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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中，分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点，而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Orthogonal rotation
Let $\mathbf{F}{t}^{}$ be the rotated factor and $\mathbf{L}^{}=\left[\hat{\ell}{i, j}^{}\right]$ be the rotated matrix of factor loadings. One of the most widely used orthogonal rotation methods is the varimax proposed by Kaiser (1958), which finds an orthogonal transformation to maximize the sum of the variances of the squared loadings: $$ V=\frac{1}{m} \sum_{j=1}^{k}\left[\sum_{i=1}^{m}{\tilde{\ell_{i}}}{i}^{}-\frac{1}{m}\left(\sum{i=1}^{m} \tilde{e}{i, j}^{{ }^{2}}\right)^{2}\right] $$ where $$ \widetilde{\ell}{i, j}^{}=\frac{\hat{\ell}{i, j}^{}}{\hat{c}{i}},
$$
are the rotated coefticients scaled by the square root of communalities. The varimax will be achieved if any given variable has a high loading on a single factor but nearly zero loadings on the remaining factors or any given factor is formed by only a few variables with very high loadings and the remaining variables have nearly zero loadings on this factor. This is a widely used method for orthogonal rotation with all factors remaining uncorrelated. After the orthogonal transformation is determined, we will multiply the loadings $\tilde{\ell}{i, j}^{*}$ by $\hat{c}{i}$ so that the original communalities are preserved.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Oblique rotation
The orthogonal rotation methods like varimax assume that the factors in the analysis are independent. On the other hand, some researchers believe that the purpose of factor rotations is to achieve a simple structure with a new set of factor loadings so that the resulting common factors have simpler and nicer interpretations, and hence one should relax the independence assumption for the factors. The resulting method is often known as oblique rotation. Just like orthogonal rotations, there are many different forms of oblique rotation, see Carroll $(1953,1957)$, and Jennrich and Sampson (1966).
Although we introduce the rotation concept here, they are used for principal components analysis (PCA) too. There are many factor rotations available and they are implemented in statistical software like EViews, MATLAB, MINITAB, R, SAS, and SPSS. We will not spend more time on the discussion of various factor rotations. Instead, we would like to point out that the rationale of factor rotations is to simplify the factor structure with easier interpretation, and Thurstonc (1947) suggested the following critcria:
- Each variable should produce at least one zero loading on some factor.
- Each factor should have at least as many nearly zero loadings as there are factors.
- Each pair of factors should have variables with significant loadings on one and near zero loadings on the other.
- Each pair of factors should have a large proportion of zero loadings on both factors.
时间序列分析代考
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Orthogonal rotation
让 $\mathbf{F} t$ 是旋转因子和 $\mathbf{L}=\left[\hat{\ell}{i}, j\right]$ 是因子载荷的旋转矩阵。最广泛使用的正交旋转方法之一是由 Kaiser (1958) 提出的 varimax，它找到一个正交变换来最大化平方载 荷的方差之和: $$ V=\frac{1}{m} \sum{j=1}^{k}\left[\sum_{i=1}^{m} \tilde{\ell}_{i} i-\frac{1}{m}\left(\sum i=1^{m} \tilde{e} i, j^{2}\right)^{2}\right]
$$
在哪里
$$
\tilde{\ell} i, j=\frac{\hat{\ell} i, j}{\hat{c} i},
$$
是由社区的平方根缩放的旋转系数。如果任何给定变量在单个因素上具有高负载但在其余因素上几乎为零的负载，或者任何给定因素仅由具有非常高负载的少数 变量形成并且其余变量在此负载上几乎为零，则将实现 varimax因素。这是一种广泛使用的正交旋转方法，所有因素保持不相关。确定正交变换后，我们将载荷 相乘 $\tilde{\varepsilon} i, j^{*}$ 经过 $\hat{i}$ 以便保留原始的社区。
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Oblique rotation
像 varimax 这样的正交旋转方法假设分析中的因素是独立的。另一方面，一些研究人员认为，因子轮换的目的是通过一组新的因子载荷来实现一个简单的结构，从而使得到的公因子具有更简单和更好的解释，因此应该放宽因子的独立性假设. 由此产生的方法通常称为倾斜旋转。就像正交旋转一样，倾斜旋转也有许多不同的形式，参见 Carroll(1953,1957), 和 Jennrich 和 Sampson (1966)。
虽然我们在这里介绍了旋转概念，但它们也用于主成分分析（PCA）。有许多可用的因子旋转，它们在 EViews、MATLAB、MINITAB、R、SAS 和 SPSS 等统计软件中实现。我们不会花更多时间讨论各种因素的轮换。相反，我们想指出因子轮换的基本原理是简化因子结构，更容易解释，Thurstonc (1947) 提出了以下标准：
- 每个变量都应在某个因素上产生至少一个零负载。
- 每个因子至少应具有与因子一样多的接近零载荷。
- 每对因子都应具有变量，其中一个具有显着负载，而另一个具有接近于零的负载。
- 每对因子都应该在两个因子上都具有很大比例的零载荷。
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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。
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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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