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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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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Comparing ADP- FRB to Official Data

In this section we evaluate the ability of ADP-FRB and CES to forecast the QCEW, which can plausibly be treated as “truth.” We restrict attention to annual changes (March-to-March) to avoid complications related to seasonality and seam effects in the QCEW.

We follow the CES in benchmarking the level of our ADP-FRB indexes to the QCEW each year. Our procedure closely follows that of the CES: we iteratively force each March value of ADP-FRB to match the corresponding QCEW value, and we linearly wedge back the pre/post benchmark revision. The wedge reaches zero at the previous (already benchmarked) March. At the time of writing of this paper, the data are benchmarked through March $2017 .$

Throughout the paper, we use our monthly ADP-FRB index starting in 2007. For the purpose of annual benchmarking, this means we begin annual benchmark comparisons with the 2008 benchmark year, which measures the change in private nonfarm employment from April 2007 through March 2008. In the 10 years starting from 2008, the pre-benchmark ADPFRB estimates were closer to the eventually published population counts in four years, while the pre-benchmark CES estimates were more accurate in six years (see table 5.1). Overall, the root-mean-squared benchmark revision is $0.49$ percent for the ADP-FRB data and $0.36$ percent for the CES data from 2008 onward. Interestingly, the ADP-FRB estimates markedly outperformed the CES estimates during the Great Recession (2008-2010). Specifically, from 2008 to 2010 the ADP-FRB absolute revisions averaged 200,000 per year, whereas the BLS-CES absolute revisions averaged 490,000 per year. In contrast, between 2013 and 2017 the pre-benchmark ADP-FRB estimates consistently overpredicted employment growth.

An evaluation of the CES benchmark misses should also take the net birth-death model into account, as the net birth-death adjustment adds roughly 40 percent to a particular year’s employment change. As a result, a comparison of the benchmark misses of ADP-FRB series to the CES data is not exactly direct, as the ADP-FRB data would likely only capture a portion of the contribution of employment births. The third row in table $5.1$ presents the benchmark miss of the CES data without the inclusion of the net birth-death adjustment. That is, the “CES no BD” row reflects the growth to the level of employment solely due to the sample of businesses for which the CES data are collected. ${ }^{19}$

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Predicting Monthly Employment

While annual forecasts of the benchmark revisions are important, the CES is a monthly measure of employment that revises over several releases as both more data and benchmarks become available. In this section we evaluate the ability of the ADP-FRB employment indexes to improve fore-casts of CES data in real time and in conjunction with other real-time indicators. Table $5.3$ reports forecasting models described in Cajner et al. (2018) using real-time ADP indexes and other variables to predict the final print of CES (i.e., after all the revisions). In particular, we estimated the following regression model:
(1) $\Delta E M P_t^{\mathrm{CES}, \text { final }}=\alpha+\beta_1 \Delta E M P_t^{\mathrm{ADP}-\mathrm{FRB}, R T 5}+\beta_2 \Delta E M P_{t-1}^{\mathrm{CES}, R T}+\beta X_t+\omega_t$.
The explanatory variables include current-month real-time (five weeks after the start of the month, which corresponds to the week before or the week of the Employment Situation release) ADP-FRB data, previous-month real-time (first print) CES private employment, as well as initial unemployment insurance claims, Michigan Survey unemployment expectations, the lagged (previous-month) unemployment rate change, and Bloomberg market CES payroll employment expectations. In addition, $\omega_t=\varepsilon_t+\rho \varepsilon_{t-1}$ is an MA(1) error term. ${ }^{24}$

Cajner et al. (2018) discuss similar results in more detail; here we simply note that the ADP-FRB indexes for active employment make statistically significant contributions to the model and generate modest improvements to forecasting accuracy. Column (1) of table $5.3$ reports the baseline forecasting model without the ADP-FRB data or market expectations. Adding market expectations in column (2) improves the forecast notably, as can be seen from the 15,000-job reduction in RMSE. In column (3) we add the ADP-FRB index and find that RMSE declines and the ADP-FRB coefficient is statistically significant; that is, the inclusion of the ADP-FRB index provides further marginal forecasting improvement beyond the inclusion of market expectations, in contrast to the Gregory and Zhu (2014) results using ADP-NER. In column (4) we report a model including ADP-FRB but omitting market expectations, which reduces RMSE by 7,000 jobs relative to the baseline. Finally, column (5) indicates that even when the first print of CES data is available, the real-time ADP-FRB data provide an additional signal about the final or “true” BLS measure of employment change.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写经济统计代考|比较ADP- FRB到官方数据

