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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|What is behavioural economics
With the award of the 2017 Nobel Prize in economics to behavioural economist Richard Thaler-one of the pioneers in developing behavioural public policy “nudging”-behavioural economics is very much in the news. There are, however, many misconceptions about behavioural economics, which raises the question: what is behavioural economics?
This is a question that many behavioural economists have worked on answering, for example see Hargreaves-Heap (2013) versus Thaler (2016) for some contrasting perspectives. To give a quick and simple answer: behavioural economics is a fascinating and fashionable subject, of increasing interest to policy-makers and business, as well as to a range of academic researchers and teachers. But, because it is such a broad field, it can be difficult precisely to define. Some would argue that all economics is behavioural economics because economics is about behaviour, albeit in a restricted context. Others would define behavioural economics very narrowly as the study of observed behaviour under controlled conditions, without inferring too much about the underlying, unobservable psychological processes that generate behaviour.
Overall, the clearest way to describe it is as a subject that brings together economic insights about preferences and decision-making with broader principles of behaviour from a range of other social, behavioural and biological sciences. In this, behavioural economics relaxes economists’ standard assumptions to give models in which people decide quickly, often using simple rules of thumb rather than rigorously but robotically calculating the monetary benefits and costs of their decisions. Behavioural economics also explores how quick thinking leads people into systematic mistakes but also explains how people can learn from their mistakes. In behavioural economic models, people look to others when making decisions and when seeking happiness. Their decisions are affected by skills and personalities and also by moods and emotions. People aren’t necessarily good at planning systematically for future events and particularly when immediate pleasures tap into emotional and visceral influences. This means that people will be susceptible to impulsive decision-making which may be detrimental to their long-term welfare, for example smoking and eating unhealthy food. So overall, behavioural economics develops more traditional economic models to explore in more depth and detail the balancing acts that we go through every day when we choose and decide. For the purposes of this book, behavioural economics will be defined broadly as the subject which attempts to enrich economic analyses of behavior – grounded as it is in theories about preferences, incentives, decision-making and strategy – with insights from psychology, sociology, cognitive neuroscience and evolutionary biology.
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Whilst behavioural economics might seem like a relatively new sub-discipline of economics to some, in fact economists have been working on themes that we might today categorize as ‘behavioural economics’ for as long as economics has been around. Historically, economics had many links with psychology but as mathematical tools were used to simplify and structure economic theory, the subject moved away from psychological analysis. Also, with the increasing focus amongst economists on quantitative styles of decision-making, psychology’s focus on subjective motivations did not rest easily with economists’ focus on objective, analytical, mathematical methods of capturing economic decision-making via the observation of what people choose and decide. Economics went through something like a behavioural “dark age” – in which key insights from other social sciences were lost – until the major resurgence of behavioural and psychological economics in the 1980 s and 1990s. In understanding why, it is useful to explore the historical development of behavioural economics and some of the behavioural approaches that preceded economics as we see it today – from David Hume in the 18th century through to Hyman Minsky in the 20th century. For a quick potted history see below, but more detailed accounts include Kao and Velupillai (2015) and Heukelom (2014).
Adam Smith is widely attributed with founding the subject of economics (not entirely accurately) and he too was interested in the social and psychological dimensions of behaviour, even if his interests in these areas are not apparent in the caricatures of his thinking. Whilst his name is popularly associated with his rhetorical justification of free markets and the accompanying metaphor of the Invisible Hand of the price mechanism coordinating individual behaviour in socially beneficial directions, as described in An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations (1776), Adam Smith also thought carefully about sociopsychological motivations. One key theme in his writings is the impact that social emotions have on our choices – foreshadowing a number of areas in modern behavioural economics, particularly models of social influence. In The Theory of Moral Sentiments (1759) he emphasizes the importance of imaginative sympathy in human nature: “How selfish soever man may be supposed, there are evidently some principles in his nature, which interest him in the fortune of others, and render their happiness necessary to him” (Smith 1759, p. 9).
Adam Smith foreshadowed the importance of sentiment in modern behavioural economics, with his emphasis on social, unsocial and selfish passions – focusing on the importance of vividness in events in determining how strongly we respond to them. Linking with modern analyses of bad habits and inconsistent plans he analyses self-deceit and the impact of customs and fashions – which are also the focus in modern behavioural economics analyses of social influences and group bias. Vernon L Smith (1998) notes that whilst on first inspection there may seem to be a contradiction between Adam Smith’s Wealth of Nations, emphasizing self-interest, and The Theory of Moral Sentiments, emphasizing sympathy – in fact these concepts can be reconciled if cooperation and noncooperation can both be understood in terms of a “self-interested propensity for exchange” in friendships as well as markets.
