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金融衍生品Financial Derivatives通常被视为过于复杂而难以理解的金融工具，个人投资者往往会回避。与此同时，市场专业人士指出，金融衍生品交易目前约占整个另类资产市场的40%。

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金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|PRODUCTS: AN OVERVIEW

Energy derivatives are traded on a variety of energy products. The largest single category consists of derivatives on petroleum and petroleum derivatives. Petroleum derivatives include contracts on crude oil, with sweet crudes (West Texas Intermediate and Brent) being by far the dominant products; middle distillates, including heating oil, gasoil, and jet fuel; and gasoline. In addition, derivatives are traded on natural gas and various gas liquids (such as propane) and electricity. Although not properly an energy product, derivatives on emissions (such as sulfur dioxide and carbon dioxide) are also traded; since these emissions are often the result of energy production or consumption (e.g., the generation of electricity produces $\mathrm{SO}_2$ and $\mathrm{CO}_2$ ), emissions derivatives are often bought and sold by energy trading desks.
All types of standard derivatives are traded on energy products. Standardized futures contracts are traded on exchanges, most notably the New York Mercantile Exchange and ICE Futures, a division of the Intercontinental Exchange (ICE). Energy futures contracts have been introduced by the Shanghai Futures Exchange and the Dubai Mercantile Exchange, and the Hong Kong Futures Exchange and the Singapore Mercantile Exchange have announced efforts to introduce energy futures contracts.

In addition, options on futures contracts are traded on these exchanges. Furthermore, there is extensive trading in OTC energy derivatives instruments. These include vanilla forward contracts and swaps, basis and differential swaps, and options and swaptions. These are primarily cash settled instruments, with final settlement prices based on exchange settlement prices or prices reported in industry publications.

Some energy products, such as natural gas, are costly to transport relative to value, and hence for these products there are often numerous local markets. Socalled basis contracts have developed to facilitate hedging and price discovery for these local markets. These contracts have payoffs that are equal to the difference between prices in two different markets. The most common example of such contracts have payoffs equal to the difference between the price of natural gas at the Henry Hub (the delivery point for New York Mercantile Exchange [NYMEX] natural gas futures) and the price in another market (such as the Chicago City Gate). Settlement prices in these contracts are typically based on indices reported in trade publications such as Inside FERC or Natural Gas Daily. These publications collect and average prices for cash transactions; Inside FERC reports prices on contracts for delivery of gas ratably over a contract month entered into by buyers and sellers during the “bid week” prior to the delivery month, whereas Natural Gas Daily reports cash prices on transactions for delivery the following day.

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|HISTORY

Futures contracts were traded on oil in the United States during the nineteenth century, especially in the aftermath of the first Pennsylvania oil boom. Numerous oil futures exchanges came and went during this period (Wiener 1992). The development of the Standard Oil monopoly and the pervasive move to vertical integration in the industry undermined the need for futures trading. Energy derivatives trading largely disappeared in the late nineteenth century and remained largely moribund until the 1970s (although there were attempts to trade oil futures in the 1930s).

The New York Cotton Exchange (NYCE) introduced first modern exchange traded energy contract, on propane, in 1971. The NYMEX introduced the first widely traded energy futures contract (on heating oil) in 1974.

Developments during the 1970s, notably the decade’s oil shocks and the abrogation of long-term “equity” oil contracts between producing nations and major oil companies, disrupted traditional oil marketing methods and encouraged the development of an oil spot market. This, in turn, created a need for energy derivatives contracts to facilitate risk management and price discovery. In short order, exchanges introduced a variety of futures contracts on petroleum products. NYCE introduced a crude oil contract in 1974, and the Chicago Board of Trade and the NYMEX launched crude contracts in 1983. NYMEX soon gained the lead in this market. Although other exchanges launched oil contracts in the 1980s, NYMEX maintained its dominance, and extended it with the introduction of gasoline futures in 1984.Outside the United States, the United Kingdom’s International Petroleum Exchange (IPE, since acquired by ICE and now operating as ICE Futures) began trading gasoil futures in 1980 and introduced its Brent crude oil futures contract in 1988.

Deregulation of transportation and prices in the United States during the 1980s laid the foundation for natural gas futures trading. NYMEX launched the successful Henry Hub natural gas futures contract in 1990. IPE launched a natural gas futures contract for delivery into the U.K. grid in 1997.

Deregulation was also the impetus for the introduction of futures contracts on electricity. NYMEX began trading California-based electricity futures contracts in 1996 (when the state was in the process of a major regulatory restructuring) and added contracts for midwestern and eastern markets two years later. IPE introduced UK electricity futures in 2004, and on the continent, the European Electricity Exchange commenced trading futures in 2001. Nordpool began trading futures on Scandinavian electricity in the 1990s, and the Amsterdam Power Exchange was created in 1999.

Development of OTC trading in the energy complex paralleled that of exchange trading, with crude oil and refined products trading developing first, followed by natural gas and then electricity.

金融衍生品代写

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|PRODUCTS: AN OVERVIEW

能源衍生品是在各种能源产品上进行交易的。最大的一类是石油衍生品和石油衍生品。石油衍生品包括原油合约，低硫原油(西德克萨斯中质原油和布伦特原油)是迄今为止的主导产品;中间馏分油，包括取暖油、汽油和喷气燃料;和汽油。此外，衍生品交易的天然气和各种气体液体(如丙烷)和电力。虽然不是一种合适的能源产品，但排放的衍生品(如二氧化硫和二氧化碳)也可以交易;由于这些排放通常是能源生产或消费的结果(例如，发电产生$\mathrm{SO}_2$和$\mathrm{CO}_2$)，排放衍生品经常在能源交易柜台买卖。
所有类型的标准衍生品都是在能源产品上交易的。标准化期货合约在交易所交易，最著名的是纽约商品交易所和洲际交易所(ICE)的一个部门ICE期货。上海期货交易所(Shanghai futures Exchange)和迪拜商品交易所(Dubai Mercantile Exchange)已推出能源期货合约，香港期货交易所(Hong Kong futures Exchange)和新加坡商品交易所(Singapore Mercantile Exchange)也已宣布推出能源期货合约。

