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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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The term regression originated in an influential paper by Francis Galton (1886) where he examined the joint distribution of the stature (height) of parents and children. Effectively, he was estimating the conditional mean of children’s height given their parent’s height. Galton discovered that this conditional mean was approximately linear with a slope of $2 / 3$. This implies that on average a child’s height is more mediocre (average) than his or her parent’s height. Galton called this phenomenon regression to the mean, and the label regression has stuck to this day to describe most conditional relationships.

One of Galton’s fundamental insights was to recognize that if the marginal distributions of $y$ and $x$ are the same (e.g. the heights of children and parents in a stable environment) then the regression slope in a linear projection is always less than one.
To be more precise, take the simple linear projection
$$
y=x \beta+\alpha+e
$$
where $y$ equals the height of the child and $x$ equals the height of the parent. Assume that $y$ and $x$ have the same mean so that $\mu_y=\mu_x=\mu$. Then from (2.38)
$$
\alpha=(1-\beta) \mu
$$
so we can write the linear projection (2.48) as
$$
\mathscr{P}(y \mid x)=(1-\beta) \mu+x \beta .
$$

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Galton noticed another interesting feature of the bivariate distribution. There is nothing special about a regression of $y$ on $x$. We can also regress $x$ on $y$. (In his heredity example this is the best linear predictor of the height of parents given the height of their children.) This regression takes the form
$$
x=y \beta^+\alpha^+e^*
$$
This is sometimes called the reverse regression. In this equation, the coefficients $\alpha^, \beta^$ and error $e^$ are defined by linear projection. In a stable population we find that $$ \begin{aligned} & \beta^=\operatorname{corr}(x, y)=\beta \
& \alpha^*=(1-\beta) \mu=\alpha
\end{aligned}
$$
which are exactly the same as in the projection of $y$ on $x$ ! The intercept and slope have exactly the same values in the forward and reverse proiections!

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金融计量经济学代写


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回归一词起源于弗朗西斯·高尔顿 (Francis Galton,1886) 的一篇有影响力的论文,他在论文中研究 了父母和孩子身高 (身高) 的联合分布。实际上,他是在给定父母身高的情兄下估计孩子身高的条件 均值。高尔顿发现这个条件均值近似线性,斜率为 $2 / 3$. 这意味萺平均而言,孩子的身高比他或她父 母的身高更平庸 (平均) 。高尔顿将这种现象称为均值回归,并且标签回归一直沿用到今天来㑤述大 多数条牲关系。
高尔顿的基本见解之一是认识到,如果边际分布 $y$ 和 $x$ 是相同的(例如,孩子和父母在稳定环境中的 身高) 那么线性投影中的回归斜率总是小于 1 。
更准确地说,采用简单的线性投影
$$
y=x \beta+\alpha+e
$$
在哪里 $y$ 等于孩子的身高和 $x$ 等于父母的身高。假使,假设 $y$ 和 $x$ 有相同的意思,所以 $\mu_y=\mu_x=\mu$. 然后从 (2.38)
$$
\alpha=(1-\beta) \mu
$$
所以我们可以将线性投影 (2.48) 写为
$$
\mathscr{P}(y \mid x)=(1-\beta) \mu+x \beta
$$

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高尔顿注意到双变量分布的另一个有趣特征。回归没有什么特别的 $y$ 在 $x$. 我们也可以倒退 $x$ 在 $y$.(在 他的遗传示例中,这是给定孩子身高的父母身高的最佳线性预测因子。) 这种回归采用以下形式
$$
x=y \beta^{+} \alpha^{+} e^*
$$
这有时称为反向回归。在这个等式中,系数缺少上标或下标参数
和错误 缺少上标或下标参数 由线性投影定义。在稳定的人口中,我们发现
$$
\beta^{=} \operatorname{corr}(x, y)=\beta \quad \alpha^*=(1-\beta) \mu=\alpha
$$
与投影中的完全相同 $y$ 在 $x$ ! 截距和斜率在正向和反向投影中具有完全相同的值!

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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。

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