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R是一种用于统计计算和图形的编程语言，由R核心团队和R统计计算基金会支持。R由统计学家Ross Ihaka和Robert Gentleman创建，在数据挖掘者和统计学家中被用于数据分析和开发统计软件。用户已经创建了软件包来增强R语言的功能。
根据用户调查和对学术文献数据库的研究，R是数据挖掘中最常用的编程语言之一。[6] 截至2022年3月，R在衡量编程语言普及程度的TIOBE指数中排名第11位。
官方的R软件环境是GNU软件包中的一个开源自由软件环境，在GNU通用公共许可证下提供。它主要是用C、Fortran和R本身（部分自我托管）编写的。预编译的可执行文件提供给各种操作系统。R有一个命令行界面。[8] 也有多个第三方图形用户界面，如RStudio，一个集成开发环境，和Jupyter，一个笔记本界面。
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我们提供的r语言及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
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- 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|r语言作业代写代考|Shiny App Sharpe Ratio
The Sharpe Ratio Shiny app structure should feel familiar but have a quick look at the final app in Figure $7.6$ and notice a few differences from our usual:
Because the Sharpe Ratio is best understood by comparison we chart the rolling Sharpe Ratio of our portfolio alongside that of the $S \& P 500$, plus we have added two blue value boxes. That means we need to calculate the rolling and overall Sharpe for the S\&P500 based on whatever starting date the user selects.
There are several calculations for this app and I divide them into market calculations and portfolio calculations.
In the chunks below, we run our market Sharpe Ratio equations, relying on the user-selected RFR, rolling window and starting date. The code flow runs through three reactives: market_returns (), which is used to find the market_sharpe() and the market_rolling_sharpe().
First, we get the RFR, rolling window and market returns.
统计代写|r语言作业代写代考|CAPM
By way of extraordinarily brief background, the Capital Asset Pricing Model (CAPM) is a model, created by William Sharpe, that estimates the return of an asset based on the return of the market and the asset’s linear relationship to the return of the market. That linear relationship is the stock’s beta coefficient. Beta can be thought of as the stock’s sensitivity to the market, or its riskiness with respect to the market.
CAPM was introduced back in 1964, garnered a Nobel for its creator and, like many epoch-altering theories, has been widely used, updated, criticized, debunked, revived, re-debunked, etc. Fama and French have written that CAPM “is the centerpiece of MBA investment courses. Indeed, it is often the only asset pricing model taught in these courses… [u]nfortunately, the empirical record of the model is poor.”1
Nevertheless, we will forge ahead with our analysis because calculating CAPM betas can serve as a nice template for more complex models. Plus, CAPM is still an iconic model. We will focus on one particular aspect of CAPM: beta. Beta, as we noted above, is the beta coefficient of an asset that results from regressing the returns of that asset on market returns. It captures the linear relationship between the asset and the market. For our purposes, it’s a good vehicle for exploring a reproducible flow for modeling or regressing our portfolio returns on the market returns. Even if your team prefers more nuanced models, this workflow can serve as a good base.
统计代写|r语言作业代写代考|CAPM and Market Returns
Our first step is to make a choice about which asset to use as a proxy for the market return and we will go with the SPY ETF, effectively treating the S\&P500 as the market. That makes our calculations substantively uninteresting because (1) SPY is $25 \%$ of our portfolio and (2) we have chosen assets and
a time period $(2013-2017)$ in which correlations with SPY have been high. With those caveats in mind, feel free to choose a different asset for the market return and try to reproduce this work, or construct a different portfolio that does not include SPY.
We first import prices for SPY, calculate monthly returns and save the object as market_returns_xts.We also want a tibble object of market returns for when we use the tidyverse.Since we will be regressing portfolio returns on market returns, let’s ensure that the number of portfolio returns observations is equal to the number of market returns observations.
Portfolio beta is equal to the covariance of the portfolio returns and market returns, divided by the variance of market returns. Here is the equation:
$$
\beta_{\text {portfolio }}=\operatorname{cov}\left(R_{p}, R_{m}\right) / \sigma_{m}
$$
We calculate covariance of portfolio and market returns with cov(), and the variance of market returns with var().
Our portfolio beta is equal to:
We can also calculate portfolio beta by finding the beta of each of our assets and then multiplying by asset weights. That is, another equation for portfolio beta is the weighted sum of the asset betas:
$$
\beta_{\text {portfolio }}=\sum_{i=1}^{n} W_{i} \beta_{i}
$$
We first find the beta for each of our assets and this affords an opportunity to introduce a code flow for regression analysis.
