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金融计量经济学Financial Econometrics的一个基本工具是多元线性回归模型。计量经济学理论使用统计理论和数理统计来评估和发展计量经济学方法。计量经济学家试图找到具有理想统计特性的估计器，包括无偏性、效率和一致性。应用计量经济学使用理论计量经济学和现实世界的数据来评估经济理论，开发计量经济学模型，分析经济历史和预测。
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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Examples of Random Sets in Partial Identification
Example 1.11 (Random interval) Interval data is a commonplace problem in economics and the social sciences more generally. Let $\boldsymbol{Y}=\left[\boldsymbol{y}{\mathrm{L}}, \boldsymbol{y}{\mathrm{U}}\right]$ be a random interval on $\mathbb{R}$, where $\boldsymbol{y}{\mathrm{L}}$ and $\boldsymbol{y}{\mathrm{U}}$ are two (dependent) random variables such that $\boldsymbol{y}{\mathrm{L}} \leq \boldsymbol{y}{\mathrm{U}}$ almost surely. If $K=[a, b]$, then
$$
{\boldsymbol{Y} \cap K \neq \emptyset}=\left{\boldsymbol{y}{\mathrm{L}}{\mathrm{U}} \geq a\right} \cup\left{\boldsymbol{y}{\mathrm{L}} \in[a, b]\right} \in \mathfrak{A}, $$ because $\boldsymbol{y}{\mathrm{L}}$ and $\boldsymbol{y}{\mathrm{U}}$ are random variables. If $K \subset \mathbb{R}$ is an arbitrary compact set, then ${\boldsymbol{Y} \cap K=\emptyset}$ if and only if $\boldsymbol{Y}$ is a subset of the complement of $K$. The complement of $K$ is the union of an at most countable number of disjoint open intervals, so it suffices to note that ${\boldsymbol{Y} \subset(a, b)}=\left{a<\boldsymbol{y}{\mathrm{L}} \leq \boldsymbol{y}_{\mathrm{U}}<b\right}$ is a measurable event.
Example 1.12 (Revealed preferences) Suppose that an individual chooses an action from a finite ordered choice set $D=\left{d_1, d_2, d_3\right}$, with $d_1<d_2<d_3$, to maximize her utility function, which for simplicity is assumed to equal
$$
U\left(d_i\right)=-\boldsymbol{x}_i-\psi d_i,
$$
where for $i=1,2,3, \boldsymbol{x}_i$ is a random variable, observable by the researcher, which characterizes action $d_i$, and $\psi \in \Psi \subset \mathbb{R}$ is an individual-specific preference parameter with $\Psi$ a compact set. Then the values of $\psi$ consistent with the model and observed choices form a random closed set. To see this, note that, if, for example, the individual chooses action $d_2$, revealed preference arguments yield
$$
\frac{\boldsymbol{x}_2-\boldsymbol{x}_3}{d_3-d_2} \leq \psi \leq \frac{\boldsymbol{x}_1-\boldsymbol{x}_2}{d_2-d_1} .
$$
A similar argument holds for the case that the individual chooses $d_1$ or $d_3$. Measurability follows from Example 1.11.
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Random Variables Associated with Random Sets
The imposed measurability definition implies that a number of important functionals of $\boldsymbol{X}$ are random variables.
Example 1.18 (Norm) As a first example of such functionals, define the norm of a non-empty set $\boldsymbol{X}$ in the Euclidean space $\mathbb{R}^d$ endowed with the Euclidean norm $|\cdot|$ as
$$
|\boldsymbol{X}|=\sup {|x|: \quad x \in \boldsymbol{X}} .
$$
This definition allows for an infinite value of $|\boldsymbol{X}|$, which appears if $\boldsymbol{X}$ is not bounded. In order to show that $|\boldsymbol{X}|$ is a random variable (with values in the extended real line), note that
$$
{|X| \leq t}=\left{X \subseteq B_t(0)\right} \in \mathfrak{A}
$$
for all $t \geq 0$, where $B_t(0)$ is the closed ball of radius $t$ centered at the origin. In other words, $|\boldsymbol{X}|$ is the radius of the smallest centered (at the origin) ball that contains $\boldsymbol{X}$.
