月度归档： 2022 年 8 月

金融代写|衍生品代写Derivatives代考|IE2042

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衍生品是一种证券，其价格取决于一个或多个基础资产，或由其衍生出来。

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  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
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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|衍生品代写Derivatives代考|IE2042

金融代写|衍生品代写Derivatives代考|MARKET OVERVIEW

Figure $1.1$ is a ‘big picture’ overview of commodity markets.
In this diagram there are two main segments, the physical and the financial markets. The diagram was designed without a specific product in mind, but if the reader prefers some context, it may be helpful to think of a popular commodity such as crude oil. Within the physical side of the market there will be three main participants: producers, refiners, and consumers. In addition, trading houses will perform a variety of tasks, which are detailed in a subsequent section. The financial side of the market will incorporate those entities offering financing and risk management services as well as investors seeking to earn a return from the asset class. One aspect that is central to commodities is price discovery, and so the role of futures exchanges is key.

To get a sense of the generic market flows associated outlined in Figure 1.1, consider the following issues faced by market participants:

  • Commodities are not homogeneous – it is not particularly helpful to speak in general terms about commodities. For example, the phrase ‘crude oil’ is meaningless as the chemical properties of crude extracted in one location will vary from those in a different location. Trafigura (2016) argues that over 150 types of crude oil are traded worldwide.Commodities need to be transformed into consumer goods – for example, oil needs to be refined to produce gasoline.
  • Benchmarks help participants agree on a price for non-homogeneous products – so with respect to crude oil, a particular grade of oil could be priced relative to an agreed benchmark such as a futures contract that references Brent Blend.
  • Production and consumption may not take place in the same geographical location – this means that there is a need for transportation. The mode of this transportation can vary for a single commodity. For example, in the USA, crude oil is typically moved by pipeline or train. In other areas such as Europe, sea-borne transport may be more common.
  • Consumption and production may not occur simultaneously – a consumer may not need to take immediate delivery of a commodity, therefore storage and inventories are key factors. When there is a geographic element to the issue, it takes time for a commodity to be transported.

金融代写|衍生品代写Derivatives代考|MARKET PARTICIPANTS

Market participants are able to manage the respective price risks using derivatives. Although risk management will be considered in greater detail in Chapter 3, it is worth considering some related motivations.
Participants can:

  • Avoid risk,
  • Retain risk,
  • Transfer risk,
  • Reduce risk,
  • Increase risk.
    One of the key roles of derivatives is that they allow different market participants with different risk profiles and objectives to obtain a desired risk exposure. With respect to commodity derivatives the main participants will be physical market participants, price reporting agencies (PRAs), investment banks, commodity trading houses, hedge funds, or ‘real’ money accounts.

Individual product supply chains will be considered in the respective chapter. In general terms, the commodity will need to be produced, refined, and then transformed into a product that can be consumed by the end user. Admittedly this general description does not capture all the different types of commodity supply chains, but the key point is that the participant will typically have some form of price risk at most points along the supply chain

In simple terms, producers will be exposed to falling prices, consumers will be exposed to rising prices, and refiners, processors, and utilities will be exposed to margins (e.g. the income generated from selling gasoline less the cost of buying crude oil). These participants are also faced with a variety of other risks which include:

  • Credit, i.e. the unwillingness or inability of a customer to pay their debts.
  • Logistical risks surrounding the movement of the commodity.
  • Sourcing the right quality of commodity.
  • Being able to finance day-to-day operations.
金融代写|衍生品代写Derivatives代考|IE2042

衍生品代考

金融代写|衍生品代写Derivatives代考|MARKET OVERVIEW

数字1.1是商品市场的“大图”概览。
在此图中，有两个主要部分，即实物市场和金融市场。该图在设计时没有考虑特定产品，但如果读者更喜欢某些上下文，考虑原油等流行商品可能会有所帮助。在市场的实物方面，将有三个主要参与者：生产商、炼油商和消费者。此外，贸易公司将执行各种任务，这些任务将在后续章节中详细介绍。市场的金融方面将包括那些提供融资和风险管理服务的实体以及寻求从资产类别中获得回报的投资者。大宗商品的核心方面之一是价格发现，因此期货交易所的作用是关键。

要了解图 1.1 中概述的相关通用市场流动，请考虑市场参与者面临的以下问题：

  • 商品不是同质的——笼统地谈论商品并不是特别有用。例如，“原油”一词毫无意义，因为在一个地方提取的原油的化学性质与在不同地方提取的原油的化学性质不同。Trafigura (2016) 认为，全球交易的原油种类超过 150 种。商品需要转化为消费品——例如，需要精炼石油以生产汽油。
  • 基准帮助参与者就非均质产品的价格达成一致——因此，对于原油，特定等级的石油可以相对于商定的基准进行定价，例如参考布伦特混合物的期货合约。
  • 生产和消费可能不在同一个地理位置——这意味着需要运输。这种运输方式可能因单一商品而异。例如，在美国，原油通常通过管道或火车运输。在欧洲等其他地区，海运可能更为普遍。
  • 消费和生产可能不会同时发生——消费者可能不需要立即接收商品，因此存储和库存是关键因素。当问题存在地理因素时，运输商品需要时间。

金融代写|衍生品代写Derivatives代考|MARKET PARTICIPANTS

市场参与者能够使用衍生品管理各自的价格风险。尽管第 3 章将更详细地考虑风险管理，但值得考虑一些相关的动机。
参与者可以：

  • 规避风险，
  • 保留风险，
  • 转移风险，
  • 降低风险，
  • 增加风险。
    衍生品的关键作用之一是它们允许具有不同风险概况和目标的不同市场参与者获得所需的风险敞口。关于商品衍生品，主要参与者将是实物市场参与者、价格报告机构 (PRA)、投资银行、商品交易公司、对冲基金或“真实”货币账户。

个别产品供应链将在各自的章节中讨论。一般来说，商品需要生产、提炼，然后转化为最终用户可以消费的产品。诚然，这种一般性描述并没有涵盖所有不同类型的商品供应链，但关键是参与者通常会在供应链的大多数点上存在某种形式的价格风险

简单来说，生产商将面临价格下跌的风险，消费者将面临价格上涨的风险，而炼油厂、加工商和公用事业公司将面临利润（例如，销售汽油产生的收入减去购买原油的成本）。这些参与者还面临着各种其他风险，包括：

  • 信用，即客户不愿意或无力偿还债务。
  • 围绕商品流动的物流风险。
  • 采购质量合适的商品。
  • 能够为日常运营提供资金。
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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Fl4003

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金融实证是一个研究领域，涵盖了金融经济学的实证工作、金融计量经济学和具有明显实证意义的理论驱动研究。我们的研究人员调查的问题主要集中在资本市场、金融机构和企业融资等广泛领域。

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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
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  • (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|金融实证代写Financial Empirical 代考|Fl4003

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Representation of Solutions

As we already noted in the introduction the solutions $\hat{x}1$ and $\hat{x}_1$ for trend and season are natural polynomial and trigonometric spline functions. For each point in time with an observation $t_k$ polynomial and trigonometric function are changed appropriately by the additional functions which are “cut” there $$ \begin{aligned} &g_1\left(t-t_k\right)=\left(t-t_k\right)^{2 p-1} \ &g_2\left(t-t_k\right)=\sum{j=1}^q a_j\left(b_j \sin \omega_j\left(t-t_k\right)-\left(t-t_k\right) \cos \omega_j\left(t-t_k\right)\right)
\end{aligned}
$$
für $t>t_k$ und 0 für $t \leq t_k, k=1, \ldots, n$, mit
$$
a_j=\frac{1}{2 \omega_j^2 \prod_{\substack{i=1 \ i \neq j}}^q\left(\omega_i^2-\omega_j^2\right)^2}, \quad b_j=\frac{1}{\omega_j}-4 \omega_j \sum_{\substack{i=1 \ i \neq j}}^q \frac{1}{\omega_i^2-\omega_j^2}, \quad j=1, \ldots, q .
$$
To find a solution also the weight function $w_{1 k}$ and $w_{2 k}$ of the representation theorem are chosen as natural polynomial and trigonometric spline functions. Written as vectors and matrices with
$\mathbf{f}_1(t)^{\prime}=\left(\begin{array}{llll}1 & \ldots & t^{p-1}\end{array}\right) \quad \mathbf{g}_1(t)^{\prime}=\left(g_1\left(t-t_1\right) \cdots g_1\left(t-t_n\right)\right)$
$F_1=\left(\begin{array}{cccc}1 & t_1 & \cdots & t_1^{p-1} \ \vdots & \vdots & & \vdots \ 1 & t_n & \ldots & t_n^{p-1}\end{array}\right) \quad G_1=\left(\begin{array}{ccc}g_1\left(t_1-t_1\right) & \cdots & g_1\left(t_1-t_n\right) \ \vdots & & \vdots \ g_1\left(t_n-t_1\right) & \cdots & g_1\left(t_n-t_n\right)\end{array}\right)$

and
$\mathbf{f}_2(t)^{\prime}=\left(\begin{array}{lll}\cos \omega_1 t & \sin \omega_1 t \ldots \cos \omega_q t \sin \omega_q t\end{array}\right)$
$\mathbf{g}_2(t)^{\prime}=\left(g_2\left(t-t_1\right) \ldots g_2\left(t-t_n\right)\right)$
$G_2=\left(\begin{array}{ccc}g_2\left(t_1-t_1\right) & \ldots & g_2\left(t_1-t_n\right) \ \vdots & & \vdots \ g_2\left(t_n-t_1\right) & \ldots & g_2\left(t_n-t_n\right)\end{array}\right) .$
The following representations hold (with real-valued coefficient matrices)

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Values of Smoothness of Solutions