行为金融学代考
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随着 2017 年诺贝尔经济学奖授予行为经济学家理查德·泰勒（Richard Thaler）——发展行为公共政策“轻推”的先驱之一——行为经济学在新闻中非常重要。然而，人们对行为经济学存在许多误解，这就提出了一个问题：什么是行为经济学？
这是许多行为经济学家一直在努力回答的问题，例如，参见 Hargreaves-Heap (2013) 与 Thaler (2016) 的一些对比观点。给出一个快速而简单的答案：行为经济学是一门引人入胜的时尚学科，政策制定者和企业以及一系列学术研究人员和教师越来越感兴趣。但是，因为它是一个如此广泛的领域，所以很难准确地定义。有些人会争辩说，所有经济学都是行为经济学，因为经济学是关于行为的，尽管是在有限的背景下。其他人会将行为经济学非常狭隘地定义为对受控条件下观察到的行为的研究，而不会过多地推断产生行为的潜在的、不可观察的心理过程。
总体而言，最清晰的描述方式是将其作为一门学科，将有关偏好和决策的经济见解与来自其他社会、行为和生物科学的更广泛的行为原则结合在一起。在这方面，行为经济学放宽了经济学家的标准假设，给出了人们快速决策的模型，通常使用简单的经验法则，而不是严格但机械地计算他们决策的货币收益和成本。行为经济学还探讨了快速思考如何导致人们陷入系统性错误，同时也解释了人们如何从错误中吸取教训。在行为经济学模型中，人们在做决定和寻求幸福时会关注他人。他们的决定受技能和个性的影响，也受情绪和情绪的影响。人们不一定擅长系统地计划未来的事件，尤其是当直接的快乐受到情感和本能的影响时。这意味着人们很容易做出冲动的决策，这可能会损害他们的长期福利，例如吸烟和吃不健康的食物。因此，总体而言，行为经济学发展了更传统的经济模型，以更深入和详细地探索我们每天在选择和决定时所经历的平衡行为。就本书而言，行为经济学将被广义地定义为试图丰富行为经济分析的学科——基于偏好、激励、决策和战略的理论——从心理学、社会学、认知神经科学和进化生物学。
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尽管对某些人来说，行为经济学似乎是一个相对较新的经济学子学科，但实际上，只要经济学存在，经济学家就一直在研究我们今天可能将其归类为“行为经济学”的主题。从历史上看，经济学与心理学有很多联系，但随着数学工具被用来简化和构建经济理论，该学科远离了心理分析。此外，随着经济学家越来越关注决策的量化风格，心理学对主观动机的关注并没有轻易地随着经济学家对通过观察人们的选择和选择来捕捉经济决策的客观、分析、数学方法的关注而停止。决定。经济学经历了类似于行为的“黑暗时代”——其他社会科学的关键见解丢失了——直到 1980 年代和 1990 年代行为经济学和心理经济学的主要复兴。为了理解为什么，探索行为经济学的历史发展以及我们今天看到的经济学之前的一些行为方法是有用的——从 18 世纪的大卫休谟到 20 世纪的海曼明斯基。有关简要历史记录，请参见下文，但更详细的描述包括 Kao 和 Velupillai (2015) 和 Heukelom (2014)。探索行为经济学的历史发展以及我们今天看到的经济学之前的一些行为方法是有用的——从 18 世纪的大卫休谟到 20 世纪的海曼明斯基。有关简要历史记录，请参见下文，但更详细的描述包括 Kao 和 Velupillai (2015) 和 Heukelom (2014)。探索行为经济学的历史发展以及我们今天看到的经济学之前的一些行为方法是有用的——从 18 世纪的大卫休谟到 20 世纪的海曼明斯基。有关简要历史记录，请参见下文，但更详细的描述包括 Kao 和 Velupillai (2015) 和 Heukelom (2014)。
亚当·斯密（Adam Smith）被广泛认为是创立经济学学科（并不完全准确），他也对行为的社会和心理维度感兴趣，即使他对这些领域的兴趣在他的思想漫画中并不明显。虽然他的名字通常与他对自由市场的修辞辩护以及伴随的价格机制的无形之手的隐喻联系在一起，该隐喻在社会有益的方向上协调个人行为，如《国富论的性质和原因的调查》（1776 年）中所述)，亚当·斯密还仔细考虑了社会心理动机。他著作中的一个关键主题是社会情绪对我们选择的影响——预示着现代行为经济学的许多领域，特别是社会影响模型。
亚当·斯密 (Adam Smith) 预示了情感在现代行为经济学中的重要性，他强调社会、非社会和自私的激情——关注事件中生动性在决定我们对事件反应的强烈程度方面的重要性。结合对不良习惯和不一致计划的现代分析，他分析了自我欺骗以及习俗和时尚的影响——这也是现代行为经济学分析社会影响和群体偏见的重点。Vernon L Smith (1998) 指出，虽然乍一看，亚当·斯密强调自利的《国富论》与《道德情操论》之间似乎存在矛盾，
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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。
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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。