如果你也在 怎样代写金融计量经济学Introduction to Econometrics ECO400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。金融计量经济学Introduction to Econometrics是使用统计方法来发展理论或检验经济学或金融学的现有假设。计量经济学依靠的是回归模型和无效假设检验等技术。计量经济学也可用于尝试预测未来的经济或金融趋势。
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|Hypothesis testing
To test a set of linear restrictions on the model coefficients, the most common approach is to use a Wald test. We write the set of $q$ linearly independent restrictions as
$$
H_0: R \beta=r
$$
with the alternative that at least one restriction is violated. Here, $R$ denotes a $q \times K$ matrix of constants, and $r$ a $q$-dimensional vector of constants. For example, if we wish to test that $\beta_2=0$ and $\beta_3=0$, we have
$$
R=\left(\begin{array}{llll}
0 & 1 & 0 & \ldots \
0 & 0 & 1 & \ldots
\end{array}\right)
$$
and $r=(0,0)^{\prime}$. The Wald test statistic is given by a quadratic form in $R \hat{\beta}-r$, weighted by the inverse of the corresponding estimated covariance matrix. That is,
$$
\xi_W=(R \hat{\beta}-r)^{\prime}\left[R \hat{V}(\hat{\beta}) R^{\prime}\right]^{-1}(R \hat{\beta}-r)
$$
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|p-values and p-hacking
Most modern software provides $p$-values with any test that is done. A $p$-value denotes the probability, under the null hypothesis, to find the reported value of the test statistic or a more extreme one. If the $p$-value is smaller than the significance level (e.g., $5 \%$ ), the null hypothesis is rejected. Checking $p$-values allows researchers to draw their conclusions without consulting the appropriate critical values, making them a convenient piece of information. It also shows the sensitivity of the decision to reject the null hypothesis with respect to the choice of significance level. However, $p$-values are often misinterpreted or misused, as stressed by a recent statement of the American Statistical Association (Wasserstein and Lazar, 2016). For example, it is inappropriate (though a common mistake) to interpret a $p$-value as giving the probability that the null hypothesis is true.
Unfortunately, in empirical work some researchers are overly obsessed with obtaining “significant” results and finding $p$-values smaller than $0.05$ (and this also extends to journal editors). If publication decisions depend on the statistical significance of research findings, the literature as a whole will overstate the size of the true effect. This is referred to as publication bias (or “file drawer” bias). For example, investigating more than 50,000 tests published in three leading economic journals, Brodeur et al. (2016) conclude that the distribution of $p$-values indicates both selection by journals as well as a tendency of researchers to inflate the value of almost-rejected tests by choosing slightly more “significant” specifications. Their analysis is extended in Brodeur et al. (2020), with a focus on inference methods used in causal analysis.
The problem of publication bias relates to the broader problem of $p$-hacking. Even if the null hypothesis is correct, there is always a small probability of rejecting it (corresponding to the size of the test). Such type I errors are rather likely to happen if we use a sequence of many tests to select the regressors to include in the model. This process is referred to as data snooping, data mining or $p$-hacking (see Leamer, 1978; Lovell, 1983). As a result, an extensive specification search may pick up accidental patterns in the data and deliver a seemingly “significant” result with no genuine interpretation or meaning. This problem is potentially a serious issue in empirical finance, where many scholars are using the same databases (such as the Center for Research in Security Prices (CRSP) and Compustat). For example, Lo and MacKinlay (1990) analyse data snooping biases in tests of financial asset pricing models, while Sullivan et al. (2001) analyse the extent to which the presence of calendar effects in stock returns can be attributed to data snooping. Harvey et al. (2016) provide a critical account of the literature on factor models explaining the cross-section of asset returns. To accommodate for the inherent data mining, they suggest that a new factor needs to clear a much higher hurdle, with a $t$-statistic greater than 3.0. However, as argued by Harvey (2017), simply raising the threshold for significance is insufficient, and may unintendedly increase the amount of data mining and, in turn, publication bias. Recently, Mitton (2021) documents large variation in empirical methodology in corporate finance regressions in top finance journals, enabling selective reporting that results from $p$-hacking and publication bias.
