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金融风险管理是识别风险、分析风险并在接受或减轻风险的基础上做出投资决策的过程。这些风险可以是定量的，也可以是定性的，财务管理人员的工作就是利用现有的金融工具来对冲企业的风险。
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金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|LITEREATURE REVIEW
The relationship between risk and return is well known in the finance literature. This relationship has been examined by extensive studies and there is still room for future research. The dynamic changes on business risk environment make this relationship quite difficult to predict, even both practitioners and academicians, have putted efforts to decompose this relationship over the past decades.
It was Knight (1921) who made a significant contribution by introducing the distinction between risk and uncertainty. Several empirical studies are done after that and the relationship between risk and firm performance has attracted the interest of scholars among other views of the risk investigation. For example, Wiseman and Bromiley (1996) in their study examine variables such as: (1) performance, (2) slack, (3) aspirations, (4) expectations, (5) risk, and (6) organization size. The authors among other findings reveal that risk reduces performance. Also, Bromiley (1991) by examining risk, performance, performance expectations and aspirations, slack, and industry performance suggests a model wherein low performance and lack of slack drive risk-taking, but the risks taken have poor returns.
Berman, Wicks, Kotha and Jones (1999) in their study provide evidence that supports a strategic stakeholder management model but no support for an intrinsic stakeholder commitment model.
McNamara and Bromiley (1997) in their study examine the risk assessments bankers assigned to commercial borrowers and reveal that organizational and cognitive factors influenced risky decision making.
Further, Adams and Jiang (2016) investigate the relationship between outside board directors and six measures of financial performance such as: (1) profit margin, (2) return on assets, (3) return on equity, (4) solvency position, (5) loss ratio, and (6) combined operating ratio. By examining panel data for 1999-2012 drawn from the UK’s property-casualty insurance industry, the authors among other findings highlight that the implied understanding of risk management is a core comperence.
Gordon, Loeb and Tseng (2009) investigate whether the relation between ERM and firm performance is contingent upon the proper match between ERM and variables such as: environmental uncertainty, industry competition, firm size, firm complexity, and monitoring by the board of directors. By examining 112 US firms, the authors confirm that argument.
Psillaki, Tsolas and Margaritis (2010) examine whether productive inefficiency measured as the distance from the industry’s ‘best practice’ frontier is an important ex-ante predictor of business failure in the case of French textiles, wood and paper products, computers, and R\&D firms. The authors reveal that productive efficiency has significant explanatory power in predicting the likelihood of default over and above the effect of standard financial indicators.
金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|RESULTS AND DISCUSSION
The previous literature has documented the importance of asset liquidity in association with firm innovation (Pham, Vo, Le, \& Le, 2018), capital structure (Morellec, 2001; Sibilkov, 2009), the cost of capital (Ortiz-Molina \& Phillips, 2010), portfolio choice (Geromichalos \& Simonovska, 2014); asset prices (Lester. Postlewaite, \& Wright, 2012) and among others (Amihud \& Mendelson, 1988: Amihud. Mendelson, \& Pedersen, 2006; Gavazza, 2010; Geromichalos, Jung, Lee, \& Carlos, 2021; Herrenbrueck \& Geromichalos, 2017; Kruse, 2002; Nejadmalayeri, 2021). Prior studies capture asset liquidity as the liquidity scores for firms’ major asset classes in their balance sheets including (1) cash and cash equivalents, (2) other non-current assets, (3) tangible fixed assets, and other assets (Gopalan, Kadan, \& Pevzner, 2012) and the non-cash assets (Pham et al., 2018).
For several types of liquidity risk, stock market liquidity has been continuously attractive to international scholars in investigating its relation to several themes of corporate finance as well as the real economy. For instance, Vivian W. Fang, Tian, and Tice (2014) find that higher stock liquidity induces a decrease in future firm innovation, the authors explain by the two possible mechanisms including (1) greater subjection to hostile takeovers and (2) increased attendance of institutional investors who might not actively collect information or keep track of information.
Stock liquidity negatively affects firm default risk via the two possible mechanisms: enhancing informational efficiency in stock prices and promoting corporate governance quality by blockholes (Brogaard, Li, \& Xia, 2017); furthermore, the authors document that the channel of information efficiency presents better explanatory ability than the channel of corporate governance in the negative effects of stock liquidity on default risk.
By employing the 2001 Securities and Exchange Commission decimalization regulation event in the US and difference-in-differences approach, the authors provide that the firms with the lowest change in stock liquidity (treatment group) experience a higher decrease in default risk after the decimalization in comparison with the firms with the highest change in stock liquidity (control group) surrounding the event year.
For an international context, Nadarajah, Duong, Ali, Liu, and Huang (2020) also find the same negative relation between stock liquidity and default risk; using the event of the Directive on Markets in Financial Instruments (MiFID), the authors document a decrease in default risk after the $2007 \mathrm{MiFID}$ event as an exogenous shock to stock liquidity.
