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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Linear Cointegration Specification for Wealth Effects

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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|Linear Cointegration Specification for Wealth Effects

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Linear Cointegration Specification for Wealth Effects

First, we specify the consumption-wealth relationship differently while assessing for the effect of total wealth (Eq. 1) and that of disaggregate wealth (Eq. 2) since households might react differently to shocks on financial assets or on property prices. Indeed, in line with the theoretical framework from Lettau and Ludvigson (2001, 2004), we can write the following log-linear model:
$$
\begin{gathered}
c_t=\alpha+\beta_1 T W_t+\beta_2 y_t+\varepsilon_t \
c_t=\alpha+\beta_1 F W_t+\beta_2 H W_t++\beta_3 y_t+\varepsilon_t
\end{gathered}
$$
where: $c_t, W_t, \mathrm{FW}_t, \mathrm{HW}_t$ and $y_t$ refer to consumption, total wealth (TW), financial wealth $(\mathrm{FW})$, housing wealth $(\mathrm{HW})$ and disposable income respectively. All variables are in logarithm.

Considering Lettau and Ludvigson (2001, 2004) in line with the life-cycle approach of wealth effects, Eqs. (1) and (2) are estimated in a cointegration framework. Indeed, Lettau and Ludvigson (2001) used the Campbell and Mankiw (1989) micro-funded model of consumption to show that consumption tends to a stationary fraction of wealth. The so-called cointegration-based approach from Lettau and Ludvigson $(2001,2004)$ lead directly to the estimations of wealth effects elasticities.

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Threshold ECM Specification for Wealth Effects

In a second time, we consider potential thresholds into the ECM framework and we extend the LECM by introducing nonlinearity in the adjustment and consideration of a Nonlinear ECM. In particular, we propose two different regressions for the wealth-consumption short-term adjustment dynamics: TAR-ECM and M-TARECM models in order to capture different forms of nonlinearities in the adjustment. This extension aims to capture further asymmetry and nonlinearity in the wealthconsumption adjustment relationship that may escape the LECM. It is thus a more flexible methodology to investigate cointegration. The difference between the TAR and MTAR models is in the definition of the Heaviside indicator function, which is based on the level value of the threshold of the indicator variable in the TAR model, while it is based on the difference of the indicator variable for the MTAR model.
In practice, TAR-ECM and M-TAR-ECM are estimated using the Enders and Siklos (2001) methodology which generalized the Engle and Granger procedure to allow for nonlinear adjustments. Indeed, the estimation of the TAR-ECM and M-TAR-ECM processes is based on the estimated residuals from the long-run relationship between the two variables, consumption and wealth [models (1) and (2)]. This also requires the existence of a single cointegration relationship (see for instance Marquez et al. 2013 for the UK case).
The M-TAR-ECM model can be written as:
$$
\Delta \hat{u}t=I_t \rho_1 \hat{u}{t-1}+\left(1-I_t\right) \rho_2 \hat{u}{t-1}+\sum{i=1}^k \gamma_i \Delta \hat{u}{t-1}+\varepsilon_t $$ with the indicator function $I_t$ defined as: $I_t=\left{\begin{array}{l}1 \text { if } \Delta \hat{u}{t-1} \geq 0 \ 0 \text { if } \Delta \hat{u}{t-1}<0\end{array}\right}$. A TAR-ECM corresponds to: $$ \Delta \hat{u}_t=I_t \rho_1 \hat{u}{t-1}+\left(1-I_t\right) \rho_2 \hat{u}{t-1}+\sum{i=1}^k \gamma_i \Delta \hat{u}{t-1}+\varepsilon_t $$ with the indicator function $I_t$ defined as: $I_t=\left{\begin{array}{l}1 \text { if } \hat{u}{t-1} \geq 0 \ 0 \text { if } \hat{u}_{t-1}<0\end{array}\right}$.

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|A Panel Time-Varying State-Space Extension

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|Linear Cointegration Specification for Wealth Effects

首先,在评估总财富(Eq. 1)和分解财富(Eq. 2)的影响时,我们以不同的方式指定消费-财富关系,因为家庭可能对金融资产或房地产价格的冲击做出不同的反应。实际上,根据Lettau和Ludvigson(2001,2004)的理论框架,我们可以写出以下对数线性模型:
$$
\begin{gathered}
c_t=\alpha+\beta_1 T W_t+\beta_2 y_t+\varepsilon_t \
c_t=\alpha+\beta_1 F W_t+\beta_2 H W_t++\beta_3 y_t+\varepsilon_t
\end{gathered}
$$
式中:$c_t, W_t, \mathrm{FW}_t, \mathrm{HW}_t$、$y_t$分别为消费、总财富(TW)、金融财富$(\mathrm{FW})$、住房财富$(\mathrm{HW})$、可支配收入。所有变量都取对数。

考虑到Lettau和Ludvigson(2001,2004)符合财富效应的生命周期方法,方程。(1)和(2)在协整框架中估计。事实上,Lettau和Ludvigson(2001)使用Campbell和Mankiw(1989)的小额资金消费模型表明,消费倾向于财富的一个固定部分。Lettau和Ludvigson提出的所谓基于协整的方法$(2001,2004)$直接导致了对财富效应弹性的估计。

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Threshold ECM Specification for Wealth Effects

第二次,我们将潜在阈值考虑到ECM框架中,并通过在非线性ECM的调整和考虑中引入非线性来扩展LECM。特别地,我们提出了两种不同的财富-消费短期调整动态回归:TAR-ECM和M-TARECM模型,以捕捉调整中不同形式的非线性。这一扩展旨在捕捉财富消费调整关系中可能逃避LECM的进一步不对称性和非线性。因此,这是一种更灵活的方法来研究协整。TAR和MTAR模型的不同之处在于Heaviside指标函数的定义,它是基于TAR模型中指标变量的阈值的水平值,而它是基于MTAR模型中指标变量的差异。
实际上,TAR-ECM和M-TAR-ECM是使用Enders和Siklos(2001)的方法来估计的,该方法推广了恩格尔和格兰杰过程以允许非线性调整。实际上,对TAR-ECM和M-TAR-ECM过程的估计是基于消费和财富这两个变量之间长期关系的估计残差[模型(1)和(2)]。这也需要单一协整关系的存在(例如参见Marquez等人2013年的英国案例)。
M-TAR-ECM模型可以写成:
$$
\Delta \hat{u}t=I_t \rho_1 \hat{u}{t-1}+\left(1-I_t\right) \rho_2 \hat{u}{t-1}+\sum{i=1}^k \gamma_i \Delta \hat{u}{t-1}+\varepsilon_t $$,其中指标函数$I_t$定义为:$I_t=\left{\begin{array}{l}1 \text { if } \Delta \hat{u}{t-1} \geq 0 \ 0 \text { if } \Delta \hat{u}{t-1}<0\end{array}\right}$。一个TAR-ECM对应:$$ \Delta \hat{u}t=I_t \rho_1 \hat{u}{t-1}+\left(1-I_t\right) \rho_2 \hat{u}{t-1}+\sum{i=1}^k \gamma_i \Delta \hat{u}{t-1}+\varepsilon_t $$,其中指标函数$I_t$定义为:$I_t=\left{\begin{array}{l}1 \text { if } \hat{u}{t-1} \geq 0 \ 0 \text { if } \hat{u}{t-1}<0\end{array}\right}$。

经济代写|计量经济学代考Introduction to Econometrics代考

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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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