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金融计量学是将统计方法应用于金融市场数据。金融计量学是金融经济学的一个分支，在经济学领域。研究领域包括资本市场、金融机构、公司财务和公司治理。
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我们提供的金融计量经济学Financial Econometrics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|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Real-World Tasks
A professor asks his/her student to test CAPM in Australian context. Assume yourself as the student and perform the task. Then prepare a detailed report of the analysis to be submitted to the professor.
- A researcher want to test the performance of the CAPM and APT models in crypto markets. Assume yourself as the researcher: perform the mentioned task in detail and develop the analysis report.
- An analyst is currently evaluating an investment option to invest in the major global currencies. To do so he/she want to test the APT model for making the investment decision. Help him/her to perform the said analysis and prepare the report.
- A student needs to identify whether there exists size and value patterns in the BSE 500 securities mean excess returns. Help the student to complete his/her project dissertation successfully and satisfactorily.
- An assistant manager of the Reserve Bank of New Zealand asked a junior working under him/her to prepare a detailed report on “How efficient is Fama and French multifactor models in Australia and New Zealand”? Help the junior in developing the final report for timely submission to the assistant manager of Reserve Bank of New Zealand.
- There is a disagreement between two market participants that “the CCAPM isn’t Perfect”. So they approach to an expert to clarify it? Assume yourself as that expert and advise them on it with appropriate examples.
- A researcher want to examine whether financial leverage is an important firm specific factor specially in the emerging markets? The researcher is also interested to check whether financial leverage alone or financial leverage along with other firm specific factors can capture risk-return relationship better. Help the researcher to conduct and complete the analysis satisfactorily.
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Case Studies
To examine the performance of CAPM and Fama-French three factor models in Sri Lankan context. The regressions and GRS test are implemented to examine the asset pricing models performance. The obtained regressions and GRS test estimates are shown below. Based on these obtained estimates comment on the performance of these two asset pricing models.
Data Description:
Colombo Stock Exchange traded securities are used to construct the study portfolios based on the size (market capitalization) and value ( $\mathrm{P} / \mathrm{B}$ ratio) factors by means of the Fama-French (1993) technique. For risk free rate Sri Lankan government 10 years bond are used. S\&P 20 index mean excess returns used as proxy for the market. The study period is between July 2008 and May 2016. All data points are in monthly frequency.
Regression models used are as follows:
CAPM or Fama-French Three Factor Model
$$
E\left(r_{i}\right)-r_{f}=\alpha_{i}+\beta_{i m} *\left(r_{m}-r_{f}\right)+\varepsilon_{i}
$$
$$
E\left(r_{i}\right)-r_{f}=\alpha_{i}+\beta_{i m} *\left(r_{m}-r_{f}\right)+\beta_{i s} *(\text { Size })+\beta_{i v} *(\text { Value })+\varepsilon_{i}
$$
Estimates:
CAPM regression estimates for 25 portfolios based on size and value factors.
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Risk Analysis
Risk analysis is the heart of any financial decision-making process. Time series of a variable consists of the data points over time. Time series data of a variable comprises several important information about the variable over time. Original time series data can be decomposed into various components, namely seasonal, trend, and remainder components. Time series can be easily decomposed into its various components by using the STL (Seasonal and Trend decomposition using LOESS) decomposition technique as suggested by Cleveland et al. (1990). The LOESS is a robust technique and its abbreviation stands for the “locally estimated scatter” plot smoothing”. The LOESS is a non-parametric technique used for the smooth curve fitting. The STL decomposes the time series into different components using an additive function as shown below in Eq. 6.1.
$$
\text { Timeseries }=\text { Trend }+\text { Seasonal }+\text { Remainder }
$$
The STL technique has certain limitations such as it is not efficient enough in handling the trading day or calendar variation automatically. This above limitation can be overcome by using a multiplicative decomposition function as defined in Eq. $6.2$.
$$
\text { Timeseries }=\text { Trend } * \text { Seasonal } * \text { Remainder }
$$
Thus to analyse the time series, a good knowledge of the essential time series econometrics methods are necessary. The time series econometrics deal with the measurement of the random variables over time. The time series analysis is useful for determining how a variable changes over time. It is also equally important in assessing the impact of the other factors on the study variable over the same time frame. The paragraphs below covered all such essential time series econometrics techniques to deal with the time series data.
金融计量经济学代考
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Real-World Tasks
一位教授要求他/她的学生在澳大利亚环境中测试 CAPM。假设自己是学生并执行任务。然后准备一份详细的分析报告提交给教授。
- 一位研究人员想要测试 CAPM 和 APT 模型在加密市场中的性能。假设自己是研究人员：详细执行上述任务并制定分析报告。
- 一位分析师目前正在评估一种投资全球主要货币的投资选择。为此，他/她想测试 APT 模型以做出投资决策。帮助他/她进行上述分析并准备报告。
- 学生需要确定 BSE 500 证券平均超额收益中是否存在规模和价值模式。帮助学生成功并令人满意地完成他/她的项目论文。
- 新西兰储备银行的一位助理经理让他/她手下的一名初级工作人员准备一份关于“Fama 和 French 多因素模型在澳大利亚和新西兰的效率如何”的详细报告？帮助小学生制定最终报告，以便及时提交给新西兰储备银行的助理经理。
- 两个市场参与者之间存在分歧，即“CCAPM 并不完美”。所以他们找专家来澄清一下？假设你自己是那个专家，并用适当的例子给他们建议。
- 研究人员想检查财务杠杆是否是一个重要的公司特定因素，特别是在新兴市场？研究人员也有兴趣检查单独的财务杠杆或财务杠杆与其他公司特定因素是否可以更好地捕捉风险回报关系。帮助研究人员令人满意地进行和完成分析。
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Case Studies
检验 CAPM 和 Fama-French 三因子模型在斯里兰卡背景下的表现。实施回归和 GRS 测试以检查资产定价模型的性能。获得的回归和 GRS 测试估计如下所示。基于这些获得的估计，对这两种资产定价模型的表现进行评论。
数据说明：
科伦坡证券交易所交易证券用于根据规模（市值）和价值（磷/乙比率）因子通过 Fama-French (1993) 技术。对于无风险利率，使用斯里兰卡政府 10 年期债券。标准普尔 20 指数的平均超额收益用作市场的代表。研究期为 2008 年 7 月至 2016 年 5 月。所有数据点均按月计算。
使用的回归模型如下：
CAPM 或 Fama-French 三因素模型
和(r一世)−rF=一个一世+b一世米∗(r米−rF)+e一世
和(r一世)−rF=一个一世+b一世米∗(r米−rF)+b一世s∗( 尺寸 )+b一世在∗( 价值 )+e一世
估计：
基于规模和价值因素的 25 个投资组合的 CAPM 回归估计。
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Risk Analysis
风险分析是任何财务决策过程的核心。变量的时间序列由随时间变化的数据点组成。变量的时间序列数据包含有关该变量随时间变化的几个重要信息。原始时间序列数据可以分解为各种成分，即季节性成分、趋势成分和剩余成分。通过使用 Cleveland 等人建议的 STL（使用 LOESS 的季节和趋势分解）分解技术，时间序列可以很容易地分解为其各个组成部分。（1990）。LOESS 是一种稳健的技术，其缩写代表“局部估计散点图平滑”。LOESS 是一种用于平滑曲线拟合的非参数技术。STL 使用加法函数将时间序列分解为不同的分量，如下面的方程式所示。6.1。
时间序列 = 趋势 + 季节性 + 余
STL 技术有一定的局限性，例如在自动处理交易日或日历变化方面效率不够。可以通过使用方程式中定义的乘法分解函数来克服上述限制。6.2.
时间序列 = 趋势 ∗ 季节性 ∗ 余
因此，要分析时间序列，需要对基本的时间序列计量经济学方法有很好的了解。时间序列计量经济学处理随时间变化的随机变量的测量。时间序列分析可用于确定变量如何随时间变化。在评估同一时间框架内其他因素对研究变量的影响方面也同样重要。以下段落涵盖了处理时间序列数据的所有这些基本时间序列计量经济学技术。
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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。