此外，期货合约的期权也在这些交易所进行交易。此外，场外能源衍生工具的交易也很广泛。这些包括普通远期合约和掉期、基差掉期、期权和掉期。这些主要是现金结算工具，最终结算价格基于外汇结算价格或行业出版物中报告的价格。

一些能源产品，例如天然气，相对于价值来说运输成本很高，因此这些产品往往有许多当地市场。所谓的基差合约的发展是为了促进这些本地市场的对冲和价格发现。这些合约的收益等于两个不同市场的价格之差。此类合约最常见的例子是，其收益等于亨利枢纽(纽约商品交易所[NYMEX]天然气期货的交割点)的天然气价格与另一个市场(如芝加哥城门)的价格之差。这些合约的结算价格通常基于《联邦能源监管委员会内幕》(Inside FERC)或《天然气日报》(Natural Gas Daily)等贸易刊物上公布的指数。这些出版物收集现金交易的平均价格;《联邦能源监管委员会内部》报告的天然气交付合同价格是在买方和卖方在交付月之前的“投标周”签订的合同月内按比例计算的，而《天然气日报》报告的是第二天交付交易的现金价格。

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|HISTORY

石油期货合约在19世纪的美国进行交易，特别是在宾夕法尼亚州第一次石油繁荣之后。在此期间，许多石油期货交易所来来往往(Wiener 1992)。标准石油垄断的发展和行业内普遍的垂直整合削弱了对期货交易的需求。能源衍生品交易在19世纪末基本上消失了，直到20世纪70年代基本处于停滞状态(尽管20世纪30年代曾有人尝试交易石油期货)。

纽约棉花交易所(NYCE)于1971年推出了首个现代能源交易合约——丙烷。纽约商品交易所于1974年推出了第一个广泛交易的能源期货合约(取暖油)。

20世纪70年代的发展，特别是十年的石油冲击和产油国与主要石油公司之间长期“股权”石油合同的废除，打破了传统的石油销售方法，鼓励了石油现货市场的发展。这反过来又催生了对能源衍生品合约的需求，以促进风险管理和价格发现。在短时间内，交易所推出了各种石油产品期货合约。纽约商品交易所于1974年推出了原油合约，芝加哥期货交易所和纽约商品交易所于1983年推出了原油合约。纽约商品交易所很快在这个市场上占据了领先地位。虽然其他交易所在20世纪80年代推出了石油合约，但纽约商品交易所保持了其主导地位，并在1984年推出了汽油期货。在美国以外，英国的国际石油交易所(IPE，后来被ICE收购，现更名为ICE期货)于1980年开始交易汽油期货，并于1988年推出布伦特原油期货合约。

20世纪80年代，美国对运输和价格的放松管制为天然气期货交易奠定了基础。纽约商品交易所于1990年成功推出了Henry Hub天然气期货合约。1997年，IPE推出了向英国输电网输送天然气的期货合约。

放松管制也是引入电力期货合约的推动力。纽约商品交易所于1996年开始交易加州的电力期货合约(当时该州正在进行重大的监管重组)，并在两年后增加了中西部和东部市场的合约。IPE于2004年推出了英国电力期货，而在欧洲大陆，欧洲电力交易所(European electricity Exchange)于2001年开始交易期货。上世纪90年代，Nordpool开始交易斯堪的纳维亚电力期货，1999年，阿姆斯特丹电力交易所(Amsterdam Power Exchange)成立。

能源综合体的场外交易发展与交易所交易并行，原油和成品油交易首先发展，其次是天然气，然后是电力。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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金融衍生品Financial Derivatives通常被视为过于复杂而难以理解的金融工具，个人投资者往往会回避。与此同时，市场专业人士指出，金融衍生品交易目前约占整个另类资产市场的40%。

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金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Diversification and Inflation

Because of the growing interest in alternative assets and their significant price appreciation, commodities are now considered an investable asset class. Further, since the factors determining commodity prices differ substantially from those affecting stocks and bonds, commodities are also increasingly attractive as diversifiers. Finally, commodities are used as inputs in manufacturing, and their prices play a significant role in manufacturing cost and output prices. Since the supply of many commodities is fixed because of long production lead times (in mining) or because of natural growing cycles (harvested crops), changes in demand can cause large change in prices, fueling inflation. For these reasons, commodities also may be a good inflation hedge.
Passive Investment Strategies
Positions in physical commodities involve large transactions costs, so many investors use more liquid alternatives, such as commodity futures, options on futures,or an index derivative. In the most common passive strategies, the investment involves a long-only futures position in individual commodities or a swap position based on an index combined with a simultaneous investment in cash. (Swaps are used because they allow for larger positions in the underlying futures.) Because only a small amount of funds is needed to obtain exposure to the commodity, the remainder of the investable funds is usually put in money market instruments.
The return from this strategy can be broken into various components. The collateral return is what is earned on the invested cash collateral, the real rate of return plus a return from anticipated inflation. The spot return is the price change on the commodity contract. This return would be positive, on average, if there is a risk premium. Alternatively, if spot price changes are driven solely by new information or by supply/storage factors, then the expected change in the spot price will be zero on average.

The roll return is derived from rolling the position forward as contracts mature, selling the nearby contract and reestablishing a long position in the same contract in a deferred maturity (rolling up or down the futures strip). In general, the roll return will be positive to the degree that futures prices exhibit backwardation. Backwardation is said to occur when the futures price is less than the current spot price, so that rolling the position forward involves selling the relatively higherpriced, maturing futures (which have converged to the spot price) and buying the lower-priced, deferred contract (whose price is less than current spot). Thus, the roll return depends on whether and how often backwardation occurs in the commodities contracts used. Roll return may be responsible for many empirical findings of a positive return (and presumably a positive risk premium) in commodity futures. Since contango (which occurs when the futures price is greater than the spot price) leads to negative returns, some index providers have adjusted their method of rolling futures contracts and take an active trading role in order to mitigate the effects of contango on index performance.

