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。
我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握，或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目，按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持，100%退款保证，免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务，是你留学路上忠实可靠的小帮手！
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|ROBUST TESTS FOR A BREAKING TREND
6.13 Of course, the broken trend will typically be of interest in itself, and so it is natural for the robust trend analysis of $\$ \$ 5.17-5.22$ to have been extended to cover such specifications, most notably by Harvey, Leybourne, and Taylor (HLT, 2009). If the break date is known to be at $T_b^c$ with break fraction $\tau_c$ then, focusing on the segmented trend model (B), the HLT method is extended by focusing on autocorrelation corrected $t$-tests of $\beta=0$ in (6.2) and (6.5), which we denote as $t_0\left(\tau^c\right)$ and $t_1\left(\tau^c\right)$. A weighted average of these two statistics is again considered,
$$
t_\lambda=\lambda\left(S_0\left(\tau^c\right), S_1\left(\tau^c\right)\right) \times\left|t_0\left(\tau^c\right)\right|+\left(1-\lambda\left(S_0\left(\tau^c\right), S_1\left(\tau^c\right)\right)\right) \times\left|t_1\left(\tau^c\right)\right|
$$
with the weight function now being defined as
$$
\lambda\left(S_0\left(\tau^c\right), S_1\left(\tau^c\right)\right)=\exp \left(-\left(500 S_0\left(\tau^c\right) S_1\left(\tau^c\right)\right)^2\right)
$$
Here $S_0\left(\tau^c\right)$ and $S_1\left(\tau^c\right)$ are KPSS $\eta_\tau$ statistics (cf. $\S \mathbf{5 . 1 6}$ ) computed from the residuals of (6.2) and (6.5) respectively. Under $H_0: \beta=0, t_\lambda$ will be asymptotically standard normal.
6.14 When $\tau^c$ is unknown but is assumed to lie between $0<\tau_{\min }, \tau_{\max }<1$ then (6.13) can be replaced by
$$
t_\lambda=\lambda\left(S_0(\hat{\tau}), S_1(\tilde{\tau})\right) \times\left|t_0(\hat{\tau})\right|+m_{\xi}\left(1-\lambda\left(S_0(\hat{\tau}), S_1(\tilde{\tau})\right)\right) \times\left|t_1(\tilde{\tau})\right|
$$
Here $\hat{\tau}$ and $\tilde{\tau}$ are the break fractions that maximize $\left|t_0(\tau)\right|$ and $\left|t_1(\tau)\right|$ across all break fractions in the range $\tau_{\min }<\tau<\tau_{\max }$. In these circumstances $t_\lambda$ is no longcr asymptotically standard normal. The constant $m_{\xi}$ is chosen so that, for a given significance level $\xi$, the asymptotic null critical value of $t_\lambda$ is the same irrespective of whether the errors are $I(0)$ or $I(1)$.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|CONFIDENCE INTERVALS
6.16 When the break date is estimated it is often useful to be able to provide a confidence interval for the unknown $T_b^c$. Perron and Zhu (2005) show that for the segmented trend model (B) and $I(1)$ errors
$$
\sqrt{T}\left(\hat{\tau}-\tau^c\right) \stackrel{d}{\sim} N\left(0,2 \sigma^2 / 15 \beta^2\right)
$$
while for $I(0)$ errors
$$
T^{3 / 2}\left(\tilde{\tau}-\tau^c\right) \stackrel{d}{\sim} N\left(0,4 \sigma^2 /\left(\tau^c\left(1-\tau^c\right) \beta^2\right)\right)
$$
so that, for example, a 95\% confidence interval for $\tau^c$ when the errors are $I(1)$ is given by
$$
\hat{\tau} \pm 1.96 \sqrt{\frac{2 \hat{\sigma}^2}{15 T \hat{\beta}^2}}
$$
The limiting distributions for the break date do not depend on the autocorrelation structure of the errors, only requiring an estimate of the error variance $\sigma^2$. When the errors are $I(1)$ the limiting distribution is invariant to the location of the break, whereas for $I(0)$ errors, the limiting distribution depends on the location of the break in such a way that the variance is smaller the closer the break is to the middle of the sample. In both cases the variance decreases as the shift in slope increases.
For model (C) the limiting distributions for the break date are no longer normal but are complicated functions of nuisance parameters and, thus, can only be simulated, so that no simple results are available.
