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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Behavioural tools and methods

Now that we have outlined some of the key insights that behavioural economists take from economics and psychology, we can see how they also combine different methods from economics and psychology – including economists” traditional econometric and modelling tools, alongside methods from game theory – and also experimental approaches from psychology. All these sub-disciplines already have their own large and rich literatures and there is not the space to explore them in detail in this book alongside the enormous behavioural economics literature but a quick summary is given below, alongside some reading recommendations in Further Reading.

Many areas of behavioural economics focus on strategic interactions between people and standard game theoretic tools are used as a starting point in these analyses. Putting game theory together with behavioural insights produces the large, diverse field known as behavioural game theory, surveyed comprehensively by Camerer (2003b) and partly covered here in the chapters on learning (Chapter 5) and sociality (Chapter 6). In explaining behavioural game theory, Camerer makes a distinction between games, which are strategic situations, and game theory – which gives explanations for choices. In standard game theory, there is a divorce of theory and evidence and limited empirical evidence. Camerer (2003) cites von Neumann and Morgenstern (1944): “the empirical background of economic science is definitely inadequate. Our knowledge of the relevant facts of economics is incomparably smaller than that commanded in physics at the time when mathematicisation of that subject was achieved”. Camerer suggests that this gap between theory and evidence seen in standard game theoretic approaches can be remedied to an extent by the inclusion of experimental techniques. This can be achieved by starting with classical game theory – including games that incorporate private information alongside probabilistic information about others’ preferences and/or types.

Behavioural game theory can be used to test the standard economists’ hypotheses by adapting classical game theory (in which people are assumed to be self-interested maximizers, engaging strategically) to allow for additional behavioural forces, for example limits to strategic thinking, and attitudes towards others’ payoffs and learning. If it leads to rejections of predictions of classical game theory, evidence from behavioural game theory can be interpreted in a number of ways, particularly as much of it is based on experimental evidence: violations could reflect irrationality or weaker versions of rationality (e.g. as explored by Herbert Simon in his analyses of bounded and procedural rationality); “other-regarding” preferences (e.g. for reciprocity, equity, etc.); strategic thinking and/or reputation building.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Experimental economics

Empirical testing of behavioural economics models uses a range of data and some data is similar to data used in standard economic analysis. In terms of the methodological tools used by behavioural economists, there have been some innovations and data-based statistical and econometric analyses are increasingly being supplemented by experimental evidence. In fact, some areas of behavioural economics have emerged from experimental economics. Behavioural models can explain experimental results that, for one reason or another (and there is plenty of controversy about the reasons), do not fit with simple predictions from standard theory.

Vernon L. Smith pioneered the use of experiments in economics and initially used market experiments as a pedagogical device in his principles of economics lectures (Smith 2003a). Experimental methods can be integral to behavioural economics because they enable close observation of actual choices under carefully controlled conditions, thus allowing the experimenter to abstract from ordinary complicating factors. If properly constructed, experiments can allow us properly to control conditions so as to capture the real drivers of behaviour.

The main advantage of an experimental approach is it gives us new types of data to illuminate economic decision-making that will, in some circumstances, be better than the “happenstance” data of conventional economics/econometrics. Experimental methods are also used in neuroeconomic studies particularly when the tight analytical structure of game theoretic methods can be used to complement a wide range of neuroscientific techniques (to be explored in more detail in Chapters 11 and 12). This enables the construction of neuroeconomic experiments that can be conducted quickly, efficiently and neatly to test neuroeconomic hypotheses clearly.

Experimental investigations can however be fraught with problems, as explored by Smith (1994), Binmore (1999) and others. Experimental designs must be “clean” with proper controls, clear and simple instructions and clear incentives. Results in experimental context can be conflated with impacts from methodological variables (e.g. repetition, anonymity); demographic factors (gender, age, socioeconomic group, etc.); cultural factors; game structure and/or labelling and context. Designing a clean, uncomplicated experiment is not easy to achieve and needs a lot of careful thought.

One aspect of experimental design that attracts strong views from economists is the issue of deception. Is it a methodological problem? In principle, incorporating deception into experiments conflicts with the focus in experimental economics on truthfulness as an essential element in “clean” experiments. On the other hand, particularly in neuroeconomic experiments where the experimental environment necessarily is highly constrained, it is often impossible to avoid some limited deception.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Behavioural tools and methods

既然我们已经概述了行为经济学家从经济学和心理学中获得的一些关键见解，我们可以看到他们如何结合经济学和心理学的不同方法——包括经济学家的传统计量经济学和建模工具，以及博弈论的方法——以及心理学的实验方法。所有这些子学科都已经拥有自己庞大而丰富的文献，本书没有空间详细探讨它们以及大量的行为经济学文献，但下面给出了一个快速总结，以及进一步阅读中的一些阅读建议。

行为经济学的许多领域都关注人与人之间的战略互动，标准博弈论工具被用作这些分析的起点。将博弈论与行为洞察力结合在一起产生了被称为行为博弈论的庞大而多样的领域，Camerer (2003b) 对其进行了全面调查，并在学习（第 5 章）和社交性（第 6 章）的章节中进行了部分讨论。在解释行为博弈论时，Camerer 区分了博弈（策略情境）和博弈论（解释选择）。在标准博弈论中，存在理论与证据的分离以及有限的经验证据。Camerer (2003) 引用 von Neumann 和 Morgenstern (1944) 的话：“经济科学的经验背景肯定是不充分的。我们对经济学相关事实的了解比物理学实现数学化时所掌握的知识要少得多”。Camerer 建议，在标准博弈论方法中看到的理论和证据之间的这种差距可以通过包含实验技术在一定程度上得到弥补。这可以通过从经典博弈论开始来实现——包括将私人信息与关于他人偏好和/或类型的概率信息结合在一起的博弈。

行为博弈论可用于检验标准经济学家的假设，方法是采用经典博弈论（假设人们是自利最大化者，战略性参与）以考虑额外的行为力量，例如限制战略思维和态度对他人的回报和学习。如果它导致拒绝经典博弈论的预测，行为博弈论的证据可以用多种方式解释，特别是其中大部分基于实验证据：违规可能反映非理性或理性的较弱版本（例如赫伯特·西蒙（Herbert Simon）在他对有限理性和程序理性的分析中）；“其他方面”的偏好（例如互惠、公平等）；战略思维和/或声誉建设。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Experimental economics

行为经济学模型的实证检验使用了一系列数据，其中一些数据与标准经济分析中使用的数据相似。在行为经济学家使用的方法论工具方面，已经出现了一些创新，基于数据的统计和计量经济学分析越来越多地得到实验证据的补充。事实上，行为经济学的某些领域是从实验经济学中衍生出来的。行为模型可以解释实验结果，由于某种原因（并且有很多关于原因的争议），不符合标准理论的简单预测。

Vernon L. Smith 率先在经济学中使用实验，并最初在他的经济学原理讲座中使用市场实验作为教学手段（Smith 2003a）。实验方法可以成为行为经济学不可或缺的一部分，因为它们能够在仔细控制的条件下密切观察实际选择，从而使实验者能够从普通的复杂因素中抽象出来。如果构建得当，实验可以让我们适当地控制条件，从而捕捉行为的真正驱动因素。

实验方法的主要优点是它为我们提供了新类型的数据来阐明经济决策，在某些情况下，这些数据比传统经济学/计量经济学的“偶然性”数据更好。实验方法也用于神经经济学研究，特别是当博弈论方法的紧密分析结构可用于补充广泛的神经科学技术时（将在第 11 章和第 12 章中更详细地探讨）。这使得能够构建可以快速、有效和整齐地进行的神经经济学实验，以清楚地测试神经经济学假设。