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Active Strategies

An actively managed exposure to commodities can be acquired through an investment in a managed futures fund or a commodity pool managed by a commodity trading advisor (CTA), or in a commodity-based mutual fund. Managed futures are similar to hedge funds although restricted to investment in futures only. Some managed futures funds limit their exposure to a specialized sector, such as metals, or agricultural commodities. Commodity mutual funds specialize in commodityrelated investments and are very similar to an investment in a financial asset mutual fund. The best-known commodity mutual funds are offered by Oppenheimer and PIMCO.

In all active strategies, value is created by the fund manager. Generally, two types of strategies are followed in such funds. Trend followers use fundamental and technical analysis signals to go long or short in futures markets. Marketneutral managers use any number of value-driven strategies, including spreads between related markets and options strategies to trade on relative movements in commodity prices. As with financial funds, active commodity funds are compared to one of the commodity indexes to measure the performance of the manager’s particular investment choices.
Measuring Investment Performance
Empirical tests of the performance of commodities have examined several issues, including comparisons of risk and return versus other asset classes and their use as an inflation hedge and portfolio diversifier. The results concerning the historical price behavior for commodities compared to stocks, bonds, Treasury bills, and other asset classes have been mixed. Empirical results are affected by the choice of commodities and time period, whether individual or portfolio returns are used, and the weightings used to construct commodity portfolios. While some studies have found that a commodity portfolio exhibits returns commensurate to a welldiversified stock portfolio (Bodie and Rosansky 1980; Gorton and Rouwenhorst 2006), returns can vary widely across commodities, the business cycle, and monetary policy regime (Kat and Oomen 2007a). Further, the weighting scheme and rebalancing choices can affect the rate of portfolio return significantly over time.
The results concerning the performance of actively managed funds are also mixed. Managed futures performance seems to depend on the time period examined: While Irwin and Landa (1987) find that commodity pools exhibited good returns in the 1970s, managed futures were poor performers in the 1980s (Edwards and Park 1996).

There is some evidence that commodity returns vary directly with the degree of backwardation. The size of price backwardation in a particular commodity futures strip determines the size of the roll return, which, absent a positive risk premium, is the only return source for the investment besides the collateral return (Erb and Harvey 2006). Backwardation is itself related to the size of the convenience yield embedded in the futures price (Feldman and Till 2007). While convenience yield is associated with commodities that are hard to store, its size, or even whether backwardation occurs, varies considerably through time. Thus, choosing the components of the commodity portfolio may involve forecasting convenience yield and the size of price backwardation. Indeed, as Erb and Harvey (2006) point out, the two indexes most commonly used in commodity strategies (SP-GSCI and DJ) are heavily weighted in the energy sector, and their recent positive performance may be explained by the fact that these commodity futures have exhibited backwardation more frequently than other commodities.

金融衍生品代写

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Diversification and Inflation

由于人们对另类资产的兴趣日益浓厚，而且它们的价格大幅上涨，大宗商品现在被视为一种可投资的资产类别。此外，由于决定商品价格的因素与影响股票和债券的因素大不相同，商品作为多样化工具也越来越有吸引力。最后，商品作为制造业的投入，其价格在制造成本和产出价格中起着重要作用。由于生产周期长(采矿)或自然生长周期(收获作物)，许多商品的供应是固定的，因此需求的变化会导致价格的大幅变化，从而加剧通货膨胀。由于这些原因，大宗商品也可能是很好的通胀对冲工具。
被动投资策略
实物商品的交易成本很高，因此许多投资者使用流动性更强的替代品，如商品期货、期货期权或指数衍生品。在最常见的被动策略中，投资包括只做多单个商品的期货头寸，或基于指数的掉期头寸，同时投资现金。(之所以使用掉期，是因为它们允许在标的期货中增加头寸。)因为只需要少量的资金就可以获得商品的风险敞口，其余的可投资资金通常投入货币市场工具。
这种策略的回报可以分成不同的部分。抵押品收益是指投资现金抵押品所获得的收益，即实际收益率加上预期通货膨胀带来的收益。现货收益是指商品合约上的价格变化。如果存在风险溢价，平均而言，这种回报将是正的。或者，如果现货价格变化仅仅是由新信息或供应/储存因素驱动的，那么现货价格的预期变化平均为零。

滚动回报来自于在合约到期时将头寸向前滚动，卖出附近的合约，并在延期到期时重新建立同一合约的多头头寸(向上或向下滚动期货条)。一般来说，滚动回报将是正的程度，期货价格表现出现货溢价。据说，现货溢价发生在期货价格低于当前现货价格的时候，因此，远期头寸涉及卖出价格相对较高的到期期货(已趋近于现货价格)，买入价格较低的延期合约(其价格低于当前现货价格)。因此，滚动收益取决于所使用的商品合约中是否发生现货溢价以及发生的频率。滚动收益可能是商品期货正收益(可能是正风险溢价)的许多实证发现的原因。由于期货溢价(期货价格高于现货价格)导致负收益，一些指数提供商调整了他们的滚动期货合约方法，并采取积极的交易角色，以减轻期货溢价对指数表现的影响。

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Active Strategies

积极管理的大宗商品敞口可以通过投资管理期货基金或由大宗商品交易顾问(CTA)管理的大宗商品池，或以大宗商品为基础的共同基金来获得。管理期货类似于对冲基金，但只限于投资期货。一些期货管理基金限制了它们在金属或农产品等特定领域的敞口。商品共同基金专门从事与商品相关的投资，与金融资产共同基金的投资非常相似。最著名的商品共同基金是由奥本海默和太平洋投资管理公司提供的。

