如果你也在 怎样代写金融计量经济学Financial Econometrics 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融计量经济学Financial Econometrics是使用统计方法来发展理论或检验经济学或金融学的现有假设。计量经济学依靠的是回归模型和无效假设检验等技术。计量经济学也可用于尝试预测未来的经济或金融趋势。
金融计量经济学Financial Econometrics的一个基本工具是多元线性回归模型。计量经济学理论使用统计理论和数理统计来评估和发展计量经济学方法。计量经济学家试图找到具有理想统计特性的估计器，包括无偏性、效率和一致性。应用计量经济学使用理论计量经济学和现实世界的数据来评估经济理论，开发计量经济学模型，分析经济历史和预测。
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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The Theoretical Concept of Rational Bubbles
The main objective of this study is to review statistical methods, but it is still important to understand the underlying economic theory of financial bubbles in order to specify a composition of statistical models. As discussed, recent research casts doubt on the rationality of investors, but many economic analyses maintain this assumption and it is often explained using the present value model (PVM). The rationality assumption prevails in academic research largely for convenience; it is easier to model rational behaviors than irrational ones. Survey data on investors’ expectations are the best source of information about investors’ expectations, but in the absence of survey data for a comprehensive number of countries and infrequent dissemination of survey data, we also maintain the rationality assumption.
According to the PVM, rational bubbles are defined as sizable and persistent deviations from economic fundamentals and follow a non-stationary process in a statistical sense. Based on the definition of asset returns or returns on real estate $\left(r_{t+1}=\left(P_{t+1}+D_{t+1}\right) / P_t-1\right)$, the PVM suggests that the contemporaneous prices $\left(P_t\right)$ will be determined by the expected value of future economic fundamentals $(D)$ and prices:
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P_t=E_t\left[\frac{P_{t+1}+D_{t+1}}{1+r_{t+1}}\right]
$$
where $t$ denotes time $(t=1, \ldots, T)$ and $E$ is an expectation operator. $D$ is an economic fundamental, such as dividend payments in equity analyses or rental costs in housing analyses. Solving Eq. (1) forwardly and using the law of iterated expectations, we can obtain Eq. (2):
$$
P_t=E_t\left[\sum_{h=0}^{\infty}\left(\prod_{k=0}^h\left(\frac{1}{1+r_{t+k}}\right)\right) D_{t+h}+\lim {h \rightarrow \infty} \prod{k=0}^h\left(\frac{1}{1+r_{t+k}}\right) P_{t+h}\right]
$$
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Econometric Methods
Econometricians proposed many statistical methods, with statistical hypotheses that seem designed to be suitable from their perspectives. Consequently, some approaches were developed to look for tranquil periods, while others investigate financial bubbles. Unlike previous studies, we make a clear distinction between statistical approaches to determine tranquil and bubble periods. This distinction is important since differences in the statistical hypotheses can explain the different results from these two approaches. In this section, we will clarify these two approaches using popular statistical specifications in studies of bubbles.
To investigate the theoretical model and predictions in Eq. (2) quantitatively, previous studies often focused on a single market utilizing time series methods. These statistical methods are one-tailed tests, but can be broadly categorized into left- and right-tailed approaches according to their alternative hypotheses. The lefttailed test is classical and is designed to look for cointegration between prices and economic fundamentals, and thus revealing tranquil periods. As an extension, we also propose a nonlinear approach that can be classified into a group of left-tailed tests. On the other hand, the right-tailed test, which has become popular, is an approach to identify explosive bubbles.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|The Theoretical Concept of Rational Bubbles
本研究的主要目的是回顾统计方法，但为了明确统计模型的组成，了解金融泡沫的潜在经济理论仍然很重要。如前所述，最近的研究对投资者的合理性提出了质疑，但许多经济分析坚持这一假设，并经常使用现值模型(PVM)来解释。理性假设在学术研究中盛行，很大程度上是为了方便;理性行为比非理性行为更容易建模。关于投资者预期的调查数据是了解投资者预期的最佳信息来源，但在缺乏全面数量的国家调查数据和调查数据不经常传播的情况下，我们也保持了合理性假设。
根据PVM，理性泡沫被定义为与经济基本面的大规模持续偏离，并遵循统计学意义上的非平稳过程。根据资产收益或房地产收益$\left(r_{t+1}=\left(P_{t+1}+D_{t+1}\right) / P_t-1\right)$的定义，PVM认为同期价格$\left(P_t\right)$将由未来经济基本面$(D)$和价格的期望值决定:
$$
P_t=E_t\left[\frac{P_{t+1}+D_{t+1}}{1+r_{t+1}}\right]
$$
其中$t$表示时间$(t=1, \ldots, T)$, $E$是期望运算符。$D$是一个经济基础，例如股票分析中的股息支付或住房分析中的租金成本。正向求解式(1)，利用迭代期望定律，可得式(2):
$$
P_t=E_t\left[\sum_{h=0}^{\infty}\left(\prod_{k=0}^h\left(\frac{1}{1+r_{t+k}}\right)\right) D_{t+h}+\lim {h \rightarrow \infty} \prod{k=0}^h\left(\frac{1}{1+r_{t+k}}\right) P_{t+h}\right]
$$
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Econometric Methods
计量经济学家提出了许多统计方法，其中的统计假设似乎设计得适合于他们的观点。因此，开发了一些方法来寻找平静时期，而其他方法则研究金融泡沫。与以往的研究不同，我们在确定平静期和泡沫期的统计方法之间做出了明确的区分。这种区别很重要，因为统计假设的差异可以解释这两种方法的不同结果。在本节中，我们将使用气泡研究中流行的统计规范来澄清这两种方法。
为了定量研究Eq.(2)中的理论模型和预测，以往的研究通常使用时间序列方法关注单个市场。这些统计方法是单侧检验，但根据其备选假设可以大致分为左尾和右尾方法。左尾检验是经典的，旨在寻找价格与经济基本面之间的协整，从而揭示平静时期。作为推广，我们还提出了一种可以分类为一组左尾检验的非线性方法。另一方面，已经流行起来的右尾测试是一种识别爆炸性气泡的方法。
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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。