然而，正如 Smith (1994)、Binmore (1999) 和其他人所探讨的那样，实验研究可能充满问题。实验设计必须“干净”，具有适当的控制、清晰简单的说明和明确的激励措施。实验环境中的结果可以与方法变量的影响（例如重复、匿名）混为一谈；人口因素（性别、年龄、社会经济群体等）；文化因素；游戏结构和/或标签和背景。设计一个干净、简单的实验并不容易实现，需要深思熟虑。

吸引经济学家强烈观点的实验设计的一个方面是欺骗问题。是方法论问题吗？原则上，将欺骗纳入实验与实验经济学将真实性作为“干净”实验的基本要素的重点相冲突。另一方面，特别是在实验环境必然受到高度限制的神经经济学实验中，通常不可能避免一些有限的欺骗。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Behavioural economics: what’s new

Now that we have explored some of the history of behavoural economic thought, we can turn to modern economics to explore how and why behavioural economics is different from standard approaches – specifically the dominant approach associated with neoclassical economics – which focuses on the role played by rational agents in market economies. Neo-classical economics is sometimes notorious for its focus on unrealistic behavioural assumptions about humans’ capacity for rationality. This translates into theories that are founded on mathematical principles – reinforcing the idea that economics treats people as if they are mathematical machines. Nonetheless, economic theory has the distinct advantage that it is analytical and relatively objective. The power of behavioural economics comes in combining more realistic behavioural assumptions – which we shall introduce in this book – with some of the analytical rigour of economic theory. Many would envisage behavioural economics and neuroeconomics as providing conceptual alternatives to standard neoclassical models which focus on a conception of people as Homo economicus – people are assumed to be clever and well-informed, decision-making is rational and systematic; and economic actions are described as the outcome of mechanical data processing. A lot has been done to soften the standard approach, especially in microeconomic analysis, for example by recognizing the nature and implications of asymmetric information and other forms of market failure, and by introducing Bayesian models to replace models of rationality based on perfect information. These extensions can explain non-maximizing behaviour by allowing it to be constrained by uncertainty and/or affected by strategic interactions between people and firms. Behavioural economics is another way to illuminate some of the deeper foundations of sub-optimal behaviour.
The degree of divergence between behavioural economic models and standard neoclassical models does vary across behavioural economics. Some would see behavioural economics as basically consistent with standard neoclassical approaches, with some extra psychological variables embedded, for example into utility functions, to increase realism, though at some cost in terms of tractability.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Key insights from psychology

In taking on the essential assumptions of neoclassical economics, behavioural economists populate their models with people who are far more susceptible to social and psychological influences than Homo economicus. On this point, it is important to note that behavioural economics is not one coherent and self-contained subject – there is a spectrum of approaches to behavioural economics, reflecting the extent to which key insights from psychology, sociology, neuroscience and evolutionary biology are brought into the frame. Some behavioural economists develop models in which the neoclassical model is “tweaked” with some socio-psychological insights – such as that people are not always selfish. Other behavoural economists focus much more strongly on the role of personality, emotions and psychological biases in economic and financial decision-making. Whilst this book takes a broad view of which psychological insights are most relevant and interesting, nonetheless it is important to recognize that behavioural economics, economic psychology and psychological economics are not necessarily the same thing. There are many parallels between them but subtle differences too. Some behavioural economists are interested only in observable and measurable impacts on behaviour and preferences and are less interested in the underlying psychological processes. They would argue that these underlying variables are not easily measurable and so cannot form the basis of an objective science.

How do behavioural economists bring psychology into their models? This is a difficult question to answer quickly because psychology encompasses such a large range of ideas and sub-disciplines and such a large number of tools and techniques.

The incorporation of psychology into economics is controversial. For some economists, embedding a deeper understanding of what motivates choices and decisions is an anathema because, for example, in positivist, neoclassical approaches, the focus is on objectively measurable data such as observed choices. Earl (2005) observes that such criticisms may reflect the fact that psychology as a discipline lacks a grand unifying theory. There are many different psychological approaches but fragmentation within psychology not only discourages economists from making an investment in understanding psychological theories; it also encourages a piecemeal, ad hoc approach to embedding psychological insights into economics (Earl 2005). This selective use of psychological insights in behavioural economics may undermine its credibility for some.

Behavioural psychology has had a profound influence on modern behavioural economics and helps to explain the distinction between it and economic psychology. In contrast to economic psychology, the areas of behavioural economics that are closest to mainstream economic theory adopt the methodology of behavioural psychology by focusing on observed choices and revealed preferences using experimental methods and abstracting from cognitive and emotional processes underlying decision-making.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Behavioural economics: what’s new

既然我们已经探索了一些行为经济学思想的历史，我们可以转向现代经济学来探索行为经济学如何以及为什么不同于标准方法——特别是与新古典经济学相关的主导方法——关注理性所扮演的角色。市场经济中的代理人。新古典经济学有时因其对人类理性能力的不切实际行为假设的关注而臭名昭著。这转化为基于数学原理的理论——强化了经济学将人视为数学机器的观点。尽管如此，经济理论具有分析性和相对客观的明显优势。行为经济学的力量来自于将更现实的行为假设——我们将在本书中介绍——与经济理论的一些分析严谨性结合起来。许多人将行为经济学和神经经济学设想为标准新古典模型的概念替代品，这些模型侧重于将人视为经济人的概念——人们被认为是聪明和消息灵通的，决策是理性和系统的；经济行为被描述为机械数据处理的结果。已经做了很多工作来软化标准方法，特别是在微观经济分析中，例如通过识别不对称信息和其他形式的市场失灵的性质和影响，以及通过引入贝叶斯模型来取代基于完美信息的理性模型。这些扩展可以通过允许其受到不确定性的约束和/或受人与公司之间的战略互动的影响来解释非最大化行为。行为经济学是阐明次优行为的一些更深层基础的另一种方法。
行为经济学模型和标准新古典模型之间的分歧程度在行为经济学中确实有所不同。有些人会认为行为经济学与标准的新古典主义方法基本一致，将一些额外的心理变量嵌入到效用函数中，以增加现实主义，尽管在易处理性方面需要付出一些代价。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Key insights from psychology

在采用新古典经济学的基本假设时，行为经济学家在他们的模型中填充了比经济人更容易受到社会和心理影响的人。在这一点上，重要的是要注意，行为经济学不是一个连贯且自成一体的学科——行为经济学有一系列方法，反映了心理学、社会学、神经科学和进化生物学的关键见解在多大程度上被引入进入框架。一些行为经济学家开发了一些模型，其中新古典模型被“调整”了一些社会心理学见解——比如人们并不总是自私的。其他行为经济学家更加关注个性、情感和心理偏见在经济和金融决策中的作用。虽然本书对哪些心理学见解最相关和最有趣采取了广泛的看法，但重要的是要认识到行为经济学、经济心理学和心理经济学不一定是同一件事。它们之间有许多相似之处，但也有细微的差别。一些行为经济学家只对对行为和偏好的可观察和可测量的影响感兴趣，而对潜在的心理过程不太感兴趣。他们会争辩说，这些潜在变量不容易测量，因此不能构成客观科学的基础。经济心理学和心理经济学不一定是一回事。它们之间有许多相似之处，但也有细微的差别。一些行为经济学家只对对行为和偏好的可观察和可测量的影响感兴趣，而对潜在的心理过程不太感兴趣。他们会争辩说，这些潜在变量不容易测量，因此不能构成客观科学的基础。经济心理学和心理经济学不一定是一回事。它们之间有许多相似之处，但也有细微的差别。一些行为经济学家只对对行为和偏好的可观察和可测量的影响感兴趣，而对潜在的心理过程不太感兴趣。他们会争辩说，这些潜在变量不容易测量，因此不能构成客观科学的基础。

