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产业经济学是关于公司、行业和市场的研究。它研究各种规模的公司–从当地的角落商店到沃尔玛或乐购这样的跨国巨头。它还考虑了一系列的行业,如发电、汽车生产和餐馆。

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经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3121

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Summary of firm-level findings

In the declining products sample, small producers suffered disproportionately high mortality rates, whereas large-share firms made more frequent incremental reductions of capacity. Nearly all plant closures by ‘bottom third’ producers were exits, whereas ‘top third’ firms typically remained as producers despite closure of some plants. When exit and incremental divestment are combined, the total capacity reductions made by large and small firms were about equal. For survivor firms in the most steeply declining products there is evidence that firm sizes converged owing to more rapid divestment by the largest producers.
These findings at the firm level can be viewed as consistent with both the ‘shakeout’ model and $\mathrm{G} \& \mathrm{~N}$ (1990). Many of the findings are also consistent with a more naive model of divestment. Assume that (1) large firms differ from small firms solely in the number of plants that they operate and (2) the probability of plant closure is uncorrelated with firm size. Under these conditions one would naturally observe more frequent exits by small producers, even though the rate of divestment, on average, is independent of firm size. The one finding inconsistent with this naive model is that of convergence within the cohort of surviving firms. A further basis for rejecting the naive model is provided by findings on plant-level divestment, reported in the next section.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Analysis of plant closures

Here I consider divestment at the plant level, using logit analysis to identify factors that influenced firms’ decisions to close individual plants. The results show that small plants were more likely to be closed; but controlling for plant size, the probability of closure increased with the firm’s capacity share, as predicted by the G\&N (1990) model. Additional factors that might serve as ‘exit barriers’ along the lines proposed by Caves and Porter (1976) and Harrigan (1980) are also evaluated.

The lower half of table $5.7$ gives summary statistics on multi-plant operation and average plant scale by size class of producer in the peak year. Larger producers typically operated multiple plants. Firms in the ‘top third’ category operated an average of $2.8$ plants in the peak year, as compared with $1.3$ plants for ‘bottom third’ producers. For 12 of the 17 products included in table 5.7, the largest producer was a multi-plant firm.

Plant scale was measured relative to the capacity of the largest plant in the industry. For producers in the ‘top third’ category, an average plant had capacity equal to 70 per cent of the largest industry plant for that product. Plants operated by firms in the ‘middle third’ category were of nearly this size. However, firms in the ‘bottom third’ operated plants that were, on average, less than half as large. Hence, significant scalerelated cost penalties were experienced by many ‘bottom third’ producers.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3121

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Summary of firm-level findings

在下降的产品样本中,小型生产商的死亡率高得不成比例,而大型企业则更频繁地逐步减少产能。几乎所有“排名倒数第三”的生产商关闭的工厂都是退出,而“排名前三”的公司尽管关闭了一些工厂,但通常仍作为生产商。当退出和增量撤资相结合时,大小企业减少的总产能大致相等。对于下降幅度最大的产品中的幸存公司,有证据表明,由于最大生产商更快​​地撤​​资,公司规模趋于一致。
这些在公司层面的发现可以被视为与“洗牌”模型和G& ñ(1990 年)。许多调查结果也与更幼稚的撤资模型一致。假设(1)大公司与小公司的区别仅在于它们经营的工厂数量和(2)工厂关闭的概率与公司规模无关。在这种情况下,人们自然会观察到小生产商更频繁地退出,尽管平均而言,撤资率与公司规模无关。与这种幼稚模型不一致的一个发现是幸存公司群体内的趋同。下一节报告的工厂级撤资调查结果提供了拒绝幼稚模型的进一步基础。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Analysis of plant closures

在这里,我考虑了工厂层面的撤资,使用 logit 分析来确定影响公司决定关闭单个工厂的因素。结果表明,小型工厂更有可能关闭;但在控制工厂规模的情况下,正如 G\&N (1990) 模型所预测的那样,关闭的概率随着公司的产能份额而增加。还评估了沿着 Caves 和 Porter (1976) 和 Harrigan (1980) 提出的路线可能充当“退出障碍”的其他因素。

桌子的下半部分5.7给出了高峰年按生产者规模等级划分的多工厂运营和平均工厂规模的汇总统计数据。较大的生产商通常经营多个工厂。“前三名”类别的公司平均运营2.8与高峰年相比1.3“倒数第三”生产者的工厂。对于表 5.7 中包含的 17 种产品中的 12 种,最大的生产商是一家多工厂公司。

工厂规模是相对于业内最大工厂的产能来衡量的。对于“前三名”类别的生产商,平均工厂的产能相当于该产品最大工业工厂的 70%。由“中间三分之一”类别的公司经营的工厂几乎就是这个规模。然而,“倒数第三”的公司经营的工厂平均不到一半。因此,许多“倒数第三”生产商经历了与规模相关的重大成本损失。

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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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