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计量经济学，对经济关系的统计和数学分析，通常作为经济预测的基础。这种信息有时被政府用来制定经济政策，也被私人企业用来帮助价格、库存和生产方面的决策。

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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The plug-in solution in the omitted variable bias

Sometimes omitted variable bias occurs because a key variable that affects $Y$ is not available. For example, consider a model where the monthly salary of an individual is associated with whether the person is male or female (sex) and the years each individual has spent in education (education). Both these factors can be quantified easily and included in the model. However, if we also assume that the salary level can be affected by the socio-economic environment in which each person was raised, then it is difficult to find a variable that captures that aspect:
$$
(\text { salary_level })=\beta_1+\beta_2(\text { sex })+\beta_3(\text { education })+\beta_4(\text { background })
$$
Not including the background variable in this model may lead to biased and inconsistent estimates of $\beta_2$ and $\beta_3$. Our major interest, however, is to obtain appropriate estimates for those two slope coefficients. We do not care that much about $\beta_1$, and we can never hope for a consistent estimator of $\beta_4$, since background is unobserved. Therefore, a way to resolve this problem and obtain appropriate slope coefficients is to include a proxy variable for the omitted variable, such as, in this example, the family income ( $f m _i n c$ ) of each individual. In this case, of course, fm_inc does not have to be the same as background, but we need fim_inc to be correlated with the unobserved variable background.
To illustrate this in more detail, consider the following model:
$$
Y=\beta_1+\beta_2 X_2+\beta_3 X_3+\beta_4 X_4^*+u
$$

where $X_2$ and $X_3$ are variables that are observed (such as sex and education), while $X_4^$ is unobserved (such as background), but we have a variable $X_4$ that is a ‘good’ proxy variable for $X_4^$ (such as $f m_{-} i n c$ ).

For $X_4$ we require at least some relationship to $X_4^$; for example, a simple linear form such as: $$ X_4^=\gamma_1+\gamma_2 X_4+e
$$
where an error $e$ should be included because $X_4^$ and $X_4$ are not exactly related. Obviously, if then the variable $X_4^$ is not an appropriate proxy for $X_4$, while in general we include proxies that have a positive correlation, so, $\gamma_2>0$. The coefficient $\gamma_1$ is included in order to allow $X_4^*$ and $X_4$ to be measured on different scales, and obviously they can be related either positively or negatively.

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Various functional forms

A different situation where specification errors may be found occurs when an incorrect functional form is used. The most obvious case relates to the basic assumption of having an equation that can be represented by a linear relationship. If this is not true, then a linear estimating equation might be adopted while the real population relationship is non-linear.
For example, if the true regression equation is:
$$
Y=A X_2^\beta X_3^\gamma e^u
$$
and we estimate the linear form given by:
$$
Y=a+\beta X_2+\gamma X_3+u
$$
then the parameters $\beta$ and $\gamma$ in the non-linear model represent elasticities, while $\beta$ (and $\gamma$ ) in the linear model show an estimate of the change in $Y$ after a one-unit change in $X_2$ (and $X_3$ ). Therefore, $\beta$ and $\gamma$ are clearly incorrect estimators of the true population parameters.

One way to detect incorrect functional forms is to visually inspect the pattern of the residuals. If a systematic pattern is observed in the residuals we may suspect the possibility of misspecification. However, it is also useful to know the various possible non-linear functional forms that might have to be estimated, together with the properties regarding marginal effects and elasticities. Table 8.1 presents a summary of the forms and features of the various alternative models.

计量经济学代考

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The plug-in solution in the omitted variable bias

有时会出现遗漏变量偏差，因为影响的关键变量 $Y$ 不可 用。例如，考虑一个模型，其中个人的月薪与该人是男 性还是女性 (性别) 以及每个人接受教育的年数（教 育) 相关联。这两个因素都可以很容易地量化并包含在 模型中。然而，如果我们还假设工资水平会受到每个人 成长的社会经济环境的影响，那么就很难找到一个变量 来反映这个方面:
$($ salary_level $)=\beta_1+\beta_2($ sex $)+\beta_3($ education $)$
在这个模型中不包括背景变量可能会导致有偏差和不一 致的估计 $\beta_2$ 和 $\beta_3$. 然而，我们的主要兴趣是获得对这两 个斜率系数的适当估计。我们不太关心 $\beta_1$ ，我们永远不 能希望有一个一致的估计量 $\beta_4$ ，因为背景末被观察到。 因此，解决这个问题并获得适当斜率系数的方法是为遗 漏变量包括一个代理变量，例如，在这个例子中，家庭 收入 $\left(f m_i n c\right)$ 每个人。在这种情况下，当然，fm_inc 不必与背景相同，但我们需要 fim_inc 与末观察到的变 量背景相关。
为了更详细地说明这一点，请考虑以下模型:
$$
Y=\beta_1+\beta_2 X_2+\beta_3 X_3+\beta_4 X_4^+u $$ 在哪里 $X_2$ 和 $X_3$ 是观察到的变量 (例如性别和教育)， 而X_4^ 末被观察到 (例如背景)，但我们有一个变量 $X_4$ 这是一个“好的”代理变量义4^ (例如 $f m{-} i n c$ ).
为了 $X_4$ 我们至少需要某种关系区4^; 例如，一个简单的 线性形式，例如: $$ X{\overline{4}}^{=} \gamma_1+\gamma_2 X_4+e
$$
哪里出错e应该包括在内，因为 $X _4 \wedge$ 和 $X_4$ 不完全相关。 显然，如果那么变量 X_4^不是合适的代理 $X_4$ ，而通常 我们包括具有正相关性的代理，因此， $\gamma_2>0$. 系数 $\gamma_1$ 包括在内，以便允许 $X_4^$ 和 $X_4$ 在不同的尺度上进行衡 量，显然它们可以是正相关的，也可以是负相关的。

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Various functional forms

当使用不正确的函数形式时，可能会出现规范错误的另 一种情况。最明显的情况与具有可以用线性关系表示的 方程的基本假设有关。如果不是这样，则可以采用线性 估计方程，而实际人口关系是非线性的。 例如，如果真正的回归方程是:
$$
Y=A X_2^\beta X_3^\gamma e^u
$$
我们估计由下式给出的线性形式:
$$
Y=a+\beta X_2+\gamma X_3+u
$$
然后是参数 $\beta$ 和 $\gamma$ 在非线性模型中代表弹性，而 $\beta$ (和 $\gamma$ ) 在线性模型中显示了对变化的估计 $Y$ 在一个单位的变化 之后 $X_2$ (和 $X_3$ ). 所以， $\beta$ 和 $\gamma$ 显然是对真实人口参数的 错误估计。
检测不正确函数形式的一种方法是目视检查残差的模 式。如果在残差中观察到系统模式，我们可能会怀疑指 定错误的可能性。然而，了解可能需要估计的各种可能 的非线性函数形式，以及有关边际效应和弹性的属性也 很有用。表 8.1 总结了各种替代模型的形式和特征。

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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。