行为经济学家如何将心理学带入他们的模型中？这是一个很难快速回答的问题，因为心理学包含了如此广泛的思想和子学科以及如此大量的工具和技术。

将心理学纳入经济学是有争议的。对于一些经济学家来说，深入了解促使选择和决策的因素是一种诅咒，因为例如，在实证主义的新古典主义方法中，重点是客观可衡量的数据，例如观察到的选择。Earl (2005) 观察到，这样的批评可能反映了心理学作为一门学科缺乏一个宏大的统一理论的事实。有许多不同的心理学方法，但心理学内部的碎片化不仅阻碍了经济学家对理解心理学理论进行投资；它还鼓励采用零碎的、临时的方法将心理学见解嵌入经济学（Earl 2005）。这种在行为经济学中选择性地使用心理学见解可能会破坏其对某些人的可信度。

行为心理学对现代行为经济学产生了深远的影响，并有助于解释它与经济心理学的区别。与经济心理学相比，最接近主流经济理论的行为经济学领域采用行为心理学方法论，通过实验方法关注观察到的选择和揭示的偏好，并抽象出决策背后的认知和情感过程。

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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（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。

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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|What is behavioural economics

With the award of the 2017 Nobel Prize in economics to behavioural economist Richard Thaler-one of the pioneers in developing behavioural public policy “nudging”-behavioural economics is very much in the news. There are, however, many misconceptions about behavioural economics, which raises the question: what is behavioural economics?

This is a question that many behavioural economists have worked on answering, for example see Hargreaves-Heap (2013) versus Thaler (2016) for some contrasting perspectives. To give a quick and simple answer: behavioural economics is a fascinating and fashionable subject, of increasing interest to policy-makers and business, as well as to a range of academic researchers and teachers. But, because it is such a broad field, it can be difficult precisely to define. Some would argue that all economics is behavioural economics because economics is about behaviour, albeit in a restricted context. Others would define behavioural economics very narrowly as the study of observed behaviour under controlled conditions, without inferring too much about the underlying, unobservable psychological processes that generate behaviour.

Overall, the clearest way to describe it is as a subject that brings together economic insights about preferences and decision-making with broader principles of behaviour from a range of other social, behavioural and biological sciences. In this, behavioural economics relaxes economists’ standard assumptions to give models in which people decide quickly, often using simple rules of thumb rather than rigorously but robotically calculating the monetary benefits and costs of their decisions. Behavioural economics also explores how quick thinking leads people into systematic mistakes but also explains how people can learn from their mistakes. In behavioural economic models, people look to others when making decisions and when seeking happiness. Their decisions are affected by skills and personalities and also by moods and emotions. People aren’t necessarily good at planning systematically for future events and particularly when immediate pleasures tap into emotional and visceral influences. This means that people will be susceptible to impulsive decision-making which may be detrimental to their long-term welfare, for example smoking and eating unhealthy food. So overall, behavioural economics develops more traditional economic models to explore in more depth and detail the balancing acts that we go through every day when we choose and decide. For the purposes of this book, behavioural economics will be defined broadly as the subject which attempts to enrich economic analyses of behavior – grounded as it is in theories about preferences, incentives, decision-making and strategy – with insights from psychology, sociology, cognitive neuroscience and evolutionary biology.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|A quick history of behavioural economics

Whilst behavioural economics might seem like a relatively new sub-discipline of economics to some, in fact economists have been working on themes that we might today categorize as ‘behavioural economics’ for as long as economics has been around. Historically, economics had many links with psychology but as mathematical tools were used to simplify and structure economic theory, the subject moved away from psychological analysis. Also, with the increasing focus amongst economists on quantitative styles of decision-making, psychology’s focus on subjective motivations did not rest easily with economists’ focus on objective, analytical, mathematical methods of capturing economic decision-making via the observation of what people choose and decide. Economics went through something like a behavioural “dark age” – in which key insights from other social sciences were lost – until the major resurgence of behavioural and psychological economics in the 1980 s and 1990s. In understanding why, it is useful to explore the historical development of behavioural economics and some of the behavioural approaches that preceded economics as we see it today – from David Hume in the 18th century through to Hyman Minsky in the 20th century. For a quick potted history see below, but more detailed accounts include Kao and Velupillai (2015) and Heukelom (2014).

Adam Smith is widely attributed with founding the subject of economics (not entirely accurately) and he too was interested in the social and psychological dimensions of behaviour, even if his interests in these areas are not apparent in the caricatures of his thinking. Whilst his name is popularly associated with his rhetorical justification of free markets and the accompanying metaphor of the Invisible Hand of the price mechanism coordinating individual behaviour in socially beneficial directions, as described in An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations (1776), Adam Smith also thought carefully about sociopsychological motivations. One key theme in his writings is the impact that social emotions have on our choices – foreshadowing a number of areas in modern behavioural economics, particularly models of social influence. In The Theory of Moral Sentiments (1759) he emphasizes the importance of imaginative sympathy in human nature: “How selfish soever man may be supposed, there are evidently some principles in his nature, which interest him in the fortune of others, and render their happiness necessary to him” (Smith 1759, p. 9).

Adam Smith foreshadowed the importance of sentiment in modern behavioural economics, with his emphasis on social, unsocial and selfish passions – focusing on the importance of vividness in events in determining how strongly we respond to them. Linking with modern analyses of bad habits and inconsistent plans he analyses self-deceit and the impact of customs and fashions – which are also the focus in modern behavioural economics analyses of social influences and group bias. Vernon L Smith (1998) notes that whilst on first inspection there may seem to be a contradiction between Adam Smith’s Wealth of Nations, emphasizing self-interest, and The Theory of Moral Sentiments, emphasizing sympathy – in fact these concepts can be reconciled if cooperation and noncooperation can both be understood in terms of a “self-interested propensity for exchange” in friendships as well as markets.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|What is behavioural economics

随着 2017 年诺贝尔经济学奖授予行为经济学家理查德·泰勒（Richard Thaler）——发展行为公共政策“轻推”的先驱之一——行为经济学在新闻中非常重要。然而，人们对行为经济学存在许多误解，这就提出了一个问题：什么是行为经济学？

这是许多行为经济学家一直在努力回答的问题，例如，参见 Hargreaves-Heap (2013) 与 Thaler (2016) 的一些对比观点。给出一个快速而简单的答案：行为经济学是一门引人入胜的时尚学科，政策制定者和企业以及一系列学术研究人员和教师越来越感兴趣。但是，因为它是一个如此广泛的领域，所以很难准确地定义。有些人会争辩说，所有经济学都是行为经济学，因为经济学是关于行为的，尽管是在有限的背景下。其他人会将行为经济学非常狭隘地定义为对受控条件下观察到的行为的研究，而不会过多地推断产生行为的潜在的、不可观察的心理过程。

