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行为金融学是研究心理学对投资者和金融市场的影响。它的重点是解释为什么投资者经常显得缺乏自制力，违背自己的最佳利益行事，并根据个人偏见而不是事实做出决定。
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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Behavioural tools and methods
Now that we have outlined some of the key insights that behavioural economists take from economics and psychology, we can see how they also combine different methods from economics and psychology – including economists” traditional econometric and modelling tools, alongside methods from game theory – and also experimental approaches from psychology. All these sub-disciplines already have their own large and rich literatures and there is not the space to explore them in detail in this book alongside the enormous behavioural economics literature but a quick summary is given below, alongside some reading recommendations in Further Reading.
Many areas of behavioural economics focus on strategic interactions between people and standard game theoretic tools are used as a starting point in these analyses. Putting game theory together with behavioural insights produces the large, diverse field known as behavioural game theory, surveyed comprehensively by Camerer (2003b) and partly covered here in the chapters on learning (Chapter 5) and sociality (Chapter 6). In explaining behavioural game theory, Camerer makes a distinction between games, which are strategic situations, and game theory – which gives explanations for choices. In standard game theory, there is a divorce of theory and evidence and limited empirical evidence. Camerer (2003) cites von Neumann and Morgenstern (1944): “the empirical background of economic science is definitely inadequate. Our knowledge of the relevant facts of economics is incomparably smaller than that commanded in physics at the time when mathematicisation of that subject was achieved”. Camerer suggests that this gap between theory and evidence seen in standard game theoretic approaches can be remedied to an extent by the inclusion of experimental techniques. This can be achieved by starting with classical game theory – including games that incorporate private information alongside probabilistic information about others’ preferences and/or types.
Behavioural game theory can be used to test the standard economists’ hypotheses by adapting classical game theory (in which people are assumed to be self-interested maximizers, engaging strategically) to allow for additional behavioural forces, for example limits to strategic thinking, and attitudes towards others’ payoffs and learning. If it leads to rejections of predictions of classical game theory, evidence from behavioural game theory can be interpreted in a number of ways, particularly as much of it is based on experimental evidence: violations could reflect irrationality or weaker versions of rationality (e.g. as explored by Herbert Simon in his analyses of bounded and procedural rationality); “other-regarding” preferences (e.g. for reciprocity, equity, etc.); strategic thinking and/or reputation building.
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Experimental economics
Empirical testing of behavioural economics models uses a range of data and some data is similar to data used in standard economic analysis. In terms of the methodological tools used by behavioural economists, there have been some innovations and data-based statistical and econometric analyses are increasingly being supplemented by experimental evidence. In fact, some areas of behavioural economics have emerged from experimental economics. Behavioural models can explain experimental results that, for one reason or another (and there is plenty of controversy about the reasons), do not fit with simple predictions from standard theory.
Vernon L. Smith pioneered the use of experiments in economics and initially used market experiments as a pedagogical device in his principles of economics lectures (Smith 2003a). Experimental methods can be integral to behavioural economics because they enable close observation of actual choices under carefully controlled conditions, thus allowing the experimenter to abstract from ordinary complicating factors. If properly constructed, experiments can allow us properly to control conditions so as to capture the real drivers of behaviour.
The main advantage of an experimental approach is it gives us new types of data to illuminate economic decision-making that will, in some circumstances, be better than the “happenstance” data of conventional economics/econometrics. Experimental methods are also used in neuroeconomic studies particularly when the tight analytical structure of game theoretic methods can be used to complement a wide range of neuroscientific techniques (to be explored in more detail in Chapters 11 and 12). This enables the construction of neuroeconomic experiments that can be conducted quickly, efficiently and neatly to test neuroeconomic hypotheses clearly.
Experimental investigations can however be fraught with problems, as explored by Smith (1994), Binmore (1999) and others. Experimental designs must be “clean” with proper controls, clear and simple instructions and clear incentives. Results in experimental context can be conflated with impacts from methodological variables (e.g. repetition, anonymity); demographic factors (gender, age, socioeconomic group, etc.); cultural factors; game structure and/or labelling and context. Designing a clean, uncomplicated experiment is not easy to achieve and needs a lot of careful thought.
One aspect of experimental design that attracts strong views from economists is the issue of deception. Is it a methodological problem? In principle, incorporating deception into experiments conflicts with the focus in experimental economics on truthfulness as an essential element in “clean” experiments. On the other hand, particularly in neuroeconomic experiments where the experimental environment necessarily is highly constrained, it is often impossible to avoid some limited deception.