The solutions $\hat{x}_1(t)=\mathbf{w}_1(t)^{\prime} \mathbf{y}, \hat{x}_2(t)=\mathbf{w}_2(t)^{\prime} \mathbf{y}$ have smoothness values (cf. measurement of smoothness of weight functions)
$$
\begin{aligned}
&Q_1\left(\hat{x}_1\right)=\int_a^b\left|T_1 \hat{x}_1(t)\right|^2 \mathrm{~d} t=\frac{1}{\lambda_1^2} \mathbf{y}^{\prime} A^{\prime} G_1^{\prime} A \mathbf{y}=\frac{1}{\lambda_1} \mathbf{y}^{\prime} W_1^{\prime} A \mathbf{y}=\frac{1}{\lambda_1} \hat{\mathbf{x}}_1^{\prime} \mathbf{u} \geq 0, \
&Q_2\left(\hat{x}_2\right)=\int_a^b\left|T_2 \hat{x}_2(t)\right|^2 \mathrm{~d} t=\frac{1}{\lambda_2^2} \mathbf{y}^{\prime} A^{\prime} G_2^{\prime} A \mathbf{y}=\frac{1}{\lambda_2} \mathbf{y}^{\prime} W_2^{\prime} A \mathbf{y}=\frac{1}{\lambda_2} \hat{\mathbf{x}}_2^{\prime} \hat{\mathbf{u}} \geq 0 .
\end{aligned}
$$
If follows that estimations of components in observation points are always nonnegative correlated with the empirical rests $\hat{\mathbf{u}}=\mathbf{y}-\hat{\mathbf{x}}$. Furthermore holds
$$
\begin{aligned}
\lambda_1 Q_1\left(\hat{x}_1\right)+\lambda_2 Q_2\left(\hat{x}_2\right) &=\mathbf{y}^{\prime} W^{\prime} A \mathbf{y}=\hat{\mathbf{x}}^{\prime} \hat{\mathbf{u}} \geq 0, \quad W=W_1+W_2, \hat{\mathbf{x}}=\hat{\mathbf{x}}_1+\hat{\mathbf{x}}_2 \
Q\left(\hat{\mathbf{x}}_1, \hat{\mathbf{x}}_2 ; \mathbf{y}\right) &=\left|\mathbf{y}-\hat{\mathbf{x}}_1^{\prime}-\hat{\mathbf{x}}_2\right|^2=|\mathbf{y}-\hat{\mathbf{x}}|^2=|\hat{\mathbf{u}}|^2=\hat{\mathbf{u}}^{\prime} \hat{\mathbf{u}}=\mathbf{y}^{\prime} A^{\prime} A \mathbf{y} \geq 0
\end{aligned}
$$
and therefore for the minimum
$$
\begin{aligned}
S\left(\hat{x}_1, \hat{x}_2 ; \mathbf{y}\right) &=\lambda_1 Q_1\left(\hat{x}_1\right)+\lambda_2 Q_2\left(\hat{x}_2\right)+Q\left(\hat{\mathbf{x}}_1, \hat{\mathbf{x}}_2 ; \mathbf{y}\right)=\hat{\mathbf{x}}^{\prime} \mathbf{u}+\hat{\mathbf{u}}^{\prime} \mathbf{u}=\mathbf{y}^{\prime} \mathbf{u}=\mathbf{y}^{\prime} A \mathbf{y} \
&=\mathbf{y}^{\prime} \mathbf{y}-\mathbf{y}^{\prime} W \mathbf{y} \leq \mathbf{y}^{\prime} \mathbf{y}
\end{aligned}
$$

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Fl4003

金融实证代考

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Representation of Solutions

正如我们在介绍中已经提到的解决方案 $\hat{x} 1$ 和 $\hat{x}1$ 趋势和季节是自然多项式和三角样条函数。对于每个时间点的观察 $t_k$ 多项式和三角函数被那里“切割”的附加函数适当地改变 $g_1\left(t-t_k\right)=\left(t-t_k\right)^{2 p-1} \quad g_2\left(t-t_k\right)=\sum j=1^q a_j\left(b_j \sin \omega_j\left(t-t_k\right)-\left(t-t_k\right) \cos \omega_j\left(t-t_k\right)\right)$ 为了 $t>t_k$ 和 0 为 $t \leq t_k, k=1, \ldots, n$ ，和 $$ a_j=\frac{1}{2 \omega_j^2 \prod{i=1}^q i \neq j\left(\omega_i^2-\omega_j^2\right)^2}, \quad b_j=\frac{1}{\omega_j}-4 \omega_j \sum_{i=1}^q \frac{1}{\omega_i^2-\omega_j^2}, \quad j=1, \ldots, q .
$$
要找到解决方案，还需要权重函数 $w_{1 k}$ 和 $w_{2 k}$ 表示定理的一部分被选为自然多项式和三角样条函数。写成向量和 矩阵
$\mathbf{f}_1(t)^{\prime}=\left(\begin{array}{lll}1 & \ldots & t^{p-1}\end{array}\right) \quad \mathbf{g}_1(t)^{\prime}=\left(g_1\left(t-t_1\right) \cdots g_1\left(t-t_n\right)\right)$
和
$\mathbf{f}_2(t)^{\prime}=\left(\cos \omega_1 t \quad \sin \omega_1 t \ldots \cos \omega_q t \sin \omega_q t\right)$
$\mathbf{g}_2(t)^{\prime}=\left(g_2\left(t-t_1\right) \ldots g_2\left(t-t_n\right)\right)$
以下表示成立 (使用实值系数矩阵)

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解决方案 $\hat{x}_1(t)=\mathbf{w}_1(t)^{\prime} \mathbf{y}, \hat{x}_2(t)=\mathbf{w}_2(t)^{\prime} \mathbf{y}$ 具有平滑度值 (参见权重函数平滑度的测量)
$$
Q_1\left(\hat{x}_1\right)=\int_a^b\left|T_1 \hat{x}_1(t)\right|^2 \mathrm{~d} t=\frac{1}{\lambda_1^2} \mathbf{y}^{\prime} A^{\prime} G_1^{\prime} A \mathbf{y}=\frac{1}{\lambda_1} \mathbf{y}^{\prime} W_1^{\prime} A \mathbf{y}=\frac{1}{\lambda_1} \hat{\mathbf{x}}_1^{\prime} \mathbf{u} \geq 0, \quad Q_2\left(\hat{x}_2\right)=\int_a^b \mid T_2
$$
如果遵循观察点中分量的估计总是与经验休息非负相关 $\hat{\mathbf{u}}=\mathbf{y}-\hat{\mathbf{x}}$. 此外持有
$$
\lambda_1 Q_1\left(\hat{x}_1\right)+\lambda_2 Q_2\left(\hat{x}_2\right)=\mathbf{y}^{\prime} W^{\prime} A \mathbf{y}=\hat{\mathbf{x}}^{\prime} \hat{\mathbf{u}} \geq 0, \quad W=W_1+W_2, \hat{\mathbf{x}}=\hat{\mathbf{x}}_1+\hat{\mathbf{x}}_2 Q\left(\hat{\mathbf{x}}_1, \hat{\mathbf{x}}_2 ; \mathbf{y}\right) \quad=1
$$
因此至少
$$
S\left(\hat{x}_1, \hat{x}_2 ; \mathbf{y}\right)=\lambda_1 Q_1\left(\hat{x}_1\right)+\lambda_2 Q_2\left(\hat{x}_2\right)+Q\left(\hat{\mathbf{x}}_1, \hat{\mathbf{x}}_2 ; \mathbf{y}\right)=\hat{\mathbf{x}}^{\prime} \mathbf{u}+\hat{\mathbf{u}}^{\prime} \mathbf{u}=\mathbf{y}^{\prime} \mathbf{u}=\mathbf{y}^{\prime} A \mathbf{y} \quad=\mathbf{y}^{\prime} \mathbf{y}-\mathbf{y}^{\prime}
$$

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

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广义线性模型代考

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时间序列分析代写

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R语言代写问卷设计与分析代写
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金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|CMSE11509

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  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • 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|金融实证代写Financial Empirical 代考|CMSE11509

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Base Model

Based on the above discussion a time series $x(t)$ with possibly continuous time index $t$ in an interval $[a, b]$ will be analysed and additively decomposed in the unobservable important and interpretable components trend (and economic cycle) $x_1(t)$ and season (and calendar) $x_2(t)$. The rest $u(t)$ contains the unimportant, irregular unobservable parts, maybe containing additive outliers.

An “ideal” trend $\tilde{x}1(t)$ is represented by a polynomial of given degree $p-1$ and an “ideal” season $\tilde{x}_2(t)$ is represented by a linear combination of trigonometric functions of chosen frequencies (found by exploration) $\omega_j=2 \pi / S_j$ with $S_j=$ $S / n_j$ and $n_j \in \mathbb{N}$ for $j=1, \ldots, q$. Here $S$ is the known base period and $S_j$ leads to selected harmonics, which can be defined by Fourier analysis. Therefore holds $$ \tilde{x}_1(t)=\sum{j=0}^{p-1} a_j t^j \quad \text { and } \quad \tilde{x}2(t)=\sum{j=1}^q\left(b_{1 j} \cos \omega_j t+b_{2 j} \sin \omega_j t\right), \quad t \in[a, b] .
$$
In applications the components $x_1(t)$ and $x_2(t)$ won’t exist in ideal representation. They will be additively superimposed by random disturbances $u_1(t)$ and $u_2(t)$. Only at some points in time $t_1, \ldots, t_n$ in the time interval $[a, b]$ the sum $x(t)$ of components is observable, maybe flawed by further additive errors $\varepsilon_1, \ldots, \varepsilon_n$. The respective measurements are called $y_1, \ldots, y_n$.
Now we have following base model
$x_1(t)=\ddot{x}_1(t)+u_1(t)$
$x_2(t)=\tilde{x}_2(t)+u_2(t) \quad t \in[a, b] \quad$ state equation
$y_k=x_1\left(t_k\right)+x_2\left(t_k\right)+\varepsilon_k, \quad k=1, \ldots, n \quad$ observation equation,
cf. Fig. 1 .

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Construction of the Estimation Principle

For evaluation of smoothness (in contrast to flexibility) the following smoothness measures are constructed (actually these are roughness measures).

