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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Behavioural economics: what’s new
Now that we have explored some of the history of behavoural economic thought, we can turn to modern economics to explore how and why behavioural economics is different from standard approaches – specifically the dominant approach associated with neoclassical economics – which focuses on the role played by rational agents in market economies. Neo-classical economics is sometimes notorious for its focus on unrealistic behavioural assumptions about humans’ capacity for rationality. This translates into theories that are founded on mathematical principles – reinforcing the idea that economics treats people as if they are mathematical machines. Nonetheless, economic theory has the distinct advantage that it is analytical and relatively objective. The power of behavioural economics comes in combining more realistic behavioural assumptions – which we shall introduce in this book – with some of the analytical rigour of economic theory. Many would envisage behavioural economics and neuroeconomics as providing conceptual alternatives to standard neoclassical models which focus on a conception of people as Homo economicus – people are assumed to be clever and well-informed, decision-making is rational and systematic; and economic actions are described as the outcome of mechanical data processing. A lot has been done to soften the standard approach, especially in microeconomic analysis, for example by recognizing the nature and implications of asymmetric information and other forms of market failure, and by introducing Bayesian models to replace models of rationality based on perfect information. These extensions can explain non-maximizing behaviour by allowing it to be constrained by uncertainty and/or affected by strategic interactions between people and firms. Behavioural economics is another way to illuminate some of the deeper foundations of sub-optimal behaviour.
The degree of divergence between behavioural economic models and standard neoclassical models does vary across behavioural economics. Some would see behavioural economics as basically consistent with standard neoclassical approaches, with some extra psychological variables embedded, for example into utility functions, to increase realism, though at some cost in terms of tractability.
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Key insights from psychology
In taking on the essential assumptions of neoclassical economics, behavioural economists populate their models with people who are far more susceptible to social and psychological influences than Homo economicus. On this point, it is important to note that behavioural economics is not one coherent and self-contained subject – there is a spectrum of approaches to behavioural economics, reflecting the extent to which key insights from psychology, sociology, neuroscience and evolutionary biology are brought into the frame. Some behavioural economists develop models in which the neoclassical model is “tweaked” with some socio-psychological insights – such as that people are not always selfish. Other behavoural economists focus much more strongly on the role of personality, emotions and psychological biases in economic and financial decision-making. Whilst this book takes a broad view of which psychological insights are most relevant and interesting, nonetheless it is important to recognize that behavioural economics, economic psychology and psychological economics are not necessarily the same thing. There are many parallels between them but subtle differences too. Some behavioural economists are interested only in observable and measurable impacts on behaviour and preferences and are less interested in the underlying psychological processes. They would argue that these underlying variables are not easily measurable and so cannot form the basis of an objective science.
How do behavioural economists bring psychology into their models? This is a difficult question to answer quickly because psychology encompasses such a large range of ideas and sub-disciplines and such a large number of tools and techniques.
The incorporation of psychology into economics is controversial. For some economists, embedding a deeper understanding of what motivates choices and decisions is an anathema because, for example, in positivist, neoclassical approaches, the focus is on objectively measurable data such as observed choices. Earl (2005) observes that such criticisms may reflect the fact that psychology as a discipline lacks a grand unifying theory. There are many different psychological approaches but fragmentation within psychology not only discourages economists from making an investment in understanding psychological theories; it also encourages a piecemeal, ad hoc approach to embedding psychological insights into economics (Earl 2005). This selective use of psychological insights in behavioural economics may undermine its credibility for some.
Behavioural psychology has had a profound influence on modern behavioural economics and helps to explain the distinction between it and economic psychology. In contrast to economic psychology, the areas of behavioural economics that are closest to mainstream economic theory adopt the methodology of behavioural psychology by focusing on observed choices and revealed preferences using experimental methods and abstracting from cognitive and emotional processes underlying decision-making.
