如果你也在 怎样代写金融统计Mathematics with Statistics for Finance G1GH这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
金融统计描述了应用数学和数学模型来解决金融问题。它有时被称为定量金融，金融工程，和计算金融。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写金融统计Mathematics with Statistics for Finance G1GH方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写金融统计Mathematics with Statistics for Finance G1GH方面经验极为丰富，各种代写金融统计Mathematics with Statistics for Finance G1GH相关的作业也就用不着说。
我们提供的金融统计Mathematics with Statistics for Finance G1GH及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- 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
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|CORRELATION
Closely related to the concept of covariance is correlation. To get the correlation of two variables, we simply divide their covariance by their respective standard deviations:
$$
\rho_{X Y}=\frac{\sigma_{X Y}}{\sigma_{X} \sigma_{Y}}
$$
Correlation has the nice property that it varies between $-1$ and $+1$. If two variables have a correlation of $+1$, then we say they are perfectly correlated. If the ratio of one variable to another is always the same and positive then the two variables will be perfectly correlated.
If two variables are highly correlated, it is often the case that one variable causes the other variable, or that both variables share a common underlying driver. We will see in later chapters, though, that it is very easy for two random variables with no causal link to be highly correlated. Correlation does not prove causation. Similarly, if two variables are uncorrelated, it does not necessarily follow that they are unrelated. For example, a random variable that is symmetrical around zero and the square of that variable will have zero correlation.
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|PORTFOLIO VARIANCE AND HEDGING
If we have a portfolio of securities and we wish to determine the variance of that portfolio, all we need to know is the variance of the underlying securities and their respective correlations.
For example, if we have two securities with random returns $X_{A}$ and $X_{B}$, with means $\mu_{A}$ and $\mu_{B}$ and standard deviations $\sigma_{A}$ and $\sigma_{B}$, respectively, we can calculate the variance of $X_{A}$ plus $X_{B}$ as follows:
$$
\sigma_{A+B}^{2}=\sigma_{A}^{2}+\sigma_{B}^{2}+2 \rho_{A B} \sigma_{A} \sigma_{B}
$$
where $\rho_{A B}$ is the correlation between $X_{A}$ and $X_{B}$. The proof is left as an exercise. Notice that the last term can either increase or decrease the total variance. Both standard deviations must be positive; therefore, if the correlation is positive, the overall variance will be higher compared to the case where the correlation is negative.
If the variance of both securities is equal, then Equation $3.29$ simplifies to:
$$
\sigma_{A+B}^{2}=2 \sigma^{2}\left(1+\rho_{A B}\right) \text { where } \sigma_{A}^{2}=\sigma_{B}^{2}=\sigma^{2}
$$
Now we know that the correlation can vary between $-1$ and $+1$, so, substituting into our new equation, the portfolio variance must be bound by 0 and $4 \sigma^{2}$. If we take the square root of both sides of the equation, we see that the standard deviation is bound by 0 and $2 \sigma$. Intuitively this should make
sense. If, on the one hand, we own one share of an equity with a standard deviation of $\$ 10$ and then purchase another share of the same equity, then the standard deviation of our two-share portfolio must be $\$ 20$ (trivially, the correlation of a random variable with itself must be one). On the other hand, if we own one share of this equity and then purchase another security that always generates the exact opposite return, the portfolio is perfectly balanced. The returns are always zero, which implies a standard deviation of zero.
In the special case where the correlation between the two securities is zero, we can further simplify our equation. For the standard deviation:
$$
\rho_{A B}=0 \Rightarrow \sigma_{A+B}=\sqrt{2} \sigma
$$
We can extend Equation $3.29$ to any number of variables:
$$
\begin{aligned}
Y &=\sum_{i=1}^{n} X_{i} \
\sigma_{Y}^{2} &=\sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} \rho_{i j} \sigma_{i} \sigma_{j}
\end{aligned}
$$
In the case where all of the $X_{i}$ ‘s are uncorrelated and all the variances are equal to $\sigma$, Equation $3.32$ simplifies to:
$$
\sigma_{Y}=\sqrt{n} \sigma \quad \text { iff } \rho_{i j}=0 \forall i \neq j
$$
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|MOMENTS
Previously, we defined the mean of a variable $X$ as:
$$
\mu=E[X]
$$
It turns out that we can generalize this concept as follows:
$$
m_{k}=E\left[X^{k}\right]
$$
We refer to $m_{k}$ as the $k$ th moment of $X$. The mean of $X$ is also the first moment of $X$.
