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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|How to Measure Financialization
Few datasets are available to study the evolution of the share of financial commodity investors in the markets. The semi-annual BIS dataset on OTC derivative commodity contracts does not provide a breakdown by types of investors.
The US Commodity Futures Trading Commission (CFTC) on the contrary provides on a weekly basis reports that contribute to identifying different categories of investors. The Disaggregated Commitments of Traders (COT) covers 22 major physical commodity markets and reports the open interest positions by separating traders into the following four categories of traders: producer/merchant/processor/user; swap dealers; managed money; and other reportables. There are mainly two limits to these data. First, the breakdown does not inform on whether positions are taken on a speculation or hedging basis (Fattouh et al. 2013). Second, the rising role of institutional investors is not visible directly as such investors are split into the swap dealers, managed money, and other reportables categories.
As a response, the CFTC provides a report since January 2009 called the COT Supplement that covers 13 selected agriculturals with a breakdown now identifying explicitly the so-called Commodity Index Traders (CIT). This dataset has been widely used in the empirical literature and used to infer CIT positions on other commodities (Singleton 2013), despite the critics on the validity and representativeness of such inferred positions (Irwin and Sanders 2011).
Other papers go more granular by relying on specific proprietary data, such as Brunetti et al. (2016) who used individual daily positions of large market participants data from CFTC’s large trader reporting system.
Finally, few papers rely on alternative data providers, as Henderson et al. (2015) that used commodity-linked notes issued by, and obligations of, financial institutions. Such notes are filed with the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) and made publicly available through the EDGAR database. These notes are typically purchased by non-informed traders and hedged via long positions on futures markets.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Indirect Measures
Although financialization relies on the inflow of financial investors, some studies do not use explicit dataset on investors’ positions, but rather take 2003/2004 as an implicit break date where financialization takes effect. These papers provide evidence supporting a rise in comovement within commodity markets and with equity markets by relying on rolling window correlation (Bhardwaj et al. 2015), on variants of dynamic conditional correlation model (Silvennoinen and Thorp 2013; Zhang et al. 2017) or on the time-varying explanatory power of multifactor models (Christoffersen et al. 2019).
Whether direct measures dominate indirect measure remains an open question. The direct measures have a richer information set on the time-varying intensity of financial investor pressure. The indirect ones instead isolate from discussions on the relevant direct measures (CIT, swap dealers, and/or money managers) capturing financial investors’ pressure and by taking the simple, clear, but arbitrary, view of a break in 2004.
Financial investors are mainly active on the paper market. Most empirical studies therefore assess the impact of financialization on the futures prices. However, as discussed in Cheng and Xiong (2014), measuring the impact of financialization on futures is an intermediate step, as what ultimately matters is its impact on the spot market. There is then a second strand of literature that studies the mechanisms whereby the paper market (futures prices) impacts the real market (spot prices).
According to Cheng and Xiong (2014), futures prices are related to spot prices via three mechanisms. First, the theory of storage relates the futures and spot prices via an equilibrium relationship, as documented in Basak and Pavolva (2016). Second, the risk-sharing mechanism relates the futures and the expected future spot price via risk premia depending on the hedging pressure, as documented Acharya et al. (2013). Third, the informational role of futures markets takes futures prices as signals to guide commodity demand and thus spot prices, as documented in Dimpfl et al. 2017.
What the data providers call spot prices are not always spot prices, but often the nearest maturity futures contracts. Indeed, most spot trades occur over the counter and are not reported in harmonized datasets. Moreover, commodity spot prices are subject to substantial heterogeneity in data quality and commodity grades. Spot prices also reflect locations and specific transportation costs.
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|How to Measure Financialization
很少有数据集可用于研究金融商品投资者在市场中的份额演变。国际清算银行半年一次的场外衍生商品合约数据没有按投资者类型提供细分。
相反，美国商品期货交易委员会(CFTC)每周提供报告，有助于识别不同类别的投资者。交易商分类承诺(COT)涵盖22个主要的实物商品市场，并通过将交易商分为以下四类交易商来报告未平仓头寸:生产商/交易商/加工商/用户;掉期交易商;管理资金;还有其他可报告的。这些数据主要有两个限制。首先，分类并没有说明持仓是基于投机还是对冲(fattouth et al. 2013)。其次，机构投资者的作用日益增强，并不直接可见，因为这类投资者分为掉期交易商、管理基金和其他可报告类别。
作为回应，CFTC自2009年1月以来提供了一份名为COT补充的报告，该报告涵盖了13种选定的农业产品，现在明确指出了所谓的商品指数交易商(CIT)。该数据集已被广泛用于实证文献，并用于推断其他商品的CIT头寸(Singleton 2013)，尽管对这种推断头寸的有效性和代表性提出了批评(Irwin和Sanders 2011)。
其他论文通过依赖特定的专有数据进行更细致的研究，例如Brunetti等人(2016)，他们使用了来自CFTC大型交易者报告系统的大型市场参与者的个人每日头寸数据。
最后，很少有论文依赖于替代数据提供商，如Henderson等人(2015)使用金融机构发行的商品关联票据和义务。此类票据将提交给美国证券交易委员会(SEC)，并通过EDGAR数据库公开提供。这些票据通常由不知情的交易员购买，并通过期货市场的多头头寸进行对冲。
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Indirect Measures
虽然金融化依赖于金融投资者的流入，但一些研究没有使用投资者仓位的明确数据集，而是将2003/2004年作为金融化生效的隐含中断日期。这些论文提供了证据，支持商品市场和股票市场的共同运动的增加，依赖于滚动窗口相关性(Bhardwaj等人，2015)，动态条件相关模型的变体(Silvennoinen和Thorp 2013;Zhang et al. 2017)或多因素模型的时变解释能力(Christoffersen et al. 2019)。
直接措施是否主导间接措施仍是一个悬而未决的问题。直接措施对金融投资者压力的时变强度具有更丰富的信息集。相反，间接措施与有关直接措施(CIT、掉期交易商和/或基金经理)的讨论是分离开来的，这些措施捕捉了金融投资者的压力，并采取了简单、明确但武断的观点，认为2004年将出现中断。
金融投资者主要活跃于票据市场。因此，大多数实证研究评估了金融化对期货价格的影响。然而，正如Cheng和Xiong(2014)所讨论的那样，衡量金融化对期货的影响是一个中间步骤，因为最终重要的是它对现货市场的影响。第二种文献研究的是票据市场(期货价格)影响实际市场(现货价格)的机制。
Cheng and Xiong(2014)认为，期货价格与现货价格通过三种机制相互关联。首先，存储理论通过均衡关系将期货和现货价格联系起来，如Basak和Pavolva(2016)所述。其次，风险分担机制通过风险溢价将期货和预期的未来现货价格联系起来，这取决于对冲压力，如Acharya等人(2013)所述。第三，期货市场的信息作用将期货价格作为引导商品需求的信号，从而引导现货价格，如Dimpfl等人2017年所述。
数据提供商所说的现货价格并不总是现货价格，而往往是最接近到期的期货合约。事实上，大多数现货交易发生在场外，没有在统一的数据集中报告。此外，商品现货价格受制于数据质量和商品等级的巨大异质性。现货价格也反映了地点和特定的运输成本。
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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。