经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECMT1020

Doug I. Jones

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金融计量经济学Financial Econometrics最常见的应用是预测利率、通货膨胀率和国内生产总值等重要的宏观经济变量。虽然对经济指标的预测是非常明显的,而且经常被广泛发表,但计量经济学方法可以用于与宏观经济预测无关的经济领域。例如,我们将研究政治竞选支出对投票结果的影响。我们将在教育领域考虑学校开支对学生表现的影响。此外,我们将学习如何使用计量经济学方法来预测经济时间序列。

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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECMT1020

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Pooled Cross Sections

Some data sets have both cross-sectional and time series features. For example, suppose that two cross-sectional household surveys are taken in the United States, one in 1985 and one in 1990. In 1985, a random sample of households is surveyed for variables such as income, savings, family size, and so on. In 1990, a new random sample of households is taken using the same survey questions. In order to increase our sample size, we can form a pooled cross section by combining the two years. Because random samples are taken in each year, it would be a fluke if the same household appeared in the sample during both years. (The size of the sample is usually very small compared with the number of households in the United States.) This important factor distinguishes a pooled cross section from a panel data set.

Pooling cross sections from different years is often an effective way of analyzing the effects of a new government policy. The idea is to collect data from the years before and after a key policy change. As an example, consider the following data set on housing prices taken in 1993 and 1995, when there was a reduction in property taxes in 1994. Suppose we have data on 250 houses for 1993 and on 270 houses for 1995. One way to store such a data set is given in Table 1.4.

Observations 1 through 250 correspond to the houses sold in 1993, and observations 251 through 520 correspond to the 270 houses sold in 1995 . While the order in which we store the data turns out not to be crucial, keeping track of the year for each observation is usually very important. This is why we enter year as a separate variable.
A pooled cross section is analyzed much like a standard cross section, except that we often need to account for secular differences in the variables across the time. In fact, in addition to increasing the sample size, the point of a pooled cross-sectional analysis is often to see how a key relationship has changed over time.

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Panel or Longitudinal Data

A panel data (or longitudinal data) set consists of a time series for each crosssectional member in the data set. As an example, suppose we have wage, education, and employment history for a set of individuals followed over a ten-year period. Or we might collect information, such as investment and financial data, about the same set of firms over a five-year time period. Panel data can also be collected on geographical units. For example, we can collect data for the same set of counties in the United States on immigration flows, tax rates, wage rates, government expenditures, etc., for the years 1980, 1985, and 1990.

The key feature of panel data that distinguishes it from a pooled cross section is the fact that the same cross-sectional units (individuals, firms, or counties in the above examples) are followed over a given time period. The data in Table 1.4 are not considered a panel data set because the houses sold are likely to be different in 1993 and 1995; if there are any duplicates, the number is likely to be so small as to be unimportant. In contrast, Table 1.5 contains a two-year panel data set on crime and related statistics for 150 cities in the United States.

There are several interesting features in Table 1.5. First, each city has been given a number from 1 through 150 . Which city we decide to call city 1 , city 2 , and so on, is irrelevant. As with a pure cross section, the ordering in the cross section of a panel data set does not matter. We could use the city name in place of a number, but it is often useful to have both.

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|ECMT1020

计量经济学代考

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Pooled Cross Sections

一些数据集同时具有横截面和时间序列特征。例如,假设在美国进行了两次横断面家庭调查,一次在1985年,一次在1990年。1985年,对随机抽样的家庭进行了收入、储蓄、家庭规模等变量的调查。1990年,使用相同的调查问题对家庭进行了新的随机抽样。为了增加我们的样本量,我们可以将这两年结合起来形成一个汇总的横截面。因为每年都是随机抽取样本,所以如果同一户人家在两年中都出现在样本中,那将是一个侥幸。(与美国的家庭数量相比,样本的规模通常很小。)这个重要因素将汇集的横截面与面板数据集区分开来。

汇总不同年份的数据通常是分析政府新政策效果的有效方法。这个想法是收集关键政策变化前后几年的数据。例如,请考虑下列1993年和1995年的房价数据集,1994年财产税有所减少。假设我们有1993年250所房屋和1995年270所房屋的数据。表1.4给出了存储这种数据集的一种方法。

观测值1到250对应1993年售出的房屋,观测值251到520对应1995年售出的270套房屋。虽然我们存储数据的顺序不是至关重要的,但跟踪每次观测的年份通常是非常重要的。这就是我们将year作为单独变量输入的原因。
汇总横截面的分析与标准横截面的分析非常相似,除了我们经常需要考虑变量在时间上的长期差异。事实上,除了增加样本量之外,汇集横断面分析的要点通常是查看关键关系如何随时间变化。

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Panel or Longitudinal Data

面板数据(或纵向数据)集由数据集中每个横截面成员的时间序列组成。举个例子,假设我们有一组个人在十年期间的工资、教育和工作经历。或者我们可能会在5年的时间里收集关于同一组公司的信息,比如投资和财务数据。小组数据也可以按地理单位收集。例如,我们可以收集1980年、1985年和1990年美国同一组县的移民流量、税率、工资率、政府支出等数据。

面板数据区别于汇集的横截面数据的关键特征是,在给定的时间段内跟踪相同的横截面单位(上述示例中的个人、公司或县)。表1.4中的数据不被视为面板数据集,因为1993年和1995年出售的房屋可能不同;如果有任何重复,数量很可能是如此之小,以至于不重要。相比之下,表1.5包含了美国150个城市两年的犯罪和相关统计数据。

表1.5中有几个有趣的特性。首先,每个城市都有一个从1到150的数字。我们决定将哪个城市称为城市1、城市2,等等,都是无关紧要的。与纯横截面一样,面板数据集横截面中的顺序无关紧要。我们可以用城市名来代替数字,但两者都用通常更有用。

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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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