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经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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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|Microeconomics代考微观经济学代写|Techniques Including Diferent Commodities

Now let us discuss the important case of choice between two alternative methods $\alpha$ and $\beta$ for the production of, say, commodity 1 , when method $\beta$ requires the use of commodities not appearing in technique $(\alpha)$.

To fix ideas, suppose that technique $(\alpha)$ includes $n$ commodities, and that technique $(\beta)$ has in common with technique $(\alpha)$ these $n$ commodities, as well as the methods to produce all of them except commodity 1 ; method $\beta$ for commodity 1 requires as inputs, in addition to some of the $n$ commodities common to both techniques, some commodities indexed as $n+1, n+2, \ldots, n+h$, which do not appear at all in technique $(\alpha)$. Technique ( $\beta$ ) must therefore also include industries producing these commodities, some of which might use themselves directly or indirectly in their own production. Therefore the determination of the supply price $p_{1}^{\beta(\alpha)}$ of commodity 1 at prices and distribution $(\alpha)$ requires the determination also of the supply prices of commodities $n+1, \ldots, n+h$. This means that we have $h+1$ equations to determine the $h+1$ supply prices of these $h$ commodities and of commodity 1. Formally, these $h+1$ equations are like price equations of non-basic commodities in technique $(\alpha)$, and therefore they can be solved. Thus $p_{1}^{\beta(\alpha)}$ is well determined and can be compared with $p_{1}^{(\alpha)}$. Now, the proof given above of Lemma $2.10$ that if $p_{1}^{\beta(\alpha)}w^{(\alpha)}$, did not need $\mathbf{A}$ to be indecomposable: the matrices $\mathbf{C}{a}$ and $\mathbf{C}{\beta a}$ were indecomposable anyway since all commodities need labour, directly or indirectly, to be produced. The key to that proof was that the subsistence vector was assumed to consist of numéraire. All that is needed to apply the same proof here is that commodity 1 , or one of the commodities which directly or indirectly use commodity 1 for their production, be included in the numéraire. (If commodity 1 is non-basic and not included in the numéraire not even indirectly, a method that decreases its cost has no effect on $w$.) Lemmas $2.11$ and $2.12$ too do not need an assumption that $\mathbf{A}$ be indecomposable. We conclude that those three lemmas are also valid for the case in which techniques differ in the commodities they include; only, the comparison of the profitability of alternative methods must be applied to the common commodities. Thus, the conclusion of Lemma $2.12$ that if two techniques are both on the outer envelope at the given $r$, then $\mathbf{p}^{(\alpha)}=\mathbf{p}^{(\beta)}$, must be intended to apply to the prices of the common commodities only.

经济代写|Microeconomics代考微观经济学代写|The Samuelson–Garegnani Model

As an important example of ‘enlarged’ techniques, let us study the model first proposed by Paul Samuelson in 1962 when presenting the notion of surrogate production function, and then much discussed in the Cambridge controversies in capital theory, in particular by Garegnani (1970), as discussed in Chap. 7. It is a two-industry model, where there is a single pure consumption good, which can be produced by alternative methods; each different method for the production of the consumption good utilizes labour and a different circulating capital good, which is produced by itself and labour via a single method specific to it. Thus each technique uses a different capital good, the sole commodity common to alternative techniques is the consumption good, and the comparison of alternative methods for the production of the consumption good necessarily involves considering also the capital good utilized and how it is produced.

Let the consumption good be commodity 2, and the capital good be commodity $1 \alpha$, or $1 \beta$, or $1 \gamma$, etc., depending on the method for the production of the consumption good, i.e. on the technique. Technique $(\alpha)$ is then a couple $\left(\mathbf{A}{\alpha}, \mathbf{a}{\mathbf{L} \alpha}\right)$ where the $2 \times 2$ matrix $\mathbf{A}{\alpha}$ has a positive first row $\mathbf{a}{1 \alpha}=\left(a_{1 \alpha, l \alpha}, a_{1 \alpha, 2}\right)$ and a second row consisting of zeros. Choose the consumption good as numéraire. The price equations are
$$
p_{l \alpha}=(1+r) p_{l \alpha} a_{l \alpha, 1 \alpha}+w^{(\alpha)} a_{L 1 \alpha}
$$
$$
p_{2}^{(\alpha)}=1=(1+r) p_{l \alpha} a_{1 \alpha, 2}+w^{(\alpha)} a_{L 2, \alpha-}
$$

