代寫英國留學生數學時間序列分析Time Series Analysis

數學時間序列分析(Time Series Analysis)課程(課程代碼:math 334)深入討論經濟學(貨幣/宏觀經濟學)和金融學中最常用的一些時間序列技術。它提供了一個關于時間序列計量經濟學的介紹,經常被用于宏觀經濟行為建模、高級資產定價和資本市場研究。該課程是為那些希望獲得對技術經濟分析的正確理解的本科生準備的,了解有關時間序列數據的技術經濟分析。該課程的核心內容包括時間序列建模、AR/MA/ARMA/ARIMA模型、自相關函數、單位根檢驗、VAR 分析、協整、誤差修正模型、波動率模型、制度轉換模型等,以及它們的相關應用。

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代寫數學時間序列分析Time Series Analysis要點

數學時間序列分析Time Series Analysis代寫要求:

  • 能夠理解如何對時間序列數據進行建模  。
  • 掌握解釋所應用的模型及其在理解宏觀經濟數據和應用于政策方面的用途。
  • 熟練掌握使用Stata來實現使用真實數據分析所研究的模型。

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  • 時間序列模型;差分方程和它們的解,滯后操作;Stata介紹。
  • 自回歸過程;移動平均過程;自相關函數;相關圖的屬性;ARMA模型;無限移動平均數;預測和MSE;Stata中的AC、PAC。
  • Dicky Fuller測試;DF的擴展測試;菲利普斯-佩倫測試, 結構變化;測試單位根的問題;ARCH過程、GARCH、ARCH M;應用ARCH模型。
  • 動態模型:分布式滯后模型,乘法器;向量自回歸和格蘭杰因果關系;脈沖響應函數;誤差修正模型;應用VaR生成脈沖響應函數。

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