在所有主动策略中，价值都是由基金经理创造的。一般来说，这类基金遵循两种策略。趋势追随者使用基本面和技术分析信号在期货市场做多或做空。市场中立型基金经理使用任意数量的价值驱动策略，包括相关市场之间的价差和期权策略，根据商品价格的相对变动进行交易。与金融基金一样，主动型大宗商品基金与其中一种大宗商品指数进行比较，以衡量基金经理特定投资选择的表现。
衡量投资业绩
对大宗商品表现的实证测试考察了几个问题，包括与其他资产类别的风险和回报比较，以及它们作为通胀对冲和投资组合多样化工具的用途。与股票、债券、国库券和其他资产类别相比，大宗商品的历史价格走势结果好坏参半。实证结果受到商品选择和时间周期、是否使用个人或投资组合收益以及用于构建商品投资组合的权重的影响。虽然一些研究发现，商品投资组合的回报与多元化的股票投资组合相当(Bodie and Rosansky 1980;Gorton和Rouwenhorst 2006)，不同商品、商业周期和货币政策制度的回报差异很大(Kat和Oomen 2007a)。此外，随着时间的推移，加权方案和再平衡选择可以显著影响投资组合的回报率。
积极管理型基金的业绩也好坏参半。管理期货的表现似乎取决于所研究的时期:虽然Irwin和Landa(1987)发现商品池在20世纪70年代表现良好，但管理期货在20世纪80年代表现不佳(Edwards和Park 1996)。

有证据表明，商品收益率与现货溢价程度直接相关。特定商品期货条的价格现货溢价的大小决定了滚动收益的大小，在没有正风险溢价的情况下，滚动收益是除了抵押品收益之外唯一的投资回报来源(Erb和Harvey 2006)。现货溢价本身与期货价格中隐含的便利收益率的大小有关(Feldman and Till 2007)。虽然便利收益与难以储存的商品有关，但它的规模，甚至是否发生现货溢价，随着时间的推移变化很大。因此，选择商品投资组合的组成部分可能涉及预测便利收益率和价格现货溢价的大小。事实上，正如Erb和Harvey(2006)所指出的那样，大宗商品策略中最常用的两个指数(s&p – gsci和DJ)在能源领域的权重很大，它们最近的积极表现可能是由于这些大宗商品期货比其他大宗商品更频繁地出现现货溢价。

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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。

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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。

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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。

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金融衍生品Financial Derivatives在金融领域，衍生品是一种合同，其价值来自于一个基础实体的表现。衍生品可用于多种目的，包括对价格变动进行保险（套期保值），为投机增加价格变动的风险，或进入其他难以交易的资产或市场。一些更常见的衍生品包括远期、期货、期权、掉期，以及这些的变体，如合成抵押债务和信用违约掉期。大多数衍生品在场外（场外）或芝加哥商品交易所等交易所进行交易，而大多数保险合同已经发展成为一个独立的行业。在美国，在2007-2009年的金融危机之后，将衍生品转移到交易所进行交易的压力越来越大。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写金融衍生品Financial derivatives方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写金融衍生品Financial derivatives代写方面经验极为丰富，各种代写金融衍生品Financial derivatives相关的作业也就用不着说。

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Commodities Lending

As we saw in the previous section, forwards and futures facilitate intertemporal supply rationing by defining implicit commodity interest rates. In some markets, however, the borrowing and lending of assets is explicit, and the commodity interest rate is an observable market price.

Gold mines, for example, can borrow physical bullion from central banks and sell the gold spot to obtain immediate financing, repaying these gold loans later with gold from their own mines. The “gold lease rate” is the interest rate paid on a gold loan-for example, an annual gold lease rate of 5 percent on a 100-ounce gold loan means that 105 ounces of gold must be repaid to the gold lender in a year. The gold forward offered rate (i.e., GOFO) is generally above the spot price, which means LIBOR is at a premium to gold lease rates most of the time. ${ }^{13}$ Exhibit 4.2 illustrates this. So, for mines facing high external financing costs, gold loans can provide a relatively cheap source of funds to finance capital investments. ${ }^{14}$

Commodity loans such as those we see in the gold market are hardly a recent innovation. On the contrary, they date back at least to Babylonia in 1900 B.C. to 1600 B.C. Like many other activities of the Mesopotamian era, banking in ancient Babylon was predominantly a religious practice centered around sanctuaries and temples (Jastrow 1911). The Temple of Samaš (Ebabbara or Bit-Uri) at Sippar-a shrine to Šamaš, the sun god and lord of justice and righteousness-was the dominant banking institution for much of the period (Bromberg 1942).

When the grain and livestock received by the Temple of Šamaš from tithes and offerings began to exceed storage capacity, the temple began lending grain to farmers who needed it to feed their families and workers and to sell for cash on the spot market to finance their operating cash flows. For example, the next quotation is translated from a loan tablet documenting a grain loan from the Temple of Samaš to Minutum around the time of Sin-muballit, the father of Hammurabi:
10 gur of grain-at the rate of $1 / 5$ th gur per gur-Minutum has borrowed from Šamas.. At harvest time he shall return it. (Bromberg 1942, p. 80)
In other words, Minutum was obliged to return whatever grain he borrowed plus 20 percent to the Temple of Šamaš. Notice that this grain lending rate was quoted in quantity terms just as gold lease rates are today. ${ }^{15}$

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Project Finance

A prepaid forward contract is a forward contract in which the seller agrees to deliver an asset in the future in return for receiving a payment from the buyer up front. Especially for firms with hard assets but limited access to unsecured credit, prepaid forwards can be an efficient method of monetizing those assets for financing purposes.

Consider, for example, a developing country with below-investment-grade credit but a large supply of proven oil reserves. The country can sell its oil for future delivery using prepaid forwards, thereby generating cash up front that it may need to bring its oil fields into operation. Examples of such structures abound in modern structured project finance and are especially popular with credit-constrained borrowers.

The use of prepaid forwards in commodity finance was prevalent as early as the sixth century in Islamic countries. Two principles of shariah are its prohibitions against usury and entering into transactions involving gharar, or risk. An important exception is called salam, defined as a sale in which specific goods are promised to a buyer for future delivery in exchange for a price paid in full up front. If a farmer needed cash (e.g., to pay his workers) before his crop came in, salam permitted the farmer to sell some or all of the crop before the harvest in return for a commitment to deliver grain in the future.

