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金融数学是将数学方法应用于金融问题。(有时使用的同等名称是定量金融、金融工程、数学金融和计算金融）。它借鉴了概率、统计、随机过程和经济理论的工具。传统上，投资银行、商业银行、对冲基金、保险公司、公司财务部和监管机构将金融数学的方法应用于诸如衍生证券估值、投资组合结构、风险管理和情景模拟等问题。依赖商品的行业（如能源、制造业）也使用金融数学。 定量分析为金融市场和投资过程带来了效率和严谨性，在监管方面也变得越来越重要。
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- Advanced Probability Theory 高等概率论
- 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
金融代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|Limits of functions
A vector function is a function $f$ of the form $f: A \rightarrow \mathbb{R}^{m}$, where $A \subset \mathbb{R}^{n}$. Since $f(\boldsymbol{x}) \in \mathbb{R}^{m}$ for each $\boldsymbol{x} \in A$, then there are $m$ functions $f_{j}: A \rightarrow \mathbb{R}$, calléd component functions ớ $f$, such that:
$$
f(\boldsymbol{x})=\left(f_{1}(\boldsymbol{x}), \ldots, f_{m}(\boldsymbol{x})\right) \quad \text { for each } \quad \boldsymbol{x} \in A
$$
When $m=1$, function $f$ has only one component and we call $f$ real-valued. If $f=\left(f_{1}, \ldots, f_{m}\right)$ is a vector function, where the components $f_{j}$ have intrinsic domains, then the maximal domain of $f$ is defined to be the intersection of the domains of all components $f_{j}$.
To set up a notation for the algebra of vector functions, let $E \subset \mathbb{R}^{n}$ and let $f, g: E \rightarrow \mathbb{R}^{m}$. For each $x \in E$, the following operations can be defined.
The scalar multiple of $\alpha \in \mathbb{R}$ by $f$ is given by:
$$
(\alpha f)(\boldsymbol{x}):=\alpha f(\boldsymbol{x}) .
$$
The sum of $f$ and $g$ is obtained as:
$$
(f+g)(\boldsymbol{x}):=f(\boldsymbol{x})+g(\boldsymbol{x}) .
$$
The (Euclidean) dot product of $f$ and $g$ is constructed as:
$$
(f \cdot g)(\boldsymbol{x}):=f(\boldsymbol{x}) \cdot g(\boldsymbol{x}) .
$$
金融代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|Sequences and series of real or complex numbers
A sequence is a set of numbers $u_{1}, u_{2}, u_{3}, \ldots$, in a definite order of arrangement, that is, a map $u: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{R}$ or $u: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{C}$, formed according to a certain rule. Each number in the sequence is called term; $u_{n}$ is called the $n^{\text {th }}$ term. The sequence is called finite or infinite, according to the number of terms. The sequence $u_{1}, u_{2}, u_{3}, \ldots$, when considered as a function, is also designated as $\left(u_{n}\right){n \in \mathbb{N}}$ or briefly $\left(u{n}\right)$.
Definition 2.1. The real or complex number $\ell$ is called the limit of the infinite sequence $\left(u_{n}\right)$ if, for any positive number $\varepsilon$, there exists a positive number $n_{\varepsilon}$, depending on $\varepsilon$, such that $\left|u_{n}-\ell\right|<\varepsilon$ for all integers $n>n_{\varepsilon}$. In such a case, we denote:
$$
\lim {n \rightarrow \infty} u{n}=\ell
$$
Given a sequence $\left(u_{n}\right)$, we say that its associated infinite series $\sum_{n=1}^{\infty} u_{n}$ :
(i) converges, when it exists the limit:
$$
\lim {n \rightarrow \infty} \sum{k=1}^{n} u_{k}:=S=\sum_{n=1}^{\infty} u_{n}
$$
(ii) diverges, when the limit of the partial sums $\sum_{k=1}^{n} u_{k}$ does not exist.
金融数学代考
金融代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|Limits of functions
向量函数是一个函数 $f$ 形式的 $f: A \rightarrow \mathbb{R}^{m}$ ，在哪里 $A \subset \mathbb{R}^{n}$. 自从 $f(\boldsymbol{x}) \in \mathbb{R}^{m}$ 对于每个 $\boldsymbol{x} \in A$, 那么有 $m$ 功能 $f_{j}: A \rightarrow \mathbb{R}$ ，称为组件函数 ớ $f$ ，这样:
$$
f(\boldsymbol{x})=\left(f_{1}(\boldsymbol{x}), \ldots, f_{m}(\boldsymbol{x})\right) \quad \text { for each } \quad \boldsymbol{x} \in A
$$
什么时候 $m=1$ ，功能 $f$ 只有一个组件，我们称之为 $f$ 实值。如果 $f=\left(f_{1}, \ldots, f_{m}\right)$ 是一个向量函数，其中分量 $f_{j}$ 有内在域，那么最大域 $f$ 被定义为所有组件域的交集 $f_{j}$.
要为向量函数的代数建立一个符号，让 $E \subset \mathbb{R}^{n}$ 然后让 $f, g: E \rightarrow \mathbb{R}^{m}$. 对于每个 $x \in E$ ，可以定义以下操作。 的标量倍数 $\alpha \in \mathbb{R}$ 经过 $f$ 是 (谁) 给的:
$$
(\alpha f)(\boldsymbol{x}):=\alpha f(\boldsymbol{x})
$$
总数是 $f$ 和 $g$ 获得为:
$$
(f+g)(\boldsymbol{x}):=f(\boldsymbol{x})+g(\boldsymbol{x}) .
$$
的 (欧几里得) 点积 $f$ 和 $g$ 构造为:
$$
(f \cdot g)(\boldsymbol{x}):=f(\boldsymbol{x}) \cdot g(\boldsymbol{x})
$$
金融代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|Sequences and series of real or complex numbers
序列是一组数字 $u_{1}, u_{2}, u_{3}, \ldots$ ，按一定的排列顺序，也就是一张图 $u: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{R}$ 或者 $u: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{C}$ ，按照一定的 规律形成。序列中的每个数字称为项; $u_{n}$ 被称为 $n^{\text {th }}$ 学期。根据项的数量，该序列称为有限或无限。序列 $u_{1}, u_{2}, u_{3}, \ldots$ ，当被视为一个函数时，也被指定为 $\left(u_{n}\right) n \in \mathbb{N}$ 或简要 $(u n)$.
定义 2.1。实数或复数 $\ell$ 称为无限序列的极限 $\left(u_{n}\right)$ 如果，对于任何正数 $\varepsilon$ ，存在一个正数 $n_{\varepsilon}$ ，根据 $\varepsilon$ ，这样 $\left|u_{n}-\ell\right|<\varepsilon$ 对于所有整数 $n>n_{\varepsilon}$. 在这种情况下，我们表示:
$$
\lim n \rightarrow \infty u n=\ell
$$
给定一个序列 $\left(u_{n}\right)$ ，我们说它相关的无穷级数 $\sum_{n=1}^{\infty} u_{n}$ :
(i) 收敛，当它存在极限时:
$$
\lim n \rightarrow \infty \sum k=1^{n} u_{k}:=S=\sum_{n=1}^{\infty} u_{n}
$$
(ii) 发散，当部分和的限制 $\sum_{k=1}^{n} u_{k}$ 不存在。
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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。