行为金融学代考
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既然我们已经概述了行为经济学家从经济学和心理学中获得的一些关键见解，我们可以看到他们如何结合经济学和心理学的不同方法——包括经济学家的传统计量经济学和建模工具，以及博弈论的方法——以及心理学的实验方法。所有这些子学科都已经拥有自己庞大而丰富的文献，本书没有空间详细探讨它们以及大量的行为经济学文献，但下面给出了一个快速总结，以及进一步阅读中的一些阅读建议。
行为经济学的许多领域都关注人与人之间的战略互动，标准博弈论工具被用作这些分析的起点。将博弈论与行为洞察力结合在一起产生了被称为行为博弈论的庞大而多样的领域，Camerer (2003b) 对其进行了全面调查，并在学习（第 5 章）和社交性（第 6 章）的章节中进行了部分讨论。在解释行为博弈论时，Camerer 区分了博弈（策略情境）和博弈论（解释选择）。在标准博弈论中，存在理论与证据的分离以及有限的经验证据。Camerer (2003) 引用 von Neumann 和 Morgenstern (1944) 的话：“经济科学的经验背景肯定是不充分的。我们对经济学相关事实的了解比物理学实现数学化时所掌握的知识要少得多”。Camerer 建议，在标准博弈论方法中看到的理论和证据之间的这种差距可以通过包含实验技术在一定程度上得到弥补。这可以通过从经典博弈论开始来实现——包括将私人信息与关于他人偏好和/或类型的概率信息结合在一起的博弈。
行为博弈论可用于检验标准经济学家的假设，方法是采用经典博弈论（假设人们是自利最大化者，战略性参与）以考虑额外的行为力量，例如限制战略思维和态度对他人的回报和学习。如果它导致拒绝经典博弈论的预测，行为博弈论的证据可以用多种方式解释，特别是其中大部分基于实验证据：违规可能反映非理性或理性的较弱版本（例如赫伯特·西蒙（Herbert Simon）在他对有限理性和程序理性的分析中）；“其他方面”的偏好（例如互惠、公平等）；战略思维和/或声誉建设。
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行为经济学模型的实证检验使用了一系列数据，其中一些数据与标准经济分析中使用的数据相似。在行为经济学家使用的方法论工具方面，已经出现了一些创新，基于数据的统计和计量经济学分析越来越多地得到实验证据的补充。事实上，行为经济学的某些领域是从实验经济学中衍生出来的。行为模型可以解释实验结果，由于某种原因（并且有很多关于原因的争议），不符合标准理论的简单预测。
Vernon L. Smith 率先在经济学中使用实验，并最初在他的经济学原理讲座中使用市场实验作为教学手段（Smith 2003a）。实验方法可以成为行为经济学不可或缺的一部分，因为它们能够在仔细控制的条件下密切观察实际选择，从而使实验者能够从普通的复杂因素中抽象出来。如果构建得当，实验可以让我们适当地控制条件，从而捕捉行为的真正驱动因素。
实验方法的主要优点是它为我们提供了新类型的数据来阐明经济决策，在某些情况下，这些数据比传统经济学/计量经济学的“偶然性”数据更好。实验方法也用于神经经济学研究，特别是当博弈论方法的紧密分析结构可用于补充广泛的神经科学技术时（将在第 11 章和第 12 章中更详细地探讨）。这使得能够构建可以快速、有效和整齐地进行的神经经济学实验，以清楚地测试神经经济学假设。
然而，正如 Smith (1994)、Binmore (1999) 和其他人所探讨的那样，实验研究可能充满问题。实验设计必须“干净”，具有适当的控制、清晰简单的说明和明确的激励措施。实验环境中的结果可以与方法变量的影响（例如重复、匿名）混为一谈；人口因素（性别、年龄、社会经济群体等）；文化因素；游戏结构和/或标签和背景。设计一个干净、简单的实验并不容易实现，需要深思熟虑。
吸引经济学家强烈观点的实验设计的一个方面是欺骗问题。是方法论问题吗？原则上，将欺骗纳入实验与实验经济学将真实性作为“干净”实验的基本要素的重点相冲突。另一方面，特别是在实验环境必然受到高度限制的神经经济学实验中，通常不可能避免一些有限的欺骗。
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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。
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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。