金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|MKTG 7023

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项目管理中的定量风险管理是将风险对项目的影响转换为数字的过程。这种数字信息经常被用来确定项目的成本和时间应急措施。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|MKTG 7023

金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Intrinsic and Extrinsic Risk

Some financial professionals talk about risk versus uncertainty. A better approach might be to contrast intrinsic risk and extrinsic risk.

When evaluating financial instruments, there are some risks that we consider to be intrinsic. No matter how much we know about the financial instrument we are evaluating, there is nothing we can do to reduce this intrinsic risk (other than reducing the size of our investment).

In other circumstances risk is due only to our own ignorance. In theory, this extrinsic risk can be eliminated by gathering additional information through research and analysis.

As an example, an investor in a hedge fund may be subject to both extrinsic and intrinsic risk. A hedge fund investor will typically not know the exact holdings of a hedge fund in which they are invested. Not knowing what securities are in a fund is extrinsic risk.

For various reasons, the hedge fund manager may not want to reveal the fund’s holdings, but, at least in theory, this extrinsic risk could be eliminated by revealing the fund’s holdings to the investor. At the same time, even if the investor did know what securities were in the fund, the returns of the fund would still not be fully predictable because the returns of the securities in the fund’s portfolio are inherently uncertain. This inherent uncertainty of the security returns represents intrinsic risk and it cannot be eliminated, no matter how much information is provided to the investor.

Interestingly, a risk manager could reduce a hedge fund investor’s extrinsic risk by explaining the hedge fund’s risk guidelines. The risk guidelines could help the investor gain a better understanding of what might be in the fund’s portfolio, without revealing the portfolio’s precise composition.

Differentiating between these two fundamental types of risk is important in financial risk management. In practice, financial risk management is as much about reducing extrinsic risk as it is about managing intrinsic risk.

金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Risk and Standard Deviation

At the start of this chapter, we said that risk could be defined in terms of possible deviations from expectations. This definition is very close to the definition of standard deviation in statistics. The variance of a random variable is the expected value of squared deviations from the mean, and standard deviation is just the square root of variance. This is indeed very close to our definition of risk, and in finance risk is often equated with standard deviation.

While the two definitions are similar, they are not exactly the same. Standard deviation only describes what we expect the deviations will look like on average. Two random variables can have the same standard deviation, but very different return profiles. As we will see, risk managers need to consider other aspects of the distribution of expected deviations, not just its standard deviation.

金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|WHAT IS FINANCIAL RISK MANAGEMENT

In finance and in this book, we often talk about risk management, when it is understood that we are talking about financial risk management. Risk managers are found in a number of fields outside of finance, including engineering, manufacturing, and medicine.

When civil engineers are designing a levee to hold back flood waters, their risk analysis will likely include a forecast of the distribution of peak water levels. An engineer will often describe the probability that water levels will exceed the height of the levee in terms similar to those used by financial risk managers to describe the probability that losses in a portfolio will exceed a certain threshold. In manufacturing, engineers will use risk management to assess the frequency of manufacturing defects. Motorola popularized the term Six Sigma to describe its goal to establish a manufacturing process where manufacturing defects were kept below $3.4$ defects per million. (Confusingly the goal corresponds to $4.5$ standard deviations for a normal distribution, not 6 standard deviations, but that’s another story.) Similarly, financial risk managers will talk about big market moves as being three-sigma events or six-sigma events. Other areas of risk management can be valuable sources of techniques and terminology for financial risk management.

Within this broader field of risk management, though, how do we determine what is and is not financial risk management? One approach would be to define risk in terms of organizations, to say that financial risk management concerns itself with the risk of financial firms. By this definition, assessing the risks faced by Goldman Sachs or a hedge fund is financial risk management, whereas assessing the risks managed by the Army Corps of Engineers or NASA is not. A clear advantage to this approach is that it saves us from having to create a long list of activities that are the proper focus of financial risk management. The assignment is unambiguous. If a task is being performed by a financial firm, it is within the scope of financial risk management. This definition is future proof as well. If HSBC, one of the world’s largest financial institutions, starts a new business line tomorrow, we do not have to ask ourselves if this new business line falls under the purview of financial risk management. Because HSBC is a financial firm, any risk associated with the new business line would be considered financial risk.

