相信许多留学生对数学代考都不陌生，国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊，学生不需要到固定的教室学习，只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性，线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重，时刻名贵，既要学习知识，又要结束多种类型的课堂作业，physics作业代写，物理代写，论文写作等；网课考试很大程度增加了他们的负担。所以，您要是有这方面的困扰，不要犹疑，订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务，价格合理，给你前所未有的学习体会。
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统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Description of the Transaction Data
Our daily estimates are built up from millions of card swipes or electronic payments by customers at merchants that work with First Data. The total dollar amount of the purchase and when and where it occurred are recorded. ${ }^6$ Only card or electronic transactions at merchants that work with First Data (or one of their subsidiaries) are included in our data. Cash payments as well as card payments at First Data merchant clients that do not allow further use of their data are also omitted. Geography of spending is determined by the location of the merchant, which may differ from the location of the purchaser.
First Data (now Fiserv) is a global payment technology company and one of the largest electronic payment processors in the United States. As of 2016, First Data processed approximately $\$ 2$ trillion in card payments a year. First Data serves multiple roles in the electronic payments market. As a merchant acquirer, First Data sells card terminals to merchants and signs them onto First Data’s transaction processing network. As a payments processor, First Data provides the “plumbing” to help credit card terminals process payment authorization requests and settlements (irrespective of whether they are on First Data card terminals). Transactions at both types of merchant-clients are included in our data.Figure 4.1 illustrates the role of payment processors in a credit card transaction. When a consumer makes a purchase at a First Data merchant, First Data serves as the intermediary between the merchant and the various credit card networks. When a consumer swipes a card at a merchant’s point-ofsale system, the processor sends the transaction information through the credit card network to the consumer’s bank, which then decides whether to authorize the transaction. That information is then relayed back to the point-of-sale system and the transaction is either approved or denied. When the transaction is settled, the final transaction amount (for example, including tip) is transferred from the customer’s account to the merchant’s account. There may be a lag of several days between authorization and settlement due to individual bank procedures. These two dates and the transaction amounts at authorization and settlement are in our data.’
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Comparing Our Spending Measures with Official Statistics
An important step in the development of our new spending indexes has been making comparisons to official Census estimates of retail sales. Because the Census survey is administered to firms with at least one retail establishment, it is a useful benchmark against which to compare the indexes that we derive from aggregating the First Data merchant-level data. The Census surveys roughly 13,000 firms monthly, with the full sample being reselected every five years. ${ }^{17}$ Firm births and deaths are incorporated quarterly.
Even if we have isolated the true signal for economic activity from First Data transactions, we would not expect a perfect correlation with the Census series. In reality, the First Transaction data offer an independent, albeit noisy, signal of economic activity. Moreover, the Census estimates are also subject to measurement error, such as sampling error. Figure $4.7$ shows the 12-month percent change in the national retail sales group from the First Data indexes and Census retail sales. Our spending indexes and the Census estimates clearly share the same broad contours, as one would expect from two noisy estimates of the same underlying phenomenon.
Figure $4.8$ shows three-month percent changes in seasonally adjusted versions of both Census and First Data series. While the co-movement between the series is certainly weaker than the 12-month NSA changes in figure 4.7, the broad contour of growth in the two series remains quite correlated even at a higher frequency. The standard deviation of the growth rates is also similar.
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Description of the Transaction Data
我们的每日估算来自与 First Data 合作的商家的客户进行的数百万次刷卡或电子支付。记录购买的总金额以及发生的时间和地点。6我们的数据仅包含与 First Data（或其子公司之一）合作的商家的卡或电子交易。不允许进一步使用其数据的 First Data 商户客户的现金支付和卡支付也被省略。消费的地理区域由商家的位置决定，这可能与购买者的位置不同。
First Data（现为 Fiserv）是一家全球支付技术公司，也是美国最大的电子支付处理商之一。截至 2016 年，First Data 大约处理了$2每年万亿的信用卡支付。First Data 在电子支付市场担任多种角色。作为商户收单机构，First Data 向商户销售卡终端并将其签署到 First Data 的交易处理网络上。作为支付处理商，First Data 提供“管道”来帮助信用卡终端处理支付授权请求和结算（无论它们是否在 First Data 卡终端上）。两种类型的商户-客户的交易都包含在我们的数据中。图 4.1 说明了支付处理器在信用卡交易中的作用。当消费者在 First Data 商家处进行购买时，First Data 充当商家与各种信用卡网络之间的中介。当消费者在商家的销售点系统刷卡时，处理器通过信用卡网络将交易信息发送到消费者的银行，然后由银行决定是否授权交易。然后将该信息转发回销售点系统，交易要么被批准，要么被拒绝。交易结算后，最终交易金额（例如，包括小费）从客户账户转入商户账户。由于个别银行程序，授权和结算之间可能会有几天的延迟。这两个日期以及授权和结算时的交易金额都在我们的数据中。然后将该信息转发回销售点系统，交易要么被批准，要么被拒绝。交易结算后，最终交易金额（例如，包括小费）从客户账户转入商户账户。由于个别银行程序，授权和结算之间可能会有几天的延迟。这两个日期以及授权和结算时的交易金额都在我们的数据中。然后将该信息转发回销售点系统，交易要么被批准，要么被拒绝。交易结算后，最终交易金额（例如，包括小费）从客户账户转入商户账户。由于个别银行程序，授权和结算之间可能会有几天的延迟。这两个日期以及授权和结算时的交易金额都在我们的数据中。
统计代写|经济统计代写Economic Statistics代考|Comparing Our Spending Measures with Official Statistics
制定新支出指数的一个重要步骤是与官方人口普查对零售额的估计进行比较。因为人口普查调查是针对至少拥有一家零售店的公司进行的，所以它是一个有用的基准，可以用来比较我们从汇总 First Data 商家级别数据中得出的指数。人口普查每月对大约 13,000 家公司进行调查，每五年重新选择一次完整样本。17公司的出生和死亡按季度计算。
即使我们从 First Data 交易中分离出经济活动的真实信号，我们也不期望与人口普查系列有完美的相关性。实际上，第一笔交易数据提供了一个独立的、尽管嘈杂的经济活动信号。此外，人口普查的估计也受到测量误差的影响，例如抽样误差。数字4.7根据 First Data 指数和人口普查零售额显示全国零售额组 12 个月的百分比变化。我们的支出指数和人口普查估计显然具有相同的广泛轮廓，正如人们对同一潜在现象的两个嘈杂估计所期望的那样。
数字4.8显示人口普查和第一数据系列的季节性调整版本的三个月百分比变化。虽然这一系列之间的联动肯定弱于图 4.7 中的 12 个月 NSA 变化，但即使在更高的频率下，这两个系列的总体增长曲线仍然非常相关。增长率的标准差也类似。
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