Trade Finance
Derivatives also play an important role of trade finance. A Brazilian farmer selling coffee to Nestlé in Switzerland, for example, might go to a bank and obtain trade credit to finance his coffee exports. The bank likely will require the coffee to be pledged as collateral for the loan, along with a requirement that the farmer use derivatives or other means to lock in the value of the coffee collateral. Alternatively, the farmer might obtain pre-export financing and lock in his coffee sale price using a prepaid forward sale agreement with Nestlé.

One of the earliest examples of the use of derivatives in trade finance comes from medieval Europe, where the Medici Bank was operating very much like swap dealers today. ${ }^{19}$ International trade in Europe up to the mid-1300s was conducted mainly at periodic regional fairs where merchants from various places came together in one location and exchanged their wares. This was problematic for merchants in two respects.

1. They had to finance their initial purchase of goods in their home currency.
2. Because correspondent and foreign bank branches did not maintain funds outside their home locations until the 15th century, merchants had little choice but to convert their foreign currency revenues back into their home currency. A Florentine merchant wishing to sell goods in Champagne, for example, thus needed to raise florins to finance his initial purchase of goods and would then later receive Provins money from the sale of those goods at the Fair of Champagne. (Face 1958)

金融衍生品代写

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Commodities Lending

正如我们在前一节看到的，远期和期货通过定义隐含的商品利率来促进跨期供应配给。然而，在一些市场中，资产的借贷是明确的，商品利率是可观察到的市场价格。

例如，金矿可以从央行借入实物金条，并出售黄金现货，以立即获得融资，然后用自己矿山的黄金偿还这些黄金贷款。“黄金租赁利率”是支付给黄金贷款的利率——例如，100盎司黄金贷款的年黄金租赁利率为5%，这意味着105盎司黄金必须在一年内偿还给黄金出借人。黄金远期报价利率(即GOFO)通常高于现货价格，这意味着伦敦银行同业拆借利率在大多数时候都高于黄金租赁利率。${}^{13}$表4.2说明了这一点。因此，对于面临高外部融资成本的矿山来说，黄金贷款可以为资本投资提供相对廉价的资金来源。$ {} ^ {14} $

我们在黄金市场看到的大宗商品贷款很难说是最近才出现的创新。相反，它们至少可以追溯到公元前1900年至公元前1600年的巴比伦，就像美索不达米亚时代的许多其他活动一样，古巴比伦的银行业主要是一种以避难所和寺庙为中心的宗教活动(Jastrow 1911)。西帕尔的萨马什神庙(Ebabbara或Bit-Uri)是供奉太阳神、正义之主Šamaš的神殿，在那段时期的大部分时间里，萨马什神庙是占主导地位的银行机构(Bromberg 1942)。

当Šamaš神庙从什一奉献和供品中获得的粮食和牲畜开始超过储存能力时，寺庙开始把粮食借给需要养活家人和工人的农民，并在现货市场上出售以获得现金，为他们的经营现金流提供资金。例如，下面这段引文是翻译自一份记录了汉谟拉比之父辛穆巴利特(sinm -muballit)时期萨马什神庙(Temple of samasi)向米努图姆(Minutum)借出粮食的借书:
10格尔的谷物——每格尔1美元/ 5格尔——minutum从Šamas借了钱。到了收割的时候，他要归还。(布朗伯格1942，第80页)
换句话说，米努图姆有义务将他所借的粮食加上20%归还Šamaš神庙。请注意，这个粮食贷款利率是按数量计算的，就像今天的黄金租赁利率一样。

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|Project Finance

预付远期合约是指卖方同意在未来交付一项资产，以换取买方提前付款的一种远期合约。特别是对于拥有硬资产但无法获得无担保信贷的公司来说，预付远期可以是一种有效的将这些资产货币化以实现融资目的的方法。

例如，考虑一个发展中国家，其信贷低于投资级，但拥有大量已探明的石油储备。该国可以使用预付远期交易的方式出售其石油，以便在未来交付，从而产生可能需要的现金，以使其油田投入运营。这种结构的例子在现代结构化项目融资中比比皆是，尤其受到信贷紧张的借款人的欢迎。

早在六世纪的伊斯兰国家，商品融资中预付远期的使用就很普遍。伊斯兰教法的两个原则是禁止放高利贷和参与涉及风险的交易。一个重要的例外被称为萨拉姆，它被定义为一种销售，在这种销售中，特定的商品被承诺给买方，以换取预先支付的全部价格。如果一个农民在收成之前需要现金(例如，支付工人工资)，萨拉姆允许农民在收获之前出售部分或全部作物，以换取未来交付粮食的承诺。

贸易融资
衍生品在贸易融资中也扮演着重要的角色。例如，一个向瑞士雀巢销售咖啡的巴西农民可能会去银行获得贸易信贷，为他的咖啡出口提供资金。银行可能会要求将咖啡作为贷款的抵押品，同时要求农民使用衍生品或其他手段来锁定咖啡抵押品的价值。或者，农民可以获得出口前融资，并通过与雀巢雀巢签订的预付远期销售协议锁定咖啡销售价格。

最早在贸易融资中使用衍生品的例子之一来自中世纪的欧洲，当时美第奇银行(Medici Bank)的运作方式与今天的掉期交易商非常相似。直到14世纪中期，欧洲的国际贸易主要是在定期的地区性集市上进行的，来自不同地方的商人聚集在一个地方交换商品。这给商人带来了两个方面的问题。

他们必须用本国货币为首次购买商品提供资金。

因为直到15世纪，代理行和外国银行分行都没有在本国以外的地方维持资金，商人们别无选择，只能将外汇收入兑换回本国货币。例如，一个佛罗伦萨商人希望在香槟销售商品，因此需要筹集弗罗林来资助他最初购买商品，然后在香槟博览会上出售这些商品，获得普罗旺斯的钱。(1958面)

