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经济统计是应用统计学和应用经济学的一个主题，涉及经济数据的收集、处理、汇编、传播和分析。它与商业统计和计量经济学密切相关。

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• 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|Evaluating the Estimated State’s Predictive Content

The fact that the CES and ADP-FRB series receive roughly equal weight when extracting the common signal supports the idea that combining the signal from both series can contribute to our understanding of “true” employment growth. It is of interest to know how useful the state estimate is for forecasting applications, so in this section we evaluate the ability of the real-time state estimate to forecast the fully revised CES. Even though CES is only a noisy estimate of true employment growth, it is widely tracked as an indicator of the labor market, and success in forecasting it can help bolster the case that the state estimate is picking up usable signal.

For the forecasting exercises, we employ a framework similar to that found in equation (1), without the additional controls. The dependent variable is the current vintage of the CES estimate. As independent variables we include various combinations of the ADP-FRB employment estimate, the CES employment estimate, the smoothed state as estimated using both ADP-FRB and CES, and the smoothed state as estimated by CES only. This final variable is included to distinguish the time-averaging effect of the statespace model from the additional information included in ADP-FRB. If the ADP-FRB series has no information, then CES and the smoothed state based on CES alone ought to be the only relevant predictors. Importantly, all the independent variables are real-time estimates, which means that the state-space estimates include no future information.

The results of this exercise can be found in table 5.5. The first two columns include the $t+1$ current vintage CES employment value as its dependent variable. The second column adds the CES state as an additional explanatory variable. The third column contains the average employment growth over $t+1, t+2, t+3$ – i.e., the average growth rate of the next three months of employment. Estimated together, the only variable that is statistically significant across all three specifications is the ADP-CES state. ${ }^{30}$ The horserace results indicate that when comparing employment-based indicators of future CES readings of employment gains, the combination of the ADPFRB series and the past CES gains provides the most information about future employment.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Coverage and Representativeness Biases

We now examine bias with respect to coverage and representativeness for the Reed vacancies, as well as describing the steps we take to reduce these biases.

These two types of bias exist at the aggregate level. Vacancies posted online are unlikely to cover 100 percent of vacancies advertised in the economy, and the Reed stock of vacancies, obtained from equation (1), has aggregate coverage of around 40 percent relative to the ONS Vacancy Survey. In addition, the composition of the vacancies that are posted online is likely to be quite different from reality. These problems of bias and coverage exist for all job vacancy data based on job advertisements, including the widely used JobCentre Plus data, and have long existed in the empirical literature on job vacancies. Prior to the advent of national vacancy statistics, most previous empirical work was based on the use of vacancies advertised at job centers, which have the same problems though for different reasons.

Additionally, vacancies as posted online do not have some of the problems that data collected by surveys have. Surveys are likely to have non- or incomplete-response bias, overestimation of the vacancies posted by large firms, underestimation of vacancies from recently created firms and, when comparing vacancies and unemployment, could be biased by frequency mismatch between surveys (Abraham 1983). Nonresponse bias is not relevant for job advertisements posted online; differentials due to firm size may exist but are more likely to be caused by the ability to advertise positions (rather than size itself), and as postings are typically at daily frequency there can be no large role for frequency mismatch. The cost of posting advertisements online with a recruiter means that the problem of phantom vacancies, for which no job ever existed, is likely to be small.

There are many factors that affect the coverage of online job vacancies.Technological diffusion is one; given that no vacancies were posted on the World Wide Web before 1990, and that newspaper circulations have fallen substantially since the 1980 s, there has been a drift in job vacancies from ads in newspapers to ads placed online. Over time, the coverage of online vacancies has improved. Barnichon (2010) shows that this drift in coverage closely follows the S-shape typical of technological diffusion for the US, and that it also closely follows the similarly S-shaped fraction of internet users in that country. At the start of the period we study, 78 percent of the UK population were internet users, suggesting that the equivalent transition in the UK was already well under way by $2008 . .^7$ Another reason why there are coverage differences for online ads posted with a recruiter versus surveys is the cost of posting vacancies online. Cajner and Ratner (2016) find that changes in the cost of posting vacancies online had a significant influence on the aggregate stock of vacancies as represented by online sources versus other sources. The (time-dependent) reweighting we will use will correct for both of these biases. ${ }^8$

