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股票市场是一个交易公司股票和股份的地方。股权市场通常被称为股票市场或股份市场，允许卖家和买家在同一平台上进行股权或股份交易。
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- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
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.
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
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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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。