We need to regress each of our individual asset returns on the market return and use the $\operatorname{lm}$ () function for that purpose. We could do that for asset 1 with
Im(asset_return_1 market_returns_tidy\$returns), and then again for asset 2 with $1 \mathrm{~m}$ (asset_return_2 market_returns_tidy $\$$ returns) etc. for all 5 of our assets. But if we had a 50 -asset portfolio, that would be impractical. Instead we write a code flow and use map () to regress each of our asset returns on market returns with one call.
We will start with our asset_returns_long tidy data frame and will then run nest (-asset).
R语言代写
统计代写|r语言作业代写代考|Shiny App Sharpe Ratio
Sharpe Ratio Shiny 应用程序结构应该感觉很熟悉，但可以快速查看图中的最终应用程序7.6并注意与我们通常的一些不同之处：
因为夏普比率最好通过比较来理解，我们将我们投资组合的滚动夏普比率与小号&磷500，另外我们还添加了两个蓝色值框。这意味着我们需要根据用户选择的任何开始日期来计算 S\&P500 的滚动和整体夏普。
这个应用程序有几个计算，我将它们分为市场计算和投资组合计算。
在下面的部分中，我们根据用户选择的 RFR、滚动窗口和开始日期运行我们的市场夏普比率方程。代码流程贯穿三个反应：market_returns()，用于查找 market_sharpe() 和 market_rolling_sharpe()。
首先，我们得到 RFR、滚动窗口和市场回报。
统计代写|r语言作业代写代考|CAPM
作为非常简短的背景，资本资产定价模型 (CAPM) 是由 William Sharpe 创建的模型，它根据市场回报和资产与市场回报的线性关系来估计资产回报。这种线性关系就是股票的贝塔系数。Beta 可以被认为是股票对市场的敏感度，或相对于市场的风险。
CAPM 于 1964 年推出，因其创造者而获得诺贝尔奖，并且与许多改变时代的理论一样，已被广泛使用、更新、批评、揭穿、复兴、重新揭穿等。Fama 和 French 写道，CAPM “是MBA投资课程的核心。事实上，它通常是这些课程中教授的唯一资产定价模型……[u]不幸的是，该模型的经验记录很差。”1
尽管如此，我们将继续进行我们的分析，因为计算 CAPM 贝塔可以作为更复杂模型的一个很好的模板。此外，CAPM 仍然是一个标志性模型。我们将专注于 CAPM 的一个特定方面：beta。正如我们上面提到的，贝塔系数是资产的贝塔系数，它是由该资产的回报率对市场回报率进行回归而得出的。它捕捉了资产和市场之间的线性关系。就我们的目的而言，它是探索可重现流程以对我们的投资组合回报建模或回归市场回报的好工具。即使您的团队更喜欢更细微的模型，这个工作流程也可以作为一个很好的基础。
统计代写|r语言作业代写代考|CAPM and Market Returns
我们的第一步是选择使用哪种资产作为市场回报的代理，我们将使用 SPY ETF，有效地将 S\&P500 视为市场。这使得我们的计算基本上无趣，因为 (1) SPY 是25%我们的投资组合和 (2) 我们选择了资产和
一个时间段(2013−2017)其中与 SPY 的相关性很高。考虑到这些注意事项，请随意选择不同的资产以获得市场回报并尝试复制这项工作，或构建不包括 SPY 的不同投资组合。
我们首先为 SPY 导入价格，计算每月回报并将对象保存为 market_returns_xts。我们还需要一个市场回报的 tibble 对象，用于使用 tidyverse 时。由于我们将根据市场回报对投资组合回报进行回归，让我们确保投资组合收益观察值等于市场收益观察值的数量。
投资组合贝塔等于投资组合收益和市场收益的协方差除以市场收益的方差。这是等式：
b文件夹 =这(Rp,R米)/σ米
我们用 cov() 计算投资组合和市场收益的协方差，用 var() 计算市场收益的方差。
我们的投资组合 beta 等于：
我们还可以通过找到我们每项资产的贝塔值，然后乘以资产权重来计算投资组合贝塔值。也就是说，投资组合贝塔的另一个等式是资产贝塔的加权和：
b文件夹 =∑一世=1n在一世b一世
我们首先找到每个资产的 beta，这为引入回归分析的代码流提供了机会。
我们需要将每个单独的资产收益回归市场收益，并使用流明() 函数用于此目的。我们可以对资产 1 这样做
Im(asset_return_1 market_returns_tidy $ returns)，然后再次使用资产 21 米(asset_return_2 market_returns_tidy$回报）等我们所有的 5 项资产。但如果我们有一个 50 项资产的投资组合，那将是不切实际的。相反，我们编写了一个代码流并使用 map () 通过一次调用将我们的每个资产回报率回归到市场回报率上。
我们将从asset_returns_long 整洁的数据框开始，然后运行nest (-asset)。
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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。