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

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金融衍生品Financial Derivatives在金融领域，衍生品是一种合同，其价值来自于一个基础实体的表现。衍生品可用于多种目的，包括对价格变动进行保险（套期保值），为投机增加价格变动的风险，或进入其他难以交易的资产或市场。一些更常见的衍生品包括远期、期货、期权、掉期，以及这些的变体，如合成抵押债务和信用违约掉期。大多数衍生品在场外（场外）或芝加哥商品交易所等交易所进行交易，而大多数保险合同已经发展成为一个独立的行业。在美国，在2007-2009年的金融危机之后，将衍生品转移到交易所进行交易的压力越来越大。

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金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|FROM HEDGING TO SPECULATION

Recall that at the beginning of this chapter, hedging and speculation were depicted to be less like opposites and more like endpoints on a continuum of risk management strategies. At one end of the continuum, one can think of hedging as the situation where hedgers take a derivatives position with the expectation that they can perfectly offset any price exposure in a physical market position. At the other end are the pure speculators who enter into a derivatives position that exposes them to price risk that they otherwise do not hold.
In reality, neither of these two situations is likely to occur, for two reasons.

1. It would be nearly impossible to construct the perfect hedge that rids a hedger of all price risk due to the basis risk that affects virtually all hedges.
2. Hedgers tend to form expectations as to how prices in the physical and derivatives market will move, both independently and jointly.

Johnson (1960) observed that “Traders may well undertake hedging activities but these activities are not independent of expected price changes. A hedge may be lifted, a long position taken in the future inventories adjusted, all on the basis of price expectations.” Blanco, Lehman and Shimoda (2005) also note that airlines often “hedge” fuel purchases based on expectations that prices will rise. As they point out, such hedges are really speculation as the airlines are trying to earn profits from predicting fuel prices. That is, they place hedges when they believe prices will rise and remain unhedged when they believe they will fall.

In addition to using derivatives to selectively place hedges, derivatives users employ a variety of other strategies that can be described as lying somewhere between pure hedging and pure speculation. Let us begin with the premise that hedging is the holding of a derivative position that offsets a cash market position in the same commodity. If a derivative contract does not exist for the particular commodity being hedged, the hedger must resort to something called cross-hedging. Such is the case with airlines that hedge jet fuel purchases. Because a jet fuel futures contract does not exists, airlines will take positions in heating oil or crude oil, which are closely though not perfectly related to the price of jet fuel. Such hedges will face greater basis risk than if a direct hedge using a jet fuel contract was available. Thus, to the extent that a hedger is a speculator in the basis, the cross-hedger is likely to be more of a speculator than someone who can directly hedge. Nonetheless, as long as the basis risk is less than the overall price risk, the hedge will still serve to lower the hedger’s overall price risk.

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|INTERACTION BETWEEN HEDGERS AND SPECULATORS

While hedgers and speculators have different motivations for entering the derivatives markets, they are nonetheless very connected and indeed very dependent on each other in the marketplace. As discussed, hedgers come in two forms: those seeking to sell contracts to hedge future sales and those seeking to buy contracts to hedge future purchases. If markets relied solely on hedgers to trade in the market, two problems would inevitably arise: Hedgers with opposite hedging needs might not show up in the market at the same time, and there may be greater demand for hedging on one side of the market than the other.

Under either of the circumstances, hedgers are faced with the dilemma of either having to remain unhedged while waiting for a counterparty to arrive in the marketplace or making a large price concession in order to coax someone into entering a trade opposite of them. This situation is often referred to as a lack of immediacy or liquidity in terms of executing a contract. A special type of speculator, referred to a scalper, is the one who fills the void, providing immediacy in the market. Scalpers stand ready to purchase or sell contracts at any time. However, in order to take on the risk of holding a position for which they have no offsetting exposure, they will only be willing to sell at a price higher than they are willing to purchase at any point in time.

The spread between where a scalper is willing to buy and willing to sell is referred to as the bid-ask spread. Scalpers enter into these trades knowing that in a liquid market, they will quickly be able to sell everything they purchased, and vice versa. Scalpers generate their income by making small gains-perhaps a fraction of a cent-on a high number of trades. Many trades may even generate losses for the scalper, but the ultimate goal is to trade in high volume and have the gains outnumber the losses. Silber (1984) documents this behavior in scalpers, finding that scalpers provide an important source of liquidity to market orders entering the market. Thus, hedgers and other traders entering the market can quickly execute their trades due to the willingness of the scalpers to take the other side of contracts.
Although scalpers are an important source of liquidity for the markets, their impact on the market is short term. Ultimately it is the speculators who hold longterm positions that provide liquidity to hedgers in the market. Because scalpers liquidate positions as quickly as they enter into them, it is important that other speculators enter the market to take these positions. In addition, such speculators are at times necessary to handle any imbalances that exist between hedgers with opposite hedging needs. This role is filled by the day traders and, even more so, by position traders.

金融衍生品代写

融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|FROM HEDGING TO SPECULATION

回想一下，在本章的开头，对冲和投机被描述为不太像对立面，而更像连续的风险管理策略的端点。在连续统一体的一端，人们可以把套期保值看作是套期保值者持有衍生品头寸，期望他们可以完全抵消实物市场头寸中的任何价格风险。另一端是纯粹的投机者，他们进入衍生品头寸，使他们面临价格风险，否则他们不会持有这些风险。
实际上，由于两个原因，这两种情况都不太可能发生。

由于基差风险几乎影响到所有的套期保值，因此几乎不可能构建一种完美的套期保值，使套期保值者摆脱所有的价格风险。

套期保值者倾向于形成对实物和衍生品市场价格将如何变化的预期，无论是独立的还是共同的。

Johnson(1960)观察到“交易者很可能会进行套期保值活动，但这些活动并非独立于预期的价格变化。对冲可能被解除，对未来库存的多头头寸可能被调整，所有这些都是基于价格预期。”Blanco、Lehman和Shimoda(2005)还指出，航空公司经常基于价格上涨的预期来“对冲”燃料购买。正如他们指出的那样，这种对冲实际上是一种投机行为，因为航空公司正试图通过预测燃油价格来赚取利润。也就是说，他们在认为价格会上涨时进行对冲，而在认为价格会下跌时不进行对冲。

