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宏观经济学，对国家或地区经济整体行为的研究。它关注的是了解整个经济的事件，如商品和服务的生产总量、失业水平和价格的一般行为。

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经济代写|宏观经济学代写Macroeconomics代考|Benchmarks and targets

We have all heard that too much money creates inflation. The well-known saying, “There are too many dollars chasing too few goods,” which implies that inflation is a function of the money supply, is simple, but relatively correct. The word inflation generally has a negative connotation, even inciting fear for some, especially if they lived through the 1970 s. At the same time, we are led to believe that some inflation is good. It can be confusing. So how are we to know what the right amount of inflation is? Historically, it has turned out to be true that $2 \%-3 \%$ inflation is a good thing, but more than that is unhealthy. In order to achieve this $2 \%-3 \%$ ‘sweet spot,’ central banks take the appropriate action to drive the economy in the correct direction.

We often hear that the central bank ‘sets interest rates,’ but that is not really the best description of what happens. In the United States, the Fed sets the Federal funds rate, which economists on the Federal Open Market Committee decide upon based on the environment in which the economy is operating at the current time. Commonly referred to as the Fed funds rate, this is the interest rate that lending institutions charge to borrow reserves from each other. Further, it is the benchmark rate upon which other lending is based, directly impacting other short-term interest rates as well as the prime rate, which is used by banks to build rates for longer-term borrowing.
But how does the Fed implement its target rate? It really is very simple. It uses open market operations to nudge the rate toward its target. The Fed looks at the volume of overnight lending between banks and from that it is able to get a read on the overall demand for reserves. If the reserve pool is too small, the demand from banks would push the interest rate up. If the pool is too large, rates would shift downward in response to decreased demand for borrowing. Since the central bank has an interest in maintaining a reserve pool balance that allows it to achieve its target interest rate, the Fed supplies reserves as necessary to meet the demands of the commercial banking system, which in turn pushes the Fed funds rate toward its target. Since we know that the central bank does not seek to restrict the amount of bank reserves supplied into the system, rather injecting reserves as needed to meet the aggregate demand necessary for banks to maintain the reserve requirements indicated by new deposits being created, it is clear that the Fed can use the demand in the reserve ‘market’ to control its benchmark rate.

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Perhaps the most famous quote about inflation came from the late Milton Friedman, a much -respected economist at the University of Chicago, who stated that, “inflation is always and everywhere a monetary phenomenon” (from Friedman (1963), “Inflation: Causes and Consequences, Asia Publishing House”). Since inflation is understood to be a rise in the average prices of goods and services in the economy, that summation seems almost too basic. Of course, inflation is a monetary phenomenon! It is about money! But, just as different academics have argued over time as to what really causes inflation, misunderstandings persist even in our modern economy.

Friedman proposed the theory that inflation is all about the money supply. How much money is in the system? Too much money will create inflation, too little may cause deflation. As a monetarist, he believed that a restrictive money supply, too inadequate to feed the natural behavior of the economy, would cause prices to fall because too little money chasing too many goods would result in situation where supply exceeds demand. Conversely, if there is too much money in the economy, then prices will increase in response to demand which is outpacing supply.

Using the well-known Quantity Theory of Money, we can see the mathematical version of Friedman’s ideas. The quantity theory equation states that MV = PY, where M is money supply, $V$ is the velocity of money, $\mathrm{P}$ is the price level, and $Y$ is real GDP. There is some evidence that the velocity of money – which measures how often a dollar bill circulates around in our economy over a given period of time tends to be relatively stable, while real GDP is determined by factors such as capital, labor, and technology. If this is true, then from MV = PY, changes in M must filter through to changes in $\mathrm{P}$, and a change in $\mathrm{P}$ is the very definition of inflation. When presented this way, this seems quite logical. However, this is a prime example of a theory that can be best explained with a clear understanding of the way that the modern monetary system actually works.

宏观经济学代考

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我们都听说过多的钱会导致通货膨胀。俗话说“钱多，货少”，暗示通货膨胀是货币供应量的函数，很简单，但相对正确。通货膨胀这个词通常具有负面含义，甚至会激起一些人的恐惧，尤其是如果他们经历了 1970 年代。与此同时，我们被引导相信一些通货膨胀是好的。这可能会令人困惑。那么我们如何知道合适的通货膨胀量是多少呢？从历史上看，事实证明2%−3%通货膨胀是件好事，但更多的是不健康的。为了达到这个2%−3%“甜蜜点”，央行采取适当行动，推动经济朝着正确方向发展。

我们经常听到中央银行“设定利率”，但这并不是对所发生情况的最佳描述。在美国，美联储设定联邦基金利率，联邦公开市场委员会的经济学家根据当前经济运行的环境决定该利率。通常被称为联邦基金利率，这是借贷机构向对方借入准备金时收取的利率。此外，它是其他贷款所依据的基准利率，直接影响其他短期利率以及银行用来制定长期借款利率的最优惠利率。
但美联储如何执行其目标利率？这真的很简单。它使用公开市场操作将利率推向目标。美联储查看银行之间的隔夜拆借量，并从中了解对准备金的总体需求。如果准备金池太小，银行的需求会推高利率。如果资金池太大，利率会随着借贷需求的下降而下降。由于中央银行有兴趣维持能够使其达到目标利率的准备金池余额，因此美联储会根据需要提供准备金以满足商业银行系统的需求，从而将联邦基金利率推向其目标.

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关于通货膨胀的最著名的名言可能来自已故的芝加哥大学备受尊敬的经济学家米尔顿弗里德曼，他说，“通货膨胀始终是一种货币现象”（来自弗里德曼（1963），“通货膨胀：原因和后果，亚洲出版社”）。由于通货膨胀被理解为经济中商品和服务平均价格的上升，所以这个总和似乎太基本了。当然，通货膨胀是一种货币现象！这是关于钱的！但是，正如不同的学者随着时间的推移就真正导致通货膨胀的原因争论不休一样，即使在我们的现代经济中，误解也依然存在。

弗里德曼提出了通货膨胀与货币供应量有关的理论。系统里有多少钱？钱太多会导致通货膨胀，太少可能会导致通货紧缩。作为一名货币主义者，他认为限制性的货币供应量不足以满足经济的自然行为，会导致价格下跌，因为太少的货币追逐太多的商品会导致供过于求的情况。相反，如果经济中有太多的钱，那么价格会随着需求超过供应而上涨。

使用著名的货币数量论，我们可以看到弗里德曼思想的数学版本。数量论方程表明 MV = PY，其中 M 是货币供应量，在是货币流通速度，磷是价格水平，并且是是实际GDP。有一些证据表明，货币流通速度——衡量一美元钞票在我们经济中在特定时期内流通的频率往往相对稳定，而实际 GDP 则由资本、劳动力和技术等因素决定。如果这是真的，那么从 MV = PY，M 的变化必须过滤到磷, 和变化磷是通货膨胀的定义。当以这种方式呈现时，这似乎很合乎逻辑。然而，这是一个理论的主要例子，可以通过对现代货币体系实际运作方式的清晰理解来最好地解释。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。