如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics ECON3503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|Forms of rationality

Depending on the epistemological interpretation given to the choice rule of the decision-maker, Simon (1976) proposed the use of two concepts of rationality:

“substantive rationality” means, from an instrumentalist perspective, that the choice rule is only evaluated in relation to the validity of its predictions in terms of the actions chosen by the decision maker;

“procedural rationality” means, from a realist perspective, that the choice rule must be judged by the measure of empirical validity of the decision process actually used by the decision maker.

Friedman (1953) argued for substantive rationality as a means of reinforcing the optimising model. He assumed that “everything happens as if” the decision-maker optimises without having to pass judgment on the process of deliberation by which he arrived at his choice. He cites the example of the billiards player who plays “as if” he was optimising the ricochets of the ball against the sides of the table, without this entailing any conscious or indeed unconscious calculation by the player. The optimising model then functions as a tool, the sole objective of which is to predict the decisionmaker’s choice. Procedural rationality was defended by Simon (1976) in order to criticise this same optimising model. Simon argued that it is necessary to explain the concrete deliberation process of the decision maker in terms of the prospection and computation he performs in order to define his choice. He gives the example of the chess player who uses various heuristic search and selection rules described in the science of Artificial Intelligence and which can, in certain cases, take the form of algorithms. However, the optimising model is itself capable of functioning as a realist model, bringing into use a particular heuristics, taking the form of a “gradient algorithm”, for example.

Depending on the cognitive requirements imposed on the decisionmaker’s choice rule, we can once more define two alternative forms of rationality:

• strong rationality assumes that the decision-maker is endowed with infinite calculating abilities, enabling him successfully to conclude any process of deliberation he may have to perform;
• bounded rationality assumes that the decision-maker has a limited capacity for gathering and processing information, preventing him from carrying out operations of prospecting and calculation that are too complicated.

经济代写|微观经济学代考Microeconomics代写|Procedures of prediction

The decision-maker possesses certain structural information, arising from his various acquired knowledge and past experiences, about the decision problem with which he is faced. His first problem involves categorising the situation of the decision. This categorisation operation is performed on the basis of primitive concepts, namely the actions carried out, the possible states of nature, the resulting consequences and the utilities that are obtained. Firstly, it consists in defining a general framework of choice situations, in the form of either a typology of possible situations or a list of situation prototypes. For example, the decision-maker can distinguish between actions of a material nature and those of an informative nature, between random events of nature with a technical, behavioral or social character or again between material, financial and symbolic consequences. Secondly, this categorisation consists in defining the concrete situation in which he finds himself, either by location within a possible type or by comparison with a prototype. For example, the decision-maker can specify the environmental configurations encountered in the past which he judges to be similar to the one under examination.

The decision-maker can then receive factual information about the actions and states, the consequences and utilities relating to past decisions (his own or those of other agents) in a similar situation. The second problem he faces is that of the internal structuring of the decision situation. This structuring consists in relating the elements of the situation to each other in order to bring out its regularities. On the one hand, this involves defining his beliefs, namely the law governing production of states and the law connecting the consequences with the actions and states. For example, the decision-maker will construct a mental model expressing the causalities he believes there to be between various exogenous factors and the effects of his action. On the other hand, it involves defining his opportunities and preferences, in other words all the strategies available and the relation connecting the consequences with the utility. For example, the decisionmaker may, through a process of pre-selection, only consider a subset of different strategies that are assumed a priori to be the most effective. Likewise, he may, through a process of simplification, only consider one family of choice criteria that he finds relevant, either combined in a heuristic evaluation function or remaining separate.

微观经济学代写

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根据对决策者选择规则的认识论解释，Simon (1976) 提出使用两个理性概念：

“实质理性”是指，从工具主义的角度来看，选择规则仅根据决策者选择的行动的预测有效性进行评估；

“程序理性”，从现实主义的角度来看，是指选择规则必须通过决策者实际使用的决策过程的经验有效性来衡量。

Friedman (1953) 主张将实质性合理性作为强化优化模型的一种手段。他假设“一切都发生了，就好像”决策者进行了优化，而不必对他做出选择的深思熟虑过程做出判断。他举了一个台球运动员的例子，他打球时“就好像”他在优化球在桌子两侧的弹跳，而这不需要运动员有意识或无意识的计算。然后，优化模型充当一种工具，其唯一目标是预测决策者的选择。Simon (1976) 为程序理性辩护，以批评同样的优化模型。西蒙认为，有必要根据决策者进行的预测和计算来解释决策者的具体审议过程，以便确定他的选择。他举了一个棋手的例子，他使用人工智能科学中描述的各种启发式搜索和选择规则，在某些情况下，这些规则可以采用算法的形式。然而，优化模型本身能够作为现实主义模型发挥作用，采用特定的启发式方法，例如采用“梯度算法”的形式。

根据强加于决策者选择规则的认知要求，我们可以再次定义两种可供选择的理性形式：

• 强理性假设决策者被赋予了无限的计算能力，使他能够成功地得出他可能必须执行的任何审议过程；
• 有限理性假设决策者收集和处理信息的能力有限，无法进行过于复杂的探查和计算操作。

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决策者拥有某些结构信息，这些信息来自于他所获得的各种知识和过去的经验，关于他所面临的决策问题。他的第一个问题涉及对决策情况进行分类。这种分类操作是在原始概念的基础上执行的，即执行的操作、可能的自然状态、产生的后果和获得的效用。首先，它包括以可能情况的类型学或情况原型列表的形式定义选择情况的一般框架。例如，决策者可以区分物质性质的行为和信息性质的行为，区分具有技术、行为或社会特征的自然随机事件，或者再次区分物质、财务和象征性后果。其次，这种分类在于定义他所处的具体情境，或者通过在可能类型中的位置，或者通过与原型的比较。例如，决策者可以指定他认为与正在检查的环境相似的过去遇到的环境配置。

然后，决策者可以在类似情况下收到有关过去决策（他自己或其他代理人的决策）的行为和状态、后果和效用的事实信息。他面临的第二个问题是决策情境的内部结构。这种结构化在于将情境的要素相互联系起来，以显示其规律性。一方面，这涉及定义他的信念，即支配状态产生的法则以及将结果与行为和状态联系起来的法则。例如，决策者将构建一个心智模型来表达他认为各种外生因素与其行为效果之间存在的因果关系。另一方面，它涉及定义他的机会和偏好，换句话说，所有可用的策略以及将结果与效用联系起来的关系。例如，决策者可以通过预选过程，只考虑先验假设为最有效的不同策略的子集。同样，他可以通过简化过程，只考虑他认为相关的一族选择标准，或者结合在启发式评估函数中，或者保持独立。

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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。