金融风险管理代考
金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|LITEREATURE REVIEW
风险和回报之间的关系在金融文献中是众所周知的。这种关系已经通过广泛的研究进行了检验，并且仍有未来研究的空间。商业风险环境的动态变化使得这种关系很难预测，即使是从业者和学者，在过去的几十年里都在努力分解这种关系。
Knight (1921) 通过引入风险和不确定性之间的区别做出了重大贡献。之后进行了一些实证研究，风险与企业绩效之间的关系在风险调查的其他观点中引起了学者们的兴趣。例如，Wiseman 和 Bromiley (1996) 在他们的研究中检查了以下变量：(1) 绩效，(2) 懈怠，(3) 抱负，(4) 期望，(5) 风险和 (6) 组织规模。作者的其他研究结果表明，风险会降低绩效。此外，Bromiley (1991) 通过检查风险、绩效、绩效预期和期望、松弛和行业绩效提出了一个模型，其中低绩效和缺乏松弛驱动风险承担，但所承担的风险回报不佳。
Berman、Wicks、Kotha 和 Jones (1999) 在他们的研究中提供了支持战略利益相关者管理模型但不支持内在利益相关者承诺模型的证据。
McNamara 和 Bromiley (1997) 在他们的研究中检查了银行家分配给商业借款人的风险评估，并揭示了组织和认知因素影响了风险决策。
此外，Adams 和 Jiang (2016) 调查了外部董事会董事与六种财务绩效指标之间的关系，例如：(1) 利润率，(2) 资产回报率，(3) 股本回报率，(4) 偿付能力， (5) 损失率，(6) 综合经营率。通过检查英国财产保险业 1999-2012 年的面板数据，作者在其他发现中强调了对风险管理的隐含理解是核心竞争力。
Gordon、Loeb 和 Tseng (2009) 调查 ERM 与公司绩效之间的关系是否取决于 ERM 与变量之间的适当匹配，例如：环境不确定性、行业竞争、公司规模、公司复杂性和董事会监督。通过研究 112 家美国公司，作者证实了这一论点。
Psillaki、Tsolas 和 Margaritis（2010 年）研究了以与行业“最佳实践”前沿的距离来衡量的生产效率低下是否是法国纺织品、木材和纸制品、计算机和 R 业务失败的重要事前预测因素。 \&D 公司。作者揭示了生产效率在预测违约可能性方面具有显着的解释力，超出了标准财务指标的影响。
金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|RESULTS AND DISCUSSION
先前的文献记录了资产流动性与公司创新（Pham, Vo, Le, \& Le, 2018）、资本结构（Morellec, 2001; Sibilkov, 2009）、资本成本（Ortiz-Molina \ & Phillips, 2010)，投资组合选择 (Geromichalos \& Simonovska, 2014)；资产价格 (Lester. Postlewaite, \& Wright, 2012) 以及其他 (Amihud \& Mendelson, 1988: Amihud. Mendelson, \& Pedersen, 2006; Gavazza, 2010; Geromichalos, Jung, Lee, \& Carlos, 2021; Herrenbrueck \& Geromichalos，2017 年；克鲁斯，2002 年；Nejadmalayeri，2021 年）。先前的研究将资产流动性作为公司资产负债表中主要资产类别的流动性得分，包括（1）现金和现金等价物，（2）其他非流动资产，（3）有形固定资产和其他资产（Gopalan，卡丹，\&佩夫兹纳，
对于几种类型的流动性风险，股票市场流动性一直吸引着国际学者研究其与公司金融以及实体经济的几个主题的关系。例如，Vivian W. Fang、Tian 和 Tice (2014) 发现较高的股票流动性会导致未来公司创新的减少，作者通过两种可能的机制进行了解释，包括 (1) 更容易受到敌意收购和 (2) 增加可能不会积极收集信息或跟踪信息的机构投资者的出席情况。
股票流动性通过两种可能的机制对公司违约风险产生负面影响：提高股票价格的信息效率和通过漏洞提升公司治理质量（Brogaard, Li, & Xia, 2017）；此外，作者还记录了信息效率渠道在股票流动性对违约风险的负面影响方面比公司治理渠道具有更好的解释能力。
通过采用 2001 年美国证券交易委员会的十进制化监管事件和差异法，作者提供股票流动性变化最小的公司（处理组）在十进制化后的违约风险下降幅度更大。与事件年前后股票流动性变化最大的公司（对照组）进行比较。
在国际背景下，Nadarajah、Duong、Ali、Liu 和 Huang (2020) 也发现股票流动性与违约风险之间存在相同的负相关关系；使用金融工具市场指令 (MiFID) 事件，作者记录了在2007米一世F我D事件作为对股票流动性的外生冲击。
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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。