6.17 In theory, all the procedures available when there is only one break, may be extended to the case of multiple breaks, but, in practice, when there are multiple breaks at unknown times, only the sequential procedure of Kejriwal and Perron (2010), which requires specialized programming, is currently available.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|ROBUST TESTS FOR A BREAKING TREND
$6.13$ 当然，破碎的趋势本身通常会引起人们的兴趣，因此对于稳健的趋势分析是很自然的 $\$ \$ 5.17-5.22$ 已扩展到涵盖此类规范，最著名的是 Harvey、Leybourne 和 Taylor (HLT，2009)。如果已知休息日期在 $T_b^c$ 帯断裂分数 $\tau_c$ 然后，关注分段趋势模型 (B)，通过关注自相关校正来扩展 HLT 方法 $t$ – 测试 $\beta=0$ 在 (6.2) 和 (6.5) 中，我们将其表示为 $t_0\left(\tau^c\right)$ 和 $t_1\left(\tau^c\right)$. 再次考虑这两个统计数据的加权平均值，
$$
t_\lambda=\lambda\left(S_0\left(\tau^c\right), S_1\left(\tau^c\right)\right) \times\left|t_0\left(\tau^c\right)\right|+\left(1-\lambda\left(S_0\left(\tau^c\right), S_1\left(\tau^c\right)\right)\right) \times\left|t_1\left(\tau^c\right)\right|
$$
现在将权重函数定义为
$$
\lambda\left(S_0\left(\tau^c\right), S_1\left(\tau^c\right)\right)=\exp \left(-\left(500 S_0\left(\tau^c\right) S_1\left(\tau^c\right)\right)^2\right)
$$
这里 $S_0\left(\tau^c\right)$ 和 $S_1\left(\tau^c\right)$ 是 KPSS $\eta_\tau$ 统计数据（参见 $\S \mathbf{5 . 1 6}$ ) 分别从 (6.2) 和 (6.5) 的残差计算。在下面 $H_0: \beta=0, t_\lambda$ 将是渐近标准正态。
$6.14$ 何时 $\tau^c$ 末知，但假定介于 $0<\tau_{\min }, \tau_{\max }<1$ 那么 $(6.13)$ 可以被替换为
$$
t_\lambda=\lambda\left(S_0(\hat{\tau}), S_1(\tilde{\tau})\right) \times\left|t_0(\hat{\tau})\right|+m_{\xi}\left(1-\lambda\left(S_0(\hat{\tau}), S_1(\tilde{\tau})\right)\right) \times\left|t_1(\tilde{\tau})\right|
$$
这里令和 $\tilde{\tau}$ 是最大化的断裂分数 $\left|t_0(\tau)\right|$ 和 $\left|t_1(\tau)\right|$ 跨越范围内的所有中断分数 $\tau_{\min }<\tau<\tau_{\max }$. 在这些情况 下 $t_\lambda$ 不是 longcr 渐近标准正态。常数 $m_{\xi}$ 选择这样，对于给定的显着性水平 $\xi$, 的渐近零临界值 $t_\lambda$ 无论错误 是否是相同的 $I(0)$ 或者 $I(1)$.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|CONFIDENCE INTERVALS
$6.16$ 在估计中断日期时，能够为末知数提供置信区间通常很有用 $T_b^c$. Perron 和 Zhu (2005) 表明，对于分段 趋势模型 (B) 和 $I(1)$ 错误
$$
\sqrt{T}\left(\hat{\tau}-\tau^c\right) \stackrel{d}{\sim} N\left(0,2 \sigma^2 / 15 \beta^2\right)
$$
而对于 $I(0)$ 错误
$$
T^{3 / 2}\left(\tilde{\tau}-\tau^c\right) \stackrel{d}{\sim} N\left(0,4 \sigma^2 /\left(\tau^c\left(1-\tau^c\right) \beta^2\right)\right)
$$
因此，例如，一个 $95 \%$ 的置信区间 $\tau^c$ 当错误是 $I(1)$ 是 (谁) 给的
$$
\hat{\tau} \pm 1.96 \sqrt{\frac{2 \hat{\sigma}^2}{15 T \hat{\beta}^2}}
$$
中断日期的限制分布不依赖于误差的自相关结构，只需要估计误差方差 $\sigma^2$. 当错误是 $I(1)$ 极限分布对于中 断的位置是不变的，而对于 $I(0)$ 误差，限制分布取决于中断的位置，使得方差越小，中断越靠近样本的中 间。在这两种情况下，方差都随着斜率变化的增加而减小。
对于模型 (C)，中断日期的限制分布不再是正态分布，而是有害参数的复杂函数，因此只能模拟，因此 没有简单的结果可用。
$6.17$ 理论上，只有一次休息时可用的所有程序，可以扩展到多次休息的情况，但实际上，当在末知时间有 多次休息时，只有 Kejriwal 和 Perron (2010) 的顺序程序，这需要专门的编程，目前可用。
myassignments-help数学代考价格说明
1、客户需提供物理代考的网址，相关账户，以及课程名称，Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明，让您清楚的知道您的钱花在什么地方。
2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb，费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵)，报价后价格觉得合适，可以先付一周的款，我们帮你试做，满意后再继续，遇到Fail全额退款。
3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款，全款，周付款，周付款一方面方便大家查阅自己的分数，一方面也方便大家资金周转，注意:每周固定周一时先预付下周的定金，不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。
Math作业代写、数学代写常见问题
留学生代写覆盖学科？
代写学科覆盖Math数学,经济代写，金融,计算机,生物信息，统计Statistics,Financial Engineering，Mathematical Finance，Quantitative Finance，Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。
数学作业代写会暴露客户的私密信息吗？
我们myassignments-help为了客户的信息泄露，采用的软件都是专业的防追踪的软件，保证安全隐私，绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准，都是公开透明，不存在任何针对性收费及差异化服务，我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务，提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。
留学生代写提供什么服务？
我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz，Exam协助、期刊论文发表等学术服务，myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛；实战经验丰富的学哥学姐！为你解决一切学术烦恼！
物理代考靠谱吗？
靠谱的数学代考听起来简单，但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱，是把客户的网课当成自己的网课；把客户的作业当成自己的作业；并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中，坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手！这就是我们要做的靠谱！
数学代考下单流程
提早与客服交流，处理你心中的顾虑。操作下单，上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文，准时交给，在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改
付款操作：我们数学代考服务正常多种支付方法，包含paypal，visa，mastercard，支付宝，union pay。下单后与专家直接互动。
售后服务：论文结束后保证完美经过turnitin查看，在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改，直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地，只需求告诉您的批改要求或教师的comments，专家会据此批改。
保密服务：不需求提供真实的数学代考名字和电话号码，请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则，不会泄露您的个人信息。
myassignments-help擅长领域包含但不是全部:
myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ，我们的服务覆盖：Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。