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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|Problems associated with R2
There are a number of serious problems associated with the use of $R^{2}$ to judge the performance of a single equation or as a basis of comparison of different equations:
1 Spurious regression problem (this problem will be discussed fully in Chapters 16 and 17). In the case where two or more variables are actually unrelated, but exhibit strong trend-like behaviour, the $R^{2}$ can reach very high values (sometimes even greater than 0.9). This may mislead the researcher into believing there is actually a strong relationship between the variables.
2 High correlation of $X_{t}$ with another variable $Z_{t}$. It might be that there is a variable $Z_{t}$ that determines the behaviour of $Y_{t}$ and is highly correlated with $X_{t}$. Then, even though a large value of $R^{2}$ shows the importance of $X_{t}$ in determining $Y_{t}$, the omitted variable $Z_{t}$ may be responsible for this.
3 Correlation does not necessarily imply causality. No matter how high the value of $R^{2}$, this cannot suggest causality between $Y_{t}$ and $X_{t}$, because $R^{2}$ is a measure of correlation between the observed value $Y_{t}$ and the predicted value $\hat{Y}_{t}$. To whatever extent possible, we should refer to economic theory, previous empirical work and intuition to determine a causally related variable to include in a sample regression.
4 Time series equations versus cross-section equations. Time series equations almost always generate higher $R^{2}$ values than cross-section equations. This is because crosssectional data contain a great deal of random variation (usually called ‘noise’), which makes ESS small relative to TSS. On the other hand, even badly specified time series equations can give $R^{2}$ values of $0.999$ for the spurious regression reasons presented in point 1 above. Therefore, comparisons of time series and cross-sectional equations using $R^{2}$ are not possible.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Hypothesis testing and confidence intervals
Under the assumptions of the CLRM, we know that the estimators $\hat{a}$ and $\hat{\beta}$ obtained by OLS follow a normal distribution with means $a$ and $\beta$ and variances $\sigma_{\hat{a}}^{2}$ and $\sigma_{\hat{\beta}}^{2}$, respectively. It follows that the variables:
$$
\frac{\hat{a}-a}{\sigma_{\hat{a}}} \text { and } \frac{\hat{\beta}-\beta}{\sigma_{\hat{\beta}}}
$$
have a standard normal distribution (that is a normal distribution with mean 0 and variance 1). If we replace the unknown $\sigma_{\hat{a}}$ and $\sigma_{\hat{\beta}}$ by their estimates $s_{\hat{a}}$ and $s_{\hat{\beta}}$ this is no longer true. However, it is relatively easy (based on Chapter 1) to show that the following random variables (after the replacement):
$$
\frac{\hat{a}-a}{s_{\hat{a}}} \text { and } \frac{\hat{\beta}-\beta}{s_{\hat{\beta}}}
$$
follow the Student’s $t$-distribution with $n-2$ degrees of freedom. The Student’s $t$-distribution is close to the standard normal distribution except that it has fatter tails, particularly when the number of degrees of freedom is small.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Problems associated with R2
有许多与使用相关的严重问题 $R^{2}$ 判断单个方程的性能或作为不同方程比较的基础:
1 伪回归问题（这个问题将在第 16 章和第 17 章中全面讨论) 。如果两个或多个变量实际上不相关，但表现出强烈的趋势行为，则 $R^{2}$ 可以达到非常高的值（有时 甚至大于 0.9）。这可能会误导研究人员认为变量之间实际上存在很强的关系。
2 高相关性 $X_{t}$ 与另一个变量 $Z_{t}$. 可能有一个变量 $Z_{t}$ 这决定了行为 $Y_{t}$ 并且高度相关 $X_{t}$. 那么，即使有很大的价值 $R^{2}$ 显示了重要性 $X_{t}$ 在确定 $Y_{t}$, 省略的变量 $Z_{t}$ 可能对 此负责。
3 相关并不一定意味着因果关系。不管价值多高 $R^{2}$, 这不能表明两者之间的因果关系 $Y_{t}$ 和 $X_{t}$ ，因为 $R^{2}$ 是观测值之间相关性的度量 $Y_{t}$ 和预测值 $\hat{Y}_{t}$. 在任何可能的情 㑆下，我们都应该参考经济理论、以前的实证工作和直觉来确定一个因果相关的变量以包含在样本回归中。
4 时间序列方程与横截面方程。时间序列方程几乎总是产生更高的 $R^{2}$ 值比横截面方程。这是因为横截面数据包含大量随机变化 (通常称为”㗍声”)，这使得 ESS 相对于 TSS 较小。另一方面，即使是指定不好的时间序列方程也可以给出 $R^{2}$ 的值 $0.999$ 由于上面第 1 点中提出的虚假回归原因。因此，时间序列和横截面方程的 比较使用 $R^{2}$ 是不可能的。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Hypothesis testing and confidence intervals
在 CLRM 的假设下，我们知道估计量和䅐由 OLS 获得的均值服从正态分布 $a$ 和 $\beta$ 和差异 $\sigma_{\hat{a}}^{2}$ 和 $\sigma_{\hat{\beta}^{\prime}}^{2}$ 分别。随之而来的变量是:
$$
\frac{\hat{a}-a}{\sigma_{\hat{a}}} \text { and } \frac{\hat{\beta}-\beta}{\sigma_{\hat{\beta}}}
$$
具有标准正态分布 (即均值为 0 ，方差为 1 的正态分布) 。如果我们替换末知 $\sigma_{\hat{a}}$ 和 $\sigma_{\hat{\beta}}$ 根据他们的估计 $s_{\hat{a}}$ 和 $s_{\hat{\beta}}$ 这不再是真的。但是，显示以下随机变量 (替换后) 相对容易（基于第 1 章) :
$$
\frac{\hat{a}-a}{s_{\hat{a}}} \text { and } \frac{\hat{\beta}-\beta}{s_{\hat{\beta}}}
$$
侒照学生的 $t$-分布与 $n-2$ 自由程度。学生们 $t$-分布接近标准正态分布，只是它的尾部较粗，特别是在自由度数小时。
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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。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
| PYTHON代写 | 回归分析与线性模型代写 |
| MATLAB代写 | 方差分析与试验设计代写 |
| STATA代写 | 机器学习/统计学习代写 |
| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
| EVIEWS代写 | 时间序列分析代写 |
| EXCEL代写 | 深度学习代写 |
| SQL代写 | 各种数据建模与可视化代写 |
