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投资组合Portfolio Theory管理中，单个资产或投资是根据其对投资者投资组合的风险和回报的贡献来评估的，而不是孤立地评估。这被称为投资组合视角。在这个过程中，与投资于单个资产或证券相比，通过构建多样化的投资组合，投资组合经理可以在给定的预期回报水平上降低风险。根据现代投资组合理论(MPT)，不遵循投资组合观点的投资者承担了没有获得更高预期回报的风险。与2007-2008年金融危机等市场动荡时期相比，投资组合多元化在金融市场正常运行时效果最佳。在动荡时期，相关性往往会增加，从而降低了多样化的好处。相关性是衡量两种证券或市场之间收益变动的标准化指标。

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金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|FR AGIL IT Y OF DSSW MODEL S

DeLong et al. (1990a, 1990b, 1991) develop their models to formalize the key intuitive behaviorally based insights. In this respect, DSSW models demonstrate that noise traders can create their own space, that closed-end fund prices can deviate from their NAVs, and that rational traders need not eliminate noise traders in the long run. The DSSW models are exceptionally frail, and some of the DSSW claims appear to be in error.

Loewenstein and Willard (2006) carefully analyze the DSSW overlapping generation noise trader model. They find that DSSW’s conclusions depend on unrealistic assumptions built into the model and that the conclusions fail to hold when the assumptions are relaxed. DSSW assume that noise traders’ beliefs about the future price of stock are normally distributed. This assumption implies that noise traders can believe that stock prices take on unbounded values both above and below zero. It also implies that equilibrium stock prices can take on unbounded values. Of course, negative prices are inconsistent with limited liability, and limited liability is a feature of publicly traded stocks. Positively unbounded values reflect an asset pricing bubble, which, given finite endowments, raise the question of how investors will be able to afford to purchase the stock as time evolves.
Loewenstein and Willard (2006) prove that when the stock price is bounded from above and below, as opposed to being normally distributed, price must equal fundamental value at every date. Therefore, pricing bounds prevent noise traders from creating their own space in an overlapping DSSW model. Notably, closed-end funds trade on public exchanges and therefore feature limited liability. Loewenstein and Willard also prove that imposing limited liability in a DSSW framework prevents the existence of closed-end fund discounts relative to fundamental value. In this regard, they criticize the notion that NAV correctly measures fundamental value.

A different line of argument challenges DSSW’s claim that noise traders can survive the presence of rational traders in the long run because noise traders mistakenly take on more risk than rational investors and benefit from the associated higher expected returns. Blume and Easley (2008) find that this claim is inconsistent with general theories (i.e., those that characterize the conditions under which different types of investors survive or vanish in the long run) and suggest that the DSSW claim is false.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Behavioral Pricing Kernel Approach

The Loewenstein and Willard (2006) critique makes it clear that the main conclusions in the DSSW framework depend on model artifacts rather than on the presence of robust assumptions. Moreover, they apply pricing kernel techniques to analyze the DSSW framework. These techniques, while standard tools in neoclassical asset pricing theory (Cochrane, 2005), receive little attention in behavioral finance. This section describes a behavioral pricing kernel approach developed by Shefrin (2008).

A pricing kernel is often represented as a stochastic discount factor (SDF). The fundamental SDF-based asset pricing equation is:
$$
p=E(m x)
$$
Equation 4.1 states that the price $\mathrm{p}$ of an asset with random payoff $x$ is the expected value of its discounted payoff, where $m$ is a discount factor used to capture the effects of both time value of money and risk. In Equation 4.1, both $m$ and $x$ are random variables. That is, the discount factor $\mathrm{m}$ typically varies across payoff levels in order to reflect that risk is priced differently across payoff levels.
In neoclassical finance, the expectation in Equation 4.1 is assumed to be the objective probability density function (pdf) governing the coevolution of $m$ and $x$. This assumption is reasonably innocuous in a neoclassical setting, where assets are assumed to be priced by a representative investor whose beliefs correspond to the correct pdf. Most neoclassical asset pricing treatments begin with this assumption about a representative investor, without inquiring about the kind of conditions necessary to produce such a situation. Of course, if all investors are rational and hold correct beliefs, then assuming that the representative investor also holds correct beliefs is natural.