除了使用衍生品选择性地进行套期保值外，衍生品用户还采用各种其他策略，这些策略可以被描述为介于纯粹套期保值和纯粹投机之间。让我们从这样一个前提开始:对冲是持有衍生品头寸，以抵消同一商品在现金市场上的头寸。如果被套期保值的特定商品不存在衍生品合约，套期保值者必须求助于所谓的交叉套期保值。航空公司对冲喷气燃料购买的情况就是如此。由于喷气燃料期货合约不存在，航空公司将持有取暖油或原油的头寸，这些头寸与喷气燃料价格密切相关，但并非完全相关。与使用喷气燃料合约进行直接对冲相比，此类对冲将面临更大的基差风险。因此，在某种程度上，套期保值者是基础上的投机者，交叉套期保值者可能比可以直接套期保值的人更像投机者。尽管如此，只要基差风险小于整体价格风险，套期保值仍然可以降低套期保值者的整体价格风险。

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|INTERACTION BETWEEN HEDGERS AND SPECULATORS

虽然套期保值者和投机者进入衍生品市场的动机不同，但他们在市场上是紧密相连的，实际上是相互依赖的。如前所述，对冲者有两种形式:寻求出售合约以对冲未来销售的人，以及寻求购买合约以对冲未来购买的人。如果市场完全依赖对冲者在市场上进行交易，将不可避免地出现两个问题:具有相反对冲需求的对冲者可能不会同时出现在市场上，市场的一侧可能比另一侧对对冲的需求更大。

在任何一种情况下，套期保值者都面临着这样的两难境地:要么在等待交易对手进入市场时必须保持不进行套期保值，要么做出很大的价格让步，以诱使交易对手进入与自己相反的交易。这种情况通常被称为在执行合同方面缺乏即时性或流动性。一种特殊类型的投机者，被称为黄牛，是填补空白的人，在市场上提供即时性。黄牛随时准备买卖合约。然而，为了承担持有头寸的风险，他们没有抵消风险的敞口，他们只愿意以高于他们愿意在任何时间点买入的价格卖出。

黄牛愿意买入和愿意卖出之间的价差被称为买卖价差。黄牛进入这些交易时知道，在一个流动性强的市场中，他们很快就能卖出他们购买的所有东西，反之亦然。黄牛通过在大量交易中赚取少量收益(可能是一美分的零头)来获得收入。许多交易甚至可能给黄牛带来损失，但最终目标是大量交易，使收益大于损失。Silber(1984)记录了黄牛的这种行为，发现黄牛为进入市场的市场订单提供了重要的流动性来源。因此，套期保值者和其他进入市场的交易者可以迅速执行他们的交易，因为黄牛愿意承担合同的另一方。
虽然黄牛是市场流动性的重要来源，但他们对市场的影响是短期的。最终，是持有长期头寸的投机者为市场上的对冲者提供流动性。因为黄牛平仓的速度和他们进场的速度一样快，所以其他投机者进入市场持有这些头寸是很重要的。此外，这些投机者有时需要处理具有相反对冲需求的套期保值者之间存在的任何失衡。这个角色是由日内交易者扮演的，头寸交易者更是如此。

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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。

如果你也在 怎样代写金融衍生品Financial Derivatives 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融衍生品Financial Derivatives是金融工具的三大类之一，另外两类是股权（即股票或股份）和债权（即债券和抵押贷款）。历史上最古老的衍生品例子，由亚里士多德证明，被认为是古希腊哲学家泰勒斯签订的橄榄合同交易，他在交换中获利。1936年被取缔的桶装水商店是一个较近的历史例子。

金融衍生品Financial Derivatives在金融领域，衍生品是一种合同，其价值来自于一个基础实体的表现。衍生品可用于多种目的，包括对价格变动进行保险（套期保值），为投机增加价格变动的风险，或进入其他难以交易的资产或市场。一些更常见的衍生品包括远期、期货、期权、掉期，以及这些的变体，如合成抵押债务和信用违约掉期。大多数衍生品在场外（场外）或芝加哥商品交易所等交易所进行交易，而大多数保险合同已经发展成为一个独立的行业。在美国，在2007-2009年的金融危机之后，将衍生品转移到交易所进行交易的压力越来越大。

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金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|STRUCTURED PRODUCTS AND AN APPLICATION TO DERIVATIVE CONTRACTS

Given a basic understanding of derivative contracts and how derivative contracts are related, consider structured products with an application to derivative securities. Structured products are financial instruments that combine cash assets and/or derivatives to provide a risk/reward profile not otherwise available or only available at high cost in the cash market.

Structured products are often the securities that result from the securitization process and have been successfully created with portfolios of mortgage, automobile, and boat loans as well as credit derivatives. Securitization is the process by which mortgages issued by a financial institution are converted into mortgagebacked securities sold to investors or a firm’s accounts receivable portfolio is converted into asset-backed notes, for example. Investors in securitized loans face default and prepayment risk, among other risks, passed through by original loan issuer. Usually investors are offered multiple classes-called tranches-of notes that differ in their priority of payment rights to best match the investor’s risk-bearing preferences. Depending on the securitization structure, investors may choose between super-senior notes (first to be repaid, last to default), mezzanine notes (second to be repaid, second to default), and equity or capital notes (last to be repaid, first to default). Each tranche earns a different return based on the structured risk.

Of course, the correspondence of corporate securities and option contracts is familiar to students of derivatives. ${ }^4$ A zero-coupon bond issued by a firm without other debt can be viewed by the bondholder as a riskless bond plus a written put option (default premium) on the value of the firm’s assets. The put option is owned by shareholders and the firm can be “put” to the bondholders in exchange for a release of indebtedness. With multiple tranches in a structured product, junior debt claims are paid only after senior debt claims. The super-senior tranche, for example, can still be viewed as a riskless bond plus a written put option. The mezzanine and capital note claims can be viewed as bullish spreads (put options both purchased and sold) on the value of the issuing firm’s assets. Note that the correspondence between option contracts and corporate securities applies to all default-risky debt instruments.

