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时间序列分析applied time series analysis是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析applied time series analysis中，分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点，而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。
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统计代写|应用时间序列分析代写applied time series anakysis代考|Portfolio Return
The simple net return of a portfolio consisting of $N$ assets is a weighted average of the simple net returns of the assets involved, where the weight on each asset is the percentage of the portfolio’s value invested in that asset. Let $p$ be a portfolio that places weight $w_{i}$ on asset $i$, then the simple return of $p$ at time $t$ is $R_{p, t}=$ $\sum_{i=1}^{N} w_{i} R_{i t}$, where $R_{i t}$ is the simple return of asset $i$.
The continuously compounded returns of a portfolio, however, do not have the above convenient property. If the simple returns $R_{i t}$ are all small in magnitude, then we have $r_{p, t} \approx \sum_{i=1}^{N} w_{i} r_{i t}$, where $r_{p, t}$ is the continuously compounded return of the portfolio at time $t$. This approximation is often used to study portfolio returns.
If an asset pays dividends periodically, we must modify the definitions of asset returns. Let $D_{t}$ be the dividend payment of an asset between dates $t-1$ and $t$ and $P_{t}$ be the price of the asset at the end of period $t$. Thus, dividend is not included in $P_{t}$. Then the simple net return and continuously compounded return at time $t$ become
$$
R_{t}=\frac{P_{t}+D_{t}}{P_{t-1}}-1, \quad r_{t}=\ln \left(P_{t}+D_{t}\right)-\ln \left(P_{t-1}\right)
$$
统计代写|应用时间序列分析代写applied time series anakysis代考| Excess Return
Excess return of an asset at time $t$ is the difference between the asset’s return and the return on some reference asset. The reference asset is often taken to be riskless, such as a short-term U.S. Treasury bill return. The simple excess return and log excess return of an asset are then defined as
$$
Z_{t}=R_{t}-R_{0 t}, \quad z_{t}=r_{t}-r_{0 t}
$$
where $R_{0 t}$ and $r_{0 t}$ are the simple and log returns of the reference asset, respectively. In the finance literature, the excess return is thought of as the payoff on an arbitrage portfolio that goes long in an asset and short in the reference asset with no net initial investment.
Remark: A long financial position means owning the asset. A short position involves selling asset one does not own. This is accomplished by borrowing the asset from an investor who has purchased. At some subsequent date, the short seller is obligated to buy exactly the same number of shares borrowed to pay back the lender.
Because the repayment requires equal shares rather than equal dollars, the short seller benefits from a decline in the price of the asset. If cash dividends are paid on the asset while a short position is maintained, these are paid to the buyer of the short sale. The short seller must also compensate the lender by matching the cash dividends from his own resources. In other words, the short seller is also obligated to pay cash dividends on the borrowed asset to the lender; see Cox and Rubinstein (1985).
统计代写|应用时间序列分析代写applied time series anakysis代考| Summary of Relationship
The relationships between simple return $R_{t}$ and continuously compounded (or log) return $r_{t}$ are
$$
r_{t}=\ln \left(1+R_{t}\right), \quad R_{t}=e^{r_{t}}-1 .
$$
Temporal aggregation of the returns produces
$$
\begin{aligned}
1+R_{t}[k] &=\left(1+R_{t}\right)\left(1+R_{t-1}\right) \cdots\left(1+R_{t-k+1}\right), \
r_{t}[k] &=r_{t}+r_{t-1}+\cdots+r_{t-k+1}
\end{aligned}
$$
If the continuously compounded interest rate is $r$ per annum, then the relationship between present and future values of an asset is
$$
A=C \exp (r \times n), \quad C=A \exp (-r \times n) .
$$
时间序列分析代写
统计代写|应用时间序列分析代写applied time series anakysis代考|Portfolio Return
投资组合的简单净收益包括ñ资产是所涉及资产的简单净回报的加权平均值，其中每项资产的权重是投资于该资产的投资组合价值的百分比。让p成为一个重要的投资组合在一世资产一世，那么简单的返回p有时吨是Rp,吨= ∑一世=1ñ在一世R一世吨， 在哪里R一世吨是资产的简单回报一世.
然而，投资组合的连续复合收益不具备上述便利属性。如果简单返回R一世吨量级都很小，那么我们有rp,吨≈∑一世=1ñ在一世r一世吨， 在哪里rp,吨是投资组合在某个时间的连续复合回报吨. 这种近似值通常用于研究投资组合收益。
如果一项资产定期支付股息，我们必须修改资产收益的定义。让D吨是日期之间资产的股息支付吨−1和吨和磷吨是期末资产的价格吨. 因此，股息不包括在磷吨. 然后是简单的净收益和时间的连续复合收益吨变得
R吨=磷吨+D吨磷吨−1−1,r吨=ln(磷吨+D吨)−ln(磷吨−1)
统计代写|应用时间序列分析代写applied time series anakysis代考| Excess Return
资产的超额收益吨是资产回报与某些参考资产回报之间的差额。参考资产通常被认为是无风险的，例如短期美国国库券收益。然后将资产的简单超额收益和对数超额收益定义为
从吨=R吨−R0吨,和吨=r吨−r0吨
在哪里R0吨和r0吨分别是参考资产的简单和对数回报。在金融文献中，超额收益被认为是套利投资组合的回报，该投资组合在没有净初始投资的情况下做多资产并做空参考资产。
备注：长期财务状况意味着拥有该资产。空头头寸涉及出售自己不拥有的资产。这是通过从已购买的投资者那里借入资产来实现的。在随后的某个日期，卖空者有义务购买完全相同数量的借入股票以偿还贷方。
由于还款需要等额股份而不是等额美元，卖空者从资产价格下跌中受益。如果在维持空头头寸的同时为资产支付现金股息，这些股息将支付给卖空的买方。卖空者还必须通过匹配自有资源的现金红利来补偿贷方。换言之，卖空者也有义务将借入资产的现金股息支付给贷方；参见 Cox 和 Rubinstein (1985)。
统计代写|应用时间序列分析代写applied time series anakysis代考| Summary of Relationship
简单回报之间的关系R吨并不断复利（或对数）回报r吨是
r吨=ln(1+R吨),R吨=和r吨−1.
回报的时间聚合产生
1+R吨[ķ]=(1+R吨)(1+R吨−1)⋯(1+R吨−ķ+1), r吨[ķ]=r吨+r吨−1+⋯+r吨−ķ+1
如果连续复利利率为r年，那么资产的现值和未来值之间的关系是
一种=C经验(r×n),C=一种经验(−r×n).
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。