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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|SELECT IONS AND MEASURAB IL ITY
It has been common to think of random sets as bundles of random variables – the selections of the random sets. The formal definition follows, where an $\mathfrak{X}$-valued random element $\boldsymbol{x}$ is a measurable map $\boldsymbol{x}: \Omega \mapsto \mathfrak{X}$ where the measurability is understood with respect to the conventional Borel $\sigma$-algebra $\mathcal{B}(\mathfrak{A})$ on the space $\mathfrak{X}$.
Definition 2.1 For any random set $\boldsymbol{X}$, a (measurable) selection of $\boldsymbol{X}$ is a random element $\boldsymbol{x}$ with values in $\mathfrak{X}$ such that $\boldsymbol{x}(\omega) \in \boldsymbol{X}(\omega)$ almost surely. We denote by $\operatorname{Sel}(\boldsymbol{X})$ (also denoted by $\mathbf{L}^0(\boldsymbol{X})$ or $\mathbf{L}^0(\boldsymbol{X}, \mathfrak{R})$ ) the set of all selections from $X$.
We often call $\boldsymbol{x}$ a measurable selection in order to emphasize the fact that $\boldsymbol{x}$ is measurable itself; the notation $\mathbf{L}^0(\boldsymbol{X}, \mathfrak{I})$ emphasizes the fact that selections are measurable with respect to the $\sigma$-algebra $\mathfrak{A}$. Recall that a random closed set is defined on the probability space $(\Omega, \mathfrak{I}, \mathbf{P})$ and, unless stated otherwise, “almost surely” means “P-almost surely.” We often abbreviate “almost surely” as “a.s.” A possibly empty random set clearly does not have a selection, so unless stated otherwise we assume that all random sets are almost surely nonempty. One can view selections as curves evolving in the “tube” being the graph of the random set $\boldsymbol{X}$ (see Figure 2.1).
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Existence of Measurable Selections
The Fundamental Selection theorem establishes the existence of a selection for non-empty random closed sets in rather general spaces. It is formulated below for random closed sets in $\mathbb{R}^d$.
Theorem $2.8$ (Fundamental Selection theorem) If $\boldsymbol{X}: \Omega \mapsto \mathcal{F}$ is an almost surely non-empty random closed set in $\mathbb{R}^d$, then $\mathrm{X}$ has a measurable selection.
Proof. Let $\mathbb{Q}=\left{x_i, i \geq 1\right}$ be an enumeration of the set of points with rational coordinates. Define $\boldsymbol{X}0(\omega)=\boldsymbol{X}(\omega)$ and $k_0=1$, and then inductively, if $\boldsymbol{X}_i(\omega)$ is defined for $i=0, \ldots, n$, then let $$ k{n+1}(\omega)=\min \left{i \geq 1: \boldsymbol{X}n(\omega) \cap B{(n+1)^{-1}}\left(x_i\right) \neq \emptyset\right},
$$
and $\boldsymbol{X}{n+1}(\omega)=\boldsymbol{X}_n(\omega) \cap B{(n+1)^{-1}}\left(x_{k_{n+1}}\right)$. Then $\left{\boldsymbol{X}_n(\omega), n \geq 0\right}$ is a nonincreasing sequence of closed sets such that the diameter of $X_n$ is at most $2 / n$. By the completeness of $\mathbb{R}^d$, the sequence $\left{\boldsymbol{X}_n, n \geq 0\right}$ has a non-empty intersection, which is then necessarily a singleton denoted by ${\boldsymbol{x}(\omega)}$.
Note that $\boldsymbol{X}0$ is a random closed set and assume that $\boldsymbol{X}_1, \ldots, \boldsymbol{X}_n$ are random closed sets too. For each $m \geq 1$, $$ \left{k{n+1}=m\right}=\bigcap_{i=1}^{m-1}\left{\boldsymbol{X}n \cap B{(n+1)^{-1}}\left(x_i\right)=\emptyset\right} \cap\left{\boldsymbol{X}n \cap B{(n+1)^{-1}}\left(x_m\right) \neq \emptyset\right} \in \mathfrak{A} .