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|STANDARDIZATION VERSUS CUSTOMIZED PRODUCTS: DIFFERENCES IN STRUCTURE AND APPROACH

Exchanges and OTC derivatives dealers are aggressively innovative. Futures and options exchanges focus on designing products that appeal to many users, and their offering of standardized products has created efficiencies in information aggregation and the provision of liquidity. By providing a market that brings together buyers and sellers for its products, exchanges help users to minimize search and negotiation costs (Carlton 1984, p. 241). Futures exchanges are organized to facilitate liquidity by setting contract features that encourage competing intermediaries to provide immediacy, which attracts buyers and sellers whose demand for contracts to contend with the “price risks of volatility” leads them to trade frequently (Grossman and Miller 1988, p. 619).

The liquidity that characterizes exchange-traded derivatives stems primarily from their standardized features and a market structure that channels trading interest into homogeneous contracts. Futures contracts, for example, specify the quantity or the minimum size of the position, the minimum price variation or “tick” size, daily settlement and mark-to-market procedures, and the expiration date at which the underlying asset will be delivered or the contract expires and final payments are made. While some precision in hedging may be lost in the form of basis or correlation risk when the standard product does not precisely match the underlying risk to be hedged, transactions and search costs are reduced as fewer elements of the transaction need to be negotiated.

Exchanges are characterized by strong network economies in that liquidity attracts order flow, and this, in turn, leads to greater liquidity and still lower costs. The information inherent in trades and the competition it engenders increases the efficiency of prices and further lowers the cost of trading, giving rise to economies of scale and scope. Pirrong (2008) observes that exchanges achieve these economies in the execution function, when orders to buy and sell are matched and priced in the exchange auction process, and in the clearing function, when the price and contractual obligations are confirmed and deliveries and payments are processed. As exchanges have shifted from a model in which all transactions had to pass through intermediaries on a trading floor to a fully electronic market in which everything from order entry to final settlement is processed digitally, they have been able to expand their product line and realize economies of scope and scale in liquidity and processing (Domowitz 1995).

金融衍生品代写

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|STRUCTURED PRODUCTS AND AN APPLICATION TO DERIVATIVE CONTRACTS

在对衍生品合约和衍生品合约之间的关系有了基本的了解后，考虑将结构性产品应用于衍生品证券。结构性产品是一种金融工具，它将现金资产和/或衍生品组合在一起，以提供在现金市场上无法获得或只能以高成本获得的风险/回报情况。

结构性产品通常是证券化过程中产生的证券，并且已经成功地与抵押贷款，汽车和船舶贷款以及信用衍生品的投资组合一起创建。证券化是指将金融机构发行的抵押贷款转换为出售给投资者的抵押贷款支持证券，或将公司的应收账款组合转换为资产支持票据的过程。在证券化贷款中，投资者面临的风险包括违约和提前还款风险，这些风险由原贷款发放机构传递。通常情况下，投资者会被提供多个类别的票据，这些票据在支付权的优先级上有所不同，以最好地匹配投资者的风险偏好。根据证券化结构的不同，投资者可以在超优先票据(第一个偿还，最后一个违约)、夹层票据(第二个偿还，第二个违约)和股本或资本票据(最后一个偿还，第一个违约)之间进行选择。根据结构性风险的不同，每一部分都有不同的回报。

当然，公司证券和期权合约的对应关系对于衍生品专业的学生来说是很熟悉的。无其他债务的公司发行的零息债券可以被债券持有人视为无风险债券加上公司资产价值的书面看跌期权(违约溢价)。看跌期权由股东所有，公司可以向债券持有人“看跌”，以换取债务的免除。在一个结构性产品中有多个级别，初级债务索赔只在高级债务索赔之后支付。例如，超优先级债券仍然可以被视为无风险债券加上书面看跌期权。夹层债券和资本票据债权可以被视为发行公司资产价值的看涨价差(买入和卖出的看跌期权)。请注意，期权合约和公司证券之间的对应关系适用于所有违约风险债务工具。

金融代写|金融衍生品代写Financial derivatives代考|STANDARDIZATION VERSUS CUSTOMIZED PRODUCTS: DIFFERENCES IN STRUCTURE AND APPROACH

交易所和场外衍生品交易商积极创新。期货和期权交易所专注于设计吸引许多用户的产品，它们提供的标准化产品提高了信息聚合和流动性提供的效率。通过提供一个将买家和卖家聚集在一起购买其产品的市场，交易所帮助用户将搜索和谈判成本降至最低(Carlton 1984, p. 241)。期货交易所的组织是为了促进流动性，通过设定合约特征，鼓励竞争的中介机构提供即时性，这吸引了买家和卖家，他们对合约的需求是为了应对“波动的价格风险”，导致他们频繁交易(Grossman和Miller 1988, p. 619)。

交易所交易衍生品的流动性主要源于它们的标准化特征和将交易兴趣引入同质合约的市场结构。例如，期货合约规定了头寸的数量或最小规模、最小价格变动或“点”大小、每日结算和按市值计价的程序，以及标的资产交割或合约到期和最终付款的到期日。虽然当标准产品不能精确匹配待对冲的基础风险时，套期保值可能会以基差或关联风险的形式失去一些准确性，但由于交易中需要协商的要素减少，交易和搜索成本减少。

交易所的特点是强大的网络经济，流动性吸引订单流，而这反过来又导致更大的流动性和更低的成本。交易中固有的信息及其引发的竞争提高了价格效率，进一步降低了交易成本，从而产生了规模经济和范围经济。Pirrong(2008)观察到，交易所在执行功能上实现了这些经济，即在交易所拍卖过程中买卖订单匹配并定价，在清算功能上实现了这些经济，即价格和合同义务得到确认，交割和支付得到处理。由于交易所已经从所有交易都必须通过交易大厅的中介机构的模式转变为一个完全电子化的市场，从订单输入到最终结算都是数字化处理的，他们已经能够扩大他们的产品线，并在流动性和处理方面实现范围和规模经济(Domowitz 1995)。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。