By differentiation $\mathrm{D}=\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}$ the degree of a polynomial is reduced by 1 . Therefore for a trend $x_1(t)$ as polynomial of degree $p-1$ always holds $\mathrm{D}^p x_1(t)=0$. On the

other hand, every function $x_1(t)$ with this feature is a polynomial of degree $p-1$. Therefore
$$
Q_1\left(x_1\right)=\int_a^b\left|\mathrm{D}^p x_1(t)\right|^2 \mathrm{~d} t \quad \text { measure of smoothness of trend }
$$
is a measure of the smoothness of an appropriately chosen function $x_1$.
For any sufficiently often differentiable and quadratically integrable function $x_1$ in interval $[a, b] Q_1\left(x_1\right)$ is zero iff $x_1$ is there a polynomial of degree $p-1$, i.e. $x_1(t)=\sum_{j=0}^{p-1} a_j t^j$, a smoothest (ideal) trend. The larger the value of $Q_1$ for a function $x_1$ in $[a, b]$ the larger is the deviation of $x_1$ from a (ideal) trend polynomial of degree $p-1$.

Two times differentiation of the functions $\cos \omega_j t$ and $\sin \omega_j t$ gives $-\omega_j^2 \cos \omega_j t$ and $-\omega_j^2 \sin \omega_j t$ such that $\prod_{j=1}^q\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right)$ (I: identity) nullifies any linear combination $x_2(t)$ of all functions $\cos \omega_j t$ and $\sin \omega_j t, j=1, \ldots, q$. That is because the following
$$
\begin{aligned}
&\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right)\left(b_{1 k} \cos \omega_k t+b_{2 k} \sin \omega_k t\right)= \
&=b_{1 k}\left(\omega_j^2-\omega_k^2\right) \cos \omega_k t+b_{2 k}\left(\omega_j^2-\omega_k^2\right) \sin \omega_k t \quad \text { for } \quad j, k=1, \ldots, q,
\end{aligned}
$$
nullifies for the case $j=k$ the respective oscillation. This also proves the exchangeability of the operators $\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}, j=1, \ldots, q$.

If inversely $\prod_{j=1}^q\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right) x_2(t)=0$ holds, the function $x_2(t)$ is a linear combination of the trigonometric functions under investigation. Consequently
$Q_2\left(x_2\right)=\int_a^b\left|\prod_{j=1}^q\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right) x_2(t)\right|^2 \mathrm{~d} t \quad$ measure of seasonal smoothness is a measure for seasonal smoothness of the chosen function $x_2$.

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|CMSE11509

金融实证代考

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Base Model

基于上述讨论，时间序列 $x(t)$ 具有可能连续的时间索引 $t$ 在一个区间 $[a, b]$ 将在不可观察的重要和可解释的成分趋 势 (和经济周期) 中进行分析和加法分解 $x_1(t)$ 和季节 (和日历) $x_2(t)$. 其余的部分 $u(t)$ 包含不重要的、不规则 的不可观察部分，可能包含附加异常值。
“理想”的趋势 $\tilde{x} 1(t)$ 由给定次数的多项式表示 $p-1$ 和一个“理想”的李节 $\tilde{x}2(t)$ 由选定频率的三角函数的线性组合表 示 (通过探索发现) $\omega_j=2 \pi / S_j$ 和 $S_j=S / n_j$ 和 $n_j \in \mathbb{N}$ 为了 $j=1, \ldots, q$. 这里 $S$ 是已知的基期和 $S_j$ 导致选 定的谐波，可以通过傅里叶分析来定义。因此成立 $$ \tilde{x}_1(t)=\sum j=0^{p-1} a_j t^j \quad \text { and } \quad \tilde{x} 2(t)=\sum j=1^q\left(b{1 j} \cos \omega_j t+b_{2 j} \sin \omega_j t\right), \quad t \in[a, b] .
$$
在应用程序中的组件 $x_1(t)$ 和 $x_2(t)$ 不会存在于理想的表示中。它们将被随机干扰相加冣加 $u_1(t)$ 和 $u_2(t)$. 仅在某 些时间点 $t_1, \ldots, t_n$ 在时间间隔内 $[a, b]$ 总和 $x(t)$ 的组件是可观察到的，可能因进一步的附加错误而有缺陷 $\varepsilon_1, \ldots, \varepsilon_n$. 相应的测量被称为 $y_1, \ldots, y_n$.
现在我们有以下基本模型
$x_1(t)=\ddot{x}_1(t)+u_1(t)$
$x_2(t)=\tilde{x}_2(t)+u_2(t) \quad t \in[a, b] \quad$ 状态方程
$y_k=x_1\left(t_k\right)+x_2\left(t_k\right)+\varepsilon_k, \quad k=1, \ldots, n$ 观察方程，
参见图1。

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Construction of the Estimation Principle

为了评估平滑度 (与柔㓞性相比)，构建了以下平滑度度量（实际上这些是粗䊚度度量）。
通过差异化 $\mathrm{D}=\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}$ 多项式的次数减少 1 。因此对于一个趋势 $x_1(t)$ 作为次数多项式 $p-1$ 总是持有 $\mathrm{D}^p x_1(t)=0$. 在
另一方面，每个功能 $x_1(t)$ 具有此特征的是一个多项式 $p-1$. 所以
$$
Q_1\left(x_1\right)=\int_a^b\left|D^p x_1(t)\right|^2 \mathrm{~d} t \quad \text { measure of smoothness of trend }
$$
is a measure of the smoothness of an appropriately chosen function $x_1$.
对于任何经常可微且二次可积的函数 $x_1$ 在区间 $[a, b] Q_1\left(x_1\right)$ 当且仅当为零 $x_1$ 是否有一个多项式 $p-1$ ， IE $x_1(t)=\sum_{j=0}^{p-1} a_j t^j$ ，最平滑 (理想) 的趋势。的值越大 $Q_1$ 对于一个函数 $x_1$ 在 $[a, b]$ 的偏差越大 $x_1$ 从 (理想 的）趋势多项式 $p-1$.
函数的二次微分 $\cos \omega_j t$ 和 $\sin \omega_j t$ 给 $-\omega_j^2 \cos \omega_j t$ 和 $-\omega_j^2 \sin \omega_j t$ 这样 $\prod_{j=1}^q\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right)$ (I: identity) 使任何线 性组合无效 $x_2(t)$ 所有功能 $\cos \omega_j t$ 和 $\sin \omega_j t, j=1, \ldots, q$. 那是因为以下
$$
\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right)\left(b_{1 k} \cos \omega_k t+b_{2 k} \sin \omega_k t\right)=\quad=b_{1 k}\left(\omega_j^2-\omega_k^2\right) \cos \omega_k t+b_{2 k}\left(\omega_j^2-\omega_k^2\right) \sin \omega_k t
$$
为案件无效 $j=k$ 相应的振涝。这也证明了运营商的可交换性 $\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}, j=1, \ldots, q$.
如果反过来 $\prod_{j=1}^q\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right) x_2(t)=0$ 成立，函数 $x_2(t)$ 是正在研究的三角函数的线性组合。最后 $Q_2\left(x_2\right)=\int_a^b\left|\prod_{j=1}^q\left(\mathrm{D}^2+\omega_j^2 \mathrm{I}\right) x_2(t)\right|^2 \mathrm{~d} t$ 季节性平滑度的度量是所选函数的季节性平滑度的度量 $x_2$.

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


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变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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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。

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R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|FIN826

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金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|FIN826

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Components of an Econometric Time Series

Trend Trend is explained by effects which change only slowly and continuously. Examples for such a long-term effect are slow changes in population or improvements in productivity.

Economic Cycle Economic cycle names the medium-term up and down movement of economic life. The phenomenons which are described by the whole multitude of the theory of the economic cycle show themselves as multi-year, not repeating fluctuations around the trend figure. The periods for these fluctuations are between 2 and 12 years, mostly $5-7$ years.

Season All (nearly) regular periodic fluctuations with periods below 1 year (one base period) are called seasonal effects or season. The cause of these seasonal effects is mostly natural or institutional influences which unfold cyclically. Most important is the earth moving around the sun in $365.25$ days. As is well known this period shows up in all kinds of natural variables like temperature, daily sunshine duration, rainfall, etc. Equally well known is the $24 \mathrm{~h}$ day-night sequence showing up in a lot of mostly ecological time series. More seldom the moon cycle shows up in data, i.e. the tides. Institutional causes contain regular dates, e.g. quarterly, tax or interest dates.

Calender Effects There are effects caused by the structure of the used calendar. Months have different lengths, the number of working days changes from month to month, holidays, etc. Sometimes a correction for these effects is possible. A simple factor may be enough to correct for different month lengths or number of working days. Nowadays these corrections are harder to perform, because working weekends or clerical holidays is much more common.

Rest The rest component subsumes all irregular movements, which are caused by inexplicable causes and do not work constantly in one direction. Most important are short-lived, unexpected influences and variances like special weather conditions, errors in the data collection processes, measurement errors and/or erroneous reactions.

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Components of the Decomposition Model

What is described in the following for economic time series is easily transferred into other domains by changing the natural base period length of a “season”. The length of the base period helps to distinguish between trend (long-term) and (economic) cycle (medium-term).

We have to note that trend does not necessarily mean trend line. This often leads to discussions after analysis. Therefore it is strongly recommended to discuss these notions beforehand.

VBV assumes an additive composition of preferable three components in the variable under investigation. If the composition is multiplicative, the logarithm must be applied first.

Often there are arguments against a strict distinction between trend and economic cycle. Such a distinction would only seem appropriate, if there were different sets of variables influencing trend and cycle. That is normally not the case. Therefore these two components, the long-term and the medium-term economic variations, are consolidated into one smooth component. In this paper the term smooth component is used in the context of smoothing a time series and is therefore reserved for a combined component of trend and season. Trend and cycle are one component in the following description. That component may contain singular innovative outliers. Splitting the component further would easily possible, cf. Michel (2008). Note that level changes remain in this component. So we call that combined variable in the following trend and it contains the mid-term and long-term course of a time series.

