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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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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Market and Its Operation
Each participant received 60 ILS to participate in the market that operated continuously between February 18, 2019 to April 9, 2019 on a platform provided by the consulting firm “Darebiz.” 7 At each point, the participants could either buy or short-sell futures of each of the 13 largest parties that ran for the Israeli parliament in the elections to be held on April 9, 2019 (the parties included in our market were the 13 largest ones: KacholLavan, Likud, Ha’avoda, YahadutHaTorah, Hadash-Taal, HayminHachadash, IhudHayamin, Meretz, Shas, Zehut, Kulanu, Israel Beytenu and Raam-Balad). The underlying asset in this market was the number of seats the party will receive in the “Knesset” (the Israeli parliament) out of the 120 seats available, and each seat is worth 1 ILS.
The elections date served as the expiration date of the futures. At each point the trading participants could see on the screen of the trading platform the previous sell and buy prices, the changes from the previous trades and the result of the latest published poll. The trader could submit a buy/sell order and Darebiz’s (private) algorithm calculated an equilibrium price. In accuracy comparisons between the predictions of our market and those of the polls, we used the poll results provided by “Darebiz,” which were based on the latest results published each evening by one of the three largest TV stations operating in Israel who offered predictions every day throughout the campaign. We defined the predictions of our market, on each day of the elections campaign, to be the average prices paid for the futures of the party during the day. The profits/losses of each participant from each future held on expiration were the difference between the prices of the futures and the official number of seats the party obtained in the elections. ${ }^{8}$
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Tests of Market Efficiency
Although it is not our main goal in this chapter, we found it interesting to examine whether our prediction market is efficient. ${ }^{9}$ We chose to only test for correlation between returns (weak form efficiency) and decided that further tests (semi strong or strong efficiency tests) would be needed only if no correlation would be detected. Since correlation was detected, no further tests were needed. A finding of inefficiency would indicate a flaw in this market as past returns do not incorporate all the information. If such a market were to beat the polls this would constitute as an even worse sign for the polls, since it would imply that an efficient market could trample them even stronger.
We first ran autocorrelation tests for the returns of each party separately. We ran for each of the 13 parties a regression of the form:
$$
R_{t}=a+b R_{t-1}
$$ where the returns on the futures on day $t$ are defined by:
$$
R_{t}=\left(P_{t}-P_{t-1}\right) / P_{t-1}
$$
and $P_{t}$ denotes the average price of the future during day $t .^{10}$
行为金融学代考
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Market and Its Operation
在咨询公司“Darebiz”提供的平台上，每位参与者获得 60 个 ILS 以参与 2019 年 2 月 18 日至 2019 年 4 月 9 日期间持续运营的市场。7 在每个时间点，参与者都可以买入或卖空在 2019 年 4 月 9 日举行的选举中竞选以色列议会的 13 个最大政党的期货（我们市场中的 13 个最大政党是包括：KacholLavan、Likud、Ha’avoda、YahadutHaTorah、Hadash-Taal、HayminHachadash、IhudHayamin、Meretz、Shas、Zehut、Kulanu、Israel Beytenu 和 Raam-Balad）。该市场的基础资产是该党将在“议会”（以色列议会）中获得的 120 个可用席位中的席位数量，每个席位价值 1 ILS。
选举日作为期货的到期日。在每一点，交易参与者都可以在交易平台的屏幕上看到之前的买卖价格、之前交易的变化以及最新公布的民意调查结果。交易者可以提交买/卖订单，然后 Darebiz 的（私人）算法计算出均衡价格。在我们的市场预测与民意调查之间的准确性比较中，我们使用了“Darebiz”提供的民意调查结果，该结果基于以色列运营的三大电视台之一提供预测的每晚发布的最新结果在整个竞选期间的每一天。我们将竞选活动中每一天的市场预测定义为当天为该党的期货支付的平均价格。8
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Tests of Market Efficiency
虽然抆不是我们本章的主要目标，但我们发现检查我们的预测市场是否有效是很有趣的。 ${ }^{9}$ 我们选择只测试回报 之间的相关性（弱形式效率），并决定只有在没有检测到相关性的情况下才需要进一步的测试 (半强或强效率测 试）。由于检测到相关性，因此不需要进一步的测试。发现效率低下将表明该市场存在缺陷，因为过去的回报并 末包含所有信息。如果这样的市场胜过民意调查，这将对民意调查构成更糟糕的迹象，因为这意味着一个有效的 市场可能会更加强大地践踏民意调查。
我们首先分别对每一方的回报进行自相关测试。我们为 13 方中的每一方运行了形式的回归:
$$
R_{t}=a+b R_{t-1}
$$
当天期货的收益在哪里 $t$ 定义为:
$$
R_{t}=\left(P_{t}-P_{t-1}\right) / P_{t-1}
$$
和 $P_{t}$ 表示日内期货的平均价格 $t .^{10}$
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。