如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics ECON1001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。微观经济学Microeconomics是主流经济学的一个分支，研究个人和公司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公司之间的互动。微观经济学侧重于研究单个市场、部门或行业，而不是宏观经济学所研究的整个国民经济。

微观经济学Microeconomic的一个目标是分析在商品和服务之间建立相对价格的市场机制，并在各种用途之间分配有限资源。微观经济学显示了自由市场导致理想分配的条件。它还分析了市场失灵，即市场未能产生有效的结果。微观经济学关注公司和个人，而宏观经济学则关注经济活动的总和，处理增长、通货膨胀和失业问题以及与这些问题有关的国家政策。微观经济学还处理经济政策（如改变税收水平）对微观经济行为的影响，从而对经济的上述方面产生影响。

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经济代写|微观经济学代考Microeconomics代写|Models of learning in dynamic situations

If, while retaining the hypothesis of a repeated decision problem, we move from a static decision problem to a dynamic one, two types of learning models can be envisaged. Firstly, we can continue to apply the above models of learning while adapting them to a dynamic context. One possibility consists in translating the decision problem, expressed in extensive form, into a normal form by the introduction of strategies of the decision maker and then applying the above methods to the strategies. Thus, the CPR model is applicable to the decision-maker’s strategies when their performances can be observed. Another possibility is to keep the decision problem in an extensive form, but to apply the above methods to each node of the decision tree. Hence, the CPR model is applicable by considering that, for each successive occurrence in the decision process, the utility obtained by the decision-maker is attributed simultaneously to all the actions appearing in the trajectory followed in the decision tree. Secondly, we can draw directly on the classical rules of choice proposed for dynamic decision situations. This is all the more necessary as these choice rules, based on the backward induction procedure, require high capacities for the processing of information (Sutton-Barto, 1998).

A model of learning proposed early in Artificial Intelligence is the “Qlearning model” (Watkins, 1989), which applies to a stochastic decision process. A reinforcement model, it does not presuppose a priori knowledge of the characteristics of the decision process (probabilities and utilities of transition), although such knowledge helps to accelerate the process. This model leads to revision of “expected local utilities” $U_h^i$ each time the decision maker uses the action $i$ in the configuration $h$ (which he does for the $n_h^i$ th time) to find himself in the configuration $k$, obtaining the utility $u_{u k}^i$. The rule of revision is adapted from the Bellman equation and is written:
$$
\Delta \mathrm{U}{\mathrm{h}}^{\mathrm{i}}=a\left(n_h^i\right)\left[\delta U_k+u{h k}^i-U_h^i\right]
$$
where $a\left(n_h^i\right)$ is a decreasing averaging function (often $\left.a(n)=1 / n\right)$.

经济代写|微观经济学代考Microeconomics代写|Associated models

Local strategies, which associate an action $i$ with each configuration $h$, can be generalised in the form of “rules” or “classifiers” (Holland, 1987). In this case, a rule associates an action $Y_i$ (possibly pluridimensional) with a set of configurations $X_h$ following the principle: “if condition $X_h$, then action $Y_i$ “. The condition of the rule groups together the configurations between which the decision-maker makes no distinction, either because of an error in perception on his part or because the action involved does not require any distinction to be made. It can be considered as an operation of categorisation performed by the decision-maker and therefore expresses the degree of granularity with which he apprehends his environment in relation to the action. A rule is activated by the decision-maker if one of the configurations of its condition is actually produced. Of course, several rules may be activated in the same configuration, in which case they find themselves in competition. Moreover, certain rules will be used in a chain to obtain a certain result.

