如果你也在 怎样代写金融计量经济学Financial Econometrics ECO186这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。金融计量经济学Financial Econometrics发表金融计量经济学研究的优质期刊包括《计量经济学》、《计量经济学杂志》和《商业与经济统计杂志》。金融计量学杂志》专门研究金融计量经济学。它由Federico Bandi和Andrew Patton编辑，并与SoFiE有密切的关系。
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。
essayta.com™金融计量经济学Financial Econometrics代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。essayta.com™， 最高质量的金融计量经济学Financial Econometrics作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此金融计量经济学Financial Econometrics作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
essayta.com™ 为您的留学生涯保驾护航 在网课代修方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的网课代考服务。我们的专家在金融计量经济学Financial Econometrics代写方面经验极为丰富，各种金融计量经济学Financial Econometrics相关的作业也就用不着 说。
我们提供的金融计量经济学Financial Econometrics ECO186及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Poisson
The length of years (rounded up) served by each Pope of the Catholic Church was collected by the author. These ran from 1 year, shared by many Popes, to 36 years, which was the longest and was for St Peter, the first Pope. The mean was $8.3$ years. There were 263 past Popes (and one current one). A natural first model to try is the Poisson, as above. The hyperparameters chosen were the commonly picked $\alpha=$ $\beta=1$. The model is shown in Fig. 1.
The spikes are the frequency of observations (a modified histogram), the dashed red line the Gamma parameter posterior, and the black solid the Negative Binomial predictive posterior. The peak of the parameter posterior is not shown, though the center of the distribution is clear.
It is clear the certainty in the $\lambda$ parameter is not anywhere close to the certainty in the future values of length of reign. That is, the certainty in the parameter is vastly stronger than the certainty in the observable.
The length of the $95 \%$ credible interval for the parameter posterior is $0.69$ years, while it is 11 years for the predictive posterior, a ratio of $15.9$. This is very close to the normal approximation value of $\sqrt{n+\beta+1}=16.3$.
It is clear from the predictive posterior that the model does not fit especially well. It gives too little weight to shorter reigns, and not enough to the longest. Clearly better alternatives are available, but they were not attempted. I kept this poor model because the graph makes an important point.
It would be wrong to say “every time”, but very often those who use probability models never check them against observables in this predictive manner. An estimate of the parameter is made, along with a credible (or confidence) interval of that parameter, and it is that which is reported, as stated above. Predictive probabilities of observables, the very point of modeling, is usually forgotten. Because of this, many poor models are released into the wild.
金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Normal, σ Unknown
We skip over the normal example with $\sigma$ known and move to where $\sigma$ is unknown. The rape rate per 100,000 for each of the 50 United States in 1973 was gathered from the built-in R dataset USArrests. A normal model was fit to it using Jeffrey’s prior. The result is in Fig. 2 .
The histogram is superimposed by the parameter posterior (red, dashed), and predictive posterior (black, solid). The models fit is in the ballpark, but not wonderful. It is clear uncertainty in the parameters is much greater than in the observables.
The length of the parameter posterior credible interval is $5.3$ (rapes per 100,000), while for the predictive posterior it was 37.3. The ratio of predictive to parameter is 7. In other words, reporting only the parameter uncertainty results is seven times too certain.
Why one would do this model is also a question. We have the rates, presumably measured without error, available at each state. There is no reason to model unless one
wanted to make predictive statements of future (or past unknown) rates, conditional on assuming this model’s adequacy.
There is also the small matter of “probability leakage”, Briggs (2013), shown a the far left of the predictive distribution, which we leave until the regression examples. Probability leakage is probability given to observations known to be impossible, but which is information not told to B. This will be clear in the examples.
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|Poisson
作者收集了每位天主教教皇任职的年限 (四舍五入)。这些从许多教皇共享的 1 年到 36 年, 最长的是第一 任教皇圣彼得。平均值是 $8.3$ 年。过去有 263 位教皇 (和一位现任教皇)。如上所述, 一个自然的第一个尝 试模型是泊松模型。选择的超参数是通常选择的 $\alpha=\beta=1$. 模型如图 1 所示。
尖峰是观察频率 (修改后的直方图), 红色虚线是 Gamma 参数后验, 黑色实线是负二项式预测后验。参 数后验的峰值没有显示, 尽管分布的中心是清晰的。
很明显, 在 $\lambda$ 参数在任何地方都不接近在位长度的末来值的确定性。也就是说, 参数的确定性比可观察的确 定性要强得多。
的长度 $95 \%$ 参数后验的可信区间是 $0.69$ 年, 而预测后验是 11 年, 比率为 $15.9$. 这非常接近正常的近似值 $\sqrt{n+\beta+1}=16.3$.
从预测后验可以清楚地看出, 该模型并不特别适合。它对较䂏的统治权的影响太小, 而对最长的统治权则不 够。显然有更好的选择, 但没有尝试过。我保留了这个糟糕的模型, 因为这张图很重要。
说“每次”是错误的, 但通常使用概率模型的人从不以这种预测方式将它们与可观察量进行检查。对参数进行 估计, 以及该参数的可信 (或置信) 区间, 并且如上所述, 它就是所报告的。可观察的预测概率, 建模的关 键, 通常被遗忘。正因为如此, 许多不良模型被释放到野外。
金融代写|金融计量经济学代考 FINANCIAL ECONOMETRICS代 考|Normal, o Unknown
我们咷过正常的例子 $\sigma$ 知道并搬到哪里 $\sigma$ 是末知的。1973 年美国 50 个国家中每 100,000 人的强奸率是从内 置的 R 数据集 USArrests 中收集的。使用 Jeffrey 的先验拟合正常模型。结果如图2所示。
直方图由参数后验 (红色, 虚线) 和预测后验 (黑色, 实线) 虽加。适合的模型在球场上, 但不是很好。很 明显, 参数的不确定性远大于可观察的。
参数后验可信区间的长度为 $5.3$ (每 100,000 人的强奸次数), 而预测后验为 $37.3$ 。预测与参数的比率为 7。换句话说, 仅报告参数不确定性结果是确定性的 7 倍。
为什么要做这个模型也是一个问题。我们有每个州可用的费率, 大概是没有错误地测量的。没有理由建模, 除非一个
希望对末来 (或过去末知) 的利率做出预测性陈述, 前提是假设该模型的充分性。
还有一个小问题是“概率泄漏”, Briggs (2013) 显示了预测分布的最左侧, 我们将其留到回归示例。概率泄 漏是给定已知不可能的观察的榃率, 但这是末告知 $B$ 的信息。这在示例中将很清楚。
金融代写|金融计量经济学代考Financial Econometrics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。