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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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- 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|How to Test One Model Versus the Other
Testing one model versus the other model is vital in asset pricing studies. All of the available notable asset pricing models are not absolutely accurate. It is also true that if there is not enough data then any asset pricing model can be easily rejected by the standard tests. Every so often it is tacit that in the data which model is the better model than some other model? To do so numerous statistical inferences are used.
Let’s consider the Fama and French five factor model as shown in Eq. $5.8 .$
$$
\begin{aligned}
E\left(r_{i}\right)=& r_{f}+\beta_{i m} *\left(r_{m}-r_{f}\right)+\beta_{i s m b} *(\mathrm{SMB})+\beta_{i h m l} *(\mathrm{HML}) \
&+\beta_{i c m a} *(\mathrm{CMA})+\beta_{i r m w} *(\mathrm{RMW})+\varepsilon_{i}
\end{aligned}
$$
Can a factor be dropped from the above model?
For instance, consider the HML factor dropped from the above model. How to respond to such critical problems? Very often such critical problems are responded to or approached wrongly as conversed below.
Can a factor (HML) be dropped from the above model just by looking into the obtained time series regressions t-statistics or $p$-values of the factor coefficients?
The answer is no as the statistical inference certainly provides measure on whether the coefficients (Betas) are significant or not. In general, it does not provide any measures on whether the factor (HML) should be dropped or deleted from the model or not. Thus, the valid question here is whether dropping or deletion of the factor (HML) from the model significantly changes the $(\alpha)$ alpha values or not.
Can $R$-squared values provide adequate measure on whether a factor (HML) can be dropped from the model?
Similarly $R$-squared values provide measures on whether the model is a good model of variance. But it does not provide measures on whether dropping or deletion of the factor (HML) from the model noticeably reduced $R$-squared values as the model of mean.
Compare the model with the factor (HML) and without the factor (HML). Then check for if the combined ( $\alpha$ ) alpba values is equal to zero $\left(\alpha \sum^{-1} \alpha\right)$
This statistical test only tests if the model is true or not. But it does not test if one model is better than the other model. To examine it appropriately if one model is better than the other model, proper comparison of the Chi-square tests must be done. Accordingly check if the Chi-square value increases on dropping or deletion of the factor (HML) using the same residual covariance $(\Sigma)$ matrix.
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Panel Regression
In this section, panel regression is covered in detail. The panel regressions use longitudinal data. Thus the panel data consists of both the cross section and time series characteristics. As a result of which panel data has certain advantages over the time series and cross-sectional data as mentioned below.
- Panel data can deal with the heterogeneity issues related to the crosssectional units.
- Panel data are enhanced quality data.
- Panel data allow to examine more complex models
For instance, panel data can be used to examine the reason behind the country-wise variations in banks net profits (NP) due to non-interest (NI) and interest incomes (INTI) of the banks. The above problem can be mathematically represented as shown in the Eq. $5.15$.
$$
\mathrm{NP}{i, t}=\alpha+\beta{1} \mathrm{NI}{i, t}+\beta{2} \mathrm{NTI}{n, t}+\varepsilon{i, t}
$$
where
$$
I=1,2,3, \ldots, N \text { and } t=1,2,3, \ldots, T
$$
In the above Eq. $5.15$, the subscript $i$ captures the cross-sectional aspects whereas $t$ captures the time series aspects of the data. Next task is to choose the correct panel data model.
Panel Data Models
There are three different types of the panel data models namely: - Constant coefficients model (CCM)
- Fixed effects model
- Random effects model
The above three models differ in terms of the assumptions made for the intercept, slope coefficients, and error terms of the panel data model. All of these three different types of the panel data models are discussed below in detail.
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Finance in Action
To examine the CAPM and Fama-French three factor models in Indian context. Based on the obtained regression estimates comment on these two models.
Data Description:
BSE 500 companies are used to construct the study portfolios based on the size and value factors by means of the Fama-French (1993) technique. For risk free rate 91 days T-bills returns are used. BSE-200 index mean excess returns used as proxy for the market. The study period is between July 2000 and June 2014. All data points are in monthly frequency.
Regression models used are as follows:
CAPM or Fama-French Three Factor Model
$$
E\left(r_{i}\right)-r_{f}=\alpha_{i}+\beta_{i m} *\left(r_{m}-r_{f}\right)+\varepsilon_{i}
$$
$E\left(r_{i}\right)-r_{f}=\alpha_{i}+\beta_{i m} *\left(r_{m}-r_{f}\right)+\beta_{i s} *(\mathrm{Sizc})+\beta_{i v} *($ Valuc $)+\varepsilon_{i}$
EViews stepwise implementations
Above regression models can be executed casily in EViews by following the below steps.