总体而言，最清晰的描述方式是将其作为一门学科，将有关偏好和决策的经济见解与来自其他社会、行为和生物科学的更广泛的行为原则结合在一起。在这方面，行为经济学放宽了经济学家的标准假设，给出了人们快速决策的模型，通常使用简单的经验法则，而不是严格但机械地计算他们决策的货币收益和成本。行为经济学还探讨了快速思考如何导致人们陷入系统性错误，同时也解释了人们如何从错误中吸取教训。在行为经济学模型中，人们在做决定和寻求幸福时会关注他人。他们的决定受技能和个性的影响，也受情绪和情绪的影响。人们不一定擅长系统地计划未来的事件，尤其是当直接的快乐受到情感和本能的影响时。这意味着人们很容易做出冲动的决策，这可能会损害他们的长期福利，例如吸烟和吃不健康的食物。因此，总体而言，行为经济学发展了更传统的经济模型，以更深入和详细地探索我们每天在选择和决定时所经历的平衡行为。就本书而言，行为经济学将被广义地定义为试图丰富行为经济分析的学科——基于偏好、激励、决策和战略的理论——从心理学、社会学、认知神经科学和进化生物学。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|A quick history of behavioural economics

尽管对某些人来说，行为经济学似乎是一个相对较新的经济学子学科，但实际上，只要经济学存在，经济学家就一直在研究我们今天可能将其归类为“行为经济学”的主题。从历史上看，经济学与心理学有很多联系，但随着数学工具被用来简化和构建经济理论，该学科远离了心理分析。此外，随着经济学家越来越关注决策的量化风格，心理学对主观动机的关注并没有轻易地随着经济学家对通过观察人们的选择和选择来捕捉经济决策的客观、分析、数学方法的关注而停止。决定。经济学经历了类似于行为的“黑暗时代”——其他社会科学的关键见解丢失了——直到 1980 年代和 1990 年代行为经济学和心理经济学的主要复兴。为了理解为什么，探索行为经济学的历史发展以及我们今天看到的经济学之前的一些行为方法是有用的——从 18 世纪的大卫休谟到 20 世纪的海曼明斯基。有关简要历史记录，请参见下文，但更详细的描述包括 Kao 和 Velupillai (2015) 和 Heukelom (2014)。探索行为经济学的历史发展以及我们今天看到的经济学之前的一些行为方法是有用的——从 18 世纪的大卫休谟到 20 世纪的海曼明斯基。有关简要历史记录，请参见下文，但更详细的描述包括 Kao 和 Velupillai (2015) 和 Heukelom (2014)。探索行为经济学的历史发展以及我们今天看到的经济学之前的一些行为方法是有用的——从 18 世纪的大卫休谟到 20 世纪的海曼明斯基。有关简要历史记录，请参见下文，但更详细的描述包括 Kao 和 Velupillai (2015) 和 Heukelom (2014)。

亚当·斯密（Adam Smith）被广泛认为是创立经济学学科（并不完全准确），他也对行为的社会和心理维度感兴趣，即使他对这些领域的兴趣在他的思想漫画中并不明显。虽然他的名字通常与他对自由市场的修辞辩护以及伴随的价格机制的无形之手的隐喻联系在一起，该隐喻在社会有益的方向上协调个人行为，如《国富论的性质和原因的调查》（1776 年）中所述)，亚当·斯密还仔细考虑了社会心理动机。他著作中的一个关键主题是社会情绪对我们选择的影响——预示着现代行为经济学的许多领域，特别是社会影响模型。

亚当·斯密 (Adam Smith) 预示了情感在现代行为经济学中的重要性，他强调社会、非社会和自私的激情——关注事件中生动性在决定我们对事件反应的强烈程度方面的重要性。结合对不良习惯和不一致计划的现代分析，他分析了自我欺骗以及习俗和时尚的影响——这也是现代行为经济学分析社会影响和群体偏见的重点。Vernon L Smith (1998) 指出，虽然乍一看，亚当·斯密强调自利的《国富论》与《道德情操论》之间似乎存在矛盾，

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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行为金融学是研究心理学对投资者和金融市场的影响。它的重点是解释为什么投资者经常显得缺乏自制力，违背自己的最佳利益行事，并根据个人偏见而不是事实做出决定。

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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Chapter previews

The book will be split into three further parts, of which the next part will be by far the biggest, looking at what behavior we observe and how we can model it. It begins, in Chapter 2, with an introduction to heuristics and context effects. The main message I want you to get from this chapter is that people can be influenced in a systematic way by the context or setting in which choices are made. This might seem obvious enough, but it is quite a big step away from the standard economic model.

In Chapter 31 look at choice with risk, and in Chapter 4 at choice over time. The basic approach in both chapters will be the same: to start with a simple and standard way to model behavior, namely expected utility and exponential discounting, and then to propose various modifications to the model so that we can better fit the behavior we observe. This will bring us to some of the more important concepts in behavioral economics, such as prospect theory and time inconsistency.

A theme throughout Chapters 2 to 4 is the importance of reference dependence and context. In particular, we shall see that behavior often depends on whether outcomes are perceived as a loss or gain relative to some reference point. We shall also see that the reference point a person has in mind can change a lot depending on the context.

In Chapters 5 and 6 the focus switches to how people use information. In Chapter 5 the focus is on how people can learn from the information around them, including what they get from other people. In Chapter 6 the focus is on learning and behavior in interactive situations, when it’s necessary to predict the behavior of others. I think the basic message that comes out of these two chapters is that people are clever and do learn, but also struggle to cope with more complex situations. We are going to see, for example, some worrying biases in how people learn from new information.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Behavioral finance

As I have already mentioned, behavioral finance has taken on something of a life of its own alongside behavioral economics. Given that this is a textbook on behavioral economics, rather than behavioral finance, there will naturally not be a comprehensive treatment of behavioral finance. The key ideas of behavioral finance are, however, covered. For those interested in behavioral finance I shall briefly point out three key things to watch out for.

Of primary importance is the efficiency of markets. This is a theme in Chapter 2 (see sections $2.5$ and 2.7). Particularly relevant for finance is the efficiency of markets in the presence of uncertainty. This is covered in Chapter 5 (see section 5.6), including a discussion of bubbles and busts. Chapter 3 (see section 3.6) focuses on some specific finance ‘puzzles’, such as the equity premium puzzle.

An often neglected area of finance is the interaction between traders. Two important concepts for behavioral finance are information cascades and beauty contests. Information cascades help us study how one trader may learn from another (see section 5.3). The beauty contest helps us study the incentives of traders (see sections $6.1$ to $6.4$ ). The saving and investment decisions of individuals will be a recurring theme throughout the book. See in particular section $2.8$ on the life cycle hypothesis, sections $2.9$ and $10.6$ on retirement saving and section $4.5$ on borrowing.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Chapter previews

这本书将分为三个部分，其中下一部分将是迄今为止最大的部分，着眼于我们观察到的行为以及我们如何对其进行建模。第 2 章开始介绍启发式方法和上下文效应。我希望你从本章中得到的主要信息是，人们可以系统地受到做出选择的背景或环境的影响。这似乎很明显，但它与标准经济模型相去甚远。

第 31 章着眼于有风险的选择，第 4 章着眼于时间的选择。两章的基本方法是相同的：从简单而标准的行为建模方法开始，即预期效用和指数贴现，然后对模型提出各种修改，以便更好地拟合我们观察到的行为。这将把我们带到行为经济学中一些更重要的概念，例如前景理论和时间不一致。

第 2 章到第 4 章的一个主题是参考依赖和上下文的重要性。特别是，我们将看到，行为通常取决于相对于某个参考点而言，结果是被视为损失还是收益。我们还将看到，一个人脑海中的参考点可能会根据上下文发生很大变化。

