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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|Efficiency and BLUEness
Under assumptions 5 and 6 , we can prove that the OLS estimators are the most efficient among all unbiased linear estimators. Thus we can conclude that the OLS procedure yields BLU estimators.
The proof that the OLS estimators are BLU estimators is relatively complicated. It entails a procedure which goes the opposite way from that followed so far. We start the estimation from the beginning, trying to derive a BLU estimator of $\beta$ based on the properties of linearity, unbiasedness and minimum variance one by one, and then we check whether the BLU estimator derived by this procedure is the same as the OLS estimator.
Thus, we want to derive the BLU estimator of $\beta$, say $\breve{\beta}$, concentrating first on the property of linearity. For $\breve{\beta}$ to be linear we need to have:
$$
\breve{\beta}=\delta_{1} Y_{1}+\delta_{2} Y_{2}+\cdots+\delta_{n} Y_{n}=\sum \delta_{t} Y_{t}
$$
where the $\delta_{t}$ terms are constants, the values of which are to be determined.
Proceeding with the property of unbiasedness, for $\breve{\beta}$ to be unbiased we must have $E(\breve{\beta})=\beta .$ We know that:
$$
E(\breve{\beta})=E\left(\sum \delta_{t} Y_{t}\right)=\sum \delta_{t} E\left(Y_{t}\right)
$$
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The overall goodness of fit
We showed earlier that the regression equation obtained from the OLS method fits a scatter diagram quite closely. However, we need to know how close it is to the scattered observed values to be able to judge whether one particular line describes the relationship between $Y_{t}$ and $X_{t}$ better than an alternative line. In other words, it is desirable to know a measure that describes the closeness of fit. This measure will also inform us how well the equation we have obtained accounts for the behaviour of the dependent variable.
To obtain such a measure, we first have to decompose the actual value of $Y_{t}$ into a predicted value, which comes from the regression equation, $\hat{Y}{t}$, plus the equation’s residuals: $$ Y{t}=\hat{Y}{t}+\hat{u}{t}
$$
Subtracting $\bar{Y}$ from both sides we have:
$$
Y_{t}-\bar{Y}=\hat{Y}{t}-\bar{Y}+\hat{u}{t}
$$
We need to obtain a measure of the total variation in $Y_{t}$ from its mean $\bar{Y}$. Therefore, we take the sum of Equation (3.58):
$$
\sum\left(Y_{t}-\bar{Y}\right)=\sum\left(\hat{Y}{t}-\bar{Y}+\hat{u}{t}\right)
$$
then square both terms to get:
$$
\sum\left(Y_{t}-\bar{Y}\right)^{2}=\sum\left(\hat{Y}{t}-\bar{Y}+\hat{u}{t}\right)^{2}
$$
Note that, if we divided the measure on the left-hand side of the above equation by $n$, we would simply get the sample variance of $Y_{t}$. So $\sum\left(Y_{t}-\bar{Y}\right)^{2}$ is an appropriate measure of the total variation in $Y_{t}$, often called the total sum of squares (TSS).
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Efficiency and BLUEness
在假设 5 和 6 下，我们可以证明 OLS 估计器是所有无偏线性估计器中最有效的。因此我们可以得出结论，OLS 过程产生 BLU 估计量。
OLS 估计器是 BLU 估计器的证明相对复杂。它需要一个与迄今为止所遵循的相反的过程。我们从一开始就开始估计，试图推导出一个 BLU 估计量 $\beta$ 根据线性、无 偏性和最小方差的性质，我们一一检查通过该程序导出的 BLU 估计量是否与 OLS 估计量相同。
因此，我们想要推导出 BLU 估计量 $\beta$ ，说 $\breve{\beta}$ ，首先集中在线性特性上。为了 $\beta$ 要成为线性，我们需要：
$$
\breve{\beta}=\delta_{1} Y_{1}+\delta_{2} Y_{2}+\cdots+\delta_{n} Y_{n}=\sum \delta_{t} Y_{t}
$$
在哪里 $\delta_{t}$ 项是常数，其值有待确定。
继续无偏性的性质，对于 $\beta$ 为了不偏不倚，我们必须有 $E(\breve{\beta})=\beta$. 我们知道:
$$
E(\breve{\beta})=E\left(\sum \delta_{t} Y_{t}\right)=\sum \delta_{t} E\left(Y_{t}\right)
$$
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The overall goodness of fit
我们之前表明，从 OLS 方法获得的回归方程非常适合散点图。但是，我们需要知道它与分散的观测值有多接近，才能判断一条特定的线是否描述了两者之间的关 系。 $Y_{t}$ 和 $X_{t}$ 比替代线更好。换句话说，希望知道描述拟合紧密度的度量。这个度量也将告诉我们我们得到的方程在多大程度上解释了因变量的行为。
要获得这样的度量，我们首先必须分解 的实际值 $Y_{t}$ 转化为来自回归方程的预测值， $\hat{Y} t$ ，加上方程的残差:
$$
Y t=\hat{Y} t+\hat{u} t
$$
减法 $\bar{Y}$ 从双方我们有:
$$
Y_{t}-\bar{Y}=\hat{Y} t-\bar{Y}+\hat{u} t
$$
我们需要获得总变化的度量 $Y_{t}$ 从它的意思 $\bar{Y}$. 因此，我们取方程 $(3.58)$ 的总和:
$$
\sum\left(Y_{t}-\bar{Y}\right)=\sum(\hat{Y} t-\bar{Y}+\hat{u} t)
$$
然后将这两项平方得到:
$$
\sum\left(Y_{t}-\bar{Y}\right)^{2}=\sum(\hat{Y} t-\bar{Y}+\hat{u} t)^{2}
$$
请注意，如果我们将上述等式左侧的度量除以 $n$ ，我们将简单地得到样本方差 $Y_{t}$. 所以 $\sum\left(Y_{t}-\bar{Y}\right)^{2}$ 是对总变化的适当度量 $Y_{t}$ ，通常称为总平方和 (TSS)。
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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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