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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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• 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

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|A statistical regularity

Many authors have observed that the ranking of industries by concentration level tends to be closely similar from one country to another: an industry that is dominated by a handful of firms in one country is likely to be dominated by a handful of firms elsewhere too.’ This ‘statistical regularity’ has occasioned a wide range of response in the literature. The large majority of studies argue in favour of the existence of such a regularity and interpret it as a reflection of the fact that the pattern of technology and tastes that characterize a given market may be expected to be similar across different countries. For this reason, the industry’s equilibrium structure may in turn be similar from one country to another. While some authors have regarded this similarity of structure as rather trivial and of little interest, many, if not most, authors have seen it as providing considerable encouragement for the view that the underlying pattern of technology and tastes strongly constrains equilibrium structure (Scherer, 1980; Caves, 1989; Connor, et al., 1985).

Closely related to this empirical regularity is an important strand in the traditional literature on industrial structure, which aims to explain differences in concentration across industries by reference to a small number of candidate explanatory variables that are taken to reflect basic industry characteristics. Typically, the degree of scale economies, the intensity of advertising, and the level of $R \& D$ expenditure have been regarded as key variables. This study attempts to develop a new approach to this issue.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Game-theoretic model

Within the recent game-theoretic literature, numerous authors have sought to examine the long-run issues surrounding the determination of industrial structure (see Dasgupta and Stiglitz, 1980; Shaked and Sutton, 1982; and Vickers, 1986). One feature basic to this game-theoretic literature, however, is that the results of such analyses tend to depend delicately on the precise form of the underlying game.

Game-theoretic oligopoly models employ various simple building blocks that carry key distinctions of empirical interest. For example, we may capture the notion of the toughness of price competition by distinguishing a ‘Bertrand’ formulation, a ‘Cournot’ formulation, or a ‘joint-profit-maximization’ formulation. Again, we may capture the presence or absence of some strategic asymmetry in the firms’ relations to each other by contrasting a sequential moves formulation with a simultaneous moves formulation.

But these distinctions can often be mapped into empirical categories only in a rather loose and informal way. We may be willing to accept some particular formulation as a reasonable representation for some specific market, at least in the sense of a ‘prior’ or null hypothesis. But if we aim to investigate statistical regularities that are presumed to hold across a range of different industries, between which the toughness of price competition or the degree of strategic asymmetry may vary, it may be extremely problematic to identify any measurable market characteristic that can act as an adequate proxy in capturing such distinctions.

产业经济学代考

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|A statistical regularity

许多作者观察到，从一个国家到另一个国家，按集中度排列的行业往往非常相似：一个国家由少数几家公司主导的行业很可能也由其他地方的少数几家公司主导。这种“统计规律”在文献中引起了广泛的反应。绝大多数研究都支持这种规律性的存在，并将其解释为反映了一个事实，即表征给定市场的技术模式和品味在不同国家可能是相似的。出于这个原因，产业的均衡结构可能反过来从一个国家到另一个国家是相似的。虽然一些作者认为这种结构的相似性相当微不足道且没有什么兴趣，但许多人，如果不是大多数人的话，

与这种经验规律密切相关的是传统产业结构文献中的一条重要线索，旨在通过参考少数反映行业基本特征的候选解释变量来解释行业集中度的差异。通常，规模经济的程度、广告的强度和水平R&D支出被视为关键变量。本研究试图开发一种新的方法来解决这个问题。

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Game-theoretic model

在最近的博弈论文献中，许多作者试图研究围绕产业结构决定的长期问题（参见 Dasgupta 和 Stiglitz，1980；Shaked 和 Sutton，1982；和 Vickers，1986）。然而，这种博弈论文献的一个基本特征是，这种分析的结果往往微妙地依赖于潜在博弈的精确形式。

博弈论寡头垄断模型采用各种简单的构建块，这些构建块具有经验兴趣的关键区别。例如，我们可以通过区分“Bertrand”公式、“Cournot”公式或“联合利润最大化”公式来捕捉价格竞争强度的概念。同样，我们可以通过对比顺序移动公式和同时移动公式来捕捉公司相互关系中是否存在某些战略不对称。

但这些区别通常只能以相当松散和非正式的方式映射到经验类别中。我们可能愿意接受某些特定的表述作为某些特定市场的合理表示，至少在“先验”或零假设的意义上。但是，如果我们旨在调查假定在一系列不同行业中存在的统计规律，在这些规律之间，价格竞争的激烈程度或战略不对称的程度可能会有所不同，那么确定任何可以发挥作用的可衡量的市场特征可能会非常困难。作为捕捉此类区别的适当代理。

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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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