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|Hypothesis testing
要测恜模型系数的一组线性限制，最常用的方法是使用 Wald 测恜。我们写的集合 $q$ 线生独立限制为
$$
H_0: R \beta=r
$$
另一种选择是至少违反了一个限制。这里， $R$ 表示一个 $q \times K$ 常数矩阵，和 $r$ 一种 $q$ 常量的维向量。例如，如果我们想测试 $\beta_2=0$ 和 $\beta_3=0$ ，我们有
$$
R=\left(\begin{array}{llllllll}
0 & 1 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 1 & \ldots
\end{array}\right)
$$
和 $r=(0,0)^{\prime}$. Wald 检验统计量由二次形式给出 $R \hat{\beta}-r$ ，由相应的估计协方差矩阵的逆矩阵加权。那是，
$$
\xi_W=(R \hat{\beta}-r)^{\prime}\left[R \hat{V}(\hat{\beta}) R^{\prime}\right]^{-1}(R \hat{\beta}-r)
$$
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|p-values and p-hacking
大多数现代软件都提供- 已完成的任何测试的值。一种-value 表示在原假设下找到测试统计值或更极端值的报告值的概率。如果-值小于显着性水平（例如，), 原假设被拒绝。检查-values 允许研究人员在不参考适当的临界值的情况下得出他们的结论，使它们成为一条方便的信息。它还显示了关于显着性水平选择拒绝原假设的决定的敏感性。然而，- 正如美国统计协会最近的一份声明所强调的那样（Wasserstein 和 Lazar，2016 年），价值观经常被误解或误用。例如，将 a 解释为-value 给出零假设为真的概率。
不幸的是，在实证研究中，一些研究人员过分沉迷于获得“重要”结果并发现-值小于（这也适用于期刊编辑）。如果发表决定取决于研究结果的统计显着性，那么整个文献都会夸大真实效果的大小。这被称为发表偏倚（或“文件抽屉”偏倚）。例如，Brodeur 等人调查了三本主要经济期刊上发表的 50,000 多项测试。（2016）得出结论，分布-values 表明期刊的选择以及研究人员通过选择稍微更“重要”的规范来夸大几乎被拒绝的测试的价值的趋势。Brodeur 等人对他们的分析进行了扩展。(2020)，重点是因果分析中使用的推理方法。
发表偏倚问题涉及更广泛的问题- 黑客。即使零假设是正确的，也总是有很小的概率拒绝它（对应于检验的大小）。如果我们使用一系列测试来选择要包含在模型中的回归量，则很可能会发生此类 I 类错误。此过程称为数据侦听、数据挖掘或-黑客攻击（参见 Leamer，1978 年；Lovell，1983 年）。因此，广泛的规范搜索可能会发现数据中的意外模式，并提供看似“重要”的结果，但没有真正的解释或意义。这个问题可能是实证金融学中的一个严重问题，许多学者都在使用相同的数据库（例如证券价格研究中心 (CRSP) 和 Compustat）。例如，Lo 和 MacKinlay（1990）分析了金融资产定价模型测试中的数据窥探偏差，而 Sullivan 等人。(2001) 分析了股票收益中日历效应的存在在多大程度上可归因于数据窥探。哈维等人。(2016) 对解释资产回报横截面的因子模型的文献进行了批判性说明。为了适应固有的数据挖掘，-统计大于 3.0。然而，正如 Harvey (2017) 所论证的那样，仅仅提高显着性阈值是不够的，并且可能会无意中增加数据挖掘量，进而增加发表偏倚。最近，Mitton (2021) 在顶级金融期刊中记录了公司财务回归实证方法的巨大差异，从而实现了选择性报告-黑客攻击和出版偏见。
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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。