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|FIN826

金融实证代考

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Components of an Econometric Time Series

趋势 趋势是由缓慢而连续变化的效应来解释的。这种长期影响的例子是人口的缓慢变化或生产力的提高。

经济周期 经济周期是指经济生活的中期上下运动。整个经济周期理论所描述的现象表明它们是多年的，而不是围绕趋势图重复波动。这些波动的周期在 2 到 12 年之间，主要是5−7年。

季节 周期低于 1​​ 年（一个基期）的所有（几乎）有规律的周期性波动称为季节效应或季节。这些季节性影响的原因主要是自然或制度影响，这些影响周期性地展开。最重要的是地球绕着太阳转365.25天。众所周知，这一时期出现在各种自然变量中，如温度、日照时数、降雨量等。同样众所周知的是24 H昼夜序列出现在许多主要是生态时间序列中。月球周期很少出现在数据中，即潮汐。制度原因包含常规日期，例如季度、税收或利息日期。

日历效果 使用日历的结构会产生一些效果。月份有不同的长度，每个月的工作日数变化，假期等。有时可以对这些影响进行更正。一个简单的因素可能足以纠正不同的月份长度或工作日数。如今，这些更正更难执行，因为周末工作或文职假期更为普遍。

休息 休息组件包含所有不规则运动，这些运动是由莫名其妙的原因引起的，并且不会一直朝一个方向工作。最重要的是短期的、意想不到的影响和变化，例如特殊天气条件、数据收集过程中的错误、测量错误和/或错误反应。

金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Components of the Decomposition Model

通过改变“季节”的自然基期长度，以下经济时间序列的描述很容易转移到其他领域。基期的长度有助于区分趋势（长期）和（经济）周期（中期）。

我们必须注意，趋势并不一定意味着趋势线。这往往会引发分析后的讨论。因此，强烈建议事先讨论这些概念。

VBV 假定在所研究的变量中具有优选的三种成分的添加剂组合物。如果组合是乘法，则必须先应用对数。

经常有人反对严格区分趋势和经济周期。如果有不同的变量集影响趋势和周期，这种区别似乎才合适。通常情况并非如此。因此，这两个组成部分，即长期和中期经济变化，被合并为一个平滑的组成部分。在本文中，术语平滑分量用于平滑时间序列的上下文中，因此保留用于趋势和季节的组合分量。趋势和周期是以下描述中的一个组成部分。该组件可能包含奇异的创新异常值。进一步拆分组件很容易，参见。米歇尔 (2008)。请注意，级别更改保留在此组件中。

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随机过程代考

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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。

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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。

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金融代写|股权市场代写Equity Market代考|BSE58

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股票市场是一个交易公司股票和股份的地方。股权市场通常被称为股票市场或股份市场，允许卖家和买家在同一平台上进行股权或股份交易。

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金融代写|股权市场代写Equity Market代考|BSE58

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|P/E As a Predictor of Future Share Price

Or maybe not. There is also the “terminal value” of the Ford Dollar – that is, the price you’ll get for it if you decide to sell it at some point in the future, instead of holding onto the earnings claim. Let us now assume you plan to retain the Ford share for one year and then sell it. The price today (May 4, 2018 – your “cost basis”) is $\$ 11.20$. If that price were to increase by, say, $15 \%$ in the coming year, to around $\$ 13$, and you sold it then, you would at least double the profit on your investment (compared to the annuity or dividend payout). ${ }^{3}$ In buying a share of Ford’s common stock, you not only purchased a claim on Ford’s earnings but a sort of option on its future share price as well. It may well be that the terminal value turns out to be the larger part of your gains. So, to decide whether the $\$ 5.89$ price of the Ford Dollar is a good deal or not, you also want to know what the price of that share is likely to be in a year.

One way to answer this question – in fact, the standard Wall Street way to answer this question – is to study Ford’s business in detail, review its financial statements, interview its management if possible, listen to the forecasts for its future sales, assess its profit margins, check what the competition is doing… and come up with an estimate for next year’s earnings per share (EPS – the denominator in the P/E ratio). Let’s say, having done this hard work, you conclude that Ford will have an excellent year and will earn $\$ 2.90$ per share next year (vs. $\$ 1.90$ per share last year). Clearly, the company will have increased in value, and this should be reflected in the share price, which should also increase. But by how much?

Here’s a rough answer: take the extra $\$ 1.00$ in EPS, and multiply it by the P/E ratio – to forecast the expected gain in share price. Applied in this way, the P/E ratio is commonly referred to as the Multiple. ${ }^{4}$ All things being equal, if you are right about Ford’s earnings next year, the price of Ford’s common stock should increase by approximately $\$ 5.89(\$ 1.00$ increase in EPS times the Multiple of $5.89$ ) to reach about $\$ 17$ a share – a $50 \%$ return. Sounds like good news.

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|The Mysterious Multiple

The $\mathrm{P} / \mathrm{E}$ ratio commingles a diverse set of signals, with very different practical implications. It seems to point in several directions at the same time, because it possesses an inherently incoherent constitution that mixes sober accounting calculations with the animal spirits of the stock market. ${ }^{14}$

This makes interpretation difficult. Is a high $\mathrm{P} / \mathrm{E}$ better than a low $\mathrm{P} / \mathrm{E}$ or vice versa? The low cost of a Ford Dollar (the claim on Ford’s earnings) looks like a bargain for the simple annuity seeker (low beats high), until we use the Multiple to forecast Ford’s future price (the “terminal value” of the investment), which exposes the chronic discount that the capital gains seeker will suffer; Ford lags inexplicably behind its peers (high beats low). But then again, we see that other companies with Ford-like Multiples in the past have tended to outperform the high flyers (low beats high).

It is paradoxical. Managers work hard to create shareholder value and to build the sort of company that will support a high $\mathrm{P} / \mathrm{E}$, but when the company carries a high $\mathrm{P} / \mathrm{E}$, it means shareholders are likely to suffer. Successful companies tend to have higher multiples than less successful ones – but the price of “excellence” is often share price stagnation and investor disappointment. Struggling companies often carry very low Multiples on what earnings they do manage to generate; a low $\mathrm{P} / \mathrm{E}$ might therefore seem like an obvious danger signal. Yet for years, so-called “value investors” have used a low P/E screen to find these seemingly unattractive prospects that often go on to generate market-beating returns – despite the fact that classical finance theory says they should not be able to do so.
Yet as challenged, and challenging, and self-contradictory as it may be, the Multiple is central to security analysis methodologies in use today. Why is such an unstable, ambiguous, difficult-to-interpret metric so popular?

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|BSE58

股权市场代考

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|P/E As a Predictor of Future Share Price

或者可能不是。还有福特美元的“最终价值”——也就是说，如果你决定在未来某个时候出售它，而不是坚持收益要求，你会得到的价格。现在让我们假设您计划将福特股份保留一年，然后将其出售。今天的价格（2018 年 5 月 4 日——您的“成本基础”）是$11.20. 如果这个价格增加，比如说，15%来年，到左右$13，然后你卖掉它，你的投资利润至少会翻倍（与年金或股息支付相比）。3在购买福特普通股时，您不仅购买了福特收益的索取权，而且还购买了其未来股价的一种选择权。最终价值很可能是您收益的较大部分。所以，要决定是否$5.89Ford Dollar 的价格是否划算，您还想知道该股票在一年内的价格可能是多少。

回答这个问题的一种方法——事实上，华尔街回答这个问题的标准方法——是详细研究福特的业务，审查其财务报表，如果可能的话采访其管理层，听取对其未来销售的预测，评估其利润率，检查竞争对手在做什么……并估计明年的每股收益（EPS——市盈率的分母）。比方说，在完成了这项艰苦的工作后，您得出的结论是，福特将有一个出色的一年，并将获得$2.90明年每股（与$1.90去年每股）。显然，公司的价值会增加，这应该反映在股价上，股价也应该增加。但是多少呢？

这是一个粗略的答案：采取额外的$1.00在每股收益中，并将其乘以市盈率 – 以预测股价的预期收益。以这种方式应用，市盈率通常被称为倍数。4在所有条件相同的情况下，如果您对福特明年的收益的看法是正确的，那么福特普通股的价格应该会上涨大约$5.89($1.00EPS 增加倍数5.89) 达到大约$17一份——一份50%返回。听起来是个好消息。

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|The Mysterious Multiple

这磷/和ratio 混合了一组不同的信号，具有非常不同的实际含义。它似乎同时指向几个方向，因为它具有一种内在的不连贯的结构，将清醒的会计计算与股票市场的动物精神混合在一起。14

这使解释变得困难。是一个高磷/和比低更好磷/和或相反亦然？福特美元的低成本（对福特收益的要求）对于简单的年金寻求者来说似乎很便宜（低拍高），直到我们使用倍数来预测福特的未来价格（投资的“终端价值”），这暴露了寻求资本收益的人将遭受的长期折扣；福特莫名其妙地落后于同行（高打低打）。但话又说回来，我们看到过去拥有类似福特倍数的其他公司往往表现优于高传单（低拍高）。

这是自相矛盾的。经理们努力创造股东价值并建立能够支持高磷/和, 但当公司携带高磷/和，这意味着股东可能会遭受损失。成功的公司往往比不太成功的公司拥有更高的倍数——但“卓越”的代价往往是股价停滞和投资者失望。苦苦挣扎的公司通常在其设法产生的收益上的倍数非常低；低磷/和因此，这似乎是一个明显的危险信号。然而多年来，所谓的“价值投资者”一直使用低市盈率筛选这些看似没有吸引力的前景，这些前景往往会产生超出市场的回报——尽管事实上经典金融理论认为他们不应该能够这样做。
然而，尽管它可能充满挑战、挑战和自相矛盾，但多重是当今使用的安全分析方法的核心。为什么这样一个不稳定、模棱两可、难以解释的指标如此受欢迎？

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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金融代写|股权市场代写Equity Market代考|BUS-F529

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股票市场是一个交易公司股票和股份的地方。股权市场通常被称为股票市场或股份市场，允许卖家和买家在同一平台上进行股权或股份交易。

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我们提供的股权市场Equity Market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 高等楖率论
  • 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|股权市场代写Equity Market代考|BUS-F529

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|Three Approaches to Enterprise Valuation

There are three professionally recognized methodologies to address these questions:

  • Financial accounting, which generates a measure called Book Value
  • Financial modeling techniques that rely on the concept of Discounted Cash Flows (DCFs), borrowed from the world of bond pricing, which calculates the Net Present Value of the company’s current and projected future cash flows
  • Market Multiples, which use the price signals generated by the financial markets, to produce Valuation Ratios
    We will examine these three approaches in the following chapters, but to be clear up front, market ratios are superior to the other methods, broadly on grounds of the timeliness, observability, and concreteness of the market prices that compose them. ${ }^{8}$
  • And there are five additional reasons:
  • First – Raw Data Quality. ${ }^{9}$ Market metrics draw upon high-quality data generated and updated continuously by the financial markets. Market price is the simplest of all the data types, the easiest to obtain, the most objective, the least subject to uncertainty, and the most difficult to manipulate. (The only other data type of similar quality is the Dividend.) All the other data types used in the other valuation methods are subject to some uncertainty. ${ }^{10}$ They may incorporate large and disputable assumptions, unstable definitions, and methodological bias or manipulation.

