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  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • 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
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|ECON121

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Methodological Challenges

Because the CPI is designed to use its own surveyed data, BLS has encountered some challenges related to alternative data congruence with CPI methodology. The primary obstacle to dealing with transaction data in the CPI has been dealing with product lifecycle effects – that is, when products exhibit systematic price trends in their lifecycle. For certain goods such as apparel and new vehicles, a product is typically introduced at a high price on the market and gradually discounted over time. At the point where the good exits, the price has been discounted substantially and may be on clearance. In the CPI, a similar good is selected, and its price is compared with that of the exiting good. The price relative constructed by comparing these two items typically implies a large increase in price from the exiting good to its replacement. This large increase will offset the incremental price declines over the prior product’s lifecycle. While this method works in the CPI’s fixed weight index, Williams and Sager (2019) found that a price comparison between exiting and new goods in a dynamically weighted index may undercorrect in situations where an exiting item is a low-inventory item on clearance, or overcorrect in other situations, and that multilateral price index methods designed to address chain drift, specifically the rolling year Gini Eltetö Köves Szulc (GEKS) index discussed in Ivancic, Diewert, and Fox (2011), did not remedy downward drift associated with product lifecycles. Greenlees and McClelland (2010) found that hedonic price indexes often exhibit the same drift as matched-model indexes. Conventional hedonic methods also do not address product lifecycle effects. Silver and Heravi (2005) found that coefficient estimates from hedonic regressions may be affected by product cycles, which they attributed to pricing strategies, including the dumping of obsolete merchandise. More generally, the implications of product lifecycles have not received much attention in the price index literature, with some exceptions such as Melser and Syed (2016) and Ehrlich et al. (this volume).

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While timeliness is often listed as one of the virtues of Big Data, it can be an issue for both corporate and secondary sources – BLS needs for a monthly index are not always a high priority or even possible for data vendors and corporate headquarters. At times, BLS risks publication delays or must accept truncating observations from the end of the month. In other cases, the data are only available with a lag – this is particularly the case with medical claims data, as described in the Physicians and Hospitals Services case. To the extent that the CPI is making use of data from multiple sources that come in with varying lags, BLS may need to reconsider the CPI as a measure that is published and never revised, taking into consideration the impact that might have on use of the CPI for cost-of-living-adjustments and contract escalation.

BLS has control over all data processing of traditionally collected data and has many procedures and systems in place to control the overall quality of the micro data collected and used in CPI’s outputs. With alternative data, BLS has to rely on others who do not always have the same data quality needs. Data cleanliness can be a risk with vendor data, descriptive data are not always collected, and data comparability over time is not guaranteed. In addition, continuation of any vendor data source is not guaranteed and could disappear without any warning; thus, BLS spends some time looking at these risks and how best to mitigate them. BLS creates fallback plans but recognizes that their implementation-if needed-may not be fast enough or smooth enough to prevent temporary gaps in coverage in the CPI.
In order for an alternative data source to be incorporated into the aggregate CPI measure, the data must be mapped into CPI’s item categorization and geographic structure. This is simple when a dataset’s coverage directly corresponds to a CPI item category. However, in many cases, transaction data cover a broad range of items and BLS must concord these items to the CPI structure based on the company’s categorizations and item descriptions. BLS developed a machine-learning system to assist in the CorpX categorizations, which has greatly improved its ability to handle large datasets with hundreds of thousands of items.

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由于 CPI 旨在使用其自己的调查数据,因此 BLS 遇到了一些与替代数据与 CPI 方法一致的挑战。在 CPI 中处理交易数据的主要障碍是处理产品生命周期效应——即产品在其生命周期中表现出系统性价格趋势时。对于某些商品,如服装和新车,产品通常以高价推出市场,并随着时间的推移逐渐打折。在商品退出时,价格已大幅打折,可能正在清仓。在 CPI 中,选择一种类似的商品,并将其价格与现有商品的价格进行比较。通过比较这两个项目构建的相对价格通常意味着从现有商品到其替代品的价格大幅上涨。这一大幅增长将抵消先前产品生命周期内价格的增量下降。虽然这种方法适用于 CPI 的固定权重指数,但 Williams 和 Sager(2019 年)发现,在现有商品是清仓时的低库存商品的情况下,动态加权指数中现有商品和新商品之间的价格比较可能不正确,或者在其他情况下过度正确,并且旨在解决链漂移的多边价格指数方法,特别是 Ivancic、Diewert 和 Fox (2011) 中讨论的滚动年 Gini Eltetö Köves Szulc (GEKS) 指数,并没有纠正与产品生命周期相关的向下漂移. Greenlees 和 McClelland (2010) 发现,特征价格指数通常表现出与匹配模型指数相同的漂移。传统的享乐方法也没有解决产品生命周期的影响。Silver 和 Heravi (2005) 发现,特征回归的系数估计可能会受到产品周期的影响,他们将其归因于定价策略,包括过时商品的倾销。更一般地说,产品生命周期的影响在价格指数文献中并未受到太多关注,但有一些例外,例如 Melser 和 Syed (2016) 以及 Ehrlich 等人。(本卷)。

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虽然及时性通常被列为大数据的优点之一,但它可能是企业和二级来源的问题 – BLS 对月度索引的需求并不总是数据供应商和公司总部的高优先级甚至可能。有时,BLS 冒着发布延迟的风险,或者必须接受从月底开始截断的观察结果。在其他情况下,数据只能延迟获得——医疗索赔数据尤其如此,如医师和医院服务案例中所述。如果 CPI 使用来自多个来源的不同滞后的数据,BLS 可能需要重新考虑将 CPI 作为一种已发布且从未修订的衡量标准,同时考虑到可能对使用生活成本调整和合同升级的 CPI。

BLS 控制了传统收集数据的所有数据处理,并制定了许多程序和系统来控制在 CPI 输出中收集和使用的微观数据的整体质量。对于替代数据,BLS 必须依赖于其他人并不总是具有相同的数据质量需求。数据清洁度可能是供应商数据的风险,并不总是收集描述性数据,并且无法保证数据随时间的可比性。此外,不保证任何供应商数据源的继续存在,并且可能会在没有任何警告的情况下消失;因此,BLS 花一些时间研究这些风险以及如何最好地减轻它们。BLS 制定了后备计划,但承认其实施(如果需要)可能不够快或不够顺畅,无法防止 CPI 覆盖范围出现暂时性缺口。
为了将替代数据源纳入总体 CPI 衡量标准,必须将数据映射到 CPI 的项目分类和地理结构中。当数据集的覆盖范围直接对应于 CPI 项目类别时,这很简单。但是,在许多情况下,交易数据涵盖了广泛的项目,BLS 必须根据公司的分类和项目描述将这些项目与 CPI 结构保持一致。BLS 开发了一个机器学习系统来协助 CorpX 分类,这大大提高了它处理包含数十万个项目的大型数据集的能力。

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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。





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。


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 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。