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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|Conditional Expectation
We saw in Figure 2.1(b) the density of log wages. Is this distribution the same for all workers, or does the wage distribution vary across subpopulations? To answer this question, we can compare wage distributions for different groups – for example, men and women. To investigate, we plot in Figure $2.2$ (a) the densities of log wages for U.S. men and women. We can see that the two wage densities take similar shapes but the density for men is somewhat shifted to the right.
The values $3.05$ and $2.81$ are the mean log wages in the subpopulations of men and women workers. They are called the conditional expectation (or conditional mean) of log wages given gender. We can write their specific values as
$$
\mathbb{E}[\log (\text { wage }) \mid \text { gender }=\text { man }]=3.05
$$
$$
\mathbb{E}[\log (\text { wage }) \mid \text { gender }=\text { woman }]=2.81 \text {. }
$$
We call these expectations “conditional” as they are conditioning on a fixed value of the variable gender. While you might not think of a person’s gender as a random variable, it is random from the viewpoint of econometric analysis. If you randomly select an individual, the gender of the individual is unknown and thus random. (In the population of U.S. workers, the probability that a worker is a woman happens to be $43 \%$.) In observational data, it is most appropriate to view all measurements as random variables, and the means of subpopulations are then conditional means.
It is important to mention at this point that we in no way attribute causality or interpretation to the difference in the conditional expectation of log wages between men and women. There are multiple potential explanations.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Logs and Percentages
In this section we want to motivate and clarify the use of the logarithm in regression analysis by making two observations. First, when applied to numbers the difference of logarithms approximately equals the percentage difference. Second, when applied to averages the difference in logarithms approximately equals the percentage difference in the geometric mean. We now explain these ideas and the nature of the approximations involved.
Take two positive numbers $a$ and $b$. The percentage difference between $a$ and $b$ is
$$
p=100\left(\frac{a-b}{b}\right) .
$$
Rewriting,
$$
\frac{a}{b}=1+\frac{p}{100} .
$$
Taking natural logarithms,
$$
\log a-\log b=\log \left(1+\frac{p}{100}\right) .
$$
A useful approximation for small $x$ is
$$
\log (1+x) \simeq x .
$$
This can be derived from the infinite series expansion of $\log (1+x)$ :
$$
\log (1+x)=x-\frac{x^2}{2}+\frac{x^3}{3}-\frac{x^4}{4}+\cdots=x+O\left(x^2\right)
$$
The symbol $O\left(x^2\right)$ means that the remainder is bounded by $A x^2$ as $x \rightarrow 0$ for some $A<\infty$. Numerically, the approximation $\log (1+x) \simeq x$ is within $0.001$ for $|x| \leq 0.1$, and the approximation error increases with $|x|$.
Applying (2.3) to (2.2) and multiplying by 100 we find
$$
p \simeq 100(\log a)-\log b) .
$$
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|条件期望
.
我们在图2.1(b)中看到了对数工资的密度。这个分配对所有的工人都是一样的，还是不同的亚人群的工资分配是不同的?要回答这个问题，我们可以比较不同群体的工资分配，例如，男性和女性。为了进行调查，我们在图$2.2$ (a)中绘制了美国男性和女性的对数工资密度。我们可以看到，两种工资密度的形状相似，但男性的密度略有往右偏移
$3.05$和$2.81$的值是男性和女性工人亚群体的平均对数工资。它们被称为给定性别的对数工资的条件期望(或条件均值)。我们可以将它们的具体值写成
$$
\mathbb{E}[\log (\text { wage }) \mid \text { gender }=\text { man }]=3.05
$$
$$
\mathbb{E}[\log (\text { wage }) \mid \text { gender }=\text { woman }]=2.81 \text {. }
$$
我们称这些期望为“有条件的”，因为它们是对变量性别的固定值的条件反射。虽然你可能不认为一个人的性别是一个随机变量，但从计量经济学分析的角度来看，它是随机的。如果你随机选择一个个体，个体的性别是未知的，因此是随机的。(在美国工人中，女性工人的概率碰巧是$43 \%$。)在观测数据中，最合适的做法是将所有测量值视为随机变量，因此亚总体的均值就是条件均值 在这一点上有必要指出的是，我们绝不会将因果关系或解释归因于男女之间对数工资条件期望的差异。有多种可能的解释
经济代写|计量经济学代写计量经济学导论代考|日志和百分比
. 在本节中，我们想通过两个观察来激发和阐明对数在回归分析中的使用。首先，当应用于数字时，对数的差值近似等于百分比差值。第二，当应用于平均值时，对数的差值近似等于几何平均值的差值百分比。我们现在解释这些概念和所涉及的近似的性质。取两个正数 $a$ 和 $b$。两者之间的百分比差异 $a$ 和 $b$
$$
p=100\left(\frac{a-b}{b}\right) .
$$
重写
$$
\frac{a}{b}=1+\frac{p}{100} .
$$取自然对数，
$$
\log a-\log b=\log \left(1+\frac{p}{100}\right) .
$$
small的一个有用的近似 $x$
$$
\log (1+x) \simeq x .
$$这可以由的无穷级数展开得到 $\log (1+x)$ :
$$
\log (1+x)=x-\frac{x^2}{2}+\frac{x^3}{3}-\frac{x^4}{4}+\cdots=x+O\left(x^2\right)
$$
符号 $O\left(x^2\right)$ 意味着余数的边界是 $A x^2$ 作为 $x \rightarrow 0$ 对一些人来说 $A<\infty$。数值上，近似 $\log (1+x) \simeq x$ 是在 $0.001$ 为 $|x| \leq 0.1$，近似误差随 $|x|$.
应用(2.3)到(2.2)并乘以100，我们得到
$$
p \simeq 100(\log a)-\log b) .
$$
经济代写|计量经济学代考Introduction to Econometrics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。