如果你也在 怎样代写金融计量经济学Introduction to Econometrics ECON771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|The choice of clusters
The choice of the appropriate level of clustering is often ambiguous. In general, clusters should be defined sufficiently broad so that correlations between error terms from observations in different clusters are zero, or negligibly small. This condition becomes more plausible when there are more observations within each cluster. However, if we choose too few clusters, our standard errors may become very inaccurate. On the other hand, if we choose too many clusters and therefore allow for insufficient correlations among observations, standard errors will be biased. This is the usual biasvariance trade off that characterises many approaches in econometrics. Standard errors can thus be very different depending on whether and how observations are clustered (MacKinnon, 2019). With this in mind, Thompson (2011) argues that doubleclustering across time and firms can do more harm than good if either $T$ or $N$ is small. In particular, he advises to have at least 25 firms and 25 periods. Cameron and Miller (2015) essentially advice to cluster within any group if there is reason to believe that there is some correlation within these groups. “The consensus is to be conservative and avoid bias and to use bigger and more aggregate clusters when possible”. They also suggest to compare the cluster-robust standard errors with the default standard errors (or with clustered standard errors based on a lower level of aggregation), in the spirit of the White (1980) test. If there is a large difference, the first standard errors should be chosen. However, Abadie et al. (2017) demonstrate that clustering can substantially affect standard errors even in cases where correlations are essentially zero. They argue that “a researcher should decide whether to cluster the standard errors based on substantive information, not solely based on whether it makes a difference”. They advocate that the number of clusters in the sample should be small, relative to the number of clusters in the population, a condition that is hard to satisfy in many finance applications (using, for example, clustering across industries or countries). Along these lines, Conley et al. (2018) recommend the use of a limited number of clusters consisting of many observations, so as to accommodate the rich types of dependence encountered in real-world finance data. Ideally, this is combined with modifications to improve the small sample performance. Recently, some literature has developed deriving statistical tests to determine the optimal level of clustering. For example, Ibragimov and Müller (2016) develop a test for one-way clustering against no clustering (or a low level of clustering). More recent results are developed in MacKinnon et al. (2020).
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Correlation structures
To better appreciate the alternative ways of clustering, let us consider some specific examples of cross-correlations among the error terms. First, consider the case where the correlation with a cluster, say a firm, is attributable to a time-invariant firm-specific effect, that is,
$$
\varepsilon_{i t}=\alpha_i+u_{i t},
$$
where $u_{i t}$ is not correlated over time. Both $\alpha_i$ and $u_{i t}$ are allowed to be heteroskedastic. In this case, clustering standard errors across firms adjusts for the correlation over time due to $\alpha_i$. Standard errors will typically increase, because an additional observation on firm $i$ does not provide completely new independent information. However, the clustering across firms allows for more general forms or correlation, for example, we could have
$$
u_{i t}=\rho u_{i t}+v_{i t},
$$
with $\rho \neq 0$ and $v_{i t}$ uncorrelated over time. In this case, the errors are not only correlated over time due to a time-invariant component $\alpha_i$ but – decaying over time – also due to the autoregressive structure in (2.57).
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|The choice of clusters
适当的聚类级别的选择通常是模棱两可的。一般来说，聚类的定义应该足够广泛，以便来自不同聚类中观察结果的误差项之间的相关性为零，或者小到可以忽略不计。当每个集群中有更多的观察结果时，这种情况变得更加合理。但是，如果我们选择的集群太少，我们的标准误差可能会变得非常不准确。另一方面，如果我们选择了太多的聚类，因此允许观察之间的相关性不足，标准误差就会有偏差。这是计量经济学中许多方法的典型偏差方差权衡。因此，标准误差可能会非常不同，具体取决于观察结果是否聚类以及如何聚类（MacKinnon，2019）。考虑到这一点，要么是小。他特别建议至少有 25 个公司和 25 个时期。Cameron 和 Miller (2015) 基本上建议在任何组内进行聚类，如果有理由相信这些组内存在某种相关性的话。“共识是保守并避免偏见，并尽可能使用更大、更聚合的集群”。他们还建议本着 White (1980) 检验的精神，将聚类稳健标准误差与默认标准误差（或基于较低聚合水平的聚类标准误差）进行比较。如果差异较大，则应选择第一个标准误。然而，阿巴迪等人。(2017) 表明，即使在相关性基本为零的情况下，聚类也会显着影响标准误差。他们认为“研究人员应该根据实质性信息来决定是否对标准误差进行聚类，而不仅仅是根据它是否有所作为”。他们提倡相对于总体中的集群数量，样本中的集群数量应该较少，这是许多金融应用程序中难以满足的条件（例如，使用跨行业或国家的集群）。沿着这些思路，Conley 等人。(2018) 建议使用由许多观测值组成的有限数量的集群，以适应现实世界金融数据中遇到的丰富类型的依赖。理想情况下，这与修改相结合以提高小样本性能。最近，一些文献开发了推导统计检验以确定聚类的最佳水平。例如，Ibragimov 和 Müller (2016) 开发了一项针对无聚类（或低水平聚类）的单向聚类测试。最近的结果由 MacKinnon 等人开发。（2020）。
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Correlation structures
为了更好地理解聚类的替代方法，让我们考虑一些误差项之间互相关的具体示例。首先，考虑与集群 (例如公司) 的相关性可归因 于时不拉的公司特定效应的情况，即，
$$
\varepsilon_{i t}=\alpha_i+u_{i t},
$$
在哪里 $u_{i t}$ 随时间不相关。两个都 $\alpha_i$ 和 $u_{i t}$ 被允许是异方差的。在这种情况下，由于 $\alpha_i$. 标准误差通常会增加，因为对公司的额外观 察 $i$ 不提供全新的独立信息。然而，跨公司的債群允许更一般的形式或相关性，例如，我们可以有
$$
u_{i t}=\rho u_{i t}+v_{i t},
$$
和 $\rho \neq 0$ 和 $v_{i t}$ 随着时间的推移不相关。在这种情况下，由于时不变分量，误差不仅随时间相关 $\alpha_i$ 但是一-随时间言减一-也是由于 (2.57) 中的自回归结构。
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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。