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|The Challenge of Using Market Metrics

Market ratios are easy to calculate and use. This sometimes leads to carelessness in how they are handled. There has been surprisingly little systematic analysis of the various alternatives and parameters affecting these ratios. Even obvious questions – such as whether and under what conditions a $\mathrm{P} / \mathrm{E}$ based on historical earnings is better or worse at predicting various outcomes than a P/E based on forecast earnings – have not been thoroughly studied. As a result, market ratios are often difficult to interpret and therefore sometimes hard to apply. There is no standards-setting body for “Multiples,” no public methodology for comparing different versions applied to different problems. ${ }^{16}$ The “same” ratio may be constructed differently by different users, without necessarily making it clear. Are the earnings adjusted for inflation or seasonality? Does the denominator of the $\mathrm{P} / \mathrm{E}$ ratio include all shares issued or only some of them? Where do the forecasts of future earnings come from? The lack of methodological control is a weakness today of the Market Value-based approach. The interpretation of even a simple P/E ratio – as we shall see in the next chapter – can be elusive.

The goal of this book, then, is to give some order to an important set of questions and research findings related to the application of market ratios to a range of valuation objectives, especially those related to investment decisions. Regarding specific questions (such as whether Trailing or Forward $P / E$ is more accurate), the answers are often still unclear. But progress can still be made by putting a framework in place that can hopefully ensure that the proper questions are raised and future research efforts brought into sharper focus.

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|BUS-F529

股权市场代考

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|Three Approaches to Enterprise Valuation

有三种专业公认的方法来解决这些问题：

  • 财务会计，生成称为账面价值的度量
  • 依赖于贴现现金流 (DCF) 概念的财务建模技术，借鉴了债券定价领域，计算公司当前和预计未来现金流的净现值
  • 市场倍数，它使用金融市场产生的价格信号来产生估值比率
    我们将在接下来的章节中研究这三种方法，但首先要明确的是，市场比率优于其他方法，主要是基于构成它们的市场价格的及时性、可观察性和具体性。8
  • 还有五个额外的原因：
  • 首先——原始数据质量。9市场指标利用金融市场不断生成和更新的高质量数据。市场价格是所有数据类型中最简单、最容易获得、最客观、受不确定性影响最小、最难操纵的数据类型。（唯一具有类似质量的其他数据类型是股息。）其他估值方法中使用的所有其他数据类型都存在一定的不确定性。10它们可能包含大量且有争议的假设、不稳定的定义以及方法论偏差或操纵。

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|The Challenge of Using Market Metrics

市场比率易于计算和使用。这有时会导致处理方式的粗心。令人惊讶的是，对影响这些比率的各种替代方案和参数的系统分析很少。甚至是显而易见的问题——例如是否以及在什么条件下磷/和基于历史收益的 P/E 在预测各种结果方面比基于预测收益的 P/E 更好或更差——尚未彻底研究。因此，市场比率通常难以解释，因此有时难以应用。没有针对“Multiples”的标准制定机构，也没有用于比较应用于不同问题的不同版本的公共方法。16不同的用户可能会以不同的方式构建“相同”比率，而不必说清楚。收益是否根据通货膨胀或季节性调整？分母是否磷/和比率包括所有已发行的股份还是只包括其中的一部分？未来收益的预测从何而来？缺乏方法控制是当今基于市场价值的方法的一个弱点。即使是一个简单的市盈率——正如我们将在下一章中看到的——的解释也是难以捉摸的。

因此，本书的目标是对一系列重要问题和研究结果进行排序，这些问题和研究结果与将市场比率应用于一系列估值目标，特别是与投资决策相关的目标有关。关于具体问题（例如是尾随还是前移磷/和更准确），答案往往仍不清楚。但是，仍然可以通过建立一个框架来取得进展，该框架有望确保提出适当的问题，并使未来的研究工作更加聚焦。

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随机过程代考

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贝叶斯方法代考

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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。

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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

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金融代写|股权市场代写Equity Market代考|FIN203

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金融代写|股权市场代写Equity Market代考|Enterprise Valuation: Goals, Challenges, Methods

Enterprise valuation is hardcore Finance. It takes on tough questions:

  • How to set a fair and accurate price for an active, ongoing business
  • How to benchmark that price against the valuations for similar firms or the market as a whole
  • How to account not just for the value of the company’s current earnings and assets, but also its future prospects (for growth or decline)
  • How to reflect the dynamism of the company’s operating environment in a competitive economy, with all its possibilities for surprise, opportunity, and disruption
  • How to do all this quickly, before things change too much, before the data goes stale…
    It can be a hazardous undertaking. Valuation errors have killed deals, wrecked court cases, ruined careers, crashed markets, and overturned governments. The financial crisis of 2008 was precipitated by the sudden catastrophic revaluation of vast portfolios of incorrectly marked assets, which brought down giant institutions – Bear Stearns, Fannie Mae, Freddie Mac, Wachovia, Merrill Lynch, AIG, Lehman Bros., etc. Across the global economy, the “discrepancies” were measured in trillions.

Valuation is also central to the calmer day-to-day side of Finance – analyzing investments, buying and selling real estate, underwriting insurance, pricing corporate acquisitions, and preparing financial statements. Accurate valuation is at the heart of the banking business. It animates the capital markets. It is essential for auditing, credit rating, hedging, and risk management. Financial innovations, from index construction and the design of ETFs to the securitization of mortgages, credit card debt, and student loans, depend upon it.

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|The Challenges of Enterprise Valuation

Valuing an individual asset – a truck, a plot of land, a case of vintage Bordeaux – is straightforward. We look to recent transactions involving similar assets. Houses, used cars, antiques, works of art, and the like are appraised, priced, and put up for sale by referring to “comparables.”

Valuing a live business is different matter. It is much more than a static collection of assets. It is a dynamic socio-technical system, a “going concern,” continuously generating new quanta of value that accountants call “sales” and “earnings” and creating or acquiring new assets. The valuation process must consider the value in hand today and the value that will come to hand in a month or a year or ten years – which is of course shrouded in uncertainty. Enterprise valuation has to somehow account for all the chickens, both the hatched and the unhatched.

Forlarge companies, there are few transactions of similar nature, close enough in time, to allow for meaningful price-benchmarking. In fact, the nature of the modern economic system is such that most companies specialize. They seek competitive advantage through differentiation. They develop differentiated products, brands, technologies, business models, and competitive strategies. The “comparables” approach is hard to apply.

Consider, for example, Coke and Pepsi – that is, The Coca-Cola Company and Pepsico. We think of them as a pair, as archrivals, twins almost, competing head-to-head. Actually their businesses are rather dissimilar. Virtually all of Coke’s revenue is derived from selling beverages (juice, soft drinks, tea, coffee, water, sports drinks). On the other hand, over half of Pepsi’s revenue comes from food products, especially snacks (Frito-Lay is Pepsi’s biggest and most profitable business unit) – a different business model. ${ }^{6}$ Coke derives just $20 \%$ of its sales from North America. Almost $60 \%$ of Pepsi’s revenue comes from the US market. The two companies actually do not match up very well. Any attempt to value Coke’s business by comparing it to Pepsi would require a lot of tricky adjustments.

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|FIN203

股权市场代考

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|Enterprise Valuation: Goals, Challenges, Methods

企业估值是核心金融。它提出了一些棘手的问题：

  • 如何为活跃、持续的业务设定公平准确的价格
  • 如何将该价格与类似公司或整个市场的估值进行基准比较
  • 如何不仅考虑公司当前收益和资产的价值，还考虑其未来前景（增长或下降）
  • 如何在竞争激烈的经济中反映公司经营环境的活力，以及惊喜、机遇和颠覆的所有可能性
  • 如何在事情发生太大变化之前、在数据过时之前快速完成这一切……
    这可能是一项危险的工作。估值错误导致交易失败、法庭案件破裂、职业生涯受损、市场崩溃以及政府被推翻。2008 年的金融危机是由大量错误标记资产组合的突然灾难性重估引发的，这导致了大型机构——贝尔斯登、房利美、房地美、美联银行、美林证券、AIG、雷曼兄弟等。全球经济，“差异”以万亿计。

估值对于财务方面较为平静的日常工作也很重要——分析投资、买卖房地产、承保保险、为企业收购定价以及编制财务报表。准确的估值是银行业务的核心。它使资本市场充满活力。它对于审计、信用评级、对冲和风险管理至关重要。从指数构建和 ETF 设计到抵押贷款证券化、信用卡债务和学生贷款的金融创新都依赖于它。

金融代写|股权市场代写Equity Market代考|The Challenges of Enterprise Valuation

评估一项资产——一辆卡车、一块土地、一箱陈年波尔多葡萄酒——很简单。我们关注近期涉及类似资产的交易。房屋、二手车、古董、艺术品等都是通过参照“可比物”进行评估、定价和出售的。

评估一个活的企业是另一回事。它不仅仅是一个静态的资产集合。它是一个动态的社会技术系统，一个“持续经营”，不断产生新的价值量，会计师称之为“销售”和“收益”，并创造或获取新资产。估值过程必须考虑今天手头的价值以及一个月、一年或十年后的价值——这当然笼罩在不确定性之中。企业估值必须以某种方式考虑所有的鸡，包括孵化的和未孵化的。

