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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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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Linear and Nonlinear Regression Functions
The general regression function $x_{t}(\boldsymbol{\beta})$ can be made specific in a very large number of ways. It is worthwhile to consider a number of special cases so as to get some idea of the variety of specific regression functions that are commonly used in practice.
The very simplest regression function is
$$
x_{t}(\boldsymbol{\beta})=\beta_{1} \iota_{t}=\beta_{1},
$$
where $\iota_{t}$ is the $t^{\text {th }}$ element of an $n$-vector $\iota$, each element of which is 1 . In this case, the model (2.01) says that the conditional mean of $y_{t}$ is simply a constant. While this is a trivial example of a regression function, since $x_{t}(\boldsymbol{\beta})$ is the same for all $t$, it is nevertheless a good example to start with and to keep in mind. All regression functions are simply fancier versions of (2.10). And any regression function that cannot fit the data at least as well as (2.10) should be considered a highly unsatisfactory one.
The next-simplest regression function is the simple linear regression function
$$
x_{t}(\boldsymbol{\beta})=\beta_{1}+\beta_{2} z_{t},
$$
where $z_{t}$ is a single independent variable. $\Lambda$ ctually, an even simpler model would be one with a single independent variable and no constant term. However, in most applied problems it does not make sense to omit the constant term. Many linear regression functions are used as approximations to unknown conditional mean functions, and such approximations will rarely be accurate if they are constrained to pass through the origin. Equation (2.11) has two parameters, an intercept $\beta_{1}$ and a slope $\beta_{2}$.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Error Terms
When we specify a regression model, we must specify two things: the regression function $x_{t}(\boldsymbol{\beta})$ and at least some of the properties of the error terms $u_{t}$. We have already seen how important the second of these can be. When we added crrors with constant variance to the multiplicative regression function (2.13), we obtained a genuinely nonlinear regression model. But when we added errors that were proportional to the regression function, as in (2.15), and made use of the approximation $e^{w} \cong 1+w$, which is a very good one when $w$ is small, we obtained a loglinear regression model. It should be clear from this example that how we specify the error terms will have a major effect on the model which is actually estimated.
In (2.01) we specified that the error terms were independent with identical means of zero and variances $\sigma^{2}$, but we did not specify how they were actually distributed. Even these assumptions may often be too strong. They rule out any sort of dependence across observations and any type of variation over time or with the values of any of the independent variables. They also rule out distributions where the tails are so thick that the error terms do not have a finite variance. One such distribution is the Cauchy distribution. A random variable that is distributed as Cauchy not only has no finite variance but no finite mean either. See Chapter 4 and Appendix B.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Linear and Nonlinear Regression Functions
一般回归函数 $x_{t}(\boldsymbol{\beta})$ 可以通过多种方式具体化。值得考虑一些特殊情况，以便了解实践中常用的各种特定回归函数。
最简单的回归函数是
$$
x_{t}(\boldsymbol{\beta})=\beta_{1} \iota_{t}=\beta_{1},
$$ 都一样 $t$ ，但它仍然是一个很好的例子，可以开始并牢记。所有回归函数都是 (2.10) 的更高级版本。并且任何不能至少与 (2.10) 一样拟合数据的回归函数都应该被认 为是一个非常不令人满意的回归函数。
下一个最简单的回归函数是简单线性回归函数
$$
x_{t}(\boldsymbol{\beta})=\beta_{1}+\beta_{2} z_{t},
$$
在哪里 $z_{t}$ 是一个独立的变量。 $\Lambda$ 实际上，一个更简单的模型将是一个具有单个自变量且没有常数项的模型。然而，在大多数应用问题中，省略常数项是没有意义的。 许多线性回归函数被用作末知条件均值函数的近似值，如果它们被限制为通过原点，那么这些近似值将很少准确。方程 (2.11) 有两个参数，一个截距 $\beta_{1}$ 和一个斜坡 $\beta_{2}$.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Error Terms
当我们指定回归模型时，我们必须指定两件事：回归函数X吨(b)以及至少一些误差项的性质在吨. 我们已经看到了其中第二个的重要性。当我们向乘法回归函数 (2.13) 添加具有恒定方差的 crrors 时，我们得到了一个真正的非线性回归模型。但是当我们添加与回归函数成比例的误差时，如（2.15），并利用近似值和在≅1+在, 这是一个非常好的当在小，我们得到一个对数线性回归模型。从这个例子中应该清楚的是，我们如何指定误差项将对实际估计的模型产生重大影响。
在（2.01）中，我们指定误差项是独立的，具有相同的零均值和方差p2，但我们没有加具有恒定方差的 crrors 时，我们得到了一个真正的非线性回归模型。但是当我们添加与回归函数成比例的误差时，如（2.15)，并利用近似值 $e^{w} \cong 1+w$, 这是一 个非常好的当 w小，我们得到一个对数线性回归模型。从这个例子中应该清楚的是，我们如何指定误差项将对实际估计的模型产生重大影响。
在 (2.01) 中，我们指定误差项是独立的，具有相同的零均值和方差 $\sigma^{2}$ ，但我们没有具体说明它们的实际分布方式。即使是这些假设也可能常常过于强大。它们排除 了对观崇结果的任何依赖以及随时间的任何类型的变化或任何自变量的值。他们还排除了尾部太厚以至于误差项没有有限方差的分布。一种这样的分布是柯西分布。 分布为 Cauchy 的随机变量不仅没有有限方差，也没有有限均值。请参阅第 4 章和附录 $B$ 。
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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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