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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|The linear regression model with time-series data
With time-series data it is common to index the observations by a suffix $t$, denoting a time period (or a moment in time), and to consider a sample for $1, \ldots, T$. In comparison with cross-sectional data there are two important differences. First, the observations have a natural ordering in the sense that period 1 comes before period 2 . Second, strictly speaking it hard to think of a time-series being a random sample from a large population of time periods. Instead, we think of the sample as one possible realisation of the process that generates the data. This is a subtle difference. A key implication of this is that we need to think carefully about asymptotic theory. With time-series data, asymptotic theory asks the question what happens – hypothetically – to the properties of our available data if we continue expanding the sample into the future (or into the past). Depending upon how the data are generated, their long-run properties could be quite different from their short-run ones. For example, if $x_t=t$ it is clear that its sample average increases with every additional observation and that there is no long-run mean around which the data fluctuate.
The linear regression model with time-series data can be written as
$$
y_t=x_t^{\prime} \beta+\varepsilon_t, \quad t=1, \ldots, T .
$$
Building upon the results of the cross-sectional case, unbiasedness of the OLS estimator requires
Assumption EX01 (ols-ts) : $E\left(\varepsilon_t \mid x_1, \ldots, x_T\right)=0$
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Introducing panel data
With panel data, our base data have two different dimensions. For example, we may have quarterly accounting data of publicly listed firms, or monthly returns on all stocks traded at the New York Stock Exchange (NYSE). As before, we index the crosssectional units by $i=1, \ldots, N$, and the time periods by $t=1, \ldots, T$. The econometrics literature on panel data has broadly developed into different streams depending upon the relative sizes of these two dimensions. The case where $N$ is small and $T$ is large has much of its roots in the time-series literature, and an excellent treatment is provided in Pesaran (2015). In contrast, the literature with large $N$ and (relatively) small $T$ is strongly rooted in the micro-econometrics literature analysing, for example, household or firm behaviour. Cameron and Trivedi (2005) and Wooldridge (2010) are leading textbooks in this area. In comparison with cross-sectional data sets, the availability of panel data has several advantages in this setting (Hsiao, 2014, Chapter 1). First of all, panel data sets typically have larger samples and exploit variation across both individual units and time. This improves efficiency of estimators and eases identification. For example, when modelling we can make comparisons along one dimension (e. g., time) keeping the other dimension fixed. This allows us to model dynamics at the firm level or to control for time-invariant unobservables in the model. At the same time, the availability of panel data introduces some important issues to worry about, most notably cross-correlations and parameter heterogeneity, both of which can have important consequences for the properties of our estimators, particularly so in dynamic models and nonlinear models.
While standard panel models involve two dimensions, it is increasingly the case that finance scholars employ models where the data have even more dimensions. For example, one may wish to analyse quarterly stock holdings data for mutual funds across multiple countries (e. g., Dyakov et al., 2020), or the characteristics of multiple loans per firm per year (e.g., Lou and Otto, 2020). Examples with four of five different dimensions are given in Bertrand and Mullainathan (2003), who investigate plant-level and firm-level data over time across different states of location and states of incorporation, and Gormley and Matsa (2016), who match information on target firms and acquiring firms and distinguish states of location, states of incorporation, as well as industries. In an asset pricing context, aggregating individual assets into portfolios is a way to reduce noise and to reduce one of the dimensions in the data. We illustrate this in Subsection 2.3.2.
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|The linear regression model with time-series data
对于时间序列数据, 通常通过后缀对观察结果进行索引 $t$, 表示一个时间段 (或一个时 刻), 并考虑一个样本 $1, \ldots, T$. 与横截面数据相比, 有两个重要差异。首先, 从第 1 期出现在第 2 期之前的意义上说, 观察结果具有自然顺序。其次, 严格来说, 很难认为 时间序列是从大量时间段中随机抽取的样本。相反, 我们将样本视为生成数据的过程的 一种可能实现。这是一个微妙的区别。这其中的一个关键含义是我们需要仔细考虑渐近 理论。对于时间序列数据, 渐近理论提出的问题是, 如果我们继续将样本扩展到末来 (或过去), 我们可用数据的属性会发生什么 (假设)。根据数据的生成方式, 它们的 长期特性可能与短期特性大不相同。例如, 如果 $x_t=t$ 很明显, 它的样本平均值随着每 一次额外的观察而增加, 并且不存在数据波动的长期平均值。
具有时间序列数据的线性回归模型可以写成
$$
y_t=x_t^{\prime} \beta+\varepsilon_t, \quad t=1, \ldots, T .
$$
基于横截面案例的结果, OLS 估计量的无偏性需要 假设 EX01 (ols-ts): $E\left(\varepsilon_t \mid x_1, \ldots, x_T\right)=0$
经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics 代考|Introducing panel data
对于面板数据, 我们的基础数据有两个不同的维度。例如, 我们可能有上市公司的季度 会计数据, 或纽约证券交易所 (NYSE) 交易的所有股票的月度回报。和以前一样, 我们 通过索引横截面单位 $i=1, \ldots, N$, 以及时间段 $t=1, \ldots, T$. 根据这两个维度的相对 大小, 关于面板数据的计量经济学文献已广泛发展成不同的流泿。的情况下 $N$ 很小而且 Tis large 很大程度上源于时间序列文献, Pesaran (2015) 提供了出色的处理方法。相 比之下, 大量的文献 $N$ 并且 (相对) 小 $T$ 强烈植根于微观计量经济学文献分析, 例如家 庭或公司行为。Cameron 和 Trivedi (2005) 以及 Wooldridge (2010) 是该领域的领先 教科书。与横截面数据集相比, 面板数据的可用性在此设置中具有几个优势 (Hsiao, 2014 年, 第 1 章) 。首先, 面板数据集通常具有更大的样本, 并利用各个单位和时间 的变化。这提高了估计器的效率并简化了识别。例如, 在建模时, 我们可以沿一个维度 (例如, 时间) 进行比较, 同时保持另一个维度不变。这使我们能够在公司层面模拟动 态或控制模型中的时不变不可观察量。同时, 面板数据的可用性引入了一些需要担心的 重要问题,
虽然标准面板模型涉及两个维度, 但金融学者越来越多地使用数据具有更多维度的模 型。例如, 人们可能希望分析多个国家共同基金的季度持股数据 (例如, Dyakov 等 人, 2020 年), 或者每家公司每年多次贷款的特征 (例如, Lou 和 Otto, 2020 年）。Bertrand 和 Mullainathan (2003) 给出了五个不同维度中的四个的例子, 他们 调查了不同地点和注册状态的工厂级和公司级数据, 以及 Gormley 和 Matsa (2016), 他们匹配信息目标公司和收购公司, 并区分位置状态、注册状态和行业。在资产定价环 境中, 将单个资产汇总到投资组合中是一种减少噪音和减少数据维度的方法。我们在 2.3.2 小节中对此进行了说明。
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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。