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金融代写|股权市场代写Equity Market代考|BSE58

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  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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?

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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|股权市场代写Equity Market代考|BUS-F529

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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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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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|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


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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