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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|Computing p-values for F Tests
In order to determine a rule for rejecting $\mathrm{H}_0$, we need to decide on the relevant alternative hypothesis. First consider a one-sided alternative of the form
$$
\mathrm{H}_1: \beta_j>0 .
$$
This means that we do not care about alternatives to $\mathrm{H}0$ of the form $\mathrm{H}_1: \beta_j<0$; for some reason, perhaps on the basis of introspection or economic theory, we are ruling out population values of $\beta_j$ less than zero. (Another way to think about this is that the null hypothesis is actually $\mathrm{H}_0: \beta_j \leq 0$; in either case, the statistic $t{\hat{\beta}j}$ is used as the test statistic.) How should we choose a rejection rule? We must first decide on a significance level or the probability of rejecting $\mathrm{H}_0$ when it is in fact true. For concreteness, suppose we have decided on a $5 \%$ significance level, as this is the most popular choice. Thus, we are willing to mistakenly reject $\mathrm{H}_0$ when it is true $5 \%$ of the time. Now, while $t{\hat{\beta}j}$ has a $t$ distribution under $\mathrm{H}_0$ – so that it has zero mean-under the alternative $\beta_j>0$, the expected value of $t{\hat{\beta}j}$ is positive. Thus, we are looking for a “sufficiently large” positive value of $t{\hat{\beta}j}$ in order to reject $\mathrm{H}_0: \beta_j=0$ in favor of $\mathrm{H}_1: \beta_j>0$. Negative values of $t{\hat{\beta}_j}$ provide no evidence in favor of $\mathrm{H}_1$.
The definition of “sufficiently large,” with a $5 \%$ significance level, is the $95^{\text {th }}$ percentile in a $t$ distribution with $n-k-1$ degrees of freedom; denote this by $c$. In other words, the rejection rule is that $\mathrm{H}0$ is rejected in favor of $\mathrm{H}_1$ at the $5 \%$ significance level if $$ t{\hat{\beta}_j}>c .
$$
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Two-Sided Alternatives
For reporting the outcomes of $F$ tests, $p$-values are especially useful. Since the $F$ distribution depends on the numerator and denominator $d f$, it is difficult to get a feel for how strong or weak the evidence is against the null hypothesis simply by looking at the value of the $F$ statistic and one or two critical values.
In the $F$ testing context, the $p$-value is defined as
$$
p \text {-value }=\mathrm{P}(\mathscr{F}>F), \quad \text { (4.43) }
$$
where, for emphasis, we let $\mathscr{F}$ denote an $F$ random variable with $(q, n-k-1)$ degrees of freedom, and $F$ is the actual value of the test statistic. The $p$-value still has the same interpretation as it did for $t$ statistics: it is the probability of observing a value of the $F$ at least as large as we did, given that the null hypothesis is true. A small $p$-value is evidence against $\mathrm{H}_0$. For example, $p$-value $=.016$ means that the chance of observing a value of $F$ as large as we did when the null hypothesis was true is only $1.6 \%$; we usually reject $\mathrm{H}_0$ in such cases. If the $p$-value $=.314$, then the chance of observing a value of the $F$ statistic as large as we did under the null hypothesis is $31.4 \%$. Most would find this to be pretty weak evidence against $\mathrm{H}_0$.
As with $t$ testing, once the $p$-value has been computed, the $F$ test can be carried out at any significance level. For example, if the $p$-value $=.024$, we reject $\mathrm{H}_0$ at the $5 \%$ significance level but not at the $1 \%$ level.
The $p$-value for the $F$ test in Example $4.9$ is $.238$, and so the null hypothesis that $\beta_{\text {motheduc }}$ and $\beta_{\text {fatheduc }}$ are both zero is not rejected at even the $20 \%$ significance level.
Many econometrics packages have a built-in feature for testing multiple exclusion restrictions. These packages have several advantages over calculating the statistics by hand: we will less likely make a mistake, $p$-values are computed automatically, and the problem of missing data, as in Example 4.9, is handled without any additional work on our part.
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|Computing pvalues for $F$ Tests
为了确定拒绝规则 $\mathrm{H}_0$ ，我们需要决定相关的拍代假设。首先考虑形式的单边菖代
$$
\mathrm{H}_1: \beta_j>0 .
$$
这意味着我们不关心热代品H0形式的 $\mathrm{H}_1: \beta_j<0$; 出于某种原因，也许是基于内省或经济理论，我们排除了人口价直 $\beta_j$ 小于零。 （另一种思考方式是零假设实际上是 $\mathrm{H}_0: \beta_j \leq 0$; 在任何一种情况下，统计 $t \hat{\beta} j$ 用作检验统计量。) 我们应该如何选择拒绝规则? 我们必须首先决定显着性水平或拒绝的概率 $\mathrm{H}_0$ 当它实际上是真的。为了具体起见，假设我们已经决定了一个 $5 \%$ 显着性水平，因为 这是最受欢迎的选择。因此，我们愿意错䢔地拒绝 $\mathrm{H}_0$ 当它是真的 $5 \%$ 的时间。现在，萤然 $t \hat{\beta} j$ 有一个 $t$ 分布于 $\mathrm{H}_0-$ 以便它在备选方 客下具有零均值 $\beta_j>0$ ，的期望值 $t \hat{\beta} j$ 是积极的。因此，我们正在寻找一个“足够大”的正值 $t \hat{\beta} j$ 为了拒绝 $\mathrm{H}_0: \beta_j=0$ 有利于 $\mathrm{H}_1: \beta_j>0$. 的负值 $t \hat{\beta}_j$ 没有提供任何证据支持 $\mathrm{H}_1$. $\mathrm{H}_1$ 在 $5 \%$ 显着性水平如果
$$
t \hat{\beta}_j>c
$$
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Two-Sided Alternatives
在里面 $F$ 测试上下文， $p$-值定义为
$$
p \text {-value }=\mathrm{P}(\mathscr{F}>F),
$$
其中，为了强调，我们让 $\mathscr{F}$ 表示一个 $F$ 随机变量与 $(q, n-k-1)$ 自由度，和 $F$ 是检验统计量的实际值。这 $p$-value 仍然具有与 for 相同的解释统计：它是观察值的概率 $F$ 假设雫假设为真，至少和我们做的一样大。一个小的 $p$-价值是反对的证据 $\mathrm{H}_0$. 例如， $p$ $-$ 价值 $=.016$ 意味着观察值的机会 $F$ 与我们在原假设为真时所做的一样大 $1.6 \%$; 我们通常拒绝 $\mathrm{H}_0$ 在这种情况下。如果 $p-$ 价值 $=.314$, 那么观穹到的值的机会 $F$ 与我们在原假设下所做的一样大的统计量是 $31.4 \%$. 大多数人会发现这是非常澫弱的证据 $\mathrm{H}_0$.
与 $t$ 测试，一旦 $p$ – 值已经计算出来， $F$ 检验可以在任何显着性水平下进行。例如，如果 $p$-价值 $=.024$, 我们拒绝 $\mathrm{H}_0$ 在 $5 \%$ 显着性水 平但不在 $1 \%$ 等级。
许多计量经济学软件包具有用于测试多重排除限制的内置功能。与手工计算㳘计数据相比，这些包有几个优点: 我们不太可能哔错 误， $p$ – 值是自动计算的，并且如示例 $4.9$ 中那样丢失数据的问题无需我们做任何额外工作即可处理。
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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。