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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|Moment Estimators
We want to estimate the coefficient $\beta$ defined in (3.1) from the sample of observations. Notice that $\beta$ is written as a function of certain population expectations. In this context an appropriate estimator is the same function of the sample moments. Let’s explain this in detail.
To start, suppose that we are interested in the population mean $\mu$ of a random variable $Y$ with distribution function $F$
$$
\mu=\mathbb{E}[Y]=\int_{-\infty}^{\infty} y d F(y) .
$$
The expectation $\mu$ is a function of the distribution $F$. To estimate $\mu$ given $n$ random variables $Y_i$ from $F$ a natural estimator is the sample mean
$$
\widehat{\mu}=\bar{Y}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n Y_i .
$$
Notice that we have written this using two pieces of notation. The notation $\bar{Y}$ with the bar on top is conventional for a sample mean. The notation $\hat{\mu}$ with the hat ” $\wedge$ ” is conventional in econometrics to denote an estimator of the parameter $\mu$. In this case $\bar{Y}$ is the estimator of $\mu$, so $\widehat{\mu}$ and $\bar{Y}$ are the same. The sample mean $\bar{Y}$ can be viewed as the natural analog of the population mean (3.5) because $\bar{Y}$ equals the expectation (3.5) with respect to the empirical distribution – the discrete distribution which puts weight $1 / n$ on each observation $Y_i$. There are other justifications for $\bar{Y}$ as an estimator for $\mu$. We will defer these discussions for now. Suffice it to say that it is the conventional estimator.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Least Squares Estimator
The linear projection coefficient $\beta$ is defined in (3.3) as the minimizer of the expected squared error $S(\beta)$ defined in (3.4). For given $\beta$, the expected squared error is the expectation of the squared error $\left(Y-X^{\prime} \beta\right)^2$. The moment estimator of $S(\beta)$ is the sample average:
$$
\widehat{S}(\beta)=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(Y_i-X_i^{\prime} \beta\right)^2=\frac{1}{n} \operatorname{SSE}(\beta)
$$
where
$$
\operatorname{SSE}(\beta)=\sum_{i=1}^n\left(Y_i-X_i^{\prime} \beta\right)^2
$$
is called the sum of squared errors function.
Since $\widehat{S}(\beta)$ is a sample average we can interpret it as an estimator of the expected squared error $S(\beta)$. Examining $\widehat{S}(\beta)$ as a function of $\beta$ is informative about how $S(\beta)$ varies with $\beta$. Since the projection coefficient minimizes $S(\beta)$ an analog estimator minimizes (3.6).
We define the estimator $\widehat{\beta}$ as the minimizer of $\widehat{S}(\beta)$.
金融计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写计量经济学导论代考|力矩估计器
我们想从观察样本中估计(3.1)中定义的系数$\beta$。请注意，$\beta$被写成某个总体期望的函数。在这种情况下，适当的估计量是相同的样本矩的函数。让我们详细解释一下。
首先，假设我们感兴趣的是一个随机变量$Y$的总体均值$\mu$，它的分布函数是$F$
$$
\mu=\mathbb{E}[Y]=\int_{-\infty}^{\infty} y d F(y) .
$$
期望$\mu$是分布$F$的函数。要估计$\mu$给定$n$随机变量$Y_i$来自$F$，一个自然估计是样本均值
$$
\widehat{\mu}=\bar{Y}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n Y_i .
$$
注意，我们用两种表示法来写这个。上面有条的符号$\bar{Y}$是传统的样本均值。带“$\wedge$”帽子的符号$\hat{\mu}$在计量经济学中是传统的，用来表示参数$\mu$的估计量。在本例中，$\bar{Y}$是$\mu$的估计量，因此$\widehat{\mu}$和$\bar{Y}$是相同的。样本均值$\bar{Y}$可以被看作是总体均值(3.5)的自然模拟，因为$\bar{Y}$等于相对于经验分布的期望(3.5)——离散分布将$1 / n$的权重放在每个观察$Y_i$上。$\bar{Y}$作为$\mu$的估计器还有其他理由。我们暂时搁置这些讨论。可以说它是传统的估计器。
经济代写|计量经济学代写计量经济学介绍代考|最小二乘估计器
. .
线性投影系数$\beta$在(3.3)中定义为(3.4)中定义的期望平方误差$S(\beta)$的最小值。对于给定的$\beta$，期望平方误差是平方误差$\left(Y-X^{\prime} \beta\right)^2$的期望。$S(\beta)$的矩估计量是样本平均值:
$$
\widehat{S}(\beta)=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(Y_i-X_i^{\prime} \beta\right)^2=\frac{1}{n} \operatorname{SSE}(\beta)
$$
其中
$$
\operatorname{SSE}(\beta)=\sum_{i=1}^n\left(Y_i-X_i^{\prime} \beta\right)^2
$$
称为误差平方和函数。由于$\widehat{S}(\beta)$是一个样本平均值，我们可以将其解释为期望平方误差$S(\beta)$的估计量。将$\widehat{S}(\beta)$作为$\beta$的函数进行检查，可以了解$S(\beta)$与$\beta$之间的差异。由于投影系数最小化$S(\beta)$，模拟估计器最小化(3.6)。我们将估计量$\widehat{\beta}$定义为$\widehat{S}(\beta)$的最小值
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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。