对于大公司来说，几乎没有类似性质的交易，在时间上足够接近，可以进行有意义的价格基准测试。事实上，现代经济体系的本质是大多数公司都专业化。他们通过差异化寻求竞争优势。他们开发差异化的产品、品牌、技术、商业模式和竞争战略。“可比”方法很难应用。

例如，考虑可口可乐和百事可乐——即可口可乐公司和百事可乐。我们认为他们是一对，是宿敌，几乎是双胞胎，正面交锋。实际上，他们的业务相当不同。可口可乐几乎所有的收入都来自销售饮料（果汁、软饮料、茶、咖啡、水、运动饮料）。另一方面，百事可乐一半以上的收入来自食品，尤其是零食（Frito-Lay 是百事最大和最赚钱的业务部门）——这是一种不同的商业模式。6可乐衍生只是20%来自北美的销售额。几乎60%百事可乐的收入来自美国市场。这两家公司实际上并没有很好地匹配。任何通过将可口可乐与百事可乐进行比较来评估其业务价值的尝试都需要进行很多棘手的调整。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


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变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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。

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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。

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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。

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金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|MFIN6205

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金融风险管理是识别风险、分析风险并在接受或减轻风险的基础上做出投资决策的过程。这些风险可以是定量的，也可以是定性的，财务管理人员的工作就是利用现有的金融工具来对冲企业的风险。

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金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|MFIN6205

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|BRIEF LITERATURE REVIEW ON FINANCIAL RISK AND GENDER DIVERSITY

FR is normally referred to as the possibility that a firm’s cash flow will prove to be inadequate to meet its obligations, and is related to the odds of losing money, which can result in the loss of capital to interested parties. There are several types of FR, like financial distress risk (Altman, 1968), market risk (Salomons \& Grootveld, 2003), operational risk (Girling, 2013), disclosure risk (Linsley \& Shrives, 2006), model risk (Jokhadze \& Schmidt, 2020), and credit risk (Putri, Bunga \& Rochman, 2021). Many factors have been reported in the literature to explain firms’ risk. One of the reported factors, influencing management decisions, and, consequently, the firms’ risk, is GD. Other recently studied factors include economic policy uncertainty (Wen et al., 2021), policy and corporate financing (Lee et al., 2021), Knowledge management (Hock-Doepgen et al., 2021), cash reserves, and financial constraints (Lee and Wang, 2021), corporate social responsibility (Kuo et al., 2021), gender diversity (Cho et al., 2021), just to mention a few.

Indeed, previous studies find evidence that women have different characteristics in what concerns firms management decisions, because of their different understanding of market conditions, creativity and public image (Smith et al., 2006), communication and listening skills (Julizaerma \& Sori, 2012), and the decision-making process (Bart \& McQueen, 2013). In addition, Singh et al. (2008) argue that females are more likely to bring international diversity to the board of directors. Huse and Solberg (2006) posit that women are better prepared than men for board meetings and Adams and Ferreira (2007) conclude that they have better attendance records. From a psychological perspective, Barber and Odean (O001) held that men are more nverconfident than women and Olsen and Cox (On01) conclude that females are more risk-averse than men. The conclusions of Barber and Odean (2001) and Olsen and $\operatorname{Cox}$ (2001) suggest that men tend to make riskier financial decisions. However, Olsen and Cox (2001) also conclude that females are more prone to emotional conflicts than men. Consequently, we expect that GD influences a firm’s FR.

There is plenty of evidence on gender differences in management decisions that affect firms’ FR, such as Jianakoplos and Bernasek (1998), Byrnes et al. (1999), Croson and Gneezy (2009), Ahern and Dittmar (2012), Huang and Kisgen (2013), Berger et al. (2014), Lenard et al. (2014), Faccio et al. (2016), Filippin and Crosetto (2016), Sila et al. (2016), Jeong and Harrison (2017), Bernile et al. (2018), L’Haridon and Vieder (2019), Li and Zeng (2019), Bufarwa et al. (2020), Hurley and Choudhary (2020) and Saeed et al. (2021).

Within the U.S. context, Huang and Kisgen (2013) posit a negative association between executive women positions and leverage. In the same line, Faccio et al. (2016) report that firms with female CEOs present lower leverage levels. Concomitantly, Hurley and Choudhary (2020) show that the impact of female CFOs on firms’ financial risk is mixed, depending on risk measures used. However, the evidence shows that increasing the female percentage of board members reduces firms’ risk. Li and Zeng (2019) argue for an insignificant relationship between female CEO and stock price crash risk that turns negative for female CFOs.

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|GENERAL BIBLIOMETRIC ANALYSIS ON FINANCIAL RISK

Bibliometric analysis is a method that turns easier the research of the relationship between research criteria and variables related to the research and environment of that research. During this research, it was applied the exploratory, descriptive, and bibliographic research methodology, performing a content analysis through the keyword “financial risk”. The search was performed at the end of June 2021. The authors consider the period between January and June 2021, since the research on the relationship between GD and FR is recent, and 2021 has a significant number of publications, compared with the other years. Provided the authors wanted a recent analysis period, they concentrate the chapter research during the period 2010-2021 (June). Even so, just by searching for the title/abstract/keywords “financial risk” in the Scopus database, it was found 15,979 documents (of all types) published from 2010 until June 2021. Regarding the analysis concentrated on the keywords “gender diversity” and “financial risk” for the analyzed period, the authors end with a final sample of 96 documents. The research was focused on Scopus since by crossing it with other sources like WoS findings were similar, as to the main documents available and published in indexed journals.

The six months of the last year of the sample (2021) was the period with more documents published (20), representing $20.8 \%$ of the articles published during the period in analysis. The period between 2010 and 2020 (11 years) represents $79.2 \%$ of the publications (76), which shows that it is a recent topic of research. Indeed, the first paper published that relates $G D$ and FR registered in Scopus is dated from 2001. The acquired data has on its basis several sources which are found in Scopus (https://www. scopus.com/search/), a database with a huge quantity of articles. The process of data collection in this platform is divided into several parameters: the choice of the database, the definition of keywords, the identification of the article, the journal identification, and the classification of the articles. The study performed and presented next will follow over some of these parameters.

Figure 1 presents the evolution of the documents collected for the period between 2010 and June 2021, after applying the parameters defined in the Scopus database, and looking for the title/abstract/ keywords “gender diversity” and “financial risk”, which relation we want to analyze, leading us to a total database of 96 documents, proving that this is a new topic in the financial research.

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|MFIN6205

金融风险管理代考

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|BRIEF LITERATURE REVIEW ON FINANCIAL RISK AND GENDER DIVERSITY

FR 通常被称为公司的现金流量将被证明不足以履行其义务的可能性，并且与亏损的可能性有关，这可能导致利益相关方损失资本。FR 有几种类型，如财务困境风险 (Altman, 1968)、市场风险 (Salomons \& Grootveld, 2003)、操作风险 (Girling, 2013)、披露风险 (Linsley \& Shrives, 2006)、模型风险 ( Jokhadze \& Schmidt, 2020) 和信用风险 (Putri, Bunga \& Rochman, 2021)。文献中报道了许多解释公司风险的因素。所报告的影响管理决策以及公司风险的因素之一是 GD。最近研究的其他因素包括经济政策的不确定性（Wen et al., 2021）、政策和企业融资（Lee et al., 2021）、

事实上，先前的研究发现证据表明，女性在公司管理决策方面具有不同的特征，因为她们对市场条件、创造力和公众形象（Smith 等，2006）、沟通和倾听技巧（Julizaerma \& Sori， 2012）和决策过程（Bart \& McQueen，2013）。此外，辛格等人。(2008) 认为女性更有可能为董事会带来国际多元化。Huse 和 Solberg（2006 年）认为女性比男性为董事会会议做好了准备，Adams 和 Ferreira（2007 年）得出结论认为她们的出席记录更好。从心理学的角度来看，Barber 和 Odean (O001) 认为男性比女性更缺乏自信，Olsen 和 Cox (On01) 认为女性比男性更厌恶风险。考克斯(2001) 表明男性倾向于做出风险更大的财务决策。然而，Olsen 和 Cox (2001) 也得出结论，女性比男性更容易发生情感冲突。因此，我们预计 GD 会影响公司的 FR。

有相当多的证据表明管理决策中的性别差异会影响公司的FR，例如Jianakoplos 和Bernasek (1998)，Byrnes 等。(1999)、Croson 和 Gneezy (2009)、Ahern 和 Dittmar (2012)、Huang 和 Kisgen (2013)、Berger 等人。（2014），伦纳德等人。(2014), Faccio 等人。(2016)、Filippin 和 Crosetto (2016)、Sila 等人。(2016)、Jeong 和 Harrison (2017)、Bernile 等人。(2018)、L’Haridon 和 Vieder (2019)、Li 和 Zeng (2019)、Bufarwa 等人。(2020)、Hurley 和 Choudhary (2020) 以及 Saeed 等人。（2021 年）。

在美国的背景下，Huang 和 Kisgen (2013) 认为女性高管职位与杠杆之间存在负相关。在同一行中，Faccio 等人。（2016 年）报告称，拥有女性 CEO 的公司的杠杆水平较低。与此同时，Hurley 和 Choudhary (2020) 表明，女性 CFO 对公司财务风险的影响是混合的，具体取决于所使用的风险衡量指标。然而，有证据表明，增加女性董事会成员的比例会降低公司的风险。Li 和 Zeng（2019 年）认为，女性 CEO 与股价崩盘风险之间的关系微不足道，而这对女性 CFO 来说是负面的。

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文献计量分析是一种更容易研究研究标准和与研究和研究环境相关的变量之间的关系的方法。在这项研究中，它应用了探索性、描述性和书目研究方法，通过关键词“金融风险”进行内容分析。检索是在 2021 年 6 月下旬进行的。作者考虑了 2021 年 1 月至 2021 年 6 月期间，因为对 GD 和 FR 之间关系的研究是最近的，并且与其他年份相比，2021 年的出版物数量可观。如果作者想要最近的分析期，他们会集中在 2010-2021 年（六月）期间进行章节研究。即便如此，只要在 Scopus 数据库中搜索标题/摘要/关键词“金融风险”，发现从 2010 年到 2021 年 6 月发布的 15,979 份文件（所有类型）。关于分析期间集中在关键词“性别多样性”和“金融风险”的分析，作者以 96 份文件的最终样本结束。该研究主要集中在 Scopus 上，因为通过将其与 WoS 等其他来源的研究结果相似，就可获得并发表在索引期刊上的主要文件而言。