在第 5 章和第 6 章中，重点转向人们如何使用信息。第 5 章的重点是人们如何从周围的信息中学习，包括他们从他人那里得到的信息。第 6 章的重点是互动情境中的学习和行为，当有必要预测他人的行为时。我认为这两章传达的基本信息是人们很聪明并且确实会学习，但也很难应对更复杂的情况。例如，我们将看到人们如何从新信息中学习的一些令人担忧的偏见。

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正如我已经提到的，行为金融学已经与行为经济学一起拥有了自己的生命。鉴于这是一本行为经济学的教科书，而不是行为金融学，自然不会有对行为金融学的全面论述。但是，涵盖了行为金融学的关键思想。对于那些对行为金融感兴趣的人，我将简要指出需要注意的三个关键事项。

最重要的是市场的效率。这是第 2 章中的主题（参见章节2.5和 2.7)。与金融特别相关的是存在不确定性时市场的效率。这在第 5 章（见第 5.6 节）中进行了介绍，包括对泡沫和萧条的讨论。第 3 章（见第 3.6 节）关注一些特定的金融“谜题”，例如股权溢价谜题。

一个经常被忽视的金融领域是交易者之间的互动。行为金融学的两个重要概念是信息级联和选美比赛。信息级联帮助我们研究一个交易者如何向另一个交易者学习（见第 5.3 节）。选美比赛帮助我们研究交易者的动机（见章节6.1至6.4）。个人的储蓄和投资决策将是本书中反复出现的主题。请参阅特定部分2.8关于生命周期假设，章节2.9和10.6关于退休储蓄和部分4.5关于借贷。

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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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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Too far or not far enough

Disagreement on the kinds of questions we have just discussed means that behavioral economics has no shortage of critics. Some criticize it for not being radical enough. Others criticize it for going too far! As you learn more about behavioral economics it is useful to be aware of this criticism and see how it relates back to the questions above.

Pretty much all criticism stems from the same basic concern, namely that behavioral economics is too much like the standard economic model. As we have seen, behavioral economics takes the standard economic model as its starting point. In practice, this means that behavioral models are almost always the standard economic model plus something new. That ‘something new’ might be a reference point, loss aversion, greater weight on the present than the future, a desire to earn no less than others, and so on. The basic assumptions of the standard economic model are retained, however.

This brings us back to the debate on the methodology of positive economics: will more attention to the decision process result in improved predictive accuracy? I cannot answer that question. I will, however, use this as an opportunity to warn against some of the hyperbole that surrounds behavioral economics – and a lot of hyperbole does surround behavioral economics! Although behavioral economics is revolutionizing economics, it is not as radical a departure from the standard economic model as some would have you believe.

Let us turn now to those who criticize behavioral economics for going too far. If behavioral economics is the standard economic model plus something else, then it is no surprise that we can get a better fit. The danger is one of over-fitting. The basic critique goes something like this. The behavioral economist observes behavior that ‘should not happen’, according to the standard economic model, such as Anna borrowing at a high interest rate on a credit card while simultaneously saving for retirement at a low interest rate. We then come up with something that can ‘explain’ this anomaly, such as an impulsive desire to buy expensive handbags while out shopping. We then congratulate ourselves on a better fit.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Some background on behavioral economics

We have already seen that behavioral economics involves both theory and experiment. In this section I want to briefly sketch a little more about the methods of behavioral economics and, in particular, give some background on economic experiments. Before doing so I want to make clear that my objective is not to explain how to run experiments, or to perform statistical tests on the experimental data. These warrant books on their own, and there are lots of good books out there (see the further reading at the end of the chapter). All I want to do is explain enough that you will be able to follow the rest of this book. That means, in particular, getting straight some terminology that I am going to use.

Rather than talk abstractly about experiments and theory I thought it would be more interesting to talk through some research that I did (with Federica Alberti and Anna Stepanova) while writing the first edition of the book. This will give me a chance to introduce all the concepts you need at this stage. Other concepts will be introduced as and when needed or relevant in ‘research methods boxes’ that you will find throughout the book.

I will use the term study for a particular piece of research. The objective of our study was to see whether the amount of money people are endowed with in a threshold public good game has any effect on their ability to coordinate. That might not make much sense at this point, but do not worry, because it should make more sense shortly. A study may be part of a more general project. Our ongoing project is to see how people can coordinate better in threshold public good games. The main part of this study involved running experiments, and so I will talk about that first.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Too far or not far enough

在我们刚刚讨论过的问题上存在分歧意味着行为经济学不乏批评者。有人批评它不够激进。其他人批评它走得太远了！随着您对行为经济学的更多了解，了解这种批评并了解它与上述问题的关系是很有用的。

几乎所有的批评都源于同样的基本问题，即行为经济学太像标准经济模型。正如我们所看到的，行为经济学以标准经济模型为出发点。在实践中，这意味着行为模型几乎总是标准的经济模型加上一些新的东西。那个“新事物”可能是一个参考点、损失厌恶、对现在的重视比对未来的重视、对收入不低于其他人的渴望等等。但是，保留了标准经济模型的基本假设。

这让我们回到了关于积极经济学方法论的辩论：更多地关注决策过程会导致预测准确性的提高吗？我无法回答这个问题。然而，我将以此为契机，警告一些围绕行为经济学的夸张——而且很多夸张确实围绕着行为经济学！尽管行为经济学正在彻底改变经济学，但它并不像某些人所相信的那样彻底背离标准经济模型。

现在让我们转向那些批评行为经济学走得太远的人。如果行为经济学是标准经济模型加上其他东西，那么我们可以得到更好的拟合也就不足为奇了。危险之一是过度拟合。基本的批评是这样的。行为经济学家根据标准经济模型观察到“不应该发生”的行为，例如安娜以高利率信用卡借款，同时以低利率为退休储蓄。然后，我们想出一些可以“解释”这种异常现象的东西，例如外出购物时购买昂贵手袋的冲动。然后我们祝贺自己更适合自己。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Some background on behavioral economics

我们已经看到，行为经济学既涉及理论，也涉及实验。在本节中，我想简要介绍一下行为经济学的方法，特别是介绍一些经济实验的背景。在这样做之前，我想明确一点，我的目标不是解释如何进行实验，或者对实验数据进行统计测试。这些保证书是独立的，那里有很多好书（见本章末尾的进一步阅读）。我想要做的只是解释得足够多，以便您能够理解本书的其余部分。这意味着，特别是要弄清楚我将要使用的一些术语。

与其抽象地谈论实验和理论，我认为通过我在撰写本书第一版时所做的一些研究（与 Federica Alberti 和 Anna Stepanova）进行讨论会更有趣。这将使我有机会介绍您在此阶段需要的所有概念。其他概念将在需要或相关时在您将在本书中找到的“研究方法框”中介绍。

我将使用研究一词来进行一项特定的研究。我们研究的目的是看看人们在阈值公共物品游戏中被赋予的金钱数量是否对他们的协调能力有任何影响。在这一点上这可能没有多大意义，但不要担心，因为它很快就会变得更有意义。一项研究可能是更一般的项目的一部分。我们正在进行的项目是看看人们如何在门槛公益游戏中更好地协调。这项研究的主要部分涉及运行实验，因此我将首先讨论这一点。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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如果你也在 怎样代写行为金融学Behavioral Finance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。

行为金融学是研究心理学对投资者和金融市场的影响。它的重点是解释为什么投资者经常显得缺乏自制力，违背自己的最佳利益行事，并根据个人偏见而不是事实做出决定。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写行为金融学Behavioral Finance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。我们的专家在代写行为金融学Behavioral Finance代写方面经验极为丰富，各种代写行为金融学Behavioral Finance相关的作业也就用不着说。

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• Statistical Inference 统计推断
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• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The history and controversies

Behavioral economics has an interesting and checkered history. I will not delve too deeply into that history here, but an overview is useful because it will allow me to expand on the motivations behind behavioral economics. I will also explain some of the controversies and debates that surround it. These controversies and debates still rumble on, and so it is helpful to have some understanding of them before you see what behavioral economics has to offer.

It is difficult to say when behavioral economics began, but I am going to credit Adam Smith with being its founder.Any student of economics should be familiar with Adam Smith’s book An Inquiry into the Causes of the Wealth of Nations, first published in 1776. In that book Smith famously explained the invisible hand of the market. Less well known to most economists is a book that Smith first published in 1759, called The Theory of Moral Sentiments. It was actually in this book that the invisible hand first made an appearance. More interesting, for our purpose, is how Smith explains that people are not motivated solely by self-interest, but also feel a natural sympathy with others, and have a natural sense of virtue.

In short, in The Theory of Moral Sentiments, Smith talks about many things that in the last 30 years or so have become major issues in behavioral economics. For example, a theme through many parts of his book is the importance of reward and punishment (something we will pick up on in Chapter 7). Another theme is the influence of custom and fashion (which we will pick up on in Chapter 5). In my mind,Adam Smith comfortably does enough to be the father of behavioral economics. The intriguing question is why we had to wait over 200 years for the ideas that he talked about to be taken seriously by economists.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The different faces of behavioral economics

In suggesting, as I have, that there were four distinct elements in the rebirth of behavioral economics, it is not too surprising that behavioral economics is somewhat splintered into subtly different subfields. In this book I am going to use a very broad and encompassing notion of behavioral economics that tries to cut across any arbitrary divisions. Divisions do exist, however, and it is worth knowing something about these, and some terms used to describe them that you may come across.

I will start with the notion of bounded rationality that we have already come across in talking about Herbert Simon. The idea here is to recognize the constraints that people face, in terms of computational capacity, memory, information, time, and the like.We should not, for instance, assume that Homo economicus can do mathematical calculations that a human cannot do, or can remember more things than a human can.This sounds clear enough, but there are two quite different ways in which the idea has been put into practice.

Today the term ‘bounded rationality’ is commonly reserved for work in which the constraints people face are explicitly modeled. The approach is thus one of solving for what a rational person will do if they have, say, limited memory. For instance, what password should Anna use on her computer if she knows she might forget it? With this approach it is still assumed that people can be approximated by a selfish and rational Homo economicus; just one with a bit less memory and mathematical ability. Such an approach is prone to something called the infinite regress problem, which I will talk about in the next chapter, but it does give us an idea of how a person can optimally cope with their limitations, or bounded rationality.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The history and controversies

行为经济学有一段有趣而曲折的历史。我不会在这里深入研究那段历史，但概述是有用的，因为它可以让我扩展行为经济学背后的动机。我还将解释围绕它的一些争议和辩论。这些争议和争论仍在继续，因此在您了解行为经济学所提供的内容之前，对它们有所了解是有帮助的。

很难说行为经济学是从什么时候开始的，但我要相信亚当·斯密是它的创始人。任何经济学的学生都应该熟悉亚当·斯密 1776 年首次出版的《国富论》一书。在那本书中，史密斯著名地解释了市场的无形之手。大多数经济学家不太为人所知的是史密斯于 1759 年首次出版的一本书，名为《道德情操理论》。无形的手其实就是在这本书中首次出现的。对我们而言，更有趣的是，史密斯如何解释人们不仅仅出于自身利益的动机，而且还会对他人产生自然的同情，并具有自然的美德感。

简而言之，在《道德情操论》中，史密斯谈到了许多在过去 30 年左右已成为行为经济学主要问题的事情。例如，贯穿他书中许多部分的一个主题是奖惩的重要性（我们将在第 7 章中介绍这一点）。另一个主题是习俗和时尚的影响（我们将在第 5 章中介绍）。在我看来，亚当·斯密足以成为行为经济学之父。有趣的问题是，为什么我们必须等待 200 多年才能让经济学家认真对待他谈到的这些想法。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The different faces of behavioral economics

正如我所说，在行为经济学的重生中有四个不同的元素，行为经济学在某种程度上分裂成微妙不同的子领域也就不足为奇了。在本书中，我将使用一个非常广泛且包罗万象的行为经济学概念，它试图跨越任何任意的划分。然而，部门确实存在，值得了解一些关于这些的信息，以及您可能会遇到的一些用于描述它们的术语。

我将从我们在谈论赫伯特西蒙时已经遇到的有限理性的概念开始。这里的想法是认识到人们在计算能力、记忆、信息、时间等方面面临的限制。例如，我们不应该假设经济人可以进行人类无法进行的数学计算，或者可以记住比人类更多的东西。这听起来很清楚，但是有两种完全不同的方式可以将这个想法付诸实践。

今天，“有限理性”一词通常被保留用于人们所面临的约束被明确建模的工作。因此，这种方法是解决一个理性的人在记忆有限的情况下会做什么的方法之一。例如，如果 Anna 知道自己可能会忘记密码，她应该在她的计算机上使用什么密码？使用这种方法，仍然假设人可以被自私和理性的经济人所逼近；只是一个记忆力和数学能力稍差的人。这种方法很容易出现所谓的无限回归问题，我将在下一章讨论这个问题，但它确实让我们了解了一个人如何以最佳方式应对他们的局限性或有限理性。

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金融工程代写

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非参数统计代写

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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。

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
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如果你也在 怎样代写行为金融学Behavioral Finance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。

行为金融学是研究心理学对投资者和金融市场的影响。它的重点是解释为什么投资者经常显得缺乏自制力，违背自己的最佳利益行事，并根据个人偏见而不是事实做出决定。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写行为金融学Behavioral Finance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。我们的专家在代写行为金融学Behavioral Finance代写方面经验极为丰富，各种代写行为金融学Behavioral Finance相关的作业也就用不着说。

我们提供的行为金融学Behavioral Finance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 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Background and Literature Review

The topic of executive compensation and the different types of regulation implemented in order to curb it or to modify its structure have attracted the attention of the public, media and academics starting in the 1990s. For example, Balsam (2002) and Bebchuk and Grinstein (2005), among others, document a dramatic increase in pay. However, unlike the overwhelmingly negative sentiment of the public and media, academics hold a wide range of opinions, as can be seen from the written testimonics of Bebchuk (2007) and Kaplan (2007) in the Hearing before the Committee on Financial Services at the US House of Representatives (2007). ${ }^{5}$

The bulk of the early literature focused on regulated industries. Examples include Joskow et al. (1996) on the electric utility industry and Hubhard and Palia (1995) on the banking industry. ${ }^{6}$ Joskow et al. (1996) explore the regulated electric utility industry and find that CEO pay is lower when the environment in which the firm operates favors consumers over investors. They also provide evidence of political pressure constraining CEO compensation. Hubbard and Palia (1995) examine the effect of deregulating the banking industry on CEO pay, and find higher levels of pay and a stronger pay-performance relationship in the deregulated banking markets.

A later body of literature examines the effect of the tax code provision Omnibus Reconciliation Act of 1993, the first large-scale attempt to regulate executive pay across industries. The provision limits the tax deductibility of the salary paid to the top executives to US\$1 million each, starting in 1994 , while not affecting the components of the compensation that are contingent upon performance, such as bonuses and stock option awards. The findings of Rose and Wolfram (2000) cast doubt on the efficacy of the provision in constraining overall executive compensation. They find that while firms near the US\$1 million cap limit their salary increase, they seem to increase the performance-based components of the compensation, so that the effect of the provision on the overall pay level is unclear.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Data and Methodology

Our study uses hand-collected data on firms traded on TASE in a 2-year window around 2012, the year in which the regulation was signed into law. We compare each CEOs average compensation in the 2-year period prior (pre-amendment) to the introduction of the regulation (2010-2011) to their average compensation in the 2-year period following (post-amendment) the introduction of the regulation (2013-2014), excluding 2012 from the study. ${ }^{7}$ We excluded 2012 because some companies might have implemented the amendment early, while others might have used the last window of opportunity to award excessive compensation just before the implementation of the law. From The Marker, December 3, 2012 (by Shelly Appelberg): “… Israel Securities Authority is warning public companies in Israel not to try to perform a last-minute coup and approve compensation packages to senior executives in the next few days, before Amendment 20 comes into effect in 12.12.2012… On 27.11, the Israel Corporation renewed the contracts of CEO NirGil’ad and Chairman Amir Elstein and granted each options worth 50 million NIS, and additional options worth $13.3$ million NIS were granted to Avisar Paz, the Chief Financial Officer.”

The companies in our sample were members of the index TA-100, an index comprising the largest 100 companies traded on TASE. Each company in our sample was a member of the index at the end of at least one of the years 2009-2014. ${ }^{8}$ As is customary, firms subject to a special regulatory regime such as banks, insurance companies and cross-listed firms (firms listed in TASE and in another exchange, usually in the US or Europe) are excluded from our sample.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Background and Literature Review

从 1990 年代开始，高管薪酬的话题以及为遏制或调整其结构而实施的不同类型的法规已经引起了公众、媒体和学术界的关注。例如，Balsam (2002) 和 Bebchuk 和 Grinstein (2005) 等都记录了工资的显着增长。然而，与公众和媒体压倒性的负面情绪不同，学术界持有广泛的意见，从 Bebchuk (2007) 和 Kaplan (2007) 在金融服务委员会听证会上的书面证词中可以看出美国众议院（2007 年）。5

早期的大部分文献都集中在受监管的行业。例子包括 Joskow 等人。（1996 年）关于电力行业，Hubhard 和 Palia（1995 年）关于银行业。6Joskow 等人。(1996) 探索受监管的电力行业，发现当公司经营的环境有利于消费者而不是投资者时，CEO 的薪酬较低。它们还提供了限制 CEO 薪酬的政治压力的证据。Hubbard 和 Palia (1995) 研究了放松对银行业监管对 CEO 薪酬的影响，并发现在解除管制的银行业市场中薪酬水平更高，薪酬绩效关系更强。

后来的文献研究了 1993 年税法规定综合协调法案的影响，这是第一次大规模尝试跨行业规范高管薪酬。从 1994 年开始，该规定将支付给高级管理人员的工资的税收减免限制为每人 100 万美元，同时不影响取决于绩效的薪酬组成部分，例如奖金和股票期权奖励。Rose 和 Wolfram (2000) 的研究结果质疑该条款在限制整体高管薪酬方面的有效性。他们发现，虽然公司靠近美元100 万上限限制了他们的加薪，他们似乎增加了基于绩效的薪酬部分，因此该条款对整体薪酬水平的影响尚不清楚。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Data and Methodology

我们的研究使用了在 2012 年左右（该法规签署成为法律的那一年）两年内手动收集的在 TASE 上交易的公司的数据。我们将每位 CEO 在法规出台前（修订前）两年期间（2010-2011 年）的平均薪酬与其在法规出台后（修订后）两年期间的平均薪酬进行比较(2013-2014)，不包括 2012 年的研究。7我们排除了 2012 年，因为一些公司可能提前实施了修正案，而其他公司可能在法律实施前利用最后的机会窗口给予了过多的赔偿。来自 The Marker，2012 年 12 月 3 日（由 Shelly Appelberg 撰写）：“……以色列证券管理局警告以色列的上市公司不要试图在最后一刻发动政变，并在未来几天内批准对高级管理人员的薪酬方案，然后再修订20 于 2012 年 12 月 12 日生效…… 27 月 11 日，以色列公司续签了首席执行官 NirGil’ad 和董事长 Amir Elstein 的合同，并授予每项价值 5000 万新谢克尔的期权，以及价值13.3百万新谢克尔被授予首席财务官 Avisar Paz。”

我们样本中的公司是 TA-100 指数的成员，该指数包含在 TASE 交易的最大 100 家公司。我们样本中的每家公司在 2009 年至 2014 年至少一年结束时都是该指数的成员。8按照惯例，受特殊监管制度约束的公司，例如银行、保险公司和交叉上市公司（在 TASE 和其他交易所上市的公司，通常在美国或欧洲）被排除在我们的样本之外。

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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。

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广义线性模型代考

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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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statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写行为金融学Behavioral Finance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。我们的专家在代写行为金融学Behavioral Finance代写方面经验极为丰富，各种代写行为金融学Behavioral Finance相关的作业也就用不着说。

我们提供的行为金融学Behavioral Finance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 高等概率论
• 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

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Accuracy of the Prediction Markets

In column 1 of Table 2, we present the latest prices of the predictions market prior to the elections; in column 2 the latest predictions of the polls (which by law were taken three days before the elections) and in column 3 the official results of the elections are listed. The raw results are presented in Panel $\mathrm{A}$ and the precision measures in Panel B. The predictions market fared better than the polls on average. From Panel B we observe that the average absolute errors and the mean squared errors of the predictions market are $2.46$ and 10.36, respectively, compared with $3.00$ and $16.23$ of the polls. The standard deviations of the prediction market were also lower. The average errors of the prediction market turned out positive, as the prices of this market were not calibrated to sum up to 120 .

Since the last polls were taken three days before the elections, whereas the market continued trading until the last day, it seems that we imposed a handicap on the polls compared to the market. We therefore also compared the accuracy of the latest polls to that of the market prices determined on that day (in column 6 of Panel A). We observe by comparisons of columns 2 and 6 of Panel B of Table 2 , that the market prices three days prior to the elections also provided more accurate predictions on average than the polls (for instance an average absolute error of $2.65$ for the market compared to 3 for the polls).

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Correlation between the Prediction Markets

The participants of the prediction markets and the polls were predicting the same unknown, and if they used similar sources of information for their predictions this would suffice to create a correlation between them. This correlation would be magnified if market participants used the polls in their predictions. Since the market participants observe the polls but not vice versa, it is plausible that the polls would affect the markets, and that causality, if any, would run only in one direction.