$$
Thus, for each closed $F$,
$$
\boldsymbol{X}{n+1}^{-}(F)=\bigcup{m \geq 1} \boldsymbol{X}n^{-}\left(B{(n+1)^{-1}}\left(x_m\right)\right) \cap\left{k_{n+1}=m\right} \in \mathfrak{A},
$$
where $\boldsymbol{X}^{-}$is defined in (1.1), so that $\boldsymbol{X}{n+1}$ is measurable by Theorem $2.10$ below. By induction, $\boldsymbol{X}_n(\omega)$ is a random closed set for all $n$. Since $$ {x}=\bigcap{n \geq 0} X_n,
$$
the random singleton ${x}$ is measurable by Theorem $2.10$, which is equivalent to the measurability of $\boldsymbol{x}$.
金融计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|SELECT IONS AND MEASURAB IL ITY
量性是相对于传统的 Borel 理解的 $\sigma$-代数 $\mathcal{B}(\mathfrak{A})$ 在空间上 $\mathfrak{X}$. 示为 $\mathbf{L}^0(\boldsymbol{X})$ 或者 $\left.\mathbf{L}^0(\boldsymbol{X}, \Re)\right)$ 所有选泽的集合 $X$.
我们经常打电话 $\boldsymbol{x}$ 个可衡量的选择，以强调样一个事实 $\boldsymbol{x}$ 本鳥是可测量的; 符号 $\mathbf{L}^0(\boldsymbol{X}, \mathfrak{I})$ 强调这样一个事实，即选择是可以 衡量的 $\sigma$-代数2A. 回想一下，随机闭集是在概率空间上定义的 $(\Omega, \mathfrak{I}, \mathbf{P})$ 并且，除非另有说明，否则“几乎肯定”是指“P-几乎肯
定”。我们经常将“几乎肯定”缩写为“作为”可能为空的随机集显然没有选择，因此除非另有说明，否则我们假设所有随机集几乎肯 定是非空的。人们可以将选择视为在“管”中演变的曲线，即随机集的图形 $\boldsymbol{X}$ (见图 2.1)。
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基本选择定理确立了在相当一般的空间中非空随机闭隹的选择的存在性。它在下面为随机封闭集制定 $\mathbb{R}^d$.
定理2.8 (基本选择定理) 如果 $\boldsymbol{X}: \Omega \mapsto \mathcal{F}$ 是一个几手肯定非空的随机闭集 $\mathbb{R}^d$ ，然后X有一个可衙量的选择。
证明。让lleft 缺少或无法识别的分隔符 $\quad$ 是具有有理坐标的点集的枚举。定义 $\boldsymbol{X} 0(\omega)=\boldsymbol{X}(\omega)$ 和 $k_0=1$ ，然 后归纳地，如果 $\boldsymbol{X}i(\omega)$ 被定义为 $i=0, \ldots, n$, 然后让 \left 杵少或无法识别的分隔符 和 $\boldsymbol{X} n+1(\omega)=\boldsymbol{X}_n(\omega) \cap B(n+1)^{-1}\left(x{k_{n+1}}\right)$. 然后 $\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符
是闭集的非递增序
列，使得直径 $X_n$ 最多是 $2 / n$. 通过完整性 $\mathbb{R}^d$ ，序列 $\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符 $\quad$ 有一个非空交集，那么它必 然是一个单例，表示为 $\boldsymbol{x}(\omega)$.
注竟 $\boldsymbol{X} 0$ 是一个随机闭集并假设 $\boldsymbol{X}_1, \ldots, \boldsymbol{X}_n$ 也是随机闭隼。对于每个 $m \geq 1$ ，
\left 缺少或无法识别的分隔符
因此，对于每个关闭 $F$ ，
\left 缺少或无法识别的分隔符
在哪里 $\boldsymbol{X}$ 在 (1.1) 中定义，因此 $\boldsymbol{X} n+1$ 可由定理测量2.10以下。通过归纳, $\boldsymbol{X}_n(\omega)$ 是所有的随机闭集 $n$. 自从
$$
x=\bigcap n \geq 0 X_n,
$$
随机单身人士 $x$ 可由定理恻量 $2.10$ ，这相当于 $\boldsymbol{x}$.
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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。