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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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• 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|Fostering Demand for and Supply of Evaluation

A distinction should be made between the capacity of policymakers and advisors to use evidence, and the capacity of evaluation professionals to provide sound evidence. While it may be unrealistic to expect policymakers and advisors to become experts in evaluation, it is both reasonable and necessary for such professionals to be able to understand and use the evidence produced by evaluation systems in their policies and practices (Rutter, 2012). Integrating evidence into practice is a central feature of policymaking processes, and in this case, for integrating it into the follow-up and review mechanisms of the SDGs. An increasingly necessary skill for professional policymakers and advisors is to know about the different kinds of evidence that are available, how to gain access to them and how to critically appraise evidence. Without such knowledge and understanding, it is difficult to see how a strong demand for evidence can be established and, hence, how its practical application can be enhanced. It is also important to realize that the national SDG review process is a political process, informed by evidence. The use of evidence in national SDG reviews depends not only on the capacity to provide quality and trustworthy evidence, but also on the willingness and capacity of policymakers to use that evidence.

On the supply side, evaluations need to be timely, rigorous, focused, clear in their messaging and foster learning partnerships with national-level stakeholders (World Bank, 2009). Similarly, demand for evaluations may depend on a multiplicity of factors such as the policy environment (existence of policy forums, belief systems of the policymakers), skill levels of policymakers in using evidence, and political culture of the country (Witter et al., 2017).

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Data Collection: Faster, Cheaper, More Accurate

Evaluations have historically depended on document reviews, observations and interviews during field visits for qualitative data. In some cases, surveys are also conducted to collect quantitative data. In recent years, new tools and sources for data collection have emerged that build on the greater availability of three main technological advances: remote sensing systems, wireless technology, and cloud storage and computing. Some of these advances are increasing the automation and integration of data collection and analysis (Kipf et al., 2015), thus making them more accurate, faster and less expensive. Many organizations have been using such data collection tools for years, including the specialized agencies of the United Nations, multilateral development banks, international foundations, academics and the private sector.

Remote sensing: The field of remote sensing is undergoing a rapid change with the introduction of ever more accurate and high-resolution sensors at low cost or for free (Rocchini et al., 2017). Landsat system of the US National Aeronautics and Space Administration (NASA) has historically been the biggest provider of remote sensing imagery across the globe, to a resolution of 30 metres. Improvements in sensors of the European Space Agency’s Sentinel constellation of satellites promise to provide multispectral images down up to a 10 -metre resolution with a temporal frequency of one week (Harvey et al., 2018). The open data movement has compelled these taxpayer-funded initiatives to be made public, so the imagery is now publicly available.

The rapid advances in drones have made it much easier to mount sensors for more specific purposes. Today, drones are being used in the remotest and most dangerous of environments, including humanitarian and post-disaster contexts such as in Haiti and in the Philippines after Typhoon Haiyan (UN OCHA, 2014). Advances in remote sensing have allowed evaluators to collect data at the global level on indicators that were hitherto nearly impossible or very costly to capture. The convenience of measuring forest cover or vegetation profile in a given area while sitting at one’s desk could hardly have been imagined until recently. Remote sensing has added another source of data to triangulate findings from traditional sources of data collection in evaluations (see Case Study 1).

发展经济学代考

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应该区分决策者和顾问使用证据的能力，以及评估专业人员提供可靠证据的能力。虽然期望政策制定者和顾问成为评估专家可能是不现实的，但这些专业人员能够理解并在其政策和实践中使用评估系统产生的证据是合理和必要的（Rutter，2012）。将证据整合到实践中是决策过程的核心特征，在这种情况下，是将证据整合到可持续发展目标的后续和审查机制中。对于专业决策者和顾问来说，一项越来越必要的技能是了解可用的不同类型的证据、如何获取这些证据以及如何批判性地评估证据。如果没有这样的知识和理解，就很难看出如何能够建立对证据的强烈需求，从而如何加强其实际应用。同样重要的是要认识到国家可持续发展目标审查过程是一个以证据为依据的政治过程。在国家可持续发展目标审查中使用证据不仅取决于提供高质量和可信证据的能力，还取决于决策者使用这些证据的意愿和能力。

在供应方面，评估需要及时、严谨、重点突出、信息明确，并促进与国家级利益相关者的学习伙伴关系（世界银行，2009 年）。同样，对评估的需求可能取决于多种因素，例如政策环境（政策论坛的存在、政策制定者的信仰体系）、政策制定者使用证据的技能水平和国家的政治文化（Witter 等人， 2017）。

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评估历来依赖于实地考察期间的文件审查、观察和访谈以获得定性数据。在某些情况下，还会进行调查以收集定量数据。近年来，数据收集的新工具和来源已经出现，这些工具和来源建立在三个主要技术进步的更大可用性之上：遥感系统、无线技术以及云存储和计算。其中一些进步正在提高数据收集和分析的自动化和集成度（Kipf 等人，2015 年），从而使它们更准确、更快且成本更低。许多组织多年来一直在使用此类数据收集工具，包括联合国专门机构、多边开发银行、国际基金会、学术界和私营部门。

遥感：随着以低成本或免费引入更精确和高分辨率的传感器，遥感领域正在发生快速变化（Rocchini 等人，2017 年）。美国国家航空航天局 (NASA) 的 Landsat 系统历来是全球最大的遥感图像提供商，分辨率为 30 米。欧洲航天局哨兵星座传感器的改进有望以一周的时间频率提供分辨率高达 10 米的多光谱图像（Harvey 等人，2018 年）。开放数据运动迫使这些纳税人资助的计划公开，因此图像现在可以公开获得。

无人机的快速发展使得为更具体的目的安装传感器变得更加容易。今天，无人机正在最偏远和最危险的环境中使用，包括人道主义和灾后环境，例如在台风海燕之后的海地和菲律宾（联合国人道协调厅，2014 年）。遥感技术的进步使评估人员能够在全球层面收集有关指标的数据，而这些指标迄今为止几乎不可能或非常昂贵。坐在办公桌前测量给定区域的森林覆盖率或植被剖面的便利性直到最近还很难想象。遥感增加了另一个数据来源，以对评估中传统数据收集来源的结果进行三角测量（参见案例研究 1）。

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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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