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发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。
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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Technology and Its Implications for Nations and Development Partners
Any deliberation on the information and communication technology (ICT) applied to development evaluation would be incomplete without understanding the economic context in which evaluation operates and the profound impact that technology is having on the societies, economies and countries.
In recent decades, technology has created immense wealth, whether directly through the growth of information technology and allied sectors or through the catalyst role that technology has played in enormous efficiency gains in nearly all sectors of the economy. The benefits of technology for the development are extensively documented.
Sectors such as education and health are undergoing discernible shifts with the advent of Internet connectivity. The rapid spread of open-source knowledge through massive open online courses (MOOCs) has served as a great equalizer in the realm of education. People in the remotest of areas can now access high-quality education at little or no cost. Similarly, e-medicine has removed the spatial constraints for accessing high-quality medical services. E-governance is transforming the manner in which governments interact with their citizens. Technology has enabled an unprecedented level of transparency in policymaking. Beyond these particular sectors or fields, however, technology is affecting our society and lives at a much broader models were historically based and the way in which countries will develop in the future.
This chapter examines how technology might affect the future of the societies and economies and how the development paradigm might change. Such a macro-level view can shed light on the debate that development and evaluation practitioners need to have about whether we are prepared for times to come.
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Structural Transition and Pathways for Economic Development
The beginning of industrialization in 19th century in Europe heralded a new age of mass employment and structural change that continues today.
The trajectories of developed countries provide us with clues about what to expect from the process of economic growth in developing countries today, including changes in the three main sectors of the economy (agriculture, manufacturing and services).
The process of economic growth classically entails (i) a falling share of agriculture in economic output and employment, (ii) a rising share of urban economic activity in industry and modern services, (iii) migration of rural workers to urban settings and (iv) a demographic transition in birth and death rates (Timmer and Akkus, 2008). In brief, in any structural transformation process movement can be noted across three dimensions, viz. sector, income and geography. The potential impact of technology on each of these three will be covered in the next sections of this chapter.
Asia illustrates the structural transformation process well as it is home to a wide variety of nations whose income status has changed, from developed countries such as South Korea and Singapore to upper-middle-income countries such as Malaysia and China, lower-middle-income countries such as India and low-income countries such as Nepal (Table 5.1).
At the start of the development trajectory, there is a substantial gap between the share of the labour force employed in agriculture and the share of gross domestic product (GDP) generated by that work force. As economic growth takes place and industrialization materializes, that gap shrinks, pointing to increased productivity in agriculture as well as overall labour productivity in the economy. However, the actual relationship between the two shares depends critically on the pace of change in manufacturing and services, and on the labour intensity of those sectors. As labour gradually moves from agriculture to manufacturing and later to services, labour productivity and wages in these sectors converge (Timmer and Akkus, 2008). Historically, increased productivity is accompanied by an increase in real wages, thus leading to an increase in the real GDP of a country.
国际经济学代考
经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|技术及其对国家和发展伙伴的影响
如果不了解评价工作所处的经济环境以及技术对社会、经济和国家的深远影响，任何关于信息和通信技术(ICT)应用于发展评价的审议都是不完整的
近几十年来，技术创造了巨大的财富，无论是直接通过信息技术和相关部门的增长，还是通过技术在几乎所有经济部门的巨大效率提高中所发挥的催化作用。技术对发展的好处有大量的文献记载
随着互联网连接的出现，教育和卫生等部门正在发生明显的变化。通过大规模在线开放课程(MOOCs)，开源知识迅速传播，在教育领域起到了巨大的平衡作用。最偏远地区的人们现在可以以很少的费用或免费获得高质量的教育。同样，电子医疗消除了获得高质量医疗服务的空间限制。电子政务正在改变政府与公民互动的方式。技术使政策制定的透明度达到了前所未有的水平。然而，在这些特定的部门或领域之外，技术正在以历史上建立的更广泛的模式影响着我们的社会和生活，影响着各国未来的发展方式
本章探讨了技术可能如何影响社会和经济的未来，以及发展范式可能如何变化。这样一个宏观层面的观点可以阐明发展和评估从业者需要进行的辩论，即我们是否为未来的时代做好了准备
经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|经济发展的结构转型与路径
.经济结构转型与经济发展路径 .经济结构转型与经济发展路径
发达国家的发展轨迹为我们提供了关于今天发展中国家经济增长进程的预期的线索，包括经济的三个主要部门(农业、制造业和服务业)的变化
经济增长过程通常包括:(i)农业在经济产出和就业中的份额下降，(ii)城市经济活动在工业和现代服务业中的份额上升，(iii)农村工人向城市环境迁移，以及(iv)出生率和死亡率的人口转型(Timmer和Akkus, 2008年)。简而言之，在任何结构转型过程中，运动都可以跨越三个维度，即部门、收入和地域。技术对这三者的潜在影响将在本章的下一节中讨论
亚洲很好地说明了结构转型过程，因为它是收入状况发生变化的各种国家的家园，从韩国和新加坡等发达国家到马来西亚和中国等中上收入国家、印度等中下收入国家和尼泊尔等低收入国家(表5.1)
在发展轨迹的开始阶段，农业就业的劳动力所占比例与这一劳动力所创造的国内生产总值(国内生产总值)所占比例之间存在着巨大的差距。随着经济增长和工业化的实现，这一差距缩小，表明农业生产率以及经济中的总体劳动生产率都在提高。但是，这两个份额之间的实际关系在很大程度上取决于制造业和服务业的变化速度以及这些部门的劳动强度。随着劳动力逐渐从农业转移到制造业，然后转移到服务业，这些部门的劳动生产率和工资水平趋同(Timmer和Akkus, 2008)。从历史上看，生产力的提高伴随着实际工资的增加，从而导致一个国家实际GDP的增加
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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。
