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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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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- 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|Concluding Remarks
In the introduction to the $2000 \mathrm{NBER} / \mathrm{CRIW}$ conference volume Scanner Data and Price Indices, Feenstra and Shapiro (2002) stated, “Scanner data and other electronic records of transactions create tremendous opportunities for improving economic measurement.” Almost two decades after that conference, researchers have made progress using digitized transactions data on many dimensions, but the US statistical agencies have not yet implemented the vision of using such data for dramatic improvements in economic measurement for official statistics. Indeed, many of the papers in that conference pointed to the difficulty in using scanner data for measurement. Both push and pull factors, however, suggest the time is now ripe for full-scale implementation of using transaction-level data that will yield a significant reengineering of key national indicators. In particular, developments in economics and computer science such as the UPI and hedonicsat-scale, are innovations that address some of the difficulties with using scanner data for economic measurement under the existing architecture for economic statistics.
On the push side, declining response rates on business and household surveys yield both higher costs and lower quality of economic measurement. Relatedly, the current decentralized system imposes a substantial burden on households and businesses with a multiplicity of surveys. On the pull side, the digitization of virtually everything has been dramatic over the last two decades. Moreover, substantial progress has been made on the technical challenges for implementation. Active research using item-level transactions data has yielded development of price index methodology that captures quality changes from product turnover and changing product appeal for continuing goods. Based on our review and exploration of the methodological innovations, we conclude that integration of the alternative approaches that have been proposed is likely to be fruitful.
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Overview of CPI
The CPI is a measure of the average change over time in the prices paid by urban consumers for a market basket of goods and services. The CPI is a complex measure that combines economic theory with sampling and other statistical techniques and uses data from several surveys to produce a timely measure of average price change for the consumption sector of the American economy. BLS operates within a cost-of-living-index (COLI) framework when producing the CPI.
Weights used in the estimation of the CPI are derived primarily from two surveys. The Consumer Expenditure (CE) Survey furnishes data on item category purchases of households and is used to draw the CPI item sample. The Telephone Point of Purchase Survey (TPOPS) collects data on retail outlets where households purchased commodities and services and is used as the outlet frame from which BLS selects a sample of outlets. ${ }^1$ Weights are derived from the reciprocal of the probabilities of selection. BLS has not had access to the expenditure information necessary to produce superlative indexes, the preferred class of index formulas for COLI estimation, for the lower-level component indexes that feed all CPI outputs. BLS currently only uses a superlative index formula to produce the Chained $\mathrm{CPI}-\mathrm{U}$ at the upper level of aggregation. ${ }^2$ The lower-level indexes used in CPI aggregates almost all use a geometric mean index formula, which approximates a COLI under the restrictive assumption of Cobb-Douglas utility. ${ }^3$
Pricing information in the current $\mathrm{CPI}$ is primarily based on two surveys.
经济统计代考
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Concluding Remarks
在介绍中2000美国国家经济研究局/全体人员会议卷扫描仪数据和价格指数，Feenstra 和夏皮罗（2002 年）指出，“扫描仪数据和其他电子交易记录为改进经济衡量创造了巨大的机会。” 在那次会议之后将近 20 年，研究人员在多方面使用数字化交易数据取得了进展，但美国统计机构尚未实施使用此类数据显着改善官方统计经济计量的愿景。事实上，该会议上的许多论文都指出了使用扫描仪数据进行测量的困难。然而，推动和拉动因素都表明，全面实施使用交易级数据的时机已经成熟，这将对关键的国家指标产生重大的重新设计。尤其是，
在推动方面，商业和家庭调查的响应率下降会导致成本增加和经济衡量质量下降。与此相关的是，当前的分散式系统通过多项调查给家庭和企业带来了沉重的负担。在拉动方面，在过去的二十年中，几乎所有事物的数字化都非常引人注目。此外，在实施的技术挑战方面取得了实质性进展。使用项目级交易数据的积极研究已经产生了价格指数方法的发展，该方法从产品周转率和不断变化的产品对持续商品的吸引力中捕捉质量变化。基于我们对方法创新的回顾和探索，我们得出结论，整合已提出的替代方法可能会取得丰硕成果。
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Overview of CPI
CPI 是衡量城市消费者为一篮子商品和服务支付的价格随时间平均变化的指标。CPI 是一种复杂的衡量标准，将经济理论与抽样和其他统计技术相结合，并使用来自多次调查的数据来及时衡量美国经济消费部门的平均价格变化。BLS 在生成 CPI 时在生活成本指数 (COLI) 框架内运行。
用于估计 CPI 的权重主要来自两项调查。消费者支出 (CE) 调查提供了家庭项目类别购买的数据，并用于绘制 CPI 项目样本。电话购买点调查 (TPOPS) 收集家庭购买商品和服务的零售网点的数据，并用作 BLS 从中选择网点样本的网点框架。1权重来自选择概率的倒数。BLS 无法获得产生最高级指数所需的支出信息，这是 COLI 估计的首选指数公式类别，用于提供所有 CPI 输出的较低级别的组成指数。BLS 目前仅使用最高级的索引公式来生成 Chained消费物价指数−在在聚合的上层。2CPI 聚合中使用的较低级别的指数几乎都使用几何平均指数公式，该公式在 Cobb-Douglas 效用的限制性假设下近似于 COLI。3
目前的定价信息消费物价指数主要基于两次调查。
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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 |