行为金融学代考
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既然我们已经探索了一些行为经济学思想的历史，我们可以转向现代经济学来探索行为经济学如何以及为什么不同于标准方法——特别是与新古典经济学相关的主导方法——关注理性所扮演的角色。市场经济中的代理人。新古典经济学有时因其对人类理性能力的不切实际行为假设的关注而臭名昭著。这转化为基于数学原理的理论——强化了经济学将人视为数学机器的观点。尽管如此，经济理论具有分析性和相对客观的明显优势。行为经济学的力量来自于将更现实的行为假设——我们将在本书中介绍——与经济理论的一些分析严谨性结合起来。许多人将行为经济学和神经经济学设想为标准新古典模型的概念替代品，这些模型侧重于将人视为经济人的概念——人们被认为是聪明和消息灵通的，决策是理性和系统的；经济行为被描述为机械数据处理的结果。已经做了很多工作来软化标准方法，特别是在微观经济分析中，例如通过识别不对称信息和其他形式的市场失灵的性质和影响，以及通过引入贝叶斯模型来取代基于完美信息的理性模型。这些扩展可以通过允许其受到不确定性的约束和/或受人与公司之间的战略互动的影响来解释非最大化行为。行为经济学是阐明次优行为的一些更深层基础的另一种方法。
行为经济学模型和标准新古典模型之间的分歧程度在行为经济学中确实有所不同。有些人会认为行为经济学与标准的新古典主义方法基本一致，将一些额外的心理变量嵌入到效用函数中，以增加现实主义，尽管在易处理性方面需要付出一些代价。
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在采用新古典经济学的基本假设时，行为经济学家在他们的模型中填充了比经济人更容易受到社会和心理影响的人。在这一点上，重要的是要注意，行为经济学不是一个连贯且自成一体的学科——行为经济学有一系列方法，反映了心理学、社会学、神经科学和进化生物学的关键见解在多大程度上被引入进入框架。一些行为经济学家开发了一些模型，其中新古典模型被“调整”了一些社会心理学见解——比如人们并不总是自私的。其他行为经济学家更加关注个性、情感和心理偏见在经济和金融决策中的作用。虽然本书对哪些心理学见解最相关和最有趣采取了广泛的看法，但重要的是要认识到行为经济学、经济心理学和心理经济学不一定是同一件事。它们之间有许多相似之处，但也有细微的差别。一些行为经济学家只对对行为和偏好的可观察和可测量的影响感兴趣，而对潜在的心理过程不太感兴趣。他们会争辩说，这些潜在变量不容易测量，因此不能构成客观科学的基础。经济心理学和心理经济学不一定是一回事。它们之间有许多相似之处，但也有细微的差别。一些行为经济学家只对对行为和偏好的可观察和可测量的影响感兴趣，而对潜在的心理过程不太感兴趣。他们会争辩说，这些潜在变量不容易测量，因此不能构成客观科学的基础。经济心理学和心理经济学不一定是一回事。它们之间有许多相似之处，但也有细微的差别。一些行为经济学家只对对行为和偏好的可观察和可测量的影响感兴趣，而对潜在的心理过程不太感兴趣。他们会争辩说，这些潜在变量不容易测量，因此不能构成客观科学的基础。
行为经济学家如何将心理学带入他们的模型中？这是一个很难快速回答的问题，因为心理学包含了如此广泛的思想和子学科以及如此大量的工具和技术。
将心理学纳入经济学是有争议的。对于一些经济学家来说，深入了解促使选择和决策的因素是一种诅咒，因为例如，在实证主义的新古典主义方法中，重点是客观可衡量的数据，例如观察到的选择。Earl (2005) 观察到，这样的批评可能反映了心理学作为一门学科缺乏一个宏大的统一理论的事实。有许多不同的心理学方法，但心理学内部的碎片化不仅阻碍了经济学家对理解心理学理论进行投资；它还鼓励采用零碎的、临时的方法将心理学见解嵌入经济学（Earl 2005）。这种在行为经济学中选择性地使用心理学见解可能会破坏其对某些人的可信度。
行为心理学对现代行为经济学产生了深远的影响，并有助于解释它与经济心理学的区别。与经济心理学相比，最接近主流经济理论的行为经济学领域采用行为心理学方法论，通过实验方法关注观察到的选择和揭示的偏好，并抽象出决策背后的认知和情感过程。
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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。
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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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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。