努力，以认真改变学术界根深蒂固的实践（Ioannidis 2005，2012）。就目前而言，我们能做的首先是在评估结果时减少对单一测试统计数据的关注，转而支持全面评估，从而减少参与HARKing的动机（因此我们的指导方针为1-9美元），其次是指导和培训新一代学者本质上不喜欢HARKing实践。在这里，关键是老牌学者以身作则。当然，这也需要更广泛的制度变革，以消除一些不成比例地奖励学者发现具有统计意义的结果的激励措施（Ioannidis 2012; van Witteloostuijn 2016）。期刊可以做的事情基本上可以归结为两种选择（或两者的组合）。
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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。