样本最后一年（2021 年）的 6 个月是发表文献较多的时期（20 篇），代表20.8%在分析期间发表的文章。2010 年至 2020 年期间（11​​ 年）代表79.2%的出版物（76），这表明它是一个最近的研究课题。事实上，第一篇发表的论文涉及GD在 Scopus 中注册的 FR 是从 2001 年开始的。获取的数据基于 Scopus 中的多个来源（https://www.scopus.com/search/），这是一个拥有大量文章的数据库。该平台的数据采集过程分为几个参数：数据库的选择、关键词的定义、文章的识别、期刊的识别、文章的分类。接下来进行和介绍的研究将遵循其中一些参数。

图 1 展示了 2010 年至 2021 年 6 月期间收集的文件的演变，在应用 Scopus 数据库中定义的参数后，并寻找标题/摘要/关键词“性别多样性”和“金融风险”，我们想分析一下，我们总共有96个文档的数据库，证明这是金融研究中的一个新课题。

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金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|LITEREATURE REVIEW

The relationship between risk and return is well known in the finance literature. This relationship has been examined by extensive studies and there is still room for future research. The dynamic changes on business risk environment make this relationship quite difficult to predict, even both practitioners and academicians, have putted efforts to decompose this relationship over the past decades.

It was Knight (1921) who made a significant contribution by introducing the distinction between risk and uncertainty. Several empirical studies are done after that and the relationship between risk and firm performance has attracted the interest of scholars among other views of the risk investigation. For example, Wiseman and Bromiley (1996) in their study examine variables such as: (1) performance, (2) slack, (3) aspirations, (4) expectations, (5) risk, and (6) organization size. The authors among other findings reveal that risk reduces performance. Also, Bromiley (1991) by examining risk, performance, performance expectations and aspirations, slack, and industry performance suggests a model wherein low performance and lack of slack drive risk-taking, but the risks taken have poor returns.

Berman, Wicks, Kotha and Jones (1999) in their study provide evidence that supports a strategic stakeholder management model but no support for an intrinsic stakeholder commitment model.

McNamara and Bromiley (1997) in their study examine the risk assessments bankers assigned to commercial borrowers and reveal that organizational and cognitive factors influenced risky decision making.
Further, Adams and Jiang (2016) investigate the relationship between outside board directors and six measures of financial performance such as: (1) profit margin, (2) return on assets, (3) return on equity, (4) solvency position, (5) loss ratio, and (6) combined operating ratio. By examining panel data for 1999-2012 drawn from the UK’s property-casualty insurance industry, the authors among other findings highlight that the implied understanding of risk management is a core comperence.

Gordon, Loeb and Tseng (2009) investigate whether the relation between ERM and firm performance is contingent upon the proper match between ERM and variables such as: environmental uncertainty, industry competition, firm size, firm complexity, and monitoring by the board of directors. By examining 112 US firms, the authors confirm that argument.

Psillaki, Tsolas and Margaritis (2010) examine whether productive inefficiency measured as the distance from the industry’s ‘best practice’ frontier is an important ex-ante predictor of business failure in the case of French textiles, wood and paper products, computers, and R\&D firms. The authors reveal that productive efficiency has significant explanatory power in predicting the likelihood of default over and above the effect of standard financial indicators.

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|RESULTS AND DISCUSSION

The previous literature has documented the importance of asset liquidity in association with firm innovation (Pham, Vo, Le, \& Le, 2018), capital structure (Morellec, 2001; Sibilkov, 2009), the cost of capital (Ortiz-Molina \& Phillips, 2010), portfolio choice (Geromichalos \& Simonovska, 2014); asset prices (Lester. Postlewaite, \& Wright, 2012) and among others (Amihud \& Mendelson, 1988: Amihud. Mendelson, \& Pedersen, 2006; Gavazza, 2010; Geromichalos, Jung, Lee, \& Carlos, 2021; Herrenbrueck \& Geromichalos, 2017; Kruse, 2002; Nejadmalayeri, 2021). Prior studies capture asset liquidity as the liquidity scores for firms’ major asset classes in their balance sheets including (1) cash and cash equivalents, (2) other non-current assets, (3) tangible fixed assets, and other assets (Gopalan, Kadan, \& Pevzner, 2012) and the non-cash assets (Pham et al., 2018).

For several types of liquidity risk, stock market liquidity has been continuously attractive to international scholars in investigating its relation to several themes of corporate finance as well as the real economy. For instance, Vivian W. Fang, Tian, and Tice (2014) find that higher stock liquidity induces a decrease in future firm innovation, the authors explain by the two possible mechanisms including (1) greater subjection to hostile takeovers and (2) increased attendance of institutional investors who might not actively collect information or keep track of information.

Stock liquidity negatively affects firm default risk via the two possible mechanisms: enhancing informational efficiency in stock prices and promoting corporate governance quality by blockholes (Brogaard, Li, \& Xia, 2017); furthermore, the authors document that the channel of information efficiency presents better explanatory ability than the channel of corporate governance in the negative effects of stock liquidity on default risk.

By employing the 2001 Securities and Exchange Commission decimalization regulation event in the US and difference-in-differences approach, the authors provide that the firms with the lowest change in stock liquidity (treatment group) experience a higher decrease in default risk after the decimalization in comparison with the firms with the highest change in stock liquidity (control group) surrounding the event year.

For an international context, Nadarajah, Duong, Ali, Liu, and Huang (2020) also find the same negative relation between stock liquidity and default risk; using the event of the Directive on Markets in Financial Instruments (MiFID), the authors document a decrease in default risk after the $2007 \mathrm{MiFID}$ event as an exogenous shock to stock liquidity.

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|FINC411

金融风险管理代考

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|LITEREATURE REVIEW

风险和回报之间的关系在金融文献中是众所周知的。这种关系已经通过广泛的研究进行了检验，并且仍有未来研究的空间。商业风险环境的动态变化使得这种关系很难预测，即使是从业者和学者，在过去的几十年里都在努力分解这种关系。

Knight (1921) 通过引入风险和不确定性之间的区别做出了重大贡献。之后进行了一些实证研究，风险与企业绩效之间的关系在风险调查的其他观点中引起了学者们的兴趣。例如，Wiseman 和 Bromiley (1996) 在他们的研究中检查了以下变量：(1) 绩效，(2) 懈怠，(3) 抱负，(4) 期望，(5) 风险和 (6) 组织规模。作者的其他研究结果表明，风险会降低绩效。此外，Bromiley (1991) 通过检查风险、绩效、绩效预期和期望、松弛和行业绩效提出了一个模型，其中低绩效和缺乏松弛驱动风险承担，但所承担的风险回报不佳。

Berman、Wicks、Kotha 和 Jones (1999) 在他们的研究中提供了支持战略利益相关者管理模型但不支持内在利益相关者承诺模型的证据。

McNamara 和 Bromiley (1997) 在他们的研究中检查了银行家分配给商业借款人的风险评估，并揭示了组织和认知因素影响了风险决策。
此外，Adams 和 Jiang (2016) 调查了外部董事会董事与六种财务绩效指标之间的关系，例如：(1) 利润率，(2) 资产回报率，(3) 股本回报率，(4) 偿付能力， (5) 损失率，(6) 综合经营率。通过检查英国财产保险业 1999-2012 年的面板数据，作者在其他发现中强调了对风险管理的隐含理解是核心竞争力。

Gordon、Loeb 和 Tseng (2009) 调查 ERM 与公司绩效之间的关系是否取决于 ERM 与变量之间的适当匹配，例如：环境不确定性、行业竞争、公司规模、公司复杂性和董事会监督。通过研究 112 家美国公司，作者证实了这一论点。

Psillaki、Tsolas 和 Margaritis（2010 年）研究了以与行业“最佳实践”前沿的距离来衡量的生产效率低下是否是法国纺织品、木材和纸制品、计算机和 R 业务失败的重要事前预测因素。 \&D 公司。作者揭示了生产效率在预测违约可能性方面具有显着的解释力，超出了标准财务指标的影响。

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|RESULTS AND DISCUSSION

先前的文献记录了资产流动性与公司创新（Pham, Vo, Le, \& Le, 2018）、资本结构（Morellec, 2001; Sibilkov, 2009）、资本成本（Ortiz-Molina \ & Phillips, 2010)，投资组合选择 (Geromichalos \& Simonovska, 2014)；资产价格 (Lester. Postlewaite, \& Wright, 2012) 以及其他 (Amihud \& Mendelson, 1988: Amihud. Mendelson, \& Pedersen, 2006; Gavazza, 2010; Geromichalos, Jung, Lee, \& Carlos, 2021; Herrenbrueck \& Geromichalos，2017 年；克鲁斯，2002 年；Nejadmalayeri，2021 年）。先前的研究将资产流动性作为公司资产负债表中主要资产类别的流动性得分，包括（1）现金和现金等价物，（2）其他非流动资产，（3）有形固定资产和其他资产（Gopalan，卡丹，\&佩夫兹纳，

对于几种类型的流动性风险，股票市场流动性一直吸引着国际学者研究其与公司金融以及实体经济的几个主题的关系。例如，Vivian W. Fang、Tian 和 Tice (2014) 发现较高的股票流动性会导致未来公司创新的减少，作者通过两种可能的机制进行了解释，包括 (1) 更容易受到敌意收购和 (2) 增加可能不会积极收集信息或跟踪信息的机构投资者的出席情况。

股票流动性通过两种可能的机制对公司违约风险产生负面影响：提高股票价格的信息效率和通过漏洞提升公司治理质量（Brogaard, Li, & Xia, 2017）；此外，作者还记录了信息效率渠道在股票流动性对违约风险的负面影响方面比公司治理渠道具有更好的解释能力。