微观经济学代考

经济代写|Microeconomics代考微观经济学代写|Techniques Including Diferent Commodities

现在让我们讨论在两种替代方法之间进行选择的重要案例 $\alpha$ 和 $\beta$ 例如，商品 1 的生产，当方法 $\beta$ 要求使用末出现在技术上的商品 $(\alpha)$.
为了修正想法，假设技术 $(\alpha)$ 包括 $n$ 商品，以及那种技术 $(\beta)$ 与技术有共同点 $(\alpha)$ 这些 $n$ 商品，以及除商品 1 以外的所有商品的生产方法; 方法 $\beta$ 商品 1 需要作为投 入，除了一些 $n$ 两种技术共有的商品，一些商品被索引为 $n+1, n+2, \ldots, n+h$, 在技术上根本没有出现 $(\alpha)$. 技术 $(\beta)$ 因此也必须包括生产这些商品的行业，其 中一些可能直接或间接地在自己的生产中使用自己。因此，供应价格的确定 $p_{1}^{\beta(\alpha)}$ 商品 1 的价格和分布 $(\alpha)$ 还需要确定商品的供应价格 $n+1, \ldots, n+h$. 这意味着 我们有 $h+1$ 方程来确定 $h+1$ 这些供应价格 $h$ 商品和商品 1. 形式上，这些 $h+1$ 方程在技术上类似于非基本商品的价格方程 $(\alpha)$ ，因此它们可以被解决。因此 $p_{1}^{\beta(\alpha)}$ 确定性很好，可以与 $p_{1}^{(\alpha)}$. 现在，上面给出的引理的证明 $2.10$ 如果 $p_{1}^{\beta(\alpha)} w^{(\alpha)}$ ，不需要 $\mathbf{A}$ 不可分解: 矩阵 $\mathrm{C} a$ 和 $\mathbf{C} \beta a$ 无论如何都是不可分解的，因为所有商品都 需要直接或间接的劳动力来生产。该证明的关键是假设生存向量由numéraire组成。在这里应用相同证明所需的只是商品 1 或直接或间接使用商品 1 进行生产的 商品之一包含在计价中。(如果商品 1 是非基本的，甚至没有间接包含在计价表中，那么降低其成本的方法对 $w$.) 引|理 $2.11$ 和 $2.12$ 也不需要假设 $\mathbf{A}$ 不可分解。我 们得出结论，这三个引理也适用于技术在它们所包含的商品上有所不同的情况；只是，必须将替代方法的盈利能力比较应用于普通商品。因此，引理的结论 $2.12$ 如果两种技术都在给定的外部信封上 $r$ ，然后 $\mathbf{p}^{(\alpha)}=\mathbf{p}^{(\beta)}$ ，必须旨在仅适用于普通商品的价格。

经济代写|Microeconomics代考微观经济学代写|The Samuelson–Garegnani Model

作为”放大”技术的一个重要例子，让我们研究一下 Paul Samuelson 在 1962 年提出替代生产函数的概念时首先提出的模型，然后在剑桥资本理论的争论中进行了 很多讨论，特别是 Garegnani (1970)，如第 1 章所述。 7. 两产业模式，单一的纯消费品，可以通过替代方法生产；生产消费品的每种不同方法都使用劳动和不同 的流动资本品，这种流动资本品由自身和劳动通过特定于它的单一方法生产。因此，每种技术使用不同的资本品，替代技术共同的唯一商品是消费品，
设消费品为商品 2 ，资本品为商品 $1 \alpha$ ，或者 $1 \beta$ ，或者 $1 \gamma$ 等，取决于消费品的生产方法，即技术。技术 $(\alpha)$ 然后是一对 $(\mathbf{A} \alpha, \mathbf{a L} \alpha)$ 在哪里 $2 \times 2$ 矩阵 $\mathbf{A} \alpha$ 有一个积 极的第一行 $\mathrm{a} 1 \alpha=\left(a_{1 \alpha, l \alpha}, a_{1 \alpha, 2}\right)$ 第二行由零组成。选择消费品作为 numéraire。价格方程是
$$
p_{l \alpha}=(1+r) p_{l \alpha} a_{l \alpha, 1 \alpha}+w^{(\alpha)} a_{L 1 \alpha}
$$
$$
p_{2}^{(\alpha)}=1=(1+r) p_{l \alpha} a_{1 \alpha, 2}+w^{(\alpha)} a_{L 2, \alpha-}
$$

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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。

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