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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Optimization

Having assumed that the consumer has given preferences, we now assume that the consumer behaves according to them and acts so as to achieve a most preferred consumption basket among those that she can afford. The set of consumption baskets the consumer can afford is called the feasible set or budget set $B$. The budget set is the intersection of two sets: the consumption set (the set of admissible baskets) $X$ and the set of attainable baskets given the budget constraint. The set of attainable baskets is the set of consumption baskets that cost no more than what the consumer can spend. There are two standard specifications of this constraint. The Marshallian approach concentrates on demand for consumption goods of a consumer whose income is treated as given, determined in another part of the overall theory; the given consumer’s income is $m$, and $\mathbf{p}$ is the (row) vector of prices of consumption goods, so with $\mathbf{x}$ the generic sym$B={\mathbf{x} \geq \mathbf{0} \cdot \mathbf{p} \mathbf{x} \leq m}$, i.e. is the portion of $R^{n}{ }^{\text {}}$ included between the origin, the $B={\mathbf{x} \geq 0$ : $\mathbf{p x} \leq m}$, i.e. is the portion of $R_{+}^{n}$ included between the origin, the no negative axes and the hyperplane $\mathrm{px}=m$ orthogonal to $\mathrm{p}$, the latter hyperplane is called the budget hyperplane (in the two-goods case, it is the budget line $p_{1} x_{1}+p_{2} x_{2}=m$ ). The general equilibrium approach (or Walrasian approach) treats the consumer as having a vector $\omega$ of endowments (of goods or of factreats the consumer as having a vector $\omega$ of endowments (of goods or of facextended to include the prices or rentals of these endowments, and the budget set is $B={\mathbf{x} \geq \mathbf{0}: \mathbf{p} \mathbf{x} \leq \mathbf{p} \omega}$.

Let the goods and factor services be perfectly divisible and the consumer’s preferences be represented by a continuous utility function. The consumer tries to maximize her utility under the budget constraint plus the constraint that the quantities must be in the consumption set. Thus, in the Marshallian version the UMP, utility maximization problem, has the form:
$\max {\mathbf{x}} u(\mathbf{x})$ s.t. $\mathbf{p x} \leq m, \mathbf{x} \in X, \mathbf{p} \in R{+}^{n}$ where $n$ is the number of goods considered.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Demand, Continuity and Upper Hemicontinuity

As p changes, the solution to the UMP changes. Does the UMP generate demand functions (i.e. a unique best choice for each p)? This is not guaranteed. One can show it graphically. Assume two goods and a consumer with a given income $\mathrm{m}$. If one assumes a monotonic utility function, it is clear that the budget constraint can be written as an equality, $p_{1} x_{1}+p_{2} x_{2}=m, x_{1} \geq 0, x_{2} \geq 0$, because optimal consumption is necessarily on the budget line; in fact for this result we only need local non-satiation, because the consumer must choose the basket that yields the maximum utility among those baskets she can afford, and local non-satiation of affordable baskets that contains a basket strictly preferred to $\mathbf{x}$, so the consumer does not maximize utility by choosing $\mathbf{x}$. (Monotonic utility implies local non-satiation.) Uniqueness of the optimal choice of this consumer is only guaranteed by strictly convex indifference curves. If indifference curves are convex but not strictly convex, an indifference curve might have a flat portion lying on the budget line, then the consumer maximizes utility at any point of that portion of the budget line, she is indifferent among those baskets. Or, if the consumer has strictly concave indifference curves, it can happen that she is indifferent between two disconnected baskets. See Figs. 4.5, 4.6 and 4.7.

If the solution set of the UMP always contains only one element, then the function from $(\mathbf{p}, m)$ to the optimal choice vector $\mathbf{x}$ is called the Marshallian demand function $\mathbf{x}(\mathbf{p}, m)$ of the consumer. This is a vectorial function, in fact a vector of functions $x_{i}(\mathbf{p}, m)$ each one indicating the demand function for good $i$.

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Optimization

假设消费者已经给出了偏好，我们现在假设消费者按照偏好行事并采取行动，以便在她能负担得起的消费篮子中获得最偏好的消费篮。消费者能够负担得起的消费篮 子的集合称为可行集或预算集 $B$. 预算集是两个集的交集：消费集（允许的篮子集） $X$ 以及给定预算约束的可达到的篮子集。可达到的篮子集是成本不超过消费者可以 消费的消费笽子集。此约束有两个标准规范。马歇尔方法侧重于消费者对消费品的需求，其收入被视为给是，由整体理论的另一部分确定；给定消费者的收入是 $m$ ， 和 $\mathbf{p}$ 是消费品价格的（行）向量，因此 $\mathbf{x}$ 通用符号 $B=\mathbf{x} \geq \mathbf{0} \cdot \mathbf{p x} \leq m$ ，即是 $R^{n}$ 包括在原点之间， $B=\mathbf{x} \geq 0 \$: \$ \mathbf{p x} \leq m$ ，即是 $R_{+}^{n}$ 包含在原点、无负轴和超平 面之间 $\mathrm{px}=m$ 正交于 $\mathrm{p}$ ，后一个超平面称为预算超平面（在两种商品的情况下，它是预算线 $p_{1} x_{1}+p_{2} x_{2}=m$ ）。般均衡方法 (或瓦尔拉斯方法) 将消费者视为
让商品和要素服务完全可分，消费者的偏好用一个连续的效用函数来表示。消费者试图在预算约束加上数量必须在消费集中的约束下最大化她的效用。因此，在 Marshallian 版本中，UMP (效用最大化问题) 具有以下形式:
$\max \mathbf{x} u(\mathbf{x})$ 英石 $\mathbf{p} \mathbf{x} \leq m, \mathbf{x} \in X, \mathbf{p} \in R+{ }^{n}$ 在哪里 $n$ 是考虑的商品数量。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Demand, Continuity and Upper Hemicontinuity

随着 $\mathrm{p}$ 的变化，UMP 的解也随之变化。UMP 是否生成需求函数（即每个 $\mathrm{p}$ 的唯一最佳选择) ? 这不能保证。可以以图形方式显示它。假设有两种商品和一个具有给 定收入的消费者 $\mathrm{m}$. 如果假设一个单调的效用函数，很明显预算约束可以写成等式， $p_{1} x_{1}+p_{2} x_{2}=m, x_{1} \geq 0, x_{2} \geq 0$ ，因为最优消费必然在预算线上；事实上，对 于这个结果，我们只需要局部不满足，因为消费者必须在她能买得起的那些篮子中选择产生最大效用的篮子，并且包含严格首选的笽子的负担得起的篮子的局部不满 足 $\mathbf{x}$, 所以消费者不会通过选择最大化效用 $\mathbf{x}$. (单调效用意味着局部不饱和。) 这个消费者的最优选择的唯一性只能通过严格凸的无差异曲线来保证。如果无差异曲线 是凸的但不是严格凸的，则无差异曲线可能有一个平坦的部分位于预算线上，那么消费者在预算线的该部分的任何点处最大化效用，她在这些篮子中是无差异的。或 者，如果消费者具有严格的凹无差异曲线，则可能会发生她在两个不相连的笽子之间无差异的情况。见图。4.5、4.6和 4.7。
如果 UMP 的解集总是只包含一个元素，那么函数 $(\mathbf{p}, m)$ 到最优选择向量 $\mathbf{x}$ 称为马歇尔需求函数 $\mathbf{x}(\mathbf{p}, m)$ 的消费者。这是一个向量函数，实际上是函数的向量 $x_{i}(\mathbf{p}, m)$ 每一项都表示商品的需求函数 $i$.

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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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