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!


经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|The choice of appropriate instrumental variables

I assume that the vectors of physical characteristics $w_{j m}$ and $x_{j m}$ are exogenous and consequently orthogonal to the error-terms $w_{j m}$ and $\xi_{j m}$. This exogeneity assumption is the main identification assumption for estimation of the pricing and the demand equations. The assumption seems reasonable in the short run, because firms cannot quickly adjust the characteristics of their cars marketed. In the long run, when firms can choose the characteristics of their cars, this assumption may be more problematic.
Prices and market shares are endogenous and correlated with the error terms $\omega_{j m}$ and $\xi_{j m}$ even in the short run. This is because they are simultaneously determined in the Bertrand-Nash equilibrium. In homogeneous-goods models of supply and demand, instruments are readily available: there are generally enough exogenous variables that affect marginal cost and not demand, and exogenous variables that affect demand but not marginal cost. In the present model with product differentiation, most exogenous variables, the observed physical characteristics, affect both marginal cost and demand. Indeed, it is even possible that $w_{j m}=x_{j m}$, in which case no traditional instruments can be used. Fortunately, there are other instruments available. Because the pricing equation holds for all cars simultaneously, constituting a Nash equilibrium, the physical characteristics of each car’s competitors are correlated with its own price and demand. Consequently (functions of) these variables may be used as instruments. Pakes (forthcoming) and Berry, Levinsohn, and Pakes (1995) discuss the general question of how to obtain efficient instruments when any functions of the competitors’ characteristics are potential candidates. I use their results to include the following instruments: the elements of the vectors of exogenous variables $x_{j m}$ and $w_{j m}$, the average of the elements of $x_{j m}$ and $w_{j m}$ across other cars owned by the same firm, and the average of the elements of $x_{j m}$ and $w_{j m}$ across other cars not owned by the same firm. The precise elements of the vectors $x_{j m}$ and $w_{j m}$ are discussed in detail in the data discussion below. I added the following instrument to the list just mentioned: the number of dealers per firm in each country. This variable may be viewed as exogenous at the pricing stage, and at the same time highly correlated with prices and sales.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|Empirical results

Groups are defined according to their class (with one of the groups being the outside good), and subgroups according to their country of origin, foreign or domestic. I used the quasi-likelihood ratio test of Gallant and Jorgenson (1979) to test for several alternative specifications of the nested logit model, all of which were rejected at traditional 5 per cent significance levels, as discussed in detail in Verboven (1994). First, the data rejected the special cases of both the competitive, hedonic pricing model with zero markups, and the simple logit model with non-localized competition $\left(\sigma_1=\sigma_2=0\right)$. Second, the data rejected a more sophisticated version of the nested logit model, with an extra nest indicating whether to buy a car from a ‘high’ category (collecting the three highest classes) or a ‘low’ category (collecting the three lowest classes). Third, the data rejected a version of the nested logit model with an extra nest (at the top of the tree) indicating whether to buy the outside good or a car from one of the other classes. ${ }^{26}$ Fourth, the data rejected an alternative ordering of the nesting structure, in which groups are defined according to country of origin and subgroups according to class. This specification led to an estimate of $\sigma_1$ significantly below $\sigma_2$, an undesirable result in terms of McFadden’s random utility maximization. These various rejections are roughly consistent with Goldberg (1995), who uses micro-level data on the US car market. I also estimated a specification in which cars belonging to the same subgroup behave as a collusive coalition. This specification was rejected by the data at a 10 per cent significance level.

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考|ECON3400

经济代写|产业经济学代写工业经济学代考|适当的工具变量的选择


我假设物理特征的向量$w_{j m}$和$x_{j m}$是外生的,因此与误差项$w_{j m}$和$\xi_{j m}$正交。这种外生性假设是估计定价方程和需求方程的主要识别假设。这种假设在短期内似乎是合理的,因为汽车公司无法迅速调整其所售汽车的特性。从长远来看,当公司可以选择其汽车的特性时,这种假设可能更有问题。价格和市场份额是内生的,即使在短期内也与误差项$\omega_{j m}$和$\xi_{j m}$相关。这是因为它们是在伯特兰-纳什均衡中同时确定的。在供给和需求的同质商品模型中,工具很容易获得:通常有足够多的影响边际成本而不是需求的外生变量,以及影响需求而不是边际成本的外生变量。在现有的产品差异化模型中,大多数外生变量,即观察到的物理特性,都会影响边际成本和需求。事实上,甚至有可能$w_{j m}=x_{j m}$,在这种情况下,任何传统仪器都不能使用。幸运的是,还有其他可用的工具。由于定价方程同时适用于所有汽车,构成了一个纳什均衡,每一辆汽车的竞争对手的物理特性与其自身的价格和需求相关。因此,这些变量的函数可以用作工具。Pakes(即将到来)和Berry、Levinsohn和Pakes(1995)讨论了当竞争对手特征的任何函数都是潜在候选函数时如何获得有效工具的一般问题。我使用他们的结果来包含以下工具:外生变量向量$x_{j m}$和$w_{j m}$的元素,同一公司拥有的其他汽车的$x_{j m}$和$w_{j m}$的元素的平均值,以及不属于同一公司的其他汽车的$x_{j m}$和$w_{j m}$的元素的平均值。向量$x_{j m}$和$w_{j m}$的精确元素将在下面的数据讨论中详细讨论。我在刚才提到的列表中增加了以下工具:每个国家每个公司的经销商数量。在定价阶段,这一变量可被视为外生变量,同时与价格和销售高度相关

经济代写|产业经济学代写工业经济学代考|实证结果

.


组是根据它们的类别定义的(其中一个组是外部商品),子组是根据它们的原产国定义的,国外的还是国内的。我使用Gallant和Jorgenson(1979)的拟似然比检验来测试嵌套logit模型的几种备选规范,所有这些都在传统的5%显著性水平下被拒绝,如Verboven(1994)中详细讨论的那样。首先,数据拒绝了具有零加成的竞争性、享乐定价模型和具有非本地化竞争的简单logit模型$\left(\sigma_1=\sigma_2=0\right)$的特殊情况。其次,数据拒绝了更复杂版本的嵌套logit模型,其中有一个额外的嵌套,表明是从“高”类别(收集三个最高级别的类别)还是从“低”类别(收集三个最低级别的类别)购买汽车。第三,数据拒绝了嵌套logit模型的一个版本,该版本有一个额外的巢(在树的顶部),指示是否从其他类中购买外部商品或汽车。${ }^{26}$第四,数据拒绝了另一种嵌套结构的顺序,即根据原产国定义组,根据类别定义子组。这一规范导致了$\sigma_1$的估价值明显低于$\sigma_2$,就麦克法登的随机效用最大化而言,这是一个不受欢迎的结果。这些不同的拒绝与Goldberg(1995)大致一致,他使用了美国汽车市场微观层面的数据。我还估计了一个规格,其中属于同一子组的汽车表现为一个串通的联盟。该规范在10%显著性水平下被数据拒绝

经济代写|产业经济学代写Industrial Economics代考

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。