通过采用 2001 年美国证券交易委员会的十进制化监管事件和差异法，作者提供股票流动性变化最小的公司（处理组）在十进制化后的违约风险下降幅度更大。与事件年前后股票流动性变化最大的公司（对照组）进行比较。

在国际背景下，Nadarajah、Duong、Ali、Liu 和 Huang (2020) 也发现股票流动性与违约风险之间存在相同的负相关关系；使用金融工具市场指令 (MiFID) 事件，作者记录了在2007米一世F我D事件作为对股票流动性的外生冲击。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

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机器学习代写

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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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。

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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。

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金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|FIN801

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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|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|FIN801

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|BRIEF LITERATURE REVIEW ON FINANCIAL RISK

FR includes several types of risk, such as market risk, model risk, credit risk, liquidity risk, operational risk, and risk of disclosure compose the financial risk, and some of these types of FR are also divided into various classes of risk. For example, market risk (Schroeck, 2002) is composed of four kinds of risk: the equity risk, the interest rate risk, the currency risk, and commodity risk (Salomons \& Grootveld, 2003). From the different types of FR, risk disclosure is related to good CG practices, making companies more transparent in disclosing risks, helping investors to make a better decision in their portfolio investment, creating benefits to firms and shareholders, and, consequently, improving the competitiveness of companies (Solomon et al., 2000). Thus, we can see that it is expected an influence of CG on firms FR.
The CG practices are determinant to protect investors’ and other stakeholders’ interests (Soltani \& Maupetit, 2015). Indeed, CG proposes a set of practices to reduce the conflicts between managers and shareholders (Vieira \& Neiva, 2019). The most concise definition of CG was provided by the Cadbury Report in 1992, “Corporate governance is the system by which companies are directed and controlled”, and all the responsibility is placed over their leaders. For most companies, those leaders are the directors, responsible for the decision of the long-term strategy of the company, to serve the best interests of all the stakeholders.

The CG rules and practices present different stages of development, according to the economic characteristics of countries. For example, the Western Continental European firms present higher levels of ownership concentration and the dominance of family owners (Aganin \& Volpin, 2002; Högfeldt, 2003). Developing countries characterize Central Europe, being now consolidating their $\mathrm{CG}$ systems to improve investor protection and transparency (Svejnar, 2002). Eastern Europe exposes diverse CG characteristics, with strong ownership concentration and poor investor protection. For example, the United Kingdom (UK) is characterized by dispersed ownership, liquid capital market, transparency, and high investors’ protection, while France, Germany, and Italy are making efforts to improve the stock market efficiency, the investor protection. as well as best practice codes (Aluchna, 2016). Consequently, we expect that different $\mathrm{CG}$ practices will influence differently the firm’s financial risk.

The economic failures oyer the past, as well as the current economic changes, show the need for efficient CG practices and financial risk disclosure approaches (Luo, 2016). Indeed, various studies analyze how CG affects the level of FR disclosure, such as the ones of Alnabsha et al. (2018), Elamer and Benyazid (2018), Solomon et al. (2000), Ettredge et al. (2011), Ntim et al. (2013), Bufarwa et al. (2020) and Putri et al. (2021).

Bufarwa et al. (2020) analyze the impact of CG mechanisms on FR reporting in the UK, considering a sample of 50 non-financial firms listed on the London Stock Exchange in the period between 2011 and 2015. The authors find that $\mathrm{CG}$ has a significant influence on FR disclosure. Board gender diversity has a positive effect on the level of corporate financial risk disclosure, which adds to the results of previous studies, such as the ones of Barako and Brown (2008), Ntim et al. (2012), and Ntim et al. (2013). Block ownership has also a positive impact on FR disclosure, suggesting that the UK firms will engage in a high level of financial disclosure, including voluntary disclosures. This result is in agreement with the findings of Abraham and $\operatorname{Cox}$ (2007) and Oliveira et al. (2011). However, the authors find no significant relationship between board size and corporate FR disclosure, which is consistent with the results of Elzahar and Hussainey (2012), but inconsistent with the findings of Ntim et al. (2013), who find a positive relationship between these variables.

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|GENERAL BIBLIOMETRIC ANALYSIS ON FINANCIAL RISK

Bibliometric analysis is a method that turns easier the research of the relationship between research criteria and variables related to the research and environment of that research. During this research, it was applied the exploratory, descriptive, and bibliographic research methodology, performing a content analysis through the keywords “financial risk” and “corporate governance”. Provided the authors wanted a recent analysis period, they concentrate the chapter research during the period 2010-2020. Just by searching for the keyword earnings management in the Scopus database, it was found a total of 14,942 documents (from all types), while in the Web of Science database only 4,542 documents, also from all types. Regarding the analysis concentrated on the keywords “financial risk” and “corporate governance” for the 2010-2020 period, the authors end with a final sample of 138 documents in the Scopus database and 50 documents in the Web of Science database.

Another classification performed in our study is the kind of quantitative and qualitative research that takes on its basis a content analysis. The acquired data has on its basis several sources which are found in Scopus (https://www.scopus.com/search/), a database with a huge quantity of articles and Web of Science (https://www.webofscience.com/wos/woscc/basic-search). The process of data collection in this platform is divided into several parameters: the choice of the database, the definition of keywords, the identification of the article, the journal identification, and the classification of the articles. The study performed and presented next will follow over some of these parameters.

Figure 1 presents the evolution of the documents collected during 2010 and 2020 , after applying the parameters defined in the Scopus and Web of Science databases, leading us to a total database of 138 documents, and 50 documents, respectively.

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|FIN801

金融风险管理代考

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|BRIEF LITERATURE REVIEW ON FINANCIAL RISK

FR包括几类风险，如市场风险、模型风险、信用风险、流动性风险、操作风险和披露风险等构成财务风险，其中部分FR又分为各种风险类别。例如，市场风险（Schroeck，2002）由四种风险组成：股权风险、利率风险、货币风险和商品风险（Salomons \& Grootveld，2003）。从不同类型的 FR 来看，风险披露与良好的 CG 实践相关，使公司在披露风险时更加透明，帮助投资者在组合投资中做出更好的决策，为公司和股东创造利益，从而提高竞争力公司（所罗门等人，2000 年）。因此，我们可以看到 CG 对公司 FR 的影响是预期的。
企业治理实践是保护投资者和其他利益相关者利益的决定性因素（Soltani \& Maupetit，2015）。事实上，CG 提出了一套实践来减少经理和股东之间的冲突（Vieira \& Neiva，2019）。1992年的吉百利报告对CG给出了最简洁的定义，“公司治理是指导和控制公司的制度”，一切责任都落在了领导者身上。对于大多数公司来说，这些领导者是董事，负责决定公司的长期战略，为所有利益相关者的最大利益服务。

CG 规则和实践根据各国的经济特点呈现出不同的发展阶段。例如，欧洲西部大陆的公司呈现出更高水平的所有权集中度和家族所有者的支配地位（Aganin \& Volpin，2002；Högfeldt，2003）。发展中国家是中欧的特征，现在正在巩固他们的CG提高投资者保护和透明度的系统（Svejnar，2002 年）。东欧展现出多元化的企业管治特征，所有权集中度高，投资者保护不力。例如，英国（UK）的特点是股权分散、资本市场流动性强、透明度高、投资者保护程度高，而法国、德国和意大利则在努力提高股市效率，提高投资者保护水平。以及最佳实践代码（Aluchna，2016）。因此，我们期望不同的CG实践将对公司的财务风险产生不同的影响。

过去的经济失败以及当前的经济变化表明，需要有效的 CG 实践和财务风险披露方法（Luo，2016 年）。事实上，各种研究分析了 CG 如何影响 FR 披露的水平，例如 Alnabsha 等人的研究。(2018), Elamer 和 Benyazid (2018), Solomon 等人。（2000 年），埃特雷奇等人。(2011), Ntim 等人。(2013), Bufarwa 等人。（2020）和普特里等人。（2021 年）。

布法瓦等人。（2020）分析了 CG 机制对英国 FR 报告的影响，以 2011 年至 2015 年期间在伦敦证券交易所上市的 50 家非金融公司为样本。作者发现CG对FR披露有重大影响。董事会性别多样性对公司财务风险披露水平有积极影响，这增加了先前研究的结果，例如 Barako 和 Brown (2008)、Ntim 等人的研究结果。（2012 年）和 Ntim 等人。（2013）。整体所有权对财务报告披露也有积极影响，这表明英国公司将进行高水平的财务披露，包括自愿披露。这一结果与亚伯拉罕和考克斯（2007）和奥利维拉等人。（2011）。然而，作者发现董事会规模与公司 FR 披露之间没有显着关系，这与 Elzahar 和 Hussainey (2012) 的结果一致，但与 Ntim 等人的研究结果不一致。(2013)，他们发现这些变量之间存在正相关关系。

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|GENERAL BIBLIOMETRIC ANALYSIS ON FINANCIAL RISK

文献计量分析是一种更容易研究研究标准和与研究和研究环境相关的变量之间的关系的方法。本研究采用探索性、描述性和书目式研究方法，通过关键词“金融风险”和“公司治理”进行内容分析。如果作者想要一个最近的分析期，他们将把章节研究集中在 2010-2020 年期间。仅在 Scopus 数据库中搜索关键词收益管理，共找到 14,942 篇文献（来自所有类型），而在 Web of Science 数据库中只有 4,542 篇文献，也来自所有类型。关于 2010-2020 年期间集中在关键词“金融风险”和“公司治理”的分析，

在我们的研究中进行的另一种分类是基于内容分析的定量和定性研究。获取的数据基于 Scopus (https://www.scopus.com/search/) 中的多个来源，该数据库包含大量文章和 Web of Science (https://www.webofscience. com/wos/woscc/basic-search）。该平台的数据采集过程分为几个参数：数据库的选择、关键词的定义、文章的识别、期刊的识别、文章的分类。接下来进行和介绍的研究将遵循其中一些参数。

图 1 展示了 2010 年和 2020 年期间收集的文档的演变，在应用 Scopus 和 Web of Science 数据库中定义的参数后，我们的数据库分别包含 138 个文档和 50 个文档。

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