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如果你也在 怎样代写金融计量经济学Introduction to Econometrics EC2C1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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Modern econometric estimation involves large samples and many covariates. Consequently calculation of even simple statistics such as the least squares estimator requires a large number (millions) of arithmetic operations. In practice most economists don’t need to think much about this as it is done swiftly and effortlessly on our personal computers. Nevertheless it is useful to understand the underlying calculation methods as occasionally choices can make substantive differences.

While today nearly all statistical computations are made using statistical software running on personal computers, this was not always the case. In the nineteenth and early twentieth centures, “computer” was a job label for workers who made computations by hand. Computers were employed by astronomers and statistical laboratories to execute numerical calculations. This fascinating job (and the fact that most computers employed in laboratories were women) has entered popular culture. For example the lives of several computers who worked for the early U.S. space program is described in the book and popular movie Hidden Figures, and the life of computer/astronomer Henrietta Swan Leavitt is dramatized in the moving play Silent Sky.

Until programmable electronic computers became available in the 1960s, economics graduate students were routinely employed as computers. Sample sizes were considerably smaller than those seen today, but still the effort required to calculate by hand (for example) a regression with $n=100$ observations and $k=5$ variables is considerable! If you are a current graduate student, you should feel fortunate that the profession has moved on from the era of human computers! (Now research assistants do more elevated tasks such as writing Stata and Matlab code.)

To obtain the least squares estimator $\widehat{\boldsymbol{\beta}}=\left(\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}\right)^{-1}\left(\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{y}\right)$ we need to either invert $\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ or solve a system of equations. To be specific, let $\boldsymbol{A}=\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ and $\boldsymbol{c}=\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{y}$ so that the least squares estimator can be written as either the solution to
$$
A \widehat{\boldsymbol{\beta}}=\boldsymbol{c}
$$
or as
$$
\widehat{\boldsymbol{\beta}}=A^{-1} \boldsymbol{c} .
$$

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For the least squares estimator to be uniquely defined the regressors cannot be linearly dependent. However, it is quite easy to attempt to calculate a regression with linearly dependent regressors. This can occur for many reasons, including the following.

  1. Including the same regressor twice.
  2. Including regressors which are a linear combination of one another, such as education, experience and age in the CPS data set example (recall, experience is defined as age-education-6).
  3. Including a dummy variable and its square.
  4. Estimating a regression on a sub-sample for which a dummy variable is either all zeros or all ones.
  5. Including a dummy variable interaction which yields all zeros.
  6. Including more regressors than observations.
    In any of the above cases the regressors are linearly dependent so $\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ is singular and the least squares estimator is not defined. If you attempt to estimate the regression, you are likely to encounter an error message. (A possible exception is Matlab using “A $\mathrm{lb}$ “, as discussed below.) The message may be that “system is exactly singular”, “system is computationally singular”, a variable is “omitted because of collinearity”, or a coefficient is listed as “NA”. In some cases (such as estimation in R using explicit matrix computation or Matlab using the regress command) the program will stop execution. In other cases the program will continue to run. In Stata (and in the lm package in R), a regression will be reported but one or more variables will be omitted to achieve non-singularity.
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金融计量经济学代写


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现代计量经济学估计涉及大样本和许多协变量。因此,即使是简单的统计数据 (例如最小二乘估计) 的计算也 需要大量 (数百万) 次算术运算。在实践中,大多数经济学家不需要考虑太多,因为它可以在我们的个人电脑 上快速、轻松地完成。然而,了解基本的计算方法是有用的,因为偶尔的选择会产生实质性的差异。
虽然今天几乎所有的统计计算都是使用在个人计算机上运行的统计软件进行的,但情况并非总是如此。在 19 世 纪和 20 世纪初期,“计算机”是手工计算工人的工作标签。计算机被天文学家和统计实验室用来执行数值计算。 这项引人入胜的工作 (以及大多数在实验室工作的计算机都是女性的事实) 已经进入了流行文化。例如,在这 本书和热门电影 《隐藏人物》中描述了为早期美国太空计划工作的几位计算机的生活,而计算机/天文学家 Henrietta Swan Leavitt 的生活在感人的戏剧《寂静的天空》中被戏剧化。
在 1960 年代可编程电子计算机问世之前,经济学研究生通常被用作计算机。样本量比今天看到的要小得多,但 仍然需要手动计算 (例如) 回归 $n=100$ 观察和 $k=5$ 变数很大! 如果你现在是一名研究生,你应该庆幸这个 行业已经从人类计算机时代向前迈进了! (现在研究助理做更多高级任务,例如编写 Stata 和 Matlab 代 码。)
获得最小二乘估计量 $\widehat{\boldsymbol{\beta}}=\left(\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}\right)^{-1}\left(\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{y}\right)$ 我们需要要么反转 $\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ 或求解方程组。具体来说,让 $\boldsymbol{A}=\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ 和 $\boldsymbol{c}=\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{y}$ 这样最小二乘估计量可以写成
$$
A \widehat{\boldsymbol{\beta}}=\boldsymbol{c}
$$
或者作为
$$
\widehat{\boldsymbol{\beta}}=A^{-1} \boldsymbol{c}
$$

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对于唯一定义的最小二乘估计量,回归量不能线性相关。但是,尝试使用线性相关回归变量计算回归非常容 易。发生这种情况的原因有很多,包括以下原因。

  1. 包括两次相同的回归变量。
  2. 包括相互线性组合的回归变量,例如 CPS 数据集示例中的教育、经验和年龄(回想一下,经验定义为年 龄-教育-6)。
  3. 包括一个虚拟变量及其平方。
  4. 估计虚拟变量全为零或全为 1 的子样本的回归。
  5. 包括产生全䨐的虚拟变量交互。
  6. 包括比观察更多的回归变量。
    在上述任何一种情况下,回归变量都是线性相关的,因此 $\boldsymbol{X}^{\prime} \boldsymbol{X}$ 是奇异的,并且末定义最小二乘估计 量。如果您尝试估计回归,您可能会遇到一条错误消息。(一个可能的例外是 Matlab 使用“Alb”,如下 所述。)消息可能是“系统完全是奇异的”“系统在计算上是奇异的”、变量“由于共线性而被省略”,或者 系数被列为“NA”。在某些情况下 (例如在 R 中使用显式矩阵计算或在 Matlab 中使用回归命令进行估 计)程序将停止执行。在其他情况下,程序将继续运行。在 Stata(以及 $R$ 中的 Im 包) 中,将报告回 归,但将省略一个或多个变量以实现非奇异性。
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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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