To each rule is attributed a utility or “force” $U_h^i$ which evolves over the passage of time according to an algorithm close to Q-learning, the algorithm of the “chain of bearers”. In each configuration $h$, the admissible rules make “bids” $\mu U_h^i$ and one of them is chosen with a probability dependent on its bid:
$$
p_h^i \propto e^{\mu U_h^i}
$$
This rule loses its bid, but receives a reward from two sources:

• from the external environment (if the rule acts on the external environment through the action $i$ by providing a utility $u_h^i$
  $$
  \Delta U_h^i=u_h^i-\mu U_h^i
  $$
• from the internal environment (if the rule acts on the internal environment by causing transition to the state $k$, thus triggering a new rule, of which the action is $j$ and from which it receives the bid):
  $$
  \Delta U_h^i=\mu U_k^j-\mu U_h^i
  $$

微观经济学代写

经济代写|微观经济学代考Microeconomics代写|Models of learning in dynamic situations

如果在保留重复决策问题的假设的同时，我们从静态决策问题转向动态决策问题，则可以设想两种类型的学习 模型。首先，我们可以继续应用上述学习模型，同时使它们适应动态环境。一种可能性是通过引入决策者的策 略将以扩展形式表示的决策问题转化为规范形式，然后将上述方法应用于这些策略。因此，当可以观察到决策 者的表现时，CPR 模型适用于决策者的策略。另一种可能性是将决策问题保持在扩展形式中，而是将上述方法 应用于决策树的每个节点。因此，考虑到对于决策过程中的每个连续事件，CPR 模型是适用的，决策者获得的 效用同时归因于决策树所邅㑑的轨迹中出现的所有动作。其次，我们可以直接借鉴为动态决策情况提出的经典 选择规则。这是更加必要的，因为这些基于反向归纳程序的选择规则需要高信息处理能力 (Sutton-Barto， 1998) 。
人工智能早期提出的一种学习模型是“Qlearning 模型”（Watkins，1989），它适用于随机决策过程。强化模 型，它不预设决策过程特征的先验知识 (转换的概率和效用)，尽管这些知识有助于加速该过程。该模型导致 修改”预期的本地效用” $U_h^i$ 每次决策者使用该动作 $i$ 在配置中 $h$ (他为 $n_h^i$ 第th次) 在配置中找到自己 $k$, 获得效用 $u_{u k}^i$ : 修正规则改编自 Bellman 方程并写成:
$$
\Delta \mathrm{Uh}^{\mathrm{i}}=a\left(n_h^i\right)\left[\delta U_k+u h k^i-U_h^i\right]
$$
在哪里 $a\left(n_h^i\right)$ 是递减平均函数 (通常 $\left.a(n)=1 / n\right)$.

经济代写|微观经济学代考Microeconomics代写|Associated models

局部策略，与动作相关联 $i$ 每个配置 $h$ ，可以以“规则”或“分类器“的形式概括 (Holland，1987)。在这种情况 下，一个规则关联一个动作 $Y_i$ (可能是多维的) 具有一组配置 $X_h$ 咅循原则: “如果条件 $X_h$ ～然后行动 $Y_i{ }^{\prime \prime}$ 。规则 的条件将决策者不区分的配置组合在一起，这要么是因为他的认知错误，要么是因为所涉及的行动不需要进行 任何区分。它可以被视为决策者执行的分类操作，因此表达了他理解与行动相关的环境的粒度程度。如果实际 产生了其条件配置之一，则决策者将激活规则。当然，可以在同一个配置中激活多个规则，在这种情况下，它 们会发现自己处于竞争中。而且，在一条链中会使用一定的规则来获得一定的结果。
每条规则都具有效用或“力量” $U_h^i$ 它根据接近 $\mathrm{Q}$ 学习的算法，即“承载链”的算法，随着时间的推移而演变。在每 个配置中 $h$ ，可接受的规则使“出价“ $\mu U_h^i$ 其中之一的选择概率取决于其出价:
$$
p_h^i \propto e^{\mu U \hbar}
$$
此规则失去其出价，但从两个来源获得奖励:

• 来自外部环境 (如果规则通过操作作用于外部环境 $i$ 通过提供实用程序 $u_h^i$
  $$
  \Delta U_h^i=u_h^i-\mu U_h^i
  $$
• 来自内部环境 (如果规则通过导致状态转换作用于内部环境 $k$ ，从而触发一个新规则，其动作是 $j$ 并从中 收到投标)：
  $$
  \Delta U_h^i=\mu U_k^j-\mu U_h^i
  $$

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微观经济学代写

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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。