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金融计量经济学Financial Econometrics与其他形式的计量经济学不同，因为其重点通常是分析在竞争性、流动性市场上交易的金融资产的价格。在金融业工作或研究金融部门的人经常在一系列活动中使用计量经济学技术–例如，在支持投资组合管理和证券估值方面。金融计量学对风险管理至关重要，因为了解在未来几天、几周、几个月和几年内 “坏 “的投资结果预计会发生多少次是很重要的。
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金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Introduction
In decision making under risk, the alternatives are usually modelled in terms of random variables, whence the need for tools that allow to establish an ordering between random variables. Two of the most prominent such tools are stochastic dominance (Levy 1998; Müller and Stoyan 2002; Shaked and Shanthikumar 2007) and statistical preference (De Schuymer et al. 2003a,b). Stochastic dominance is undoubtedly the most popular one and has been applied in a variety of disciplines.
Unfortunately, as stochastic dominance is based on marginal distributions only, it does not take into account the possible dependence between the random variables. To cope with this problem, various generalizations have been proposed, such as the stochastic precedence order (Arcones et al. 2002; Li and Hu 2008) and probability dominance (Wrather and Yu 1982). From the same point of view, statistical preference has been introduced (De Schuymer et al. 2003a, b) as a graded version of stochastic dominance, in the sense that it is based on a reciprocal relation expressing the winning probabilities between the random variables.
Stochastic dominance between two random variables can be characterized in terms of the comparison of the expectations of increasing transformations of these random variables. In the same vein, statistical preference is closer to the median, another location parameter (Montes et al. 2015). Under common conditions such as independence, stochastic dominance implies statistical preference (De Schuymer et al. 2005; Montes et al. 2010; Montes and Montes 2016). Both concepts are even equivalent in specific cases, such as normally distributed random variables with the same variance.
金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Stochastic Dominance
The pairwise comparison of random variables is a widely studied topic and several approaches have been proposed over the last decades. The simplest approach is the expected utility model of von Neumann and Morgenstern (1953): given a utility function $u: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, a random variable $X$ is preferred to a random variable $Y$ if $E[u(X)] \geq E[u(Y)]$ (assuming that both expectations exist). An obvious multiutility generalization (Durba et al. 2004) is given by: given a set of utility functions $\mathscr{U}, X$ is preferred to $Y$ if $E[u(X)] \geq E[u(Y)]$, for every $u \in \mathscr{U}$. On the other hand, (first degree) stochastic dominance is based on the direct comparison of the associated cumulative distribution functions (Levy 1998; Müller and Stoyan 2002; Shaked and Shanthikumar 2007): for two random variables $X$ and $Y$ with cumulative distribution functions $F_{X}$ and $F_{Y}$,
(i) $X$ is said to stochastically dominate $Y$, denoted by $X \succeq$ FSD $Y$, if $F_{X}(t) \leq F_{Y}(t)$, for any $t \in \mathbb{R}$
(ii) $X$ is said to strictly stochastically dominate $Y$, denoted by $X \succ_{\mathrm{FSD}} Y$ if $X \succeq_{\mathrm{FSD}} Y$ while not $Y \succeq \mathrm{FSD} X$.
Obviously, stochastic dominance constitutes a pre-order relation on the set of random variables considered.
金融计量经济学代写
金融代写|金融计量经济学代考 FINANCIAL ECONOMETRICS代 考|Introduction
在风验下的决策中, 备选方安通常根据随机变荲建模, 因此需要允许在随机变荲之间建立排序的工具。两个 最突出的此类工具是随机优势 (Levy 1998; Müller 和 Stoyan 2002; Shaked 和 Shanthikumar 2007) 和统计偏好 (De Schuymer 等人 $2003 a, b$ ) 。随机优势无疑是最流行的一种, 并已应用于各种学 科。
不幸的是, 由于随机优势仅基于边际分布, 它沒有考虑随机变量之间可能存在的依赖性。为了解决这个问 题, 已经提出了各种概括, 例如随机优先顺序 (Arcones et al. 2002; Li and Hu 2008) 和概率优势’
(Wrather and Yu 1982) 。从同样的角度来看, 统计偏好已经被引入 (De Schuymer et al. 2003a, b) 作为随机优势的分级版本, 因为它基于表示随机变量之间获胜概率的互惠关系。
两个随机变量之间的随机优势可以通过比较这些随机变量增加变换的期望来表征。同样, 统计偏好更接近中 位数, 即另一个位置参数 (Montes et al. 2015)。在独立性等常见条件下, 随机优势意味着充计偏好 (De Schuymer et al. 2005; Montes et al. 2010; Montes and Montes 2016) 。这两个概念在特定情况下甚 至是等价的, 例如具有相同方差的正太分布随机变荲。
金融代写|金融计量经济学代考 FINANCIAL ECONOMETRICS代 考|Stochastic Dominance
随机变量的成对比较是一个广泛研究的主题, 在过去的几十年中已经提出了几种方法。最简单的方法是 von Neumann 和 Morgenstern (1953) 的期望效用模型: 给定一个效用函数 $u: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, 一个随机变黒 $X$ 优 于随机变量 $Y$ 如果 $E[u(X)] \geq E[u(Y)]$ (假设两种期望都存在)。一个明显的多效用泛化（Durba et al. 2004) 由下式给出: 给定一组效用函数出, X优先于 $Y$ 如果 $E[u(X)] \geq E[u(Y)]$, 对于每个 $u \in \mathscr{U}$. 另 一方面, (一级) 随机优势基于相关累积分布函数的直接比较 (Levy 1998; Müller 和 Stoyan 2002; Shaked 和 Shanthikumar 2007) : 对于两个随机变量 $X$ 和 $Y$ 具有累积分布函数 $F_{X}$ 和 $F_{Y}$,
(一) $X$ 据说随机支配 $Y$, 表示为 $X \succeq$ 消防处 $Y$, 如果 $F_{X}(t) \leq F_{Y}(t)$, 对于任何 $t \in \mathbb{R}$
(二) $X$ 据说严格随机支配 $Y$, 表示为 $X \succ \mathrm{FSD} Y$ 如果 $X \succeq \mathrm{FSD} Y$ 虽然不是 $Y \succeq \mathrm{FSD} X$.
显然，随机优势构成了所考虑的随机变量集的前序关系。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。