如果你也在 怎样代写行为经济学Behavioural Finance FINS3655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。行为经济学Behavioural Finance也称行为经济学，研究心理、认知、情感、文化和社会因素对个人和机构决策的影响，以及这些决策与经典经济理论所暗示的决策有何不同 。行为经济学主要关注的是经济主体的理性界限。行为模型通常整合了心理学、神经科学和微观经济理论的见解。行为经济学的研究包括市场决策是如何做出的，以及驱动公共选择的机制。
行为经济学Behavioural Finance最初是由芝加哥大学教师约翰-莫里斯-克拉克（John Maurice Clark）在1918年1月的《政治经济学杂志》（JPE）上提出的，文章题为《经济学和现代心理学1》。他提出的最初建议，即行为经济学的诞生，是经济学家可以试图忽视心理学，但要他忽视人性是完全不可能的。该文件提出了进一步的观点，如 “欲望是对刺激的反应”，提出一个人应该像他的环境使他有能力管理自己的收入那样经济地管理自己的收入。
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经济代写|行为经济学代写Behavioural Finance代考|Stock Returns and AGR Scores
We next investigate whether corporate governance, as measured by AGR, is priced in stock returns. Initial but limited work by Daines et al. (2010) suggests that a significant spread can be earned by going long well governed (high AGR) firms and shorting poorly governed ones (low AGR). The panel nature of our dataset allows us to investigate the returns obtained when loading on AGR over an extended period of time. In particular, as firms’ AGR scores change over time, our analysis will be able to isolate the extent to which stock returns’ react to changes in governance as opposed to company-specific attributes that otherwise cannot be controlled for with a single snapshot view of governance.
经济代写|行为经济学代写Behavioural Finance代考|Portfolio Performance Regressions
We first analyze the performance of AGR-sorted portfolios. The portfolio formation is in the spirit of Fama and French (1993) and Hirshlefier et al. (2012). As mentioned previously, for this analysis we restrict our attention to the post-2004 period to ensure that our results represent that of an implementable trading strategy. Specifically, at the end of each month starting in January 2005, we group firms into thirds based on their end-of-month market capitalization (from Small to Large) and, separately, by the four AGR groups (from Very Aggressive to Conservative). The intersection of these size and AGR groups yields twelve portfolios, ranging from S\&VA (Small \& Very Aggressive) to L\&C (Large \& Conservative). We compute each corresponding portfolio return in the subsequent month as, alternatively, the value-weighted (VW) or equal-weighted $(\mathrm{EW})$ average returns to stocks within the portfolio, where the weights in the former case equal the relative market capitalization of a firm’s stock as of the formation date. The portfolios are subsequently rebalanced every month. We construct returns to a given AGR group as the simple average across portfolios with different sizes. ${ }^5$ Similarly to Gompers et al. (2003) and Bebchuk et al. (2009), we also investigate the performance of a portfolio that is long better governed, AGR group (Very Aggressive), $A G R_p=(\mathrm{S} \& \mathrm{C}+\mathrm{M} \& \mathrm{C}+\mathrm{L} \& \mathrm{C}) / 3-$ $(\mathrm{S} \& \mathrm{VA}+\mathrm{M} \& \mathrm{VA}+\mathrm{L} \& \mathrm{VA}) / 3$
To assess whether AGR-based portfolios produce average returns that cannot be attributed to exposure to well-known risk factors, we rely on the following performance attribution model:
$$
\begin{aligned}
r_{p, t}=& \alpha+\beta_1 \mathrm{RMRF}t+\beta_2 \mathrm{SMB}_t+\beta_3 \mathrm{HML}_t+\beta_4 \mathrm{UMD}_t \ &+\beta_5 \mathrm{RMW}{+} \beta_6 \mathrm{CMA}^2+\beta_7 \mathrm{ACC}t+\beta_8 \mathrm{SUE}_t+\epsilon{p, t}
\end{aligned}
$$
where $r_{p, t}$ is the return to a given AGR-sorted portfolio, $p=$ ${$ Very Agg, Agg, Avg, Cons $}$, in excess of the 3-month T-Bill rate. The first four regressors are the standard Fama and French (1993) factors measuring zero-investment returns for exposure to market risk (RMRF), size (SMB), and book-to-market ratio (HML), plus the momentum portfolio UMD as constructed by Fama and French (1996). This is the benchmark model used in prