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投资组合是由投资人或金融机构所持有的股票、债券、金融衍生产品等组成的集合。目的是分散风险。投资组合可以看成几个层面上的组合。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写投资组合Investment Portfolio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。我们的专家在代写投资组合Investment Portfolio方面经验极为丰富，各种代写投资组合Investment Portfolio相关的作业也就用不着说。

我们提供的投资组合Investment Portfolio及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• 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

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|LINEAR RISK TOLERANCE

A large amount of financial research is based on a special class of utility functions. This is the class of utility functions having linear risk tolerance (LRT), meaning that the risk tolerance at wealth $w$ is
$$
\tau(w)=A+B w
$$
for some constants $A$ and $B .^6$ The parameter $B$ is called the cautiousness parameter. We also say that these utility functions have hyperbolic absolute risk aversion (HARA), due to the fact that the graph of the function
$$
\alpha(w)=\frac{1}{A+B w} .
$$
is a hyperbola. Note that any LRT utility function with a positive cautiousness parameter has increasing risk tolerance and therefore decreasing absolute risk aversion.

This class of functions contains two important subclasses: the class of utility functions having constant absolute risk aversion (CARA) and the class of utility functions having constant relative risk aversion (CRRA)
Constant Absolute Risk Aversion
Constant absolute risk aversion means that absolute risk aversion is the same at every wealth level. Thus, risk tolerance is $\tau(w)=A=1 / \alpha$, where $\alpha$ is absolute risk aversion. It is left as an exercise (Exercise 1.12) to demonstrate that every CARA utility function is a monotone affine transform of the utility function
$$
u(w)=-\mathrm{e}^{-\alpha w},
$$
where $\alpha$ is a constant and equal to the absolute risk aversion. This is called negative exponential utility.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Constant Relative Risk Aversion

Constant relative aversion means that relative risk aversion is the same at all wealth levels. Let $\rho$ denote the relative risk aversion. Then, absolute risk aversion is $\rho / w$, so risk tolerance is $\tau(w)=B w=w / \rho$. Note that any CRRA utility function (with positive risk aversion) is a DARA utility function.

Any monotone CRRA utility function is a monotone affine transform of one of the following functions (Exercise 1.12): (i) $u(w)=\log w$, where $\log$ is the natural logarithm, (ii) $u(w)$ equals a positive power, less than one, of $w$, or (iii) $u(w)$ equals minus a negative power of $w$. The last two cases (power utility) can be consolidated by writing
$$
u(w)=\frac{1}{\gamma} w^\gamma
$$
where $\gamma<1$ and $\gamma \neq 0$. A slightly more convenient formulation, which we will adopt, is to write $$ u(w)=\frac{1}{1-\rho} w^{1-\rho} $$ where $\rho=1-\gamma$ is a positive constant different from 1 . We can easily check that $\rho$ is the coefficient of relative risk aversion of the utility function (1.14). Logarithmic utility has constant relative risk aversion equal to 1 , and an investor with power utility (1.14) is said to be more risk averse than a log-utility investor if $\rho>1$ and to be less risk averse than a log-utility investor if $\rho<1$. The three cases $\rho>1, \rho-1$, and $\rho<1$ are illustrated in Figure 1.4.

The fraction of wealth an individual with CRRA utility would pay to avoid a gamble that is proportional to initial wealth is independent of the individual’s wealth. To see this, let $\tilde{\varepsilon}$ be a zero-mean gamble. An individual will pay $\pi w$ to avoid the gamble $\tilde{\varepsilon} w$ if
$$
u((1-\pi) w)=\mathrm{E}[u((1+\tilde{\varepsilon}) w)] .
$$

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|LINEAR RISK TOLERANCE

大量的金融研究是基于一类特殊的效用函数。这是一类具有线性风险承受能力 (LRT) 的效用函数，这意味着财富 的风险承受能力 $w$ 是
$$
\tau(w)=A+B w
$$
对于一些常数 $A$ 和 $B .^6{ }^6$ 参数 $B$ 称为谨慎参数。我们还说这些效用函数具有双曲线绝对风险厌恶 (HARA)，因为 函数的图形
$$
\alpha(w)=\frac{1}{A+B w} .
$$
是双曲线。请注意，任何具有正谨慎参数的 LRT 效用函数都会增加风险承受能力，因此会降低绝对风险厌恶程 度。
此类函数包含两个重要的子类: 具有恒定绝对风险厌恶 (CARA) 的效用函数类和具有恒定相对风险厌恶 (CRRA) 的实用函数类
恒定绝对风险厌恶
恒定绝对风险厌恶意味着绝对风险厌恶是每个财富水平都一样。因此，风险承受能力是 $\tau(w)=A=1 / \alpha$ ，在 哪里 $\alpha$ 是绝对的风险厌恶。它作为一个练习 (练习 1.12) 来证明每个 CARA 效用函数都是效用函数的单调仿射 变换
$$
u(w)=-\mathrm{e}^{-\alpha w},
$$
在哪里 $\alpha$ 是一个常数，等于绝对风险厌恶。这称为负指数效用。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Constant Relative Risk Aversion

恒定的相对厌恶意味着相对风险厌恶在所有财富水平上都是相同的。让 $\rho$ 表示相对风险厌恶。那么，绝对风险厌 恶是 $\rho / w$ ，所以风险承受能力是 $\tau(w)=B w=w / \rho$. 请注意，任何 CRRA 效用函数 (具有正风险厌恶) 都是 DARA 效用函数。
任何单调 CRRA 效用函数都是以下函数之一的单调仿射变换（练习 1.12）： (i) $u(w)=\log w$ ，在哪里 $\log$ 是 自然对数， (ii) $u(w)$ 等于小于一的正幂 $w$ ，或 (iii) $u(w)$ 等于减去负幂 $w$. 最后两种情况 (电力公用事业) 可以通过 编写合并
$$
u(w)=\frac{1}{\gamma} w^\gamma
$$
在哪里 $\gamma<1$ 和 $\gamma \neq 0$. 我们将采用的一个稍微方便一点的表述是: $$ u(w)=\frac{1}{1-\rho} w^{1-\rho} $$ 在哪里 $\rho=1-\gamma$ 是一个不同于 1 的正常数。我们可以很容易地检查 $\rho$ 是效用函数 (1.14) 的相对风险庆恶系数。 对数效用具有等于 1 的恒定相对风险厌恶，如果满足以下条件，则具有电力效用 (1.14) 的投资者比对数效用投 资者更厌恶风险 $\rho>1$ 并且比对数效用投资者的风险厌恶程度更低，如果 $\rho<1$. 三种情况 $\rho>1, \rho-1$ ，和 $\rho<1$ 如图 $1.4$ 所示。
拥有 CRRA 效用的个人为避免与初始财富成比例的赌博而支付的财富比例与个人的财富无关。要看到这一点，让 $\tilde{\varepsilon}$ 是一个零均值赌博。个人将支付 $\pi w$ 避免赌博 $\tilde{\varepsilon} w$ 如果
$$
u((1-\pi) w)=\mathrm{E}[u((1+\tilde{\varepsilon}) w)]
$$

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-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。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

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投资组合是由投资人或金融机构所持有的股票、债券、金融衍生产品等组成的集合。目的是分散风险。投资组合可以看成几个层面上的组合。

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我们提供的投资组合Investment Portfolio及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

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金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|UTILITY FUNCTIONS AND RISK AVERSION

A utility function $u$ is said to represent preferences over wealth gambles if $\mathrm{E}\left[u\left(\tilde{w}_1\right)\right] \geq \mathrm{E}\left[u\left(\tilde{w}_2\right)\right]$ for any random $\tilde{w}_1$ and $\tilde{w}_2$ such that $\tilde{w}_1$ is at least as preferred as $\tilde{w}_2$. When making decisions under certainty, the utility function representing preferences is unique only up to monotone transforms. However, for decisions under uncertainty, utility functions are unique up to monotone affine transforms: If two utility functions $u$ and $f$ represent the same preferences over all wealth gambles, then $u$ must be a monotone affine transform of $f$; that is, there exist a constant $a$ and a constant $b>0$ such that $u(w)=a+b f(w)$ for every $w$.

An investor is said to be (weakly) risk averse if
$$
u(w) \geq \mathrm{E}[u(\tilde{w})]
$$
for any random $\tilde{w}$ with mean $w$. An equivalent definition is that a risk-averse investor would prefer to avoid a fair bet, meaning that if $\tilde{\varepsilon}$ is a zero-mean random variable and $w$ is a constant, then
$$
u(w) \geq \mathrm{E}[u(w+\tilde{\varepsilon})] .
$$
These inequalities are known as Jensen’s inequality. They are equivalent to concavity of the utility function. ${ }^2$ Concavity is preserved by monotone affine transforms (though not by general monotone transforms), so, for given preferences, either all utility functions representing the preferences are concave or none are,

Strict concavity is equivalent to strict risk aversion, meaning strict preference for a sure thing over a gamble with the same mean (strict inequality in (1.1) and (1.2), unless $\tilde{w}=w$ or $\tilde{\varepsilon}=0$ with probability 1). For a differentiable function $u$, concavity is equivalent to nonincreasing marginal utility $\left(u^{\prime}\left(w_1\right) \leq u^{\prime}\left(w_0\right)\right.$ if $\left.w_1>w_0\right)$, and strict concavity is equivalent to decreasing marginal utility $\left(u^{\prime}\left(w_1\right)w_0$ ). For a twice differentiable function $u$, concavity is equivalent to $u^{\prime \prime}(w) \leq 0$ for all $w$, and strict concavity is implied by $u^{\prime \prime}(w)<0$ for all $w$.

Figures $1.1$ and $1.2$ illustrate the relationship between concavity and risk aversion. Figure $1.1$ considers a simple two-outcome gamble and uses the definition of concavity to deduce that an investor with concave utility would prefer the mean of the gamble. Figure $1.2$ sketches the proof of Jensen’s inequality, using the fact that a tangent line to the graph of a concave function lies above the graph of the function.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|CERTAINTY EQUIVALENTS AND SECOND-ORDER RISK AVERSION

Let $w$ be the mean of a random $\tilde{w}$, so $\tilde{w}=w+\tilde{\varepsilon}$, where $\mathrm{E}[\tilde{\varepsilon}]=0$. A constant $x$ is said to be the certainty equivalent of $\tilde{w}$ for an individual with utility function $u$ if
$$
u(x)=\mathrm{E}[u(w+\tilde{\varepsilon})]
$$
A constant $\pi$ is said to be the risk premium of $\tilde{w}$ if $w-\pi$ is the certainty equivalent, that is,
$$
(w-\pi)=\mathrm{E}[u(w+\tilde{\varepsilon})] .
$$
In other words, starting at wealth $w, \pi$ is the largest amount the individual would pay to avoid the gamble $\tilde{\varepsilon}_{.}^4$ This concept is illustrated in Figure $1.3$.

We will show that at the end of the section that, for small gambles,
$$
\pi \approx \frac{1}{2} \sigma^2 \alpha(w),
$$
where $\sigma^2$ is the variance of $\tilde{\varepsilon}$. Thus, the amount an investor would pay to avoid the gamble is approximately proportional to her coefficient of absolute risk aversion. The meaning of the approximation is that $\pi / \sigma^2 \rightarrow \alpha(w) / 2$ if we consider a sequence of gambles with variances $\sigma^2 \rightarrow 0$. The approximation is derived at the end of this section.

The distinction between absolute and relative risk aversion can be seen by contrasting (1.4) with the following: Let $\pi=v w$ be the risk premium of $w+w \tilde{\varepsilon}$, where $w$ is a constant and $\tilde{\varepsilon}$ is a zero-mean random variable with variance $\sigma^2$. Then,
$$
v \approx \frac{1}{2} \sigma^2 \rho(w) .
$$
Thus, the proportion $v$ of initial wealth $w$ that an investor would pay to avoid a gamble equal to the proportion $\tilde{\varepsilon}$ of initial wealth depends on her relative risk aversion and the variance of $\tilde{\varepsilon}$. The result (1.5) follows immediately from (1.4): Let $w \tilde{\varepsilon}$ be the gamble we considered when discussing absolute risk aversion; then, the variance of the gamble is $w^2 \sigma^2$; thus,
$$
\pi \approx \frac{1}{2} w^2 \sigma^2 \alpha(w) \quad \Leftrightarrow \quad v \approx \frac{1}{2} w \sigma^2 \alpha(w)=\frac{1}{2} \sigma^2 \rho(w) .
$$

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|UTILITY FUNCTIONS AND RISK AVERSION

效用函数 $u$ 据说代表对财富赌博的偏好，如果 $\mathrm{E}\left[u\left(\tilde{w}_1\right)\right] \geq \mathrm{E}\left[u\left(\tilde{w}_2\right)\right]$ 对于任何随机 $\tilde{w}_1$ 和 $\tilde{w}_2$ 这样 $\tilde{w}_1$ 至少与 $\tilde{w}_2$. 在确定性下做出决策时，表示偏好的效用函数仅在单调变换中是唯一的。然而，对于不确定条件下的决策， 效用函数对于单调仿射变换是唯一的: 如果两个效用函数 $u$ 和 $f$ 代表对所有财富赌博的相同偏好，则 $u$ 必须是单 调仿射变换 $f$; 也就是说，存在一个常数 $a$ 和一个常数 $b>0$ 这样 $u(w)=a+b f(w)$ 对于每个 $w$.
如果满足以下条件，则称投资者 (弱) 风险厌恶
$$
u(w) \geq \mathrm{E}[u(\tilde{w})]
$$
对于任何随机 $\tilde{w}$ 平均 $w$. 一个等效的定义是规避风险的投资者更愿意避免公平的赌注，这意味着如果 $\tilde{\varepsilon}$ 是一个零均 值随机变量，并且 $w$ 是一个常数，那么
$$
u(w) \geq \mathbf{E}[u(w+\tilde{\varepsilon})] .
$$
这些不等式被称为 Jensen 不等式。它们等价于效用函数的凹度。 ${ }^2$ 凹度由单调仿射变换保留（尽管不是通过一 般单调变换)，因此，对于给定的偏好，表示偏好的所有效用函数都是凹的，或者没有，
严格的凹度等同于严格的风险规避，意味着严格偏好确定的事物而不是具有相同均值的赌博（(1.1) 和（1.2) 中的严格不等式，除非 $\tilde{w}=w$ 或者 $\tilde{\varepsilon}=0$ 概率为 1)。对于可微函数 $u$ ，凹度等价于边际效用不增加 $\left(u^{\prime}\left(w_1\right) \leq u^{\prime}\left(w_0\right)\right.$ 如果 $\left.w_1>w_0\right)$ ，严格的凹度等价于边际效用递减 Veft(u^{lprime}Neft(W_1 right)W_0 ) 。对 于二次可微函数 $u$ ，凹度等价于 $u^{\prime \prime}(w) \leq 0$ 对所有人 $w$ ，并且严格的凹度由下式隐含 $u^{\prime \prime}(w)<0$ 对所有人 $w$.
数字 $1.1$ 和 $1.2$ 说明凹度和风险规避之间的关系。数字 $1.1$ 考虑一个简单的两个结果博変，并使用凹度的定义来推 断具有凹效用的投资者更喜欢博亦的均值。数字 $1.2$ 使用凹函数图形的切线位于函数图形上方这一事实，勾勒出 Jensen 不等式的证明。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|CERTAINTY EQUIVALENTS AND SECOND-ORDER RISK AVERSION

让 $w$ 是随机的平均值 $\tilde{w}$ ，所以 $\tilde{w}=w+\tilde{\varepsilon}$ ，在哪里 $\mathrm{E}[\tilde{\varepsilon}]=0$. 一个常数 $x$ 据说是确定性等价于 $\tilde{w}$ 对于具有效用 函数的个人 $u$ 如果
$$
u(x)=\mathrm{E}[u(w+\tilde{\varepsilon})]
$$
一个常数 $\pi$ 据说是风险溢价 $\tilde{w}$ 如果 $w-\pi$ 是确定性等价物，即
$$
(w-\pi)=\mathrm{E}[u(w+\tilde{\varepsilon})] .
$$
换句话说，从财富开始 $w, \pi$ 是个人为避免赌博而支付的最大金额 $\tilde{\varepsilon}^4$. 这个概念如图所示 $1.3$.
我们将在本节的最后展示，对于小额赌博，
$$
\pi \approx \frac{1}{2} \sigma^2 \alpha(w),
$$
在哪里 $\sigma^2$ 是方差 $\tilde{\varepsilon}$. 因此，投资者为避免赌博而支付的金额与她的绝对风险厌恶系数大致成正比。近似的意思是 $\pi / \sigma^2 \rightarrow \alpha(w) / 2$ 如果我们考虑一系列有方差的博栾 $\sigma^2 \rightarrow 0$. 近似值是在本节末尾得出的。
绝对风险厌恶和相对风险厌恶之间的区别可以通过将 (1.4) 与以下内容进行对比来看出： $\pi=v w$ 是风险溢价 $w+w \tilde{\varepsilon}$ ，在哪里 $w$ 是一个常数并且 $\tilde{\varepsilon}$ 是具有方差的零均值随机变量 $\sigma^2$. 然后，
$$
v \approx \frac{1}{2} \sigma^2 \rho(w) .
$$
因此，比例 $v$ 初始财富 $w$ 投资者为避免赌博而支付的费用等于该比例 $\tilde{\varepsilon}$ 初始财富的多少取决于她的相对风险厌恶 程度和 $\tilde{\varepsilon}$. 结果 (1.5) 紧接着 (1.4)：让 $w \tilde{\varepsilon}$ 成为我们在讨论绝对风险厌恶时考虑的赌博；那么，赌博的方差是 $w^2 \sigma^2$; 因此，
$$
\pi \approx \frac{1}{2} w^2 \sigma^2 \alpha(w) \quad \Leftrightarrow \quad v \approx \frac{1}{2} w \sigma^2 \alpha(w)=\frac{1}{2} \sigma^2 \rho(w) .
$$

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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

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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。

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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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金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|CHALLENGES FOR INVESTMENT PROFESSIONALS

New trends are reshaping the investment industry and the expectations of investment professionals. Such change is not new; the contracts between professions and society are constantly redefined. The erosion of trust in financial markets and institutions is shown in the “2017 Edelman Trust Barometer” (Edelman Intelligence 2017), which found “the largestever drop in trust across the institutions of government, business, media and NGOs [nongovernmental organizations].” More specifically, the broad area of financial services ranked as the sector least trusted in both 2016 and 2017 when compared with the energy, consumer packaged goods, food and beverage, and technology sectors. The financial services industry is increasingly viewed as not managing conflicts of interest well.

Regulation has become increasingly commonplace across the world, in large part following the 2007-2008 global financial crisis, because of serious ethical breaches that occurred in financial markets and institutions. Some regulators now require investment advisers to belong to a professional body, adhere to an acceptable code of conduct, achieve a minimum level of relevant education, commit to continuing professional development, and comply with sanctions for any wrongdoing. Regulation has helped raise professional standards by making them a requirement for practice, although sometimes at the expense of the autonomy and flexibility required for professions to adapt and evolve.

Globalization has resulted in more common practice around the world and greater international harmonization of investment practices and regulation. This has, in turn, allowed global professional organizations, such as CFA Institute, to develop and expand their reach. Globalization may bring challenges, however, if large global investment firms seek to establish their own standards and practices that conflict with the codes of individual professional bodies.

Perhaps the greatest challenge for the investment profession comes from technology. Rapid advances in computing power, data storage, and internet connectivity threaten to alter the definition of professional expertise and how it is applied to serve investors. Already index replication, risk management, trade execution, asset allocation, algorithmic trading, and quantitative investment management are being automated, replacing or enhancing many of the functions of an investment professional. Developments in artificial intelligence are likely to accelerate this trend. The effects are many, from the need for evolved continuing education programs to new codes of practice and standards that recognize the growing intersection between human and artificial skill.

Making ethical decisions in an environment filled with challenges can be daunting. Practice with applying a framework for ethical decision-making can help prepare you for that.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|BIG DATA

As noted, datasets are growing rapidly in terms of the size and diversity of data types that are available for analysis. The term Big Data has been in use since the late 1990 s and refers to the vast amount of data being generated by industry, governments, individuals, and electronic devices. Big Data includes data generated from traditional sources-such as stock exchanges, companies, and governments-as well as non-traditional data types, also known as alternative data, arising from the use of electronic devices, social media, sensor networks, and company exhaust (data generated in the normal course of doing business).

Traditional data sources include corporate data in the form of annual reports, regulatory filings, sales and earnings figures, and conference calls with analysts. Traditional data also include data that are generated in the financial markets, including trade prices and volumes. Because the world has become increasingly connected, we can now obtain data from a wide range of devices, including smart phones, cameras, microphones, radio-frequency identification (RFID) readers, wireless sensors, and satellites that are now in use all over the world. As the internet and the presence of such networked devices have grown, the use of nontraditional data sources, or alternative data sources-including social media (posts, tweets, and blogs), email and text communications, web traffic, online news sites, and other electronic information sources-has risen.
The term Big Data typically refers to datasets having the following characteristics:

• Volume: The amount of data collected in files, records, and tables is very large, representing many millions, or even billions, of data points.
• Velocity: The speed with which the data are communicated is extremely great. Real-time or near-real-time data have become the norm in many areas.
• Variety: The data are collected from many different sources and in a variety of formats, including structured data (e.g., SQL tables or CSV files), semi-structured data (e.g., HTML code), and unstructured data (e.g., video messages).
  Features relating to Big Data’s volume, velocity, and variety are shown in Exhibit 1 .
  Exhibit 1 shows that data volumes are growing from megabytes (MB) and gigabytes (GB) to far larger sizes, such as terabytes (TB) and petabytes (PB), as more data are being generated, captured, and stored. At the same time, more data, traditional and non-traditional,are available on a real-time or near-real-time basis with far greater variety in data types than ever before.

Big Data may be structured, semi-structured, or unstructured data. Structured data items can be organized in tables and are commonly stored in a database where each field represents the same type of information. Unstructured data may be disparate, unorganized data that cannot be represented in tabular form. Unstructured data, such as those generated by social media, email, text messages, voice recordings, pictures, blogs, scanners, and sensors, often require different, specialized applications or custom programs before they can be useful to investment professionals. For example, in order to analyze data contained in emails or texts, specially developed or customized computer code may be required to first process these files. Semi-structured data may have attributes of both structured and unstructured data.

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|CHALLENGES FOR INVESTMENT PROFESSIONALS

新趋势正在重塑投资行业和投资专业人士的期望。这种变化并不新鲜。职业与社会之间的契约不断被重新定义。“2017 年爱德曼信任晴雨表”（Edelman Intelligence 2017）显示了对金融市场和机构的信任度下降，该指标发现“政府、企业、媒体和非政府组织 [非政府组织] 机构的信任度下降幅度最大”。更具体地说，与能源、包装消费品、食品和饮料以及科技行业相比，金融服务这一广泛领域在 2016 年和 2017 年均被列为最不信任的行业。金融服务行业越来越被视为未能妥善管理利益冲突。

由于金融市场和机构发生严重的道德违规行为，监管在世界范围内变得越来越普遍，这在很大程度上是在 2007-2008 年全球金融危机之后。一些监管机构现在要求投资顾问属于专业机构，遵守可接受的行为准则，达到最低水平的相关教育，致力于持续的专业发展，并遵守对任何不当行为的制裁。监管通过使专业标准成为实践的要求，从而帮助提高了专业标准，尽管有时以牺牲专业适应和发展所需的自主性和灵活性为代价。

全球化导致全球范围内的实践更加普遍，投资实践和监管更加国际协调。这反过来又使全球专业组织（例如 CFA 协会）得以发展和扩大其影响范围。然而，如果大型全球投资公司寻求建立自己的标准和做法，与个别专业机构的准则相冲突，全球化可能会带来挑战。

也许投资行业最大的挑战来自技术。计算能力、数据存储和互联网连接的快速发展可能会改变专业知识的定义以及如何将其应用于为投资者服务。指数复制、风险管理、交易执行、资产分配、算法交易和量化投资管理已经实现自动化，取代或增强了投资专业人士的许多职能。人工智能的发展可能会加速这一趋势。影响是多方面的，从需要不断发展的继续教育计划到新的实践准则和标准，以认识到人类和人工技能之间日益增长的交叉点。

在充满挑战的环境中做出道德决策可能会令人生畏。练习应用道德决策框架可以帮助您为此做好准备。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|BIG DATA

如前所述，就可用于分析的数据类型的大小和多样性而言，数据集正在迅速增长。大数据一词自 1990 年代后期以来一直在使用，指的是由行业、政府、个人和电子设备生成的大量数据。大数据包括从传统来源（如证券交易所、公司和政府）产生的数据，以及由使用电子设备、社交媒体、传感器网络和公司产生的非传统数据类型（也称为替代数据）尾气（正常经营过程中产生的数据）。

传统数据源包括年度报告、监管文件、销售和收益数据以及与分析师的电话会议形式的公司数据。传统数据还包括金融市场产生的数据，包括交易价格和交易量。由于世界变得越来越紧密，我们现在可以从广泛的设备获取数据，包括智能手机、相机、麦克风、射频识别 (RFID) 阅读器、无线传感器和卫星，这些设备现在遍布全球世界。随着互联网和此类联网设备的出现，非传统数据源或替代数据源的使用——包括社交媒体（帖子、推文和博客）、电子邮件和文本通信、网络流量、在线新闻网站和其他电子信息源——已经兴起。
术语大数据通常是指具有以下特征的数据集：

• 体积：文件、记录和表中收集的数据量非常大，代表了数百万甚至数十亿个数据点。
• 速度：数据传输的速度非常快。实时或近实时数据已成为许多领域的常态。
• 多样性：数据是从许多不同的来源以各种格式收集的，包括结构化数据（例如，SQL 表或 CSV 文件）、半结构化数据（例如，HTML 代码）和非结构化数据（例如，视频消息） .
  与大数据的数量、速度和多样性相关的特征如图表 1 所示。
  图表 1 显示，随着越来越多的数据被生成、捕获和存储，数据量正在从兆字节 (MB) 和千兆字节 (GB) 增长到更大的大小，例如太字节 (TB) 和 PB (PB)。与此同时，更多的传统和非传统数据可以实时或接近实时地获得，数据类型的多样性比以往任何时候都多。

大数据可以是结构化、半结构化或非结构化数据。结构化数据项可以组织在表格中，并且通常存储在数据库中，其中每个字段代表相同类型的信息。非结构化数据可能是无法以表格形式表示的不同的、无组织的数据。非结构化数据，例如由社交媒体、电子邮件、短信、录音、图片、博客、扫描仪和传感器生成的数据，通常需要不同的、专门的应用程序或自定义程序才能对投资专业人士有用。例如，为了分析电子邮件或文本中包含的数据，可能需要专门开发或定制的计算机代码来首先处理这些文件。半结构化数据可能同时具有结构化和非结构化数据的属性。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

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。

statistics-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。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写投资组合Investment Portfolio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。

投资组合是由投资人或金融机构所持有的股票、债券、金融衍生产品等组成的集合。目的是分散风险。投资组合可以看成几个层面上的组合。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写投资组合Investment Portfolio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。我们的专家在代写投资组合Investment Portfolio方面经验极为丰富，各种代写投资组合Investment Portfolio相关的作业也就用不着说。

我们提供的投资组合Investment Portfolio及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• 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

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|EXPECTATIONS OF INVESTMENT PROFESSIONALS

Thus, the issue faced by CFA charterholders and other financial industry participants is not choosing between professional values and business values. Rather, it is balancing that ever-competing pair in a way that places the best interests of consumers and clients above our own corporate and personal interests.

All investment professionals …. would do well to … develop a keener awareness of the “big picture” of our financial system, a profound introspection into how we can make it better, a knowledge of the long history of finance, and a deep involvement in fostering in our profession the highest character it requires if we are to serve investors effectively, honestly, and prudently in the years ahead.
-John C. Bogle, “Balancing Professional Values and Business Values” (2017)
Characteristics and behavior expected of all professionals include honesty, integrity, altruism, continuous improvement, excellence, loyalty, and respect for colleagues, employers, and clients. Extremely high standards, but not perfection, are expected, including behavior in public. Professionals should, through their actions, uphold the reputation of their profession and be responsible, accountable, and reliable in their work. Professionals should reflect regularly about the cycle of self-improvement, starting with a self-assessment, identification of knowledge gaps, compiling a program of continuing professional development to fill those gaps, putting the new learning into practice, and then evaluating the results in order to inform the next cycle. Key duties of professionals are to provide independent advice, avoid or disclose conflicts of interest, and respect client information, objectivity, transparency, and confidentiality.

The behaviors expected will vary by profession, but some attributes are shared by most professions. These include the duty to be honest and open in dealings, which covers all aspects of professional practice, ranging from writing resumes, presenting advice, record keeping, and achieving-to the greatest extent possible-informed consent from clients. This means ensuring that clients understand the consequences of decisions, the range of outcomes, and risks. A client will not have the level of knowledge that the expert professional does, but the professional should not abuse this more specialized knowledge. There will at times be adverse outcomes for clients arising from errors in judgment and practice. Professionals should be prepared to acknowledge mistakes promptly, learn from them, and correct them, including making clients whole, where appropriate. Some professional codes state that professionals must disassociate themselves from any violation of laws or regulations. This means that individuals may need to act themselves in response to a concern even if they are unable to alter the conduct of others.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Description of the Framework

When faced with decisions that can affect multiple stakeholders, investment professionals must have a well-developed set of principles. Otherwise, their thought processes can lead to, at best, indecision and, at worst, fraudulent conduct and destruction of the public trust. Establishing an ethical framework to guide an investment professional’s internal thought process regarding how to act is a crucial step to engaging in ethical conduct.

Investment professionals are generally comfortable analyzing and making decisions from an economic (profit/loss) perspective. Given the importance of ethical behavior in carrying out professional responsibilities, it is also important to analyze decisions and their potential consequences from an ethical perspective. Using a framework for ethical decision-making will help investment professionals to effectively examine their choices in the context of conflicting interests common to their professional obligations (e.g., researching and gathering information, developing investment recommendations, and managing money for others). Such a framework provides investment professionals with a tool to help them adhere to a code of ethics and allows them to analyze and choose options to meet high standards of ethical behavior. By applying the framework and analyzing the particular circumstances of each available alternative, investment professionals are able to determine the best course of action to fulfill their responsibilities in an ethical manner.

An ethical decision-making framework helps a decision maker see the situation from multiple perspectives and pay attention to aspects of the situation that may be less evident with a short-term, self-focused perspective. The goal of getting a broader picture of a situation is to be able to create a plan of action that is less likely to harm stakeholders and more likely to benefit them. If a decision maker does not know or understand the effects of her or his actions on stakeholders, the likelihood of making a decision and taking action that harms stakeholders is more likely to occur, even if unintentionally. Finally, an ethical decisionmaking framework helps decision makers explain and justify their actions to a broader audience of stakeholders.

An ethical decision-making framework is designed to facilitate the decision-making process for all decisions. It helps people look at and evaluate a decision from multiple perspectives to identify important issues they might not otherwise consider. Using an ethical decision-making framework consistently helps develop sound judgment and decision-making skills and avoid making decisions that have unanticipated ethical consequences. Ethical decision-making frameworks come in many forms with varying degrees of detail. A general ethical decision-making framework is shown in Exhibit 1 .

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|EXPECTATIONS OF INVESTMENT PROFESSIONALS

因此，CFA 持证人和其他金融行业参与者面临的问题不是在专业价值和商业价值之间做出选择。相反，它以一种将消费者和客户的最大利益置于我们自己的公司和个人利益之上的方式来平衡这对不断竞争的对。

所有投资专业人士…… 最好……培养对我们金融体系“大局”的敏锐意识，深刻反思我们如何才能使它变得更好，了解金融的悠久历史，并深入参与在我们的职业中培养如果我们要在未来几年内有效、诚实和审慎地为投资者服务，就必须具备最高品格。
-John C. Bogle，“平衡专业价值和商业价值”（2017 年）
对所有专业人士的期望特征和行为包括诚实、正直、利他主义、持续改进、卓越、忠诚以及对同事、雇主和客户的尊重。期望极高的标准，但不是完美的，包括在公共场合的行为。专业人士应通过自己的行动维护其专业声誉，并在工作中负责任、负责和可靠。专业人士应定期反思自我提升的周期，从自我评估开始，识别知识差距，编制持续专业发展计划以填补这些差距，将新的学习付诸实践，然后按顺序评估结果通知下一个周期。专业人士的主要职责是提供独立的建议，

预期的行为会因职业而异，但某些属性是大多数职业共有的。其中包括在交易中保持诚实和开放的义务，这涵盖了专业实践的所有方面，从撰写简历、提供建议、保存记录以及尽可能获得客户的知情同意。这意味着确保客户了解决策的后果、结果的范围和风险。客户不会拥有专业人士所具备的知识水平，但专业人士不应滥用这种更专业的知识。有时会因判断和实践的错误而对客户产生不利的后果。专业人员应准备好及时承认错误，从中吸取教训并纠正错误，包括让客户完整，在适当情况下。一些专业守则规定，专业人士必须与任何违反法律或法规的行为脱钩。这意味着即使个人无法改变他人的行为，他们也可能需要采取自己的行动来应对担忧。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Description of the Framework

当面临可能影响多个利益相关者的决策时，投资专业人士必须有一套完善的原则。否则，他们的思维过程最多可能导致优柔寡断，最坏的情况是欺诈行为和破坏公众信任。建立一个道德框架来指导投资专业人士关于如何行动的内部思考过程是从事道德行为的关键步骤。

投资专业人士通常乐于从经济（利润/损失）的角度进行分析和决策。鉴于道德行为在履行职业责任中的重要性，从道德角度分析决策及其潜在后果也很重要。使用道德决策框架将有助于投资专业人士在与其职业义务（例如，研究和收集信息、制定投资建议和为他人管理资金）共同利益冲突的背景下有效地审查他们的选择。这样的框架为投资专业人士提供了一种工具，帮助他们遵守道德准则，并允许他们分析和选择符合高标准道德行为的选项。

道德决策框架可帮助决策者从多个角度看待情况，并以短期、以自我为中心的视角关注情况可能不太明显的方面。更广泛地了解情况的目标是能够制定一个不太可能伤害利益相关者而更有可能使他们受益的行动计划。如果决策者不知道或不了解她或他的行为对利益相关者的影响，即使是无意的，也更有可能发生做出伤害利益相关者的决定和采取行动的可能性。最后，道德决策框架可以帮助决策者向更广泛的利益相关者解释和证明他们的行为。

道德决策框架旨在促进所有决策的决策过程。它可以帮助人们从多个角度看待和评估决策，以识别他们可能不会考虑的重要问题。始终如一地使用道德决策框架有助于培养正确的判断和决策技能，并避免做出具有未预料到的道德后果的决策。道德决策框架有多种形式，具有不同程度的细节。图表 1 显示了一个通用的道德决策框架。

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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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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。

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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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投资组合是由投资人或金融机构所持有的股票、债券、金融衍生产品等组成的集合。目的是分散风险。投资组合可以看成几个层面上的组合。

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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Trust in the Investment Industry

The investment professional today has similarities with professionals in longer-established professions, such as medicine and law. Like doctors and lawyers, investment professionals are trusted to draw on a body of formal knowledge and apply that knowledge with care and judgment. In comparison to clients, investment professionals are also expected to have superior financial expertise, technical knowledge, and knowledge of the applicable laws and regulations. There is a risk that clients may not be fully aware of the conflicts, risks, and fees involved, so investment professionals must always handle and fully disclose these issues in a way that serves the best interests of clients. Compliance with codes of ethics and professional standards is essential, and practice must be guided by care, transparency, and integrity.
The investment profession and investment firms must be interdependent to foster trust. Employers and regulators have their own standards and practices that may differ from regulations and standards set by professional bodies. The investment professional bodies typically direct professionals in how to resolve these differences.

In many countries, the investment profession affects many key aspects of the economy, including savings, retirement planning, and the pricing and allocation of capital. In most countries, skilled evaluation of securities leads to more efficient capital allocation and, combined with ethical corporate governance, can assist in attracting investment from international investors. The investment profession can deliver more value to society when higher levels of trust and better capital allocation reduce transaction costs and help meet client objectives. These reasons explain why practitioners, clients, regulators, and governments have supported the development of an investment management profession.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|CFA Institute as an Investment Professional Body

CFA Institute is the largest global association of investment professionals. Created in the early $1960 \mathrm{~s}$, it moved beyond North America in the $1980 \mathrm{~s}$, reflecting the globalization of investment management. CFA Institute initiated a number of other changes in line with the growth of investment management. One significant change occurred in 2015, when CFA Institute decided to implement the highest standards of governance in the US not-for-profit sector. The Board of Governors resolved “to implement US Public Company Standards and US not-for-profit leading practices, unless the Board determines that it is not in the best interest of the membership or organization to do so.”

The mission of CFA Institute is “to lead the investment profession globally, by promoting the highest standards of ethics, education, and professional excellence for the ultimate benefit of society.” The CFA Institute Code of Ethics and Standards of Professional Conduct (Code and Standards) promote the integrity of members ${ }^{2}$ and establish a model for ethical behavior. CFA Institute candidates and members must meet the highest standards among those established by CFA Institute, regulators, or the employer. Where client interests and market interests conflict, the Code and Standards set an investment professional’s duty to market integrity as the overriding obligation. The advocacy efforts of CFA Institute aim to build market integrity by calling for regulations that align the interests of firms and clients.
As a professional body, CFA Institute gathers knowledge from practicing investment professionals, develops high-quality curricula, conducts rigorous examinations, and ensures practitioner involvement in developing its codes and values. Through interactions with practicing investment professionals, CFA Institute has developed a body of knowledge for the investment profession. This body of knowledge is updated on an ongoing basis through a process known as practice analysis. Practice analysis helps ensure that the CFA Institute Global Body of Investment Knowledge (GBIK) and the CFA Program Candidates Body of Knowledge (CBOK) remain current and globally relevant. The CFA Program CBOK focuses on the core knowledge, skills, and abilities (competencies) that are generally accepted and applied by investment professionals. These competencies are used in practice in a generalist context and are expected to be demonstrated by a recently qualified CFA charterholder.

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Trust in the Investment Industry

今天的投资专业人士与医学和法律等历史悠久的专业人士有相似之处。与医生和律师一样，投资专业人士被信任能够利用大量的正式知识，并谨慎和判断地应用这些知识。与客户相比，投资专业人士还应具备卓越的金融专业知识、技术知识以及适用法律法规的知识。客户可能无法完全意识到所涉及的冲突、风险和费用，因此投资专业人士必须始终以符合客户最大利益的方式处理和充分披露这些问题。遵守道德规范和专业标准至关重要，实践必须以谨慎、透明和正直为指导。
投资专业和投资公司必须相互依存以促进信任。雇主和监管机构有自己的标准和做法，可能不同于专业机构制定的法规和标准。投资专业机构通常指导专业人士如何解决这些差异。

在许多国家，投资行业影响经济的许多关键方面，包括储蓄、退休计划以及资本的定价和分配。在大多数国家，对证券进行熟练的评估可以提高资本配置的效率，再加上合乎道德的公司治理，有助于吸引国际投资者的投资。当更高水平的信任和更好的资本配置降低交易成本并帮助实现客户目标时，投资专业可以为社会创造更多价值。这些原因解释了为什么从业者、客户、监管机构和政府支持投资管理专业的发展。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|CFA Institute as an Investment Professional Body

CFA Institute 是全球最大的投资专业人士协会。创建于早期1960 s，它在1980 s，体现了投资管理的全球化。随着投资管理的发展，CFA Institute 发起了许多其他变革。2015 年发生了一项重大变化，当时 CFA 协会决定在美国非营利部门实施最高标准的治理。理事会决定“实施美国上市公司标准和美国非营利领先实践，除非理事会确定这样做不符合会员或组织的最佳利益。”

CFA Institute 的使命是“通过促进最高标准的道德、教育和专业卓越，以最终造福社会，引领全球投资行业”。CFA Institute Code of Ethics and Standards of Professional操守（Code and Standards）促进会员诚信2并建立道德行为模式。CFA 协会的候选人和会员必须达到 CFA 协会、监管机构或雇主制定的最高标准。当客户利益与市场利益发生冲突时，守则和标准将投资专业人士的市场诚信义务设定为首要义务。CFA 协会的倡导工作旨在通过制定符合公司和客户利益的法规来建立市场诚信。
作为一个专业机构，CFA Institute 从执业投资专业人士那里收集知识，开发高质量的课程，进行严格的考试，并确保从业者参与制定其准则和价值观。通过与执业投资专业人士的互动，CFA 协会为投资专业发展了一套知识体系。这一知识体系通过称为实践分析的过程不断更新。实践分析有助于确保 CFA 学院全球投资知识体系 (GBIK) 和 CFA 计划候选人知识体系 (CBOK) 保持最新和全球相关性。CFA Program CBOK侧重于投资专业人士普遍接受和应用的核心知识、技能和能力（能力）。

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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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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。

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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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