经济代写|公司金融学代写Corporate Finance代考|FINC13
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公司金融学是指与筹集资本以创建、发展和收购企业有关的活动和交易。它与具有财务或货币影响的公司决策直接相关。它可以被认为是资本市场和组织之间的联络。
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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
经济代写|公司金融学代写Corporate Finance代考|Financial Mathematics and Theory
The financial market is basically free of the frictions of imperfect competition. Securities of a given class and grade are largely homogenous, and the traders and investors do not have strong label or brand preferences. Because the markets are large and have a long history, there is a large mass of data that can be evaluated. This means that financial theory and derived mathematical models may be better evaluated, more appropriate, and better applied than elsewhere in the continuum of business and economic studies. We make extensive use of data in this text, using the data found on MSN (Money), FactSet (for Institutional Managers), Wharton Research Data Services (WRDS) Compustat, Global Compustat, IBES, and Center for Research in Security Prices (CRSP) databases. These databases are well known and respected sources of financial data. The investor or financial researcher can find 4 years on MSN, 10 or 20 years on FactSet, and 20 years of income statement and balance sheet data on an industrial Compustat database, and data for the 1950-2018 Dominion Energy, and IBM as firms to study with respect to their respective financial statements, ratios, valuation, and the cost of capital. Guerard and Vaught (1989) highlighted IBM and Dominion Resources (now Dominion Energy) and Guerard and Schuartz (2007) featured IBM, DuPont, and Dominion Resources in the first edition. These three firms are large, respected firms in their industries and are familiar to many readers of this text. The reader is introduced to regression and time series analysis to facilitate quantitative analysis, such as estimating betas, or measures of market risk, forecasting earnings per share, predicting stock rankings, and analyzing the predictive power of the leading economic indicators. Researchers have used financial data for well over 75 years to evaluate financial policies, such as merger (see Dewing, 1953), and to build financial planning models. Mao (1969), Carleton and McInnes (1982), Vander Weide and Maier (1985), and Pogue and Bussard (1972) are excellent examples of financial planning models.
经济代写|公司金融学代写Corporate Finance代考|Risk and Uncertainty Inherent in Finance
The financial management has the tasks of minimizing the total cost of financial funds to the firm, providing adequate resources for expansion at a cost low enough to make it profitable at a risk low enough to maximize the firm’s chance of survival and its stock price. Sometimes the problem of providing adequate funds at minimum financial costs can be separated from the problem of survival or risk and be dealt with simply as a problem in costing or economics. Where this is possible, however, it is usually because some earlier decision set the bounds of the problem. An earlier decision assumed the risks, and historically assumed risks can no more be discarded than historically assumed sunk costs. Whatever the initial approach, the heart of financial theory is the problem of risk and risk-bearing. ${ }^{1}$ The flow of values generated by an initial commitment of productive resources cannot be exactly predicted. Risk is always two-sided. Asset prices may be better or lower than the original value of the assets invested. If the long-run flow of values is larger than estimated, the value of the owners’ original investment is augmented; if, on the other hand, the flow of values falls below the original estimate, the owners will have to accept a lower valuation or a forfeiture of their claims. Should the stream of income fall low enough, even the creditors, depending on their legal position and status as risk-bearers, might have to accept some of the losses. One of the goals of this text is to acquaint the reader with the tools necessary to quantify risk and return.
The financial student must always grapple with the problem of uncertainty. The financial results of any single productive attempt are never sure. There is risk not only when a new enterprise is launched, but also for established firms as long as uncertainty exists continually and concurrently with the productive cycle.
公司金融学代考
经济代写|公司金融学代写Corporate Finance代考|Financial Mathematics and Theory
金融市场基本没有不完全竞争的摩擦。给定类别和等级的证券在很大程度上是同质的，交易者和投资者没有强烈的标签或品牌偏好。由于市场规模大且历史悠久，因此可以评估大量数据。这意味着金融理论和衍生的数学模型在商业和经济研究的连续性中可能比其他地方得到更好的评估、更合适和更好的应用。我们广泛使用本文中的数据，使用 MSN（货币）、FactSet（机构经理）、沃顿研究数据服务 (WRDS) Compustat、Global Compustat、IBES 和证券价格研究中心 (CRSP) 上的数据) 数据库。这些数据库是众所周知且受人尊敬的财务数据来源。投资者或金融研究人员可以在 MSN 上找到 4 年，在 FactSet 上找到 10 或 20 年，在工业 Compustat 数据库中找到 20 年的损益表和资产负债表数据，以及 1950-2018 年 Dominion Energy 和 IBM 的数据研究他们各自的财务报表、比率、估值和资本成本。Guerard 和 Vaught（1989 年）重点介绍了 IBM 和 Dominion Resources（现为 Dominion Energy），Guerard 和 Schuartz（2007 年）在第一版中重点介绍了 IBM、杜邦和 Dominion Resources。这三家公司都是各自行业中受人尊敬的大型公司，并且为本文的许多读者所熟悉。向读者介绍回归和时间序列分析，以促进定量分析，例如估计 beta 或市场风险度量、预测每股收益、预测股票排名，分析领先经济指标的预测能力。75 多年来，研究人员一直使用财务数据来评估财务政策，例如合并（参见 Dewing，1953 年），并建立财务规划模型。毛 (1969)、Carleton 和 McInnes (1982)、Vander Weide 和 Maier (1985) 以及 Pogue 和 Bussard (1972) 是财务规划模型的极好例子。
经济代写|公司金融学代写Corporate Finance代考|Risk and Uncertainty Inherent in Finance
财务管理的任务是最小化公司财务资金的总成本，以足够低的成本为扩张提供足够的资源，使其在风险足够低的情况下盈利，从而最大限度地提高公司的生存机会和股票价格。有时，以最低的财务成本提供足够资金的问题可以与生存或风险问题分开，并简单地作为成本或经济学问题来处理。然而，在可能的情况下，这通常是因为一些较早的决定设定了问题的界限。较早的决定承担了风险，历史上假设的风险与历史上假设的沉没成本一样不能被丢弃。无论最初采用何种方法，金融理论的核心都是风险和风险承担问题。1生产资源的初始承诺所产生的价值流无法准确预测。风险总是双向的。资产价格可能高于或低于投资资产的原值。如果长期价值流大于估计值，则增加所有者原始投资的价值；另一方面，如果价值流低于最初的估计，业主将不得不接受较低的估值或没收他们的索赔。如果收入流下降到足够低，即使是债权人，根据其作为风险承担者的法律地位和地位，也可能不得不承担部分损失。本书的目标之一是让读者熟悉量化风险和回报所必需的工具。
金融专业的学生必须始终解决不确定性问题。任何一次生产性尝试的财务结果都无法确定。不仅在新企业成立时存在风险，而且只要不确定性持续存在并与生产周期同时存在，老公司也存在风险。
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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。