Example 1.19 (Support function) For given vector $u \in \mathbb{R}^d$ and random closed set $\boldsymbol{X}$, consider
$$
h_X(u)=\sup \left{x^{\top} u: x \in \boldsymbol{X}\right}, \quad u \in \mathbb{R}^d,
$$
which is called the support function of $\boldsymbol{X}$. The support function may take infinite values: if $\boldsymbol{X}$ is empty, its support function is set to be $-\infty$. The argument $u$ is often restricted to belong to the unit sphere in $\mathbb{R}^d$,
$$
\mathbb{S}^{d-1}=\left{u \in \mathbb{R}^d:|u|=1\right} .
$$
To show that $h_{\boldsymbol{X}}(u)$ is a random variable (with values in the extended real line), note that, for all $t \geq 0$,
$$
\left{h_X(u) \leq t\right}=\left{X \subseteq H_t(u)\right} \in \mathfrak{A},
$$
where $H_t(u)$ is the half-space defined as $H_t(u)=\left{w: w^{\top} u \leq t\right}$.
金融计量经济学代写
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Examples of Random Sets in Partial Identification
示例 $1.11$ (随机区间) 区间数据是经济学和更普遍的社会科学中的常见问题。让 $\boldsymbol{Y}=[\boldsymbol{y} \mathrm{L}, \boldsymbol{y} \mathrm{U}]$ 是一个随 机间隔 $\mathbb{R}$, 在哪里 $y \mathrm{~L}$ 和 $\boldsymbol{y U}$ 是两个 (相关的) 随机变量, 使得 $y \mathrm{~L} \leq \boldsymbol{y}$ 几平可以肯定。如果 $K=[a, b]$ 机间隔R
因为 $y \mathrm{~L}$ 和 $y \mathrm{U}$ 是随机变鲁。如果 $K \subset \mathbb{R}$ 是任意紧集, 则 $Y \cap K=\emptyset$ 当且仅当 $Y$ 是补集的子集 $K$. 的补充
$K$ 是至多可数个不相交开区间的并集, 因此只要注意
示例 $1.12$ (显示偏好) 假设一个人从有限有序的选择集中选择一个动符 $\mathrm{D}=\backslash$ left{ $\left{\mathrm{d}2 1, \mathrm{~d}{-} 2, \mathrm{~d}{-} 3 \backslash\right.$ \right } } \text { , 和 } $d_1{-} t(0) \backslash$ right $} \backslash$ in $\backslash \operatorname{mathfrak}{A}$
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Random Variables Associated with Random Sets
对所有人 $t \geq 0$, 在哪里 $B_t(0)$ 是半径为闭球 $以$ 原点为中心。换句话说, $|\boldsymbol{X}|$ 是包含的最小中心（在原 点) 球的半径 $\boldsymbol{X}$.
例 $1.19$ (支持函数) 对于给定的向量 $u \in \mathbb{R}^d$ 和随机闭集 $\boldsymbol{X}$, 考虑
这被称为支持功能 $\boldsymbol{X}$. 支持函数可以取无限值: 如果 $\boldsymbol{X}$ 为空, 其支持函数设置为 $-\infty$. 争论 $u$ 通常被限制在 单位范围内 $\mathbb{R}^d$,
$\backslash \operatorname{mathbb}{\mathrm{S}}^{\wedge}{\mathrm{d}-1}=\backslash \mathrm{left}\left{\mathrm{u} \backslash\right.$ in $\backslash \operatorname{mathbb}{R}^{\wedge} \mathrm{d}:|u|=1 \backslash$ right $}$ 。
为了表明 $h_X(u)$ 是一个随机变量 (在扩展的实线中具有值), 请注意, 对于所有 $t \geq 0$,
$\backslash$ left ${\mathrm{h} \quad X(\mathrm{u}) \backslash$ leq $\ \backslash$ right $}=\backslash$ left $X X \backslash$ subseteq $\mathrm{H}{-} t(\mathrm{u}) \backslash$ right $} \backslash$ in $\backslash \operatorname{mathfrak}{\mathrm{A}}$, 在哪里 $H_t(u)$ 半空间定义为 $\mathrm{H}{-} \dagger(\mathrm{u})=\backslash l$ lft{w: $\mathrm{w}^{\wedge}{\backslash \dagger$ op $}$ u $\backslash$ leq $₫ \backslash$ right $}$.
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。