经济统计代考

统计代写|经济统计代写经济统计代考|评估估计状态的预测内容

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在提取共同信号时，CES和ADP-FRB序列的权重大致相等，这一事实支持了这样一种观点，即结合来自两个序列的信号可以有助于我们理解“真实”就业增长。了解状态估计对预测应用的有用程度是很有趣的，因此在本节中，我们评估实时状态估计预测完全修正的CES的能力。尽管消费物价指数只是对真实就业增长的一个嘈杂的估计，但它被广泛追踪，作为劳动力市场的一个指标，成功地预测它有助于支持这种情况，即国家的估计正在捕捉有用的信号

对于预测练习，我们采用了类似于式(1)中发现的框架，没有额外的控制。因变量是CES估计的当前年份。作为自变量，我们包括ADP-FRB就业估计、CES就业估计、同时使用ADP-FRB和CES估计的平滑状态和仅使用CES估计的平滑状态的各种组合。最后一个变量的加入是为了将状态空间模型的时间平均效应与ADP-FRB中包含的附加信息区分开来。如果ADP-FRB序列没有任何信息，那么CES和仅基于CES的平滑状态应该是唯一相关的预测因子。重要的是，所有自变量都是实时估计，这意味着状态空间估计不包含未来信息

这个练习的结果可以在表5.5中找到。前两列包括$t+1$当前古董CES就业值作为因变量。第二列将CES状态作为附加的解释性变量添加。第三列包含$t+1, t+2, t+3$上的平均就业增长率，即未来三个月就业的平均增长率。综合估计，在所有三个规范中具有统计意义的唯一变量是ADP-CES状态。${ }^{30}$ horserace结果表明，在比较基于就业的未来CES就业增长读数的指标时，ADPFRB系列和过去CES增长的结合提供了关于未来就业的最多信息

统计代写|经济统计代写经济统计代考|覆盖率和代表性偏见

我们现在审查关于里德职位空缺的覆盖率和代表性的偏见，以及描述我们为减少这些偏见所采取的步骤 这两种类型的偏差存在于总体水平上。网上发布的职位空缺不太可能涵盖经济中所有的职位空缺，从等式(1)得到的里德空缺存量，相对于ONS的空缺调查，其总覆盖率约为40％。此外，网上公布的空缺职位的构成可能与实际情况大不相同。所有基于招聘广告的职位空缺数据，包括广泛使用的JobCentre Plus数据，都存在偏见和覆盖范围的问题，并且长期存在于关于职位空缺的实证文献中。在国家职位空缺统计出现之前，以前的大多数实证工作都是基于使用就业中心的职位空缺广告，虽然原因不同，但也存在同样的问题 此外，网上公布的职位空缺不存在一些调查收集的数据所存在的问题。调查可能有非或不完全反应偏差，高估大公司公布的空缺，低估新成立公司的空缺，并且在比较空缺和失业率时，调查之间的频率不匹配可能产生偏差(Abraham 1983年)。无反应偏差与网上发布的招聘广告无关;由于公司规模的差异可能存在，但更有可能是由招聘职位的能力(而不是规模本身)造成的，由于招聘职位通常是每天发布一次，所以频率不匹配不会有很大的作用。通过招聘人员在网上发布广告的成本意味着，从未存在过的虚空缺的问题可能会很小 有很多因素会影响网上职位空缺的覆盖率。技术扩散是其一;考虑到1990年以前没有在万维网上发布的职位空缺，而报纸发行量自20世纪80年代以来大幅下降，职位空缺已经从报纸上的广告转向了网上的广告。随着时间的推移，网上职位空缺的覆盖面有所改善。Barnichon(2010)表明，这种覆盖漂移非常接近美国技术扩散的典型s型，也非常接近该国互联网用户的类似s型比例。在我们研究的时期开始时，78％的英国人口是互联网用户，这表明在英国已经发生了类似的转变$2008 . .^7$另一个原因是，招聘人员发布的在线广告与调查的覆盖率存在差异是在网上发布空缺的成本。Cajner和Ratner(2016)发现，在网上发布职位空缺的成本变化对在线来源和其他来源所代表的职位空缺总量有显著影响。我们将使用的(依赖于时间的)重加权将纠正这两种偏差。${ }^8$

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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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