Step 1: Import data into the EViews Workfile window.
Step 2: Then click on Quick $\rightarrow$ Estimate Equation $\rightarrow$ The Equation Estimation window will appear as shown in Fig. 5.5.
金融计量经济学代考
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|How to Test One Model Versus the Other
在资产定价研究中，测试一种模型与另一种模型是至关重要的。所有可用的著名资产定价模型都不是绝对准确的。如果没有足够的数据，任何资产定价模型都可以很容易地被标准测试拒绝，这也是事实。每隔一段时间，在数据中哪个模型比其他模型更好是默认的？为此，使用了许多统计推断。
让我们考虑 Fama 和 French 五因子模型，如方程式所示。5.8.
和(r一世)=rF+b一世米∗(r米−rF)+b一世s米b∗(小号米乙)+b一世H米l∗(H米大号) +b一世C米一个∗(C米一个)+b一世r米在∗(R米在)+e一世
可以从上述模型中删除一个因素吗？
例如，考虑从上述模型中删除的 HML 因子。如何应对这些关键问题？很多时候，这样的关键问题会被错误地回应或处理，如下所述。
仅通过查看获得的时间序列回归 t 统计量或p- 因子系数的值？
答案是否定的，因为统计推断当然可以衡量系数（Beta）是否显着。一般来说，它没有提供关于是否应该从模型中删除或删除因子（HML）的任何措施。因此，这里的有效问题是从模型中删除或删除因子（HML）是否会显着改变(一个)alpha 值与否。
能R-squared 值可以充分衡量是否可以从模型中删除一个因子 (HML)？
相似地R-平方值提供了模型是否是一个好的方差模型的度量。但它没有提供有关从模型中删除或删除因子 (HML) 是否显着减少的措施R-平方值作为均值模型。
比较带有因子 (HML) 和不带因子 (HML) 的模型。然后检查是否结合（一个) alpba 值等于零(一个∑−1一个)
此统计测试仅测试模型是否为真。但它不会测试一个模型是否优于另一个模型。如果一个模型比另一个模型更好，为了适当地检查它，必须对卡方检验进行适当的比较。因此，使用相同的残差协方差检查卡方值是否在删除或删除因子 (HML) 时增加(Σ)矩阵。
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Panel Regression
在本节中，将详细介绍面板回归。面板回归使用纵向数据。因此，面板数据由横截面和时间序列特征组成。因此，面板数据相对于时间序列和横截面数据具有一定的优势，如下所述。
- 面板数据可以处理与横截面单位相关的异质性问题。
- 面板数据是增强的质量数据。
- 面板数据允许检查更复杂的模型
例如，面板数据可用于检查由于银行的非利息 (NI) 和利息收入 (INTI) 而导致的银行净利润 (NP) 的国家/地区差异背后的原因. 上述问题可以用数学表示，如等式所示。5.15.
ñ磷一世,吨=一个+b1ñ我一世,吨+b2ñ吨我n,吨+e一世,吨
在哪里
我=1,2,3,…,ñ 和 吨=1,2,3,…,吨
在上面的方程式中。5.15, 下标一世捕获横截面方面，而吨捕获数据的时间序列方面。下一个任务是选择正确的面板数据模型。
面板数据模型
有三种不同类型的面板数据模型，即： - 常系数模型 (CCM)
- 固定效应模型
- 随机效应模型
上述三个模型在面板数据模型的截距、斜率系数和误差项的假设方面有所不同。下面将详细讨论所有这三种不同类型的面板数据模型。
金融代写|金融计量经济学Financial Econometrics代考|Finance in Action
在印度背景下检查 CAPM 和 Fama-French 三因子模型。基于获得的回归估计对这两个模型进行评论。
数据描述：
BSE 500 公司用于通过 Fama-French (1993) 技术根据规模和价值因素构建研究组合。对于无风险利率，使用 91 天国库券收益。BSE-200 指数表示用作市场代表的超额收益。研究期间为 2000 年 7 月至 2014 年 6 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∗(小号一世和C)+b一世在∗(价值)+e一世
EViews 逐步实现
上面的回归模型可以通过以下步骤在 EViews 中轻松执行。
第 1 步：将数据导入 EViews 工作文件窗口。
第2步：然后点击快速→估计方程→Equation Estimation 窗口将出现，如图 5.5 所示。
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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。