To what extent do market participants employ information other than the polls? Some indication can be glimpsed from intraday price variation in the prediction markets. During the day, no new polls results were provided by the TV stations and hence, variation of prices during the days could roughly imply that market participants received new information beside polls information. ${ }^{11}$ The lower the intraday price variation, the lower, we would suspect, the non-polls information the market participants received. A trend of the intraday standard deviation over time would then indicate whether the relative influence of the polls diminished or increased over time.
To examine this trend, we regressed the intraday daily standard deviation on time. A negative slope of this regression would indicate that these standard deviations diminished as the time to elections neared. In Table 3, we present the average intraday standard deviation of prices for each of the parties and their evolutions over time, i.e., the slopes of the aforementioned regressions. We observe in this table that for all parties the standard deviations of intraday prices diminished over time. ${ }^{12}$ Also, a panel random effect regression of standard deviation as a function of time provided a significant negative correlation of $-0.01(p<0.01, N=626)$. These results are consistent with the hypothesis that as time to elections neared, the effect of the information unrelated to polls that the market participants received diminished.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Accuracy of the Prediction Markets

在表 2 的第 1 栏中，我们展示了选举前预测市场的最新价格；第 2 栏列出了最新的民意调查预测（依法是在选举前三天进行的），第 3 栏列出了选举的正式结果。原始结果显示在面板中一个以及面板 B 中的精确测量。平均而言，预测市场的表现好于民意调查。从面板 B 我们观察到预测市场的平均绝对误差和均方误差是2.46和 10.36，分别与3.00和16.23的民意调查。预测市场的标准差也较低。预测市场的平均误差结果为正，因为该市场的价格未校准为总和为 120 。

由于最后一次民意调查是在选举前三天进行的，而市场一直交易到最后一天，与市场相比，我们似乎对民意调查施加了障碍。因此，我们还将最新民意调查的准确性与当天确定的市场价格的准确性进行了比较（在 A 组的第 6 栏中）。我们通过比较表 2 的面板 B 的第 2 列和第 6 列观察到，选举前三天的市场价格平均也提供了比民意调查更准确的预测（例如，平均绝对误差为2.65市场，而民意调查为 3）。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Correlation between the Prediction Markets

预测市场和民意调查的参与者预测相同的未知数，如果他们使用相似的信息来源进行预测，这足以在它们之间建立相关性。如果市场参与者在他们的预测中使用民意调查，这种相关性将会被放大。由于市场参与者观察民意调查而不是相反，因此民意调查会影响市场是合理的，并且因果关系（如果有的话）只会朝一个方向发展。

市场参与者在多大程度上使用民意调查以外的信息？从预测市场的日内价格变化中可以看出一些迹象。白天，电视台没有提供新的民意调查结果，因此，日内价格的变化可能大致暗示市场参与者收到了民意调查信息以外的新信息。11盘中价格变化越低，我们怀疑市场参与者收到的非民意调查信息就越低。日内标准差随时间变化的趋势将表明民意调查的相对影响是随时间减少还是增加。
为了检验这一趋势，我们按时回归了日内每日标准差。这种回归的负斜率表明这些标准偏差随着选举时间的临近而减小。在表 3 中，我们展示了每一方的平均日内价格标准差及其随时间的演变，即上述回归的斜率。我们在此表中观察到，对于所有各方而言，日内价格的标准偏差随着时间的推移而减小。12此外，作为时间函数的标准差的面板随机效应回归提供了显着的负相关−0.01(p<0.01,ñ=626). 这些结果与以下假设一致，即随着选举时间的临近，市场参与者收到的与民意调查无关的信息的影响会减弱。

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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。

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
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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Market and Its Operation

Each participant received 60 ILS to participate in the market that operated continuously between February 18, 2019 to April 9, 2019 on a platform provided by the consulting firm “Darebiz.” 7 At each point, the participants could either buy or short-sell futures of each of the 13 largest parties that ran for the Israeli parliament in the elections to be held on April 9, 2019 (the parties included in our market were the 13 largest ones: KacholLavan, Likud, Ha’avoda, YahadutHaTorah, Hadash-Taal, HayminHachadash, IhudHayamin, Meretz, Shas, Zehut, Kulanu, Israel Beytenu and Raam-Balad). The underlying asset in this market was the number of seats the party will receive in the “Knesset” (the Israeli parliament) out of the 120 seats available, and each seat is worth 1 ILS.

The elections date served as the expiration date of the futures. At each point the trading participants could see on the screen of the trading platform the previous sell and buy prices, the changes from the previous trades and the result of the latest published poll. The trader could submit a buy/sell order and Darebiz’s (private) algorithm calculated an equilibrium price. In accuracy comparisons between the predictions of our market and those of the polls, we used the poll results provided by “Darebiz,” which were based on the latest results published each evening by one of the three largest TV stations operating in Israel who offered predictions every day throughout the campaign. We defined the predictions of our market, on each day of the elections campaign, to be the average prices paid for the futures of the party during the day. The profits/losses of each participant from each future held on expiration were the difference between the prices of the futures and the official number of seats the party obtained in the elections. ${ }^{8}$

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Tests of Market Efficiency

Although it is not our main goal in this chapter, we found it interesting to examine whether our prediction market is efficient. ${ }^{9}$ We chose to only test for correlation between returns (weak form efficiency) and decided that further tests (semi strong or strong efficiency tests) would be needed only if no correlation would be detected. Since correlation was detected, no further tests were needed. A finding of inefficiency would indicate a flaw in this market as past returns do not incorporate all the information. If such a market were to beat the polls this would constitute as an even worse sign for the polls, since it would imply that an efficient market could trample them even stronger.

We first ran autocorrelation tests for the returns of each party separately. We ran for each of the 13 parties a regression of the form:
$$
R_{t}=a+b R_{t-1}
$$ where the returns on the futures on day $t$ are defined by:
$$
R_{t}=\left(P_{t}-P_{t-1}\right) / P_{t-1}
$$
and $P_{t}$ denotes the average price of the future during day $t .^{10}$

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The Market and Its Operation

在咨询公司“Darebiz”提供的平台上，每位参与者获得 60 个 ILS 以参与 2019 年 2 月 18 日至 2019 年 4 月 9 日期间持续运营的市场。7 在每个时间点，参与者都可以买入或卖空在 2019 年 4 月 9 日举行的选举中竞选以色列议会的 13 个最大政党的期货（我们市场中的 13 个最大政党是包括：KacholLavan、Likud、Ha’avoda、YahadutHaTorah、Hadash-Taal、HayminHachadash、IhudHayamin、Meretz、Shas、Zehut、Kulanu、Israel Beytenu 和 Raam-Balad）。该市场的基础资产是该党将在“议会”（以色列议会）中获得的 120 个可用席位中的席位数量，每个席位价值 1 ILS。

选举日作为期货的到期日。在每一点，交易参与者都可以在交易平台的屏幕上看到之前的买卖价格、之前交易的变化以及最新公布的民意调查结果。交易者可以提交买/卖订单，然后 Darebiz 的（私人）算法计算出均衡价格。在我们的市场预测与民意调查之间的准确性比较中，我们使用了“Darebiz”提供的民意调查结果，该结果基于以色列运营的三大电视台之一提供预测的每晚发布的最新结果在整个竞选期间的每一天。我们将竞选活动中每一天的市场预测定义为当天为该党的期货支付的平均价格。8

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Tests of Market Efficiency

虽然抆不是我们本章的主要目标，但我们发现检查我们的预测市场是否有效是很有趣的。 ${ }^{9}$ 我们选择只测试回报 之间的相关性（弱形式效率），并决定只有在没有检测到相关性的情况下才需要进一步的测试 (半强或强效率测 试）。由于检测到相关性，因此不需要进一步的测试。发现效率低下将表明该市场存在缺陷，因为过去的回报并 末包含所有信息。如果这样的市场胜过民意调查，这将对民意调查构成更糟糕的迹象，因为这意味着一个有效的 市场可能会更加强大地践踏民意调查。
我们首先分别对每一方的回报进行自相关测试。我们为 13 方中的每一方运行了形式的回归:
$$
R_{t}=a+b R_{t-1}
$$
当天期货的收益在哪里 $t$ 定义为:
$$
R_{t}=\left(P_{t}-P_{t-1}\right) / P_{t-1}
$$
和 $P_{t}$ 表示日内期货的平均价格 $t .^{10}$

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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。

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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。

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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（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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