Similarly, we can generalize the concept of variance as follows:
$$
\mu_{k}=E\left[(X-\mu)^{k}\right]
$$
We refer to $\mu_{k}$ as the $k$ th central moment of $X$. We say that the moment is central because it is central around the mean. Variance is simply the second central moment.
While we can easily calculate any central moment, in risk management it is very rare that we are interested in anything beyond the fourth central moment.
金融统计代写
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|CORRELATION
与协方差的概念密切相关的是相关性。为了获得两个变量的相关性，我们只需将它们的协方差除以它们各自的标准差：
ρX是=σX是σXσ是
相关性有一个很好的特性，它在−1和+1. 如果两个变量的相关性为+1，那么我们说它们是完全相关的。如果一个变量与另一个变量的比率始终相同且为正，那么这两个变量将完全相关。
如果两个变量高度相关，通常是一个变量导致另一个变量，或者两个变量共享一个共同的潜在驱动因素。不过，我们将在后面的章节中看到，两个没有因果关系的随机变量很容易高度相关。相关性并不能证明因果关系。类似地，如果两个变量不相关，并不一定意味着它们不相关。例如，一个关于零对称的随机变量和该变量的平方将具有零相关性。
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|PORTFOLIO VARIANCE AND HEDGING
如果我们有一个证券组合，并且我们希望确定该组合的方差，我们只需要知道基础证券的方差及其各自的相关性。
例如，如果我们有两种具有随机收益的证券X一种和X乙, 均值μ一种和μ乙和标准差σ一种和σ乙，我们可以分别计算出方差X一种加X乙如下：
σ一种+乙2=σ一种2+σ乙2+2ρ一种乙σ一种σ乙
在哪里ρ一种乙是之间的相关性X一种和X乙. 证明留作练习。请注意，最后一项可以增加或减少总方差。两个标准差都必须为正；因此，如果相关性为正，则与相关性为负的情况相比，整体方差将更高。
如果两种证券的方差相等，则等式3.29简化为：
σ一种+乙2=2σ2(1+ρ一种乙) 在哪里 σ一种2=σ乙2=σ2
现在我们知道相关性可以在−1和+1，因此，代入我们的新方程，投资组合方差必须以 0 为界，并且4σ2. 如果我们对等式两边取平方根，我们会看到标准差以 0 为界，并且2σ. 直觉上，这应该使
感觉。一方面，如果我们拥有一份标准差为$10然后再购买相同股权的另一股，那么我们两股投资组合的标准差必须是$20（通常，随机变量与自身的相关性必须为 1）。另一方面，如果我们拥有该股权的一部分，然后购买另一种总是产生完全相反回报的证券，那么投资组合是完全平衡的。回报始终为零，这意味着标准偏差为零。
在两种证券之间相关性为零的特殊情况下，我们可以进一步简化我们的方程。对于标准偏差：
ρ一种乙=0⇒σ一种+乙=2σ
我们可以扩展方程3.29对任意数量的变量：
是=∑一世=1nX一世 σ是2=∑一世=1n∑j=1nρ一世jσ一世σj
在所有的情况下X一世是不相关的，所有的方差都等于σ, 方程3.32简化为：
σ是=nσ 当且当 ρ一世j=0∀一世≠j
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|MOMENTS
之前，我们定义了一个变量的均值X作为：
μ=和[X]
事实证明，我们可以将这个概念概括如下：
米ķ=和[Xķ]
我们指米ķ作为ķ时刻X. 的平均值X也是第一时间X.
同样，我们可以将方差的概念概括如下：
μķ=和[(X−μ)ķ]
我们指μķ作为ķ的中心时刻X. 我们说时刻是中心的，因为它是围绕均值的中心。方差只是第二个中心时刻。
虽然我们可以很容易地计算出任何中心矩，但在风险管理中，我们很少对超出第四个中心矩的任何事物感兴趣。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
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。
statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
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。