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量化风险管理代考

金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Intrinsic and Extrinsic Risk

一些金融专业人士谈论风险与不确定性。更好的方法可能是对比内在风险和外在风险。

在评估金融工具时,我们认为存在一些内在风险。无论我们对我们正在评估的金融工具了解多少,我们都无法降低这种内在风险(除了减少我们的投资规模)。

在其他情况下,风险只是由于我们自己的无知。理论上,可以通过研究和分析收集更多信息来消除这种外在风险。

例如,对冲基金的投资者可能同时面临外在和内在风险。对冲基金投资者通常不知道他们所投资的对冲基金的确切持股量。不知道基金中有哪些证券是外在风险。

由于各种原因,对冲基金经理可能不想透露基金的持股情况,但至少在理论上,这种外在风险可以通过向投资者披露基金持股来消除。同时,即使投资者确实知道基金中有哪些证券,基金的回报仍然无法完全预测,因为基金投资组合中证券的回报本质上是不确定的。证券收益的这种内在不确定性代表了内在风险,无论向投资者提供多少信息,它都无法消除。

有趣的是,风险经理可以通过解释对冲基金的风险指南来降低对冲基金投资者的外在风险。风险指南可以帮助投资者更好地了解基金投资组合中可能包含的内容,而无需透露投资组合的精确组成。

区分这两种基本风险类型在金融风险管理中很重要。在实践中,金融风险管理既是关于降低外部风险,也是关于管理内部风险。

金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|Risk and Standard Deviation

在本章开头,我们说过可以根据可能与预期的偏差来定义风险。这个定义非常接近统计学中标准差的定义。随机变量的方差是与均值的平方偏差的期望值,而标准偏差只是方差的平方根。这确实非常接近我们对风险的定义,在金融领域,风险通常等同于标准差。

虽然这两个定义相似,但它们并不完全相同。标准差仅描述我们预期的平均偏差。两个随机变量可以有相同的标准差,但回报曲线却大不相同。正如我们将看到的,风险管理者需要考虑预期偏差分布的其他方面,而不仅仅是其标准偏差。

金融代写|量化风险管理代写Quantitative Risk Management代考|WHAT IS FINANCIAL RISK MANAGEMENT

在金融和本书中,我们经常谈论风险管理,当人们理解我们在谈论金融风险管理时。风险经理在金融以外的许多领域都有发现,包括工程、制造和医学。

当土木工程师设计堤坝以阻挡洪水时,他们的风险分析可能包括对峰值水位分布的预测。工程师通常会用类似于金融风险经理用来描述投资组合损失超过某个阈值的概率的术语来描述水位超过堤坝高度的概率。在制造中,工程师将使用风险管理来评估制造缺陷的频率。摩托罗拉普及了“六西格码”一词来描述其建立制造工艺的目标,其中制造缺陷被控制在以下范围内3.4每百万缺陷。(令人困惑的是,目标对应于4.5正态分布的标准差,而不是 6 个标准差,但那是另一回事了。)同样,金融风险管理人员会将大的市场变动称为 3sigma 事件或 6sigma 事件。风险管理的其他领域可能是金融风险管理技术和术语的宝贵来源。

然而,在这个更广泛的风险管理领域中,我们如何确定什么是金融风险管理,什么不是金融风险管理?一种方法是根据组织来定义风险,即金融风险管理关注金融公司的风险。根据这个定义,评估高盛或对冲基金面临的风险是财务风险管理,而评估陆军工程兵团或美国宇航局管理的风险则不是。这种方法的一个明显优势是,它使我们不必创建一长串金融风险管理适当关注的活动。任务是明确的。如果一项任务由金融公司执行,则属于金融风险管理的范围。这个定义也是未来的证明。如果汇丰银行是世界上最大的金融机构之一,明天开始新的业务线,我们不必问自己这条新的业务线是否属于金融风险管理的范围。由于汇丰是一家金融公司,任何与新业务线相关的风险都将被视为财务风险。

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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。

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