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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
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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|Legal, Policy, and Budgetary Challenges

BLS needs to deal with legal, policy, and budgetary challenges. For secondary sources, this usually focuses on negotiation of contracts that are consistent with federal laws and meet the needs of both parties, as well as making sure that costs are reasonably controllable in the longer term (there are limits to the number of option years BLS can have on a contract). Nevertheless, there is the possibility that contract costs can increase exponentially when it comes time for renewal, and BLS needs to plan accordingly to the extent possible. Sole source contracts are problematic for BLS, and without data continuity, the risk is having to continually change production systems to accommodate new data and formats, which could be quite costly or lead to unpublishable indexes. In the case of secondary source datasets, a condition of the contract could be that the vendor be acknowledged publicly, such as J. D. Power in the New Vehicles case. In addition, for corporate data, there could be a need to enter into a formal user agreement.

The BLS’s primary obstacle to adopting web scraping has been legal. The Confidential Information Protection and Statistical Efficiency Act (CIPSEA) is the primary US law ensuring the confidentiality of BLS microdata. To ensure all alternative data used in research or production is protected under CIPSEA, BLS must provide establishments, including those whose data are collected online whether manually or automatically through scraping, a pledge of confidentiality promising to use the information for exclusively statistical purposes. Moreover, Terms of Service agreements (TOS) for websites and APIs often have aspects that are problematic for federal agencies. Website user terms and conditions often require users to agree to accept the law in the state in which the establishment resides, rather than federal law. Some TOS restrict storage of data, which is a requirement for CPI to ensure reproducibility. Many TOS have open-ended indemnity clauses to which federal agencies cannot legally commit. Corporate legal departments sometimes find it simpler to refuse access than to negotiate exemptions or alternative terms of service.

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Experiences with Corporate Data Collection

Three companies provide corporate datasets to BLS; two are described in this section. The other company has been providing airline fare data for less than a year, so those data are still in the evaluation stage. Both companies described below initially started providing corporate data in reaction to their reluctance to allow continued in-store collection.
In May 2016, a department store (CorpX) began supplying BLS with a monthly dataset of the average price and sales revenue for each product sold for each CorpX outlet in the geographic areas covered in the CPI. (Prior to May 2016, BLS was obtaining data that were not approved for production use, and then Corp X restructured its database and decided to provide different data to BLS.) However, the data only include limited descriptions of the items being sold. There is no structured data on product features, and the variable description is short and sometimes not descriptive at all. This lack of descriptive data prevents constructing hedonic regressions or even making informed decisions on the relative comparability of new to exiting items,limiting CPI’s ability to apply usual replacement and quality adjustment methods. BLS assessed the data over a period of two years for replacement of more than 1,000 price quotations used in the CPI and approved its use in production beginning with the March 2019 index.

Figure $2.1$ shows Tornqvist, matched-model indexes for a selection of eight item categories in one city. Matched-model indexes drop precipitously. Several item categories show more than a 90 percent decline in less than two years. Products are introduced at a high price and discounted over time. Most indexes display the largest price decline over a period of less than two years. These findings are similar to those of Greenlees and McClelland (2010), who analyzed an earlier sample of data from the same retailer. Greenlees and McClelland also found that matched-model price indexes implied implausibly large price declines that were not remedied when treated as chain drift. They found that hedonic indexes also showed large declines unless coefficients were constrained to be a fixed value over the timespan of the estimated index.

经济统计代考

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Legal, Policy, and Budgetary Challenges

BLS 需要应对法律、政策和预算方面的挑战。对于二级来源，这通常侧重于谈判符合联邦法律并满足双方需求的合同，以及确保成本在长期内合理可控（期权年数有限制 BLS可以有合同）。然而，合同成本有可能在更新时成倍增加，BLS 需要尽可能地进行相应的计划。单一来源合同对 BLS 来说是个问题，如果没有数据连续性，风险是不得不不断改变生产系统以适应新的数据和格式，这可能会非常昂贵或导致无法发布的索引。在二级源数据集的情况下，合同的一个条件可能是公开承认供应商，例如 JD Power 在 New Vehicles 案中。此外，对于公司数据，可能需要签订正式的用户协议。

BLS 采用网络抓取的主要障碍是合法的。机密信息保护和统计效率法案 (CIPSEA) 是美国主要的确保 BLS 微数据机密性的法律。为确保在研究或生产中使用的所有替代数据都受到 CIPSEA 的保护，BLS 必须向机构（包括那些通过手动或自动抓取在线收集数据的机构）提供保密承诺，承诺将信息用于专门的统计目的。此外，网站和 API 的服务条款协议 (TOS) 通常具有对联邦机构造成问题的方面。网站用户条款和条件通常要求用户同意接受机构所在州的法律，而不是联邦法律。一些 TOS 限制数据的存储，这是 CPI 确保可重复性的要求。许多 TOS 都有联邦机构不能合法承诺的开放式赔偿条款。公司法律部门有时会发现拒绝访问比协商豁免或替代服务条款更简单。

统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Experiences with Corporate Data Collection

三家公司向 BLS 提供企业数据集；本节介绍了两种。另一家公司提供机票数据的时间还不到一年，所以这些数据还处于评估阶段。下面描述的两家公司最初都开始提供公司数据，以回应他们不愿继续在店内收集数据。
2016 年 5 月，一家百货公司 (CorpX) 开始向 BLS 提供月度数据集，其中包含 CPI 涵盖的地理区域内每个 CorpX 门店销售的每种产品的平均价格和销售收入。（在 2016 年 5 月之前，BLS 正在获取未经批准用于生产的数据，然后 Corp X 重组了其数据库并决定向 BLS 提供不同的数据。）但是，这些数据仅包括对所售商品的有限描述。没有关于产品特性的结构化数据，变量描述很短，有时根本没有描述性。由于缺乏描述性数据，因此无法构建特征回归，甚至无法就新项目与现有项目的相对可比性做出明智的决定，从而限制了 CPI 应用通常的替换和质量调整方法的能力。

数字2.1显示 Tornqvist，一个城市中选择的八个项目类别的匹配模型索引。匹配模型索引急剧下降。几个项目类别显示在不到两年的时间内下降了 90% 以上。产品以高价推出，并随着时间的推移而打折。大多数指数在不到两年的时间内显示出最大的价格跌幅。这些发现与 Greenlees 和 McClelland (2010) 的发现相似，后者分析了来自同一零售商的早期数据样本。Greenlees 和 McClelland 还发现，匹配模型的价格指数暗示了令人难以置信的大幅价格下跌，当将其视为连锁漂移时，这种下跌无法弥补。他们发现，除非系数在估计指数的时间跨度内被限制为固定值，否则特征指数也显示出大幅下降。

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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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