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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
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• 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|How Can We Take Advantage of New Technologies to Address New Challenges?

As discussed earlier in this chapter, tracking the progress of the SDGs requires a way of working that is faster, more collaborative and more sensitive to complexity. Technology offers real possibilities for evaluators to rise up to the challenges that SDGs present, by using faster feedback loops, collaborating on a global scale and dissecting complexity.

Faster feedback loops. Technology and ICTs in particular offer the evaluation community unprecedented opportunities for more real-time, effective and efficient evaluation, even in humanitarian contexts. Satellite images of land and forests can provide finely detailed data on climate change. Drones or geo-referenced photos can make it possible to evaluate interventions in areas that are not accessible for security reasons. Data analysis of social media or radio broadcasts can make available billions of data points on cultural beliefs and social norms. And artificial intelligence may be able to analyse billions of data points in an incrementally reliable manner – even producing evaluation reports instead of human evaluators! Evaluators might even be able to go beyond simply disseminating evaluation messages. They could create a lasting impact among populations and policymakers through near real-life simulations using virtual reality. All of this will mean that evaluations can close the loop – from data collection to analysis to creation of knowledge and feedback into SDG monitoring – much faster. This is especially important in light of the SDGs’ ambitious timeline.

Collaboration on a global scale and ease of partnerships. Just as achieving the SDGs requires comprehensive and global partnerships due to their interrelatedness, tracking progress towards their achievement requires a similar collaboration. ICTs make it much easier to facilitate such collaboration. The near ubiquity of the Internet and the advent of cloud storage and cloud-based applications means that development partners across the world can communicate, collaborate seamlessly and report on progress accordingly. The prevalence of application programme interfaces (APIs) enables datasets of various kinds, produced by various actors around the world, to be used to track numerous indicators while triangulating analysis and making it more rigorous.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Marco Segone

The key bodies responsible for implementing country-led evaluations within each country are national governments. Since national SDG reviews are voluntary, the commitment of governments is critical, particularly as they are the ones who have to decide how to divide their limited financial and technical resources among many different development priorities, which are supported by different groups of international and national stakeholders. Given the broad scope of the SDGs, almost all government agencies could be involved, with the national government playing an important coordinating role. At the national level, donor agencies, UN agencies, CSOs, academia, scientific community, advocacy groups and foundations can all contribute to the evaluation agenda. However, the interconnectedness of the SDG system means that it is vital to avoid the “silo mentality” of many MDG monitoring and evaluation activities, with each donor agency, CSO and $\mathrm{UN}$ agency conducting its own study, often with limited coordination, significant duplication and little comparability of data between entities.
The Inter-Agency Expert Group on SDG Indicators (IAEG-SDGs) is seeking to avoid these dangers by advocating for a global indicator framework for the SDGs that would be agreed upon by all member states, with national and subnational indicators used for more localized policy interventions. CSOs, including voluntary organizations for professional evaluation (VOPES), should play an important role in the country-led evaluations at both the national and local levels (ACSC, 2016). Their contribution will be critical in ensuring a truly inclusive consultation and participatory approach.

发展经济学代考

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正如本章前面所讨论的，跟踪可持续发展目标的进展需要一种更快、更具协作性和对复杂性更敏感的工作方式。通过使用更快的反馈循环、在全球范围内进行协作和剖析复杂性，技术为评估人员提供了应对可持续发展目标所带来挑战的真正可能性。

更快的反馈循环。技术和 ICT 尤其为评估界提供了前所未有的机会，以进行更实时、有效和高效的评估，即使在人道主义背景下也是如此。土地和森林的卫星图像可以提供有关气候变化的详细数据。无人机或地理参考照片可以评估出于安全原因无法进入的区域的干预措施。社交媒体或无线电广播的数据分析可以提供数十亿关于文化信仰和社会规范的数据点。人工智能或许能够以一种渐进式可靠的方式分析数十亿个数据点——甚至生成评估报告而不是人工评估员！评估人员甚至可以超越简单地传播评估信息。他们可以通过使用虚拟现实的近乎真实的模拟在人群和政策制定者中产生持久的影响。所有这一切都意味着评估可以更快地完成从数据收集到分析再到知识创建和反馈到可持续发展目标监测的循环。鉴于可持续发展目标雄心勃勃的时间表，这一点尤为重要。

全球范围内的协作和轻松的伙伴关系。正如实现可持续发展目标需要全面的全球伙伴关系，因为它们相互关联，跟踪其实现的进展也需要类似的合作。信息通信技术使促进这种合作变得更加容易。互联网几乎无处不在以及云存储和基于云的应用程序的出现意味着世界各地的开发合作伙伴可以进行通信、无缝协作并相应地报告进展情况。应用程序接口 (API) 的普及使得由世界各地的不同参与者产生的各种数据集能够用于跟踪众多指标，同时进行三角分析并使其更加严格。

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Marco Segone

负责在每个国家内实施由国家主导的评估的主要机构是国家政府。由于国家可持续发展目标审查是自愿的，因此政府的承诺至关重要，特别是因为它们必须决定如何将其有限的财政和技术资源分配给许多不同的发展优先事项，这些优先事项得到不同的国际和国家利益相关者团体的支持. 鉴于可持续发展目标的范围很广，几乎所有政府机构都可以参与其中，而国家政府则发挥着重要的协调作用。在国家层面，捐助机构、联合国机构、民间社会组织、学术界、科学界、倡导团体和基金会都可以为评估议程做出贡献。然而，和机构进行自己的研究，通常协调有限，存在大量重复，实体之间的数据几乎没有可比性。
可持续发展目标指标机构间专家组 (IAEG-SDGs) 正在寻求避免这些危险，倡导建立一个所有成员国都同意的可持续发展目标全球指标框架，并将国家和地方指标用于更本地化的政策干预。民间社会组织，包括专业评估志愿组织 (VOPES)，应在国家和地方层面的国家主导评估中发挥重要作用（ACSC，2016 年）。他们的贡献对于确保真正具有包容性的协商和参与方式至关重要。

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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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