统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|AEM4070

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金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源,而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范,强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。

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  • Statistical Computing 统计计算
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  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (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
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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Tables

All data tables have four elements: a caption, column labels, row labels, and cells. The caption describes the information that is contained in the table. The column labels identify the information in the columns, such as the gross national product, the inflation rate, or the Dow Jones Industrial Average. Examples of row labels include years, dates, and states. A cell is defined by the intersection of a specific row and a specific column.

Example 2.2 Annual CPI, T-Bill Rate, and Prime Rate. To illustrate, Table $2.1$ gives some macroeconomic information from 1950 to 2010 . The caption is “CPI, T-bill rate, and prime rate (1950-2010).” The row labels are the years 1950-2010. The column labels are CPI (consumer pace index), 3-month T-bill rate, and prime rate. Changes in the consumer price index, the most commonly used indicator of the economy’s price level, are a measure of inflation or deflation. (For a more detailed description of the CPI, see Chap. 19.) The 3-month T-bill interest rate is the interest rate that the USA Treasury pays on 91-day debt instruments, and the prime rate is the interest rate that banks charge on loans to their best customers, usually large firms. This table, then, presents macroeconomic information for any year indicated. For example, the CPI for 2010 was $218.1$ and the prime rate in 2008 was $5.09 \%$. The relationship between the CPI and 3-month T-bill rate will be discussed in Chap. $19 .$

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Charts and Graphs

It is sometimes said that a picture is worth a thousand words, and nowhere is this statement more true than in the analysis of data. Tables are usually filled with highly specific data that take time to digest. Graphs and charts, though they are often less detailed than tables, have the advantage of presenting data in a more accessible and memorable form. In most graphs and charts, the independent variable is plotted on the horizontal axis (the $x$-axis) and the dependent variable on the vertical axis (the $y$-axis). Frequently, “time” is plotted along the $x$-axis. Such a graph is known as a time-series graph because on it, changes in a dependent variable (such as GDP, inflation rate, or stock prices) can be traced over time.

Line charts are constructed by graphing data points and drawing lines to connect the points. Figure $2.1$ shows how the rate of return on the S\&P 500 and the 3-month T-bill rate have varied over time. ${ }^1$ The independent variable is the year (ranging from 1990 to 2010), so this is a time-series graph. The dependent variables are often in percentages.

Figure $2.2$ is a graph of the components of the gross domestic product (GDP)personal consumption, government expenditures, private investment, and net exports-over time. This is also a time-series graph because the independent variable is time. It is a component-parts line chart. These series have been “deflated” by expressing dollar amounts in constant 2005 dollars. (Chap. 19 discusses the deflated series in further detail.)

Figure $2.2$ is also called a component-parts line graph because the four parts of the GDP are graphed. The sum of the four components equals the GDP. Using this type of graph makes it possible to show the sources of increases or declines in the GDP. (The data used to generate Fig. $2.2$ are found in Table 2.2.)

Bar charts can be used to summarize small amounts of information. Figure $2.3$ shows the average annual returns for Tri-Continental Corporation for investment periods of seven different durations ending on September 30, 1991. This figure shows that Tri-Continental has provided investors double-digit returns during a 50-year period.

It also shows that the investment performance of this company was better than that of the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and the S\&P $500 .^2$

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金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Tables

所有数据表都有四个元素:标题、列标签、行标签和单元格。标题描述了表中包含的信息。列标签标识列中的信息,例如国民生产总值、通货膨胀率或道琼斯工业平均指数。行标签的示例包括年份、日期和状态。单元格由特定行和特定列的交集定义。

示例 2.2 年度 CPI、国库券利率和最优惠利率。为了说明,表2.1给出了 1950 年到 2010 年的一些宏观经济信息。标题是“CPI、国库券利率和优惠利率(1950-2010)”。行标签是 1950-2010 年。列标签是 CPI(消费者步调指数)、3 个月国库券利率和优惠利率。消费者价格指数的变化是衡量经济价格水平最常用的指标,是衡量通货膨胀或通货紧缩的指标。(有关 CPI 的更详细描述,请参见第 19 章。) 3 个月期国库券利率是美国财政部支付的 91 天债务工具的利率,最优惠利率是银行向他们最好的客户(通常是大公司)收取贷款费用。因此,该表提供了指定年份的宏观经济信息。例如,2010 年的 CPI 为218.12008 年的最优惠利率是5.09%. CPI 和 3 个月期国库券利率之间的关系将在第 1 章讨论。19.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Charts and Graphs

有时有人说,一张图片抵得上一千个字,这句话在数据分析中最为真实。表格通常充满高度特定的数据,需要时间来消化。图形和图表虽然通常不如表格详细,但具有以更易于访问和易于记忆的形式呈现数据的优势。在大多数图形和图表中,自变量绘制在水平轴上(X-轴)和垂直轴上的因变量(是-轴)。通常,“时间”是沿着X-轴。这样的图被称为时间序列图,因为在它上面,因变量(如 GDP、通货膨胀率或股票价格)的变化可以随时间追踪。

折线图是通过绘制数据点和绘制线来连接这些点来构建的。数字2.1显示标准普尔 500 指数的回报率和 3 个月期国库券利率如何随时间变化。1自变量是年份(范围从 1990 年到 2010 年),所以这是一个时间序列图。因变量通常以百分比表示。

数字2.2是国内生产总值 (GDP) 个人消费、政府支出、私人投资和净出口的组成部分随时间变化的图表。这也是一个时间序列图,因为自变量是时间。它是一个组成部分的折线图。这些系列已通过以 2005 年不变美元表示美元金额来“缩小”。(第 19 章更详细地讨论了放气序列。)

数字2.2由于绘制了 GDP 的四个部分,因此也称为组成部分折线图。这四个组成部分的总和等于 GDP。使用这种类型的图表可以显示 GDP 增长或下降的来源。(用于生成图的数据。2.2见表 2.2。)

条形图可用于汇总少量信息。数字2.3显示了 Tri-Continental Corporation 在截至 1991 年 9 月 30 日的七个不同投资期的平均年回报率。该图表明,Tri-Continental 在 50 年期间为投资者提供了两位数的回报。

这也表明该公司的投资业绩优于道琼斯工业平均指数(DJIA)和标准普尔500.2

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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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MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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