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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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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The Role of Statistics in Business and Economics
Statistics is a body of knowledge that is useful for collecting, organizing, presenting, analyzing, and interpreting data (collections of any number of related observations) and numerical facts. Applied statistical analysis helps business managers and economic planners formulate management policy and make business decisions more effectively. And statistics is an important tool for students of business and economics. Indeed, business and economic statistics has become one of the most important courses in business education, because a background in applied statistics is a key ingredient in understanding accounting, economics, finance, marketing, production, organizational behavior, and other business courses.
We may not realize it, but we deal with and interpret statistics every day. For example, the Dow Jones Industrial Average (DJIA) is the best-known and most widely watched indicator of the direction in which stock market values are heading. When people say, “The market was up 12 points today,” they are probably referring to the DJIA. This single statistic summarizes stock prices of 30 large companies. Rather than listing the prices at which all of the approximately 2,000 stocks traded on the New York Stock Exchange are currently selling, analysts and reporters often cite this one number as a measure of overall market performance.
Let’s take another example. Before elections, the media sometimes present surveys of voter preference in which a sample of voters instead of the whole population of voters is asked about candidate preferences. The media usually give the results of the poll and then state the possible margin of error. A margin of error of $3 \%$ means that the actual extent of a candidate’s popular support may differ from the poll results by as much as $3 \%$ points in either direction (“plus or minus”). Anyone who conducts a survey must understand statistics in order to make such decisions as how many people to contact, how to word the survey, and how to calculate the potential margin of error.
In business and industry, managers frequently use statistics to help them make better decisions. A shoe manufacturer, for instance, needs to produce a forecast of future sales in order to decide whether to expand production. Sales forecasts provide statistical guidance in most business decision making.
On a broader scale, the government publishes a variety of data on the health of the economy. Some of the most popular measures are the gross national product (GNP), the index of leading economic indicators, the unemployment rate, the money supply, and the consumer price index (CPI). All these measures are statistics that are used to summarize the general state of the economy. And, of course, business, government, and academic economists use statistical methods to try to predict these macroeconomic and other variables.
The following additional examples are presented to show that the use of statistics is widespread not only in business and economics but in everyday life as well.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Descriptive Versus Inferential Statistics
Having gotten a feel for the use of statistics by looking at several illustrations, we can now refine our definition of the term. Statistics is the collection, presentation, and summary of numerical information in such a way that the data can be easily interpreted.
There are two basic types of statistics: descriptive and inferential. Descriptive statistics deals with the presentation and organization of data. Measures of central tendency, such as the mean and median, and measures of dispersion, such as the standard deviation and range, are descriptive statistics. These types of statistics summarize numerical information. For example, a teacher who calculates the mean, median, range, and standard deviation of a set of exam scores is using descriptive statistics. Descriptive statistics is the subject of the first part of this book.
The following are examples of the use (or misuse) of descriptive statistics.
Example 1.6 Baseball Players’ Batting Averages. Descriptive statistics can be used to provide a point of reference. The batting averages of baseball players are commonly reported in the newspapers, but to people unfamiliar with baseball, these numbers may be misleading. For example, Wade Boggs of the Boston Red Sox hit $.366$ in 1988; that is, he got a hit in almost $37 \%$ of his official at bats. Because he was unsuccessful over $63 \%$ of the time, however, a person with little knowledge of baseball might conclude that Boggs is an inferior hitter. Comparing Boggs’s average to the mean batting average of all players in the same year, which was $.285$, reveals that Boggs is among the best hitters.
Example 1. 7 Monthly Unemployment Rates. Graphical statistical analysis can be used to summarize small amounts of information. Figure $1.1$ displays the US unemployment rates for each month from January 2001 to July 2011. It shows, for instance, that the unemployment rates for December 2001, December 2005, and December 2010 were $5.7 \%, 4.9 \%$, and $9.4 \%$, respectively.
金融统计代考
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统计学是一种知识体系，可用于收集、组织、呈现、分析和解释数据（任何数量的相关观察结果的集合）和数字事实。应用统计分析帮助企业管理者和经济规划者制定管理政策，更有效地做出商业决策。统计是商业和经济学学生的重要工具。事实上，商业和经济统计已经成为商业教育中最重要的课程之一，因为应用统计学背景是理解会计、经济学、金融、营销、生产、组织行为和其他商业课程的关键因素。
我们可能没有意识到这一点，但我们每天都在处理和解释统计数据。例如，道琼斯工业平均指数 (DJIA) 是最著名和最受关注的股票市场价值走向的指标。当人们说“今天市场上涨了 12 点”时，他们可能指的是道琼斯工业平均指数。这个单一的统计数据总结了 30 家大公司的股票价格。分析师和记者通常不会列出纽约证券交易所交易的大约 2,000 只股票目前的全部售价，而是将这一数字作为衡量整体市场表现的指标。
让我们再举一个例子。在选举之前，媒体有时会进行选民偏好调查，其中会询问选民样本而不是整个选民群体的候选人偏好。媒体通常会给出投票结果，然后说明可能的误差幅度。误差幅度为3%意味着候选人的实际支持程度可能与民意调查结果相差多达3%指向任一方向（“加号或减号”）。任何进行调查的人都必须了解统计数据，以便做出诸如联系多少人、如何措辞调查以及如何计算潜在误差等决定。
在商业和工业中，管理者经常使用统计数据来帮助他们做出更好的决策。例如，鞋类制造商需要对未来的销售做出预测，以决定是否扩大生产。销售预测为大多数业务决策提供统计指导。
在更广泛的范围内，政府发布了各种有关经济健康状况的数据。一些最受欢迎的指标是国民生产总值 (GNP)、领先经济指标指数、失业率、货币供应量和消费者价格指数 (CPI)。所有这些措施都是用于总结经济总体状况的统计数据。当然，商业、政府和学术经济学家使用统计方法来尝试预测这些宏观经济和其他变量。
以下附加示例表明，统计数据的使用不仅在商业和经济中而且在日常生活中也很普遍。
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Descriptive Versus Inferential Statistics
通过查看几幅插图对统计数据的使用有所了解后，我们现在可以改进对该术语的定义。统计是数字信息的收集、呈现和总结，以使数据易于解释。
统计有两种基本类型：描述性和推理性。描述性统计处理数据的呈现和组织。集中趋势的度量，例如平均值和中位数，以及离散度的度量，例如标准差和范围，都是描述性统计。这些类型的统计数据汇总了数字信息。例如，计算一组考试成绩的平均值、中位数、范围和标准差的教师正在使用描述性统计。描述性统计是本书第一部分的主题。
以下是描述性统计的使用（或误用）示例。
示例 1.6 棒球运动员的平均打击率。描述性统计可用于提供参考点。棒球运动员的击球率通常会在报纸上报道，但对于不熟悉棒球的人来说，这些数字可能会产生误导。例如，波士顿红袜队的韦德博格斯打.3661988年；也就是说，他几乎被击中37%他的官员在蝙蝠。因为他失败了63%然而，在当时，一个对棒球知之甚少的人可能会得出结论，博格斯是一个低等的击球手。将博格斯的平均击球率与同一年所有球员的平均击球率进行比较，即.285，表明博格斯是最好的击球手之一。
示例 1。7 月失业率。图形统计分析可用于汇总少量信息。数字1.1显示 2001 年 1 月至 2011 年 7 月每个月的美国失业率。例如，它显示 2001 年 12 月、2005 年 12 月和 2010 年 12 月的失业率分别为5.7%,4.9%， 和9.4%， 分别。
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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。