在本节中，我们评估了ADP-FRB和CES预测QCEW的能力，这似乎可以被视为“真理”。我们将注意力限制在年度变化(3月至3月)上，以避免QCEW中与季节性和接缝效应相关的并发症

我们每年都遵循CES将ADP-FRB指数水平与QCEW进行基准比较。我们的程序与CES的程序非常相似:我们迭代地迫使ADP-FRB的每个3月份值与相应的QCEW值相匹配，并将基准修正前后线性楔回。楔形在前一个(已进行基准测试的)3月达到零。在撰写本文时，数据的基准是到3月$2017 .$

在整篇论文中，我们使用的是从2007年开始的月度ADP-FRB指数。为了达到年度基准的目的，这意味着我们开始与2008年基准年进行年度基准比较，2008年基准年衡量的是2007年4月至2008年3月间私营非农就业的变化。从2008年开始的10年里，ADPFRB的预基准估计更接近最终公布的4年人口统计，而CES的预基准估计在6年里更准确(见表5.1)。总体而言，2008年以后ADP-FRB数据的均方根基准修正为$0.49$个百分点，CES数据为$0.36$个百分点。有趣的是，在大衰退期间(2008-2010年)，ADP-FRB的估计明显优于CES的估计。具体来说，从2008年到2010年，ADP-FRB的绝对修正平均每年20万次，而BLS-CES的绝对修正平均每年49万次。相比之下，在2013年至2017年期间，ADP-FRB的预基准估值一直高估了就业增长

对CES基准遗漏的评估还应考虑出生-死亡净模型，因为出生-死亡净调整使某一年的就业变动增加了大约40％。因此，将ADP-FRB系列的基准遗漏与CES数据进行比较并不完全直接，因为ADP-FRB数据可能只捕捉到就业出生的一部分贡献。表$5.1$的第三行列出了不包括出生-死亡净调整数的消费情况统计数据的基准缺额。也就是说，“CES无BD”一行反映了就业水平的增长完全是由于收集了CES数据的企业样本造成的。${ }^{19}$

统计代写|经济统计代写经济统计代考|预测月度就业

虽然对基准修正的年度预测很重要，但CES是一个月度就业衡量指标，随着更多数据和基准的出现，该指标将经过多次发布进行修正。在本节中，我们将评估ADP-FRB就业指数在实时改善CES数据预测方面的能力，并与其他实时指标相结合。表格 $5.3$ 报告Cajner等人(2018)中描述的预测模型，使用实时ADP指数和其他变量来预测CES的最终版本(即在所有修订之后)。特别是，我们估计了以下回归模型:
(1) $\Delta E M P_t^{\mathrm{CES}, \text { final }}=\alpha+\beta_1 \Delta E M P_t^{\mathrm{ADP}-\mathrm{FRB}, R T 5}+\beta_2 \Delta E M P_{t-1}^{\mathrm{CES}, R T}+\beta X_t+\omega_t$解释变量包括当月实时(月初后五周，对应于就业形势发布的前一周或发布的那一周)ADP-FRB数据、上月实时(初版)CES私营就业、以及首次失业保险索赔、密歇根调查失业预期、滞后(前一个月)失业率变化以及彭博市场CES就业预期。此外， $\omega_t=\varepsilon_t+\rho \varepsilon_{t-1}$ 为MA(1)误差项。 ${ }^{24}$

Cajner等人(2018)更详细地讨论了类似的结果;这里我们只是指出，ADP-FRB的积极就业指数在统计上对模型做出了显著贡献，并对预测精度产生了适度的提高。表$5.3$的第(1)列报告了基线预测模型，没有ADP-FRB数据或市场预期。在列(2)中添加市场预期显著改善了预测，从RMSE中减少的15,000个工作岗位可以看出。在列(3)中，我们添加ADP-FRB指数，发现RMSE下降，ADP-FRB系数具有统计学意义;也就是说，与Gregory和Zhu(2014)使用ADP-NER的结果相比，纳入ADP-FRB指数在纳入市场预期之外提供了进一步的边际预测改善。在第(4)列中，我们报告了一个包含ADP-FRB但忽略了市场预期的模型，该模型相对于基线减少了7000个工作岗位的RMSE。最后，第(5)列表明，即使CES数据首次打印可用，实时ADP-FRB数据也提供了关于BLS就业变化的最终或“真实”度量的额外信号

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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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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。

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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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