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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Measuring Earnings
This is not the place for a detailed discussion of accounting. But because earnings, or lack of same, are a critical indicator of financial health, several technical details of earnings measurement deserve mention.
Accrual Accounting
The measurement of accounting earnings involves two steps: (1) identifying revenues for the period and (2) matching the corresponding costs to revenues. Looking at the first step, it is important to recognize that revenue is not the same as cash received. According to the accrual principle (a cruel principle?) of accounting, revenue is recognized as soon as “the effort required to generate the sale is substantially complete and there is a reasonable certainty that payment will be received.” The accountant sees the timing of the actual cash receipts as a mere technicality. For credit sales, the accrual principle means that revenue is recognized at the time of sale, not when the customer pays. This can result in a significant time lag between the generation of revenue and the receipt of cash. Looking at Polaris, we see that revenue in 2020 was $\$ 7,108$ million, but accounts receivable increased by $\$ 67$ million. We conclude that cash received from sales during 2020 was only $\$ 7,041$ million $(\$ 7,108-\$ 67$ million). The other $\$ 67$ million still awaits collection.
会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Sources and Uses Statements
Two very basic but valuable things to know about a company are where it gets its cash and how it spends the cash. At first blush, it might appear that the income statement will answer these questions because it records flows of resources over time. But further reflection will convince you that the income statement is deficient in two respects: It includes accruals that are not cash flows, and it lists only cash flows associated with the sale of goods or services during the accounting period. A host of other cash receipts and disbursements do not appear on the income statement. Thus, Polaris increased its investment in accounts receivable by $\$ 67$ million in 2020 (Table $1.2$ ) with little or no trace of this buildup on its income statement. Polaris also decreased longterm debt by $\$ 218$ million with little effect on its income statement.
To gain a more accurate picture of where a company got its money and how it spent it, we need to look more closely at the balance sheet or, more precisely, two balance sheets. Use the following two-step procedure. First, place two balance sheets for different dates side by side, and note all of the changes in accounts that occurred over the period. The changes for Polaris in 2020 appear in the rightmost column of Table 1.2. Second, segregate the changes into those that generated cash and those that consumed cash. The result is a sources and uses statement.
Here are the guidelines for distinguishing between a source and a use of cash:
- A company generates cash in two ways: by reducing an asset or by increasing a liability. The sale of used equipment, the liquidation of inventories, and the reduction of accounts receivable are all reductions in asset accounts and are all sources of cash to the company. On the liabilities side of the balance sheet, an increase in a bank loan and the sale of common stock are increases in liabilities, which again generate cash.
财务管理代考
会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Measuring Earnings
这不是详细讨论会计的地方。但由于收益或缺乏收益是财务健康状况的关键指标，因此值得一提的是收益衡量的几个技术细节。
应计会计
会计盈余的计量包括两个步骤：（1）确定当期收入；（2）将相应的成本与收入相匹配。看第一步，重要的是要认识到收入与收到的现金不同。根据会计的权责发生制原则（残酷的原则？），只要“产生销售所需的努力基本完成并且有合理的确定性将收到付款”，收入就会被确认。会计师认为实际现金收入的时间只是技术性问题。对于赊销，应计原则意味着收入在销售时确认，而不是在客户付款时确认。这可能导致产生收入和收到现金之间的显着时间滞后。看看北极星，我们看到 2020 年的收入是$7,108万元，但应收账款增加$67百万。我们得出结论，2020 年从销售中收到的现金仅$7,041百万($7,108−$67百万）。另一个$67万元仍在等待收集。
会计代写|财务管理代写Financial Management代考|Sources and Uses Statements
关于一家公司，有两件非常基本但很有价值的事情是它从哪里获得现金以及如何使用现金。乍一看，损益表似乎会回答这些问题，因为它记录了资源随时间的流动。但进一步思考会让您相信损益表在两个方面存在缺陷：它包括非现金流量的应计项目，它仅列出与会计期间销售商品或服务相关的现金流量。许多其他现金收支没有出现在损益表中。因此，Polaris 将其对应收账款的投资增加了$672020 年百万（表1.2) 在其损益表上几乎没有或根本没有这种积累的痕迹。北极星还将长期债务减少了$218万元，对其损益表影响不大。
为了更准确地了解一家公司的资金来源和使用方式，我们需要更仔细地查看资产负债表，或者更准确地说，是两张资产负债表。使用以下两步过程。首先，将两张不同日期的资产负债表并排放置，并记下该期间发生的所有账户变化。2020 年 Polaris 的变化出现在表 1.2 的最右边一列。其次，将变化分为产生现金的变化和消耗现金的变化。结果是一个来源和用途声明。
以下是区分现金来源和用途的指南：
- 公司通过两种方式产生现金：减少资产或增加负债。旧设备的出售、存货的清算、应收账款的减少都是资产账户的减少，都是公司的现金来源。在资产负债表的负债方面，银行贷款的增加和普通股的出售是负债的增加，这又会产生现金。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。