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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.
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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.
经济代写|计量经济学代写ECONOMETRICS代考|Time Series Data
A time series data set consists of observations on a variable or several variables over time. Examples of time series data include stock prices, money supply, consumer price index, gross domestic product, annual homicide rates, and automobile sales figures. Because past events can influence future events and lags in behavior are prevalent in the social sciences, time is an important dimension in a time series data set. Unlike the arrangement of cross-sectional data, the chronological ordering of observations in a time series conveys potentially important information.
A key feature of time series data that makes it more difficult to analyze than crosssectional data is the fact that economic observations can rarely, if ever, be assumed to be independent across time. Most economic and other time series are related, often strongly related, to their recent histories. For example, knowing something about the gross domestic product from last quarter tells us quite a bit about the likely range of the GDP during this quarter, since GDP tends to remain fairly stable from one quarter to the next. While most econometric procedures can be used with both cross-sectional and time series data, more needs to be done in specifying econometric models for time series data before standard econometric methods can be justified. In addition, modifications and embellishments to standard econometric techniques have been developed to account for and exploit the dependent nature of economic time series and to address other issues, such as the fact that some economic variables tend to display clear trends over time.
金融计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写ECONOMETRICS代考|经济数据的结构
经济数据集有多种类型。虽然一些计量经济学方法可以应用于许多不同类型的数据集，很少或不需要修改，但必须考虑到或应该利用一些数据集的特殊特征。我们接下来描述在应用工作中遇到的最重要的数据结构。
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横断面数据横断面数据集由在某一特定时间点采集的个人、家庭、公司、城市、州、国家或各种其他单位的样本组成。有时，所有单位的数据并不完全符合同一时间段。例如，几个家庭可能在一年内的不同星期接受调查。在纯横截面分析中，我们会忽略收集数据时的任何微小时间差异。如果在同一年的不同星期对一组家庭进行调查，我们仍然会将其视为横断面数据集
横断面数据的一个重要特征是，我们通常可以假设它们是从底层人群中随机抽样获得的。例如，如果我们通过从劳动人口中随机抽取500人来获得工资、教育、经验和其他特征的信息，那么我们就从所有劳动人口中获得了一个随机样本。随机抽样是统计入门课程中所涉及的抽样方案，它简化了横断面数据的分析。随机抽样的回顾见附录c。
经济代写|计量经济学代写ECONOMETRICS代考|Time Series Data
时间序列数据集由对一个变量或几个变量随时间变化的观察结果组成。时间序列数据的例子包括股票价格、货币供应、消费者价格指数、国内生产总值、年度谋杀率和汽车销售数字。由于过去的事件可以影响未来的事件，而行为上的滞后在社会科学中普遍存在，时间是时间序列数据集中的一个重要维度。与横断面数据的排列不同，在时间序列中观察到的时间顺序传递了潜在的重要信息
时间序列数据比横断面数据更难分析的一个关键特征是，经济观察几乎不能(如果有的话)被假设是独立于时间的。大多数经济和其他时间序列都与它们的近代史相关，而且往往密切相关。例如，了解上个季度的国内生产总值(GDP)就能让我们大致了解本季度GDP的可能区间，因为GDP往往在一个季度到下一个季度之间保持相当稳定。虽然大多数计量经济学程序都可以用于横断面和时间序列数据，但在证明标准计量经济学方法之前，需要为时间序列数据指定更多的计量经济学模型。此外，还对标准计量经济学技术进行了修改和修饰，以解释和利用经济时间序列的依赖性，并解决其他问题，例如一些经济变量往往随时间显示出明确的趋势
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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。