经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|BEA242 Omitted Variable Bias

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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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Again, let the regressors be partitioned as in (2.40). Consider the projection of $y$ on $\boldsymbol{x}1$ only. Perhaps this is done because the variables $\boldsymbol{x}_2$ are not observed. This is the equation $$ \begin{aligned} y & =\boldsymbol{x}_1^{\prime} \boldsymbol{\gamma}_1+u \ \mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 u\right] & =\mathbf{0} . \end{aligned} $$ Notice that we have written the coefficient on $\boldsymbol{x}_1$ as $\boldsymbol{\gamma}_1$ rather than $\boldsymbol{\beta}_1$ and the error as $u$ rather than $e$. This is because (2.44) is different than (2.41). Goldberger (1991) introduced the catchy labels long regression for (2.41) and short regression for (2.44) to emphasize the distinction. Typically, $\boldsymbol{\beta}_1 \neq \boldsymbol{\gamma}_1$, except in special cases. To see this, we calculate $$ \begin{aligned} \gamma_1 & =\left(\mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_1^{\prime}\right]\right)^{-1} \mathbb{E}\left[x_1 y\right] \ & =\left(\mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_1^{\prime}\right]\right)^{-1} \mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1\left(\boldsymbol{x}_1^{\prime} \boldsymbol{\beta}_1+\boldsymbol{x}_2^{\prime} \boldsymbol{\beta}_2+e\right)\right] \ & =\boldsymbol{\beta}_1+\left(\mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_1^{\prime}\right]\right)^{-1} \mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_2^{\prime}\right] \boldsymbol{\beta}_2 \ & =\boldsymbol{\beta}_1+\boldsymbol{\Gamma}{12} \boldsymbol{\beta}2 \end{aligned} $$ where $\boldsymbol{\Gamma}{12}=\boldsymbol{Q}{11}^{-1} \boldsymbol{Q}{12}$ is the coefficient matrix from a projection of $\boldsymbol{x}_2$ on $\boldsymbol{x}_1$ where we use the notation from Section 2.22.

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Best Linear Approximation

There are alternative ways we could construct a linear approximation $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ to the conditional mean $m(\boldsymbol{x})$. In this section we show that one alternative approach turns out to yield the same answer as the best linear predictor.

We start by defining the mean-square approximation error of $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ to $m(\boldsymbol{x})$ as the expected squared difference between $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ and the conditional mean $m(\boldsymbol{x})$
$$
d(\boldsymbol{\beta})=\mathbb{E}\left[\left(m(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}\right)^2\right]
$$
The function $d(\boldsymbol{\beta})$ is a measure of the deviation of $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ from $m(\boldsymbol{x})$. If the two functions are identical then $d(\boldsymbol{\beta})=0$, otherwise $d(\boldsymbol{\beta})>0$. We can also view the mean-square difference $d(\boldsymbol{\beta})$ as a density-weighted average of the function $\left(m(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}\right)^2$ since
$$
d(\boldsymbol{\beta})=\int_{\mathbb{R}^k}\left(m(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}\right)^2 f_{\boldsymbol{x}}(\boldsymbol{x}) d \boldsymbol{x}
$$
where $f_x(\boldsymbol{x})$ is the marginal density of $\boldsymbol{x}$.

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金融计量经济学代写

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同样, 让回归变量像 (2.40) 那样被划分。考虑投影 $y$ 在 $x 1$ 仅有的。也许这样做是因为变量 $x_2$ 没有 观察到。这是等式
$$
y=\boldsymbol{x}_1^{\prime} \boldsymbol{\gamma}_1+u \mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 u\right] \quad=\mathbf{0} .
$$
请注意, 我们已经将系数写在 $\boldsymbol{x}_1$ 作为 $\boldsymbol{\gamma}_1$ 而不是 $\boldsymbol{\beta}_1$ 错误为 $u$ 而不是 $e$. 这是因为 (2.44) 不同于 (2.41)。Goldberger (1991) 引入了吸引人的标签 long regression for (2.41) 和 short regression for (2.44) 以强调区别。通常, $\beta_1 \neq \gamma_1$, 特殊情况除外。为了看到这一点, 我们计算
$$
\gamma_1=\left(\mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_1^{\prime}\right]\right)^{-1} \mathbb{E}\left[x_1 y\right]=\left(\mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_1^{\prime}\right]\right)^{-1} \mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1\left(\boldsymbol{x}_1^{\prime} \boldsymbol{\beta}_1+\boldsymbol{x}_2^{\prime} \boldsymbol{\beta}_2+e\right)\right]=\boldsymbol{\beta}_1+\left(\mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_1^{\prime}\right]\right)^{-1} \mathbb{E}\left[\boldsymbol{x}_1 \boldsymbol{x}_2^{\prime}\right] \boldsymbol{\beta}_2
$$
在哪里 $\boldsymbol{\Gamma} 12=\boldsymbol{Q} 11^{-1} \boldsymbol{Q} 12$ 是投影的系数矩阵 $\boldsymbol{x}_2$ 在 $\boldsymbol{x}_1$ 我们使用第 2.22 节中的符号。

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我们可以通过其他方式构建线性近似 $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ 条件均值 $m(\boldsymbol{x})$. 在本节中, 我们将展示一种替代方法最 终会产生与最佳线性预测器相同的答案。
我们首先定义均方近似误差 $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ 到 $m(\boldsymbol{x})$ 作为预期的平方差 $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ 和条件均值 $m(\boldsymbol{x})$
$$
d(\boldsymbol{\beta})=\mathbb{E}\left[\left(m(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}\right)^2\right]
$$
功能 $d(\boldsymbol{\beta})$ 是偏差的量度 $\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}$ 从 $m(\boldsymbol{x})$. 如果这两个函数相同, 则 $d(\boldsymbol{\beta})=0$, 否则 $d(\boldsymbol{\beta})>0$. 我们 还可以查看均方差 $d(\boldsymbol{\beta})$ 作为函数的密度加权平均值 $\left(m(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}\right)^2$ 自从
$$
d(\boldsymbol{\beta})=\int_{\mathbb{R}^k}\left(m(\boldsymbol{x})-\boldsymbol{x}^{\prime} \boldsymbol{\beta}\right)^2 f_{\boldsymbol{x}}(\boldsymbol{x}) d \boldsymbol{x}
$$
在哪里 $f_x(\boldsymbol{x})$ 是边际密度 $\boldsymbol{x}$.

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考

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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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