金融代写|金融计量经济学代写Financial Econometrics代考|Steps to Be Followed in Applied

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  • 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|金融计量经济学代写Financial Econometrics代考|Steps to Be Followed in Applied

金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Problem Definition or Statement

Problem definition or statement is the very first step for conducting any financial econometrics study. It is very important to identify the clear-cut research problem or what study is going to address? For an instant let’s define the study statement as “To examine the performance of Capital Asset Pricing Model (CAPM) in Indian context”. Based on the study problem following hypotheses are framed:
$\begin{array}{ll}\text { Null Hypothesis }(H o): & \text { CAPM regression intercept is cqual to } \ \text { Alternative Hypothesis (Ha): } & \text { CAPM. regression intercept is not equal } \ & \text { to zero. }\end{array}$
As the entire study centres around the framed hypotheses and a minor mistake in framing the hypotheses could result into an absolute disaster. So, any financial econometrics study requires in-depth understanding of the hypotheses testing for the different statistical methods and econometrics models used. Testing of hypothesis concludes either with rejection of the null hypothesis or acceptance of the alternative hypothesis. Rejection of the null hypothesis indicates that the null hypothesis is not true and alternative hypothesis could be accepted or vice versa. Decision of acceptance or rejection of the null hypothesis is based on the obtained $p$-values or $t$-values.

Wrongly rejecting the null or alternative hypothesis could give rise to the circumstances of Type I (alpha) and Type II (beta) errors. Rejection of null hypothesis even when that’s true would result into Type I error. Likewise fail to reject the null hypothesis even when that’s false would result into Type II error. Type I errors largely arise due to scepticisms and by selecting the correct critical values it could be climinated to a greater degree. In practice depending on the type of datasets different critical values that are being used are based on the 1,5 or $10 \%$ statistical significance level. In contrast Type II errors could be prevented mostly using large sample size. Second approach might be the choosing higher level of significance. The impact of Type I and Type II errors ruling can be accessed through determining the appropriate level of statistical significance. This is how the appropriate level of statistical significance is powerful. Next crucial question is “Which type of the errors are the worst: Type I or II”? Well, both Type I and II errors could be worst depending upon the context. By and large Type I errors are more serious than Type II errors.

金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Selection of Variables

Based on the study statement wisely selects the study variables. Selection of variables is the another important task in financial econometrics study. Most of the financial econometrics study deals with the closest proxy variables available as it is very difficult to obtained the real variables data. For example, it is very difficult to obtain the real estimates for the market returns. Influential Stock Index benchmarks (S\&P 500; BSE 30; NSE 50, and others) are often used as the proxy for market returns. For the study statement “To examine the performance of Capital Asset Pricing Model (CAPM) in Indian context”, study variables could be as follows: individual stocks or portfolio excess returns (dependent variable); risk free rate (91 days T-bills); market returns (BSE 30 or BSE-200 index monthly excess returns). For financial econometrics studies, data could be obtained from both paid and unpaid databases or data sources. Bloomberg, Thomson Reuters Eikon, Capitaline, Compustat, Datastream, CMIE Prowess, and others are some of the leading providers of financial data or databases based on subscriptions. Likewise Yahoo finance, central banks, World bank, IMF, Stock exchanges, Google finance, SEC, CoinMarketCap (Cryptocurrency), and others are some of the leading providers of public or free financial data or databases. Once variables are chosen next study period and frequency of data (daily, weekly, monthly, yearly or others) has to be specified.

金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Model Description

Once the study variables are identified based on it develop the financial econometric model. Mathematically represent the developed financial econometric model taking into account all possible factors or variables that could affect the dependent variable(s). For example, the CAPM illustrates the relationship between market (systematic risk) and expected return for assets. Here the relationship between market (systematic risk) and expected return for assets is not exact and deterministic, rather a typical or stochastic one. Morcover in financial econometrics study the relationship between the variables often has two way causality. These types of situations demand for a stochastic specification in the model. And that is possible by inserting “stochastic terms” or “Error terms” or “noise terms” or “disturbance terms” or “residuals terms” in the model. Other justification for inclusion of the stochastic specification $(\varepsilon)$ in the model could take into account the crratic human behaviour, influence of omitted variables, measurement errors if any and others. To examine the performance of CAPM in Indian context following model is developed as shown below in Eq. 1.1:
where “residuals terms”.
Stochastic specification $(\varepsilon)$ in the above model is not readily observable like the other variables. Often study in applied financial econometrics makes some reasonable assumptions about the shape of the distribution of $\operatorname{cach}(\varepsilon)$.
Which are as follows:

  • Error terms $(\varepsilon)$ are normally distributed
  • Mean of the error terms ( $\varepsilon$ ) is zero
  • Error terms $(\varepsilon)$ have uniform variance $\left(\sigma^{2}\right)$ or homoscedastic
  • Error terms $(\varepsilon)$ are independent or uncorrelated to each other.
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金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Problem Definition or Statement

问题定义或陈述是进行任何金融计量经济学研究的第一步。确定明确的研究问题或将要解决什么研究非常重要?让我们暂时将研究声明定义为“检查印度背景下资本资产定价模型 (CAPM) 的表现”。基于研究问题,提出以下假设:
 零假设 (H○): CAPM 回归截距等于   替代假设(Ha):  CAPM。回归截距不相等   为零。 

错误地拒绝原假设或备择假设可能会导致 I 型(α)和 II 型(β)错误的情况。拒绝零假设即使是真的也会导致第一类错误。同样不能拒绝零假设,即使它是错误的也会导致 II 型错误。第一类错误主要是由于怀疑而产生的,通过选择正确的临界值,它可以在更大程度上被消除。在实践中,根据数据集的类型,正在使用的不同临界值基于 1,5 或10%统计显着性水平。相比之下,II 类错误主要可以通过使用大样本量来防止。第二种方法可能是选择更高的显着性水平。可以通过确定适当的统计显着性水平来访问 I 类和 II 类错误裁决的影响。这就是适当水平的统计显着性的强大之处。下一个关键问题是“哪种类型的错误最严重:I 型或 II 型”?好吧,根据具体情况,I 型和 II 型错误都可能是最糟糕的。总的来说,第一类错误比第二类错误更严重。

金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Selection of Variables

根据研究陈述明智地选择研究变量。变量的选择是金融计量经济学研究的另一项重要任务。大多数金融计量经济学研究都处理最接近的可用代理变量,因为很难获得真实变量数据。例如,很难获得市场回报的真实估计。有影响力的股票指数基准(S\&P 500;BSE 30;NSE 50 等)通常被用作市场回报的代表。对于研究陈述“检查印度背景下资本资产定价模型 (CAPM) 的表现”,研究变量可能如下:个股或投资组合超额收益(因变量);无风险利率(91 天国库券);市场回报(BSE 30 或 BSE-200 指数每月超额回报)。对于金融计量经济学研究,数据可以从有偿和无偿数据库或数据源中获得。Bloomberg、Thomson Reuters Eikon、Capitaline、Compustat、Datastream、CMIE Prowess 和其他一些基于订阅的金融数据或数据库的领先提供商。同样,雅虎金融、中央银行、世界银行、国际货币基金组织、证券交易所、谷歌金融、美国证券交易委员会、CoinMarketCap(加密货币)等都是公共或免费金融数据或数据库的领先提供商。一旦选择了变量,就必须指定下一个研究周期和数据频率(每天、每周、每月、每年或其他)。和其他一些是基于订阅的财务数据或数据库的领先提供商。同样,雅虎金融、中央银行、世界银行、国际货币基金组织、证券交易所、谷歌金融、美国证券交易委员会、CoinMarketCap(加密货币)等都是公共或免费金融数据或数据库的领先提供商。一旦选择了变量,就必须指定下一个研究周期和数据频率(每天、每周、每月、每年或其他)。和其他一些是基于订阅的财务数据或数据库的领先提供商。同样,雅虎金融、中央银行、世界银行、国际货币基金组织、证券交易所、谷歌金融、美国证券交易委员会、CoinMarketCap(加密货币)等都是公共或免费金融数据或数据库的领先提供商。一旦选择了变量,就必须指定下一个研究周期和数据频率(每天、每周、每月、每年或其他)。

金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Model Description

一旦基于它确定了研究变量,就可以开发金融计量模型。考虑到所有可能影响因变量的因素或变量,以数学方式表示已开发的金融计量模型。例如,CAPM 说明了市场(系统性风险)与资产预期收益之间的关系。在这里,市场(系统性风险)与资产预期回报之间的关系不是精确和确定的,而是一种典型的或随机的关系。Morcover在金融计量经济学研究中,变量之间的关系往往具有双向因果关系。这些类型的情况需要模型中的随机规范。这可以通过在模型中插入“随机项”或“误差项”或“噪声项”或“干扰项”或“残差项”来实现。(e)在模型中可以考虑到古怪的人类行为、遗漏变量的影响、测量误差(如果有的话)等等。为了检查 CAPM 在印度背景下的性能,开发了以下模型,如下面的方程式所示。1.1:


  • 错误术语(e)是正态分布的
  • 误差项的平均值 (e) 为零
  • 错误术语(e)有一致的方差(σ2)或同调
  • 错误术语(e)彼此独立或不相关。
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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。





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。


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 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。