Needless to say, the behavioral view allows for both rational investors with correct beliefs and noise traders with erroneous beliefs. Therefore, in a behavioral setting, assuming that the representative investor holds correct beliefs would be inappropriate. In a behavioral setting, this means clearly distinguishing as to whether the specification of SDF $\mathrm{m}$ in Equation 4.1 corresponds to objective beliefs or to the beliefs of a representative investor. Although both approaches are possible, the use of objective beliefs is more insightful, and therefore that is the approach followed.

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|FR AGIL IT Y OF DSSW MODEL S

DeLong等人(1990a, 1990b, 1991)开发了他们的模型，以形式化基于直觉行为的关键见解。在这方面，DSSW模型表明噪音交易者可以创造自己的空间，封闭式基金价格可以偏离其资产净值，理性交易者长期不需要消除噪音交易者。DSSW模型非常脆弱，一些DSSW的说法似乎是错误的。

Loewenstein和Willard(2006)仔细分析了DSSW重叠生成噪声交易者模型。他们发现，DSSW的结论依赖于模型中构建的不切实际的假设，当假设放松时，结论就站不住脚了。DSSW假设噪声交易者对股票未来价格的信念是正态分布的。这个假设意味着噪音交易者可以相信股票价格在零以上和零以下都是无限大的。这也意味着均衡股票价格可以取无界值。当然，负价格与有限责任是不一致的，有限责任是公开交易股票的一个特征。正无界的价值反映了资产定价泡沫，鉴于有限的禀赋，这就提出了一个问题:随着时间的推移，投资者将如何买得起股票?
Loewenstein和Willard(2006)证明，当股票价格从上下有界时，而不是正态分布时，价格必须等于每个日期的基本价值。因此，定价界限阻止噪音交易者在重叠的DSSW模型中创建自己的空间。值得注意的是，封闭式基金在公开交易所交易，因此具有有限责任。Loewenstein和Willard还证明，在DSSW框架中施加有限责任可以防止封闭式基金相对于基本价值存在折扣。在这方面，他们批评了资产净值正确衡量基本价值的观念。

DSSW的观点认为，噪音交易者可以在理性交易者的存在下长期生存，因为噪音交易者错误地比理性投资者承担了更多的风险，并从相关的更高预期回报中获益。Blume和Easley(2008)发现，这一说法与一般理论(即那些描述不同类型的投资者在长期生存或消失的条件的理论)不一致，并表明DSSW的说法是错误的。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Behavioral Pricing Kernel Approach

Loewenstein和Willard(2006)的批评清楚地表明，DSSW框架中的主要结论依赖于模型工件，而不是稳健假设的存在。此外，他们还应用定价核技术对DSSW框架进行了分析。这些技术虽然是新古典资产定价理论(Cochrane, 2005)中的标准工具，但在行为金融学中却很少受到关注。本节描述了Shefrin(2008)开发的行为定价核心方法。

定价核通常表示为随机折扣因子(SDF)。基于sdf的基本资产定价方程为:
$$
p=E(m x)
$$
公式4.1指出，具有随机支付$x$的资产的价格$\ mathm {p}$是其贴现支付的期望值，其中$m$是用于捕捉货币和风险的时间价值影响的贴现因子。在式4.1中，$m$和$x$都是随机变量。也就是说，贴现因子$\ mathm {m}$通常在不同的支付水平上变化，以反映风险在不同的支付水平上的定价不同。
在新古典金融学中，假设公式4.1中的期望是控制$m$和$x$共同进化的客观概率密度函数(pdf)。这种假设在新古典主义背景下是合理无害的，在新古典主义背景下，资产被假设由一个具有代表性的投资者定价，其信念与正确的pdf相对应。大多数新古典主义资产定价处理方法都是从这种关于代表性投资者的假设开始的，而没有询问产生这种情况所需的那种条件。当然，如果所有的投资者都是理性的，持有正确的信念，那么假设代表投资者也持有正确的信念是很自然的。

不用说，行为观既允许有正确信念的理性投资者，也允许有错误信念的噪音交易者。因此，在行为设置中，假设代表投资者持有正确的信念是不合适的。在行为设置中，这意味着明确区分公式4.1中SDF $\ mathm {m}$的说明是符合客观信念还是符合代表性投资者的信念。虽然这两种方法都是可能的，但使用客观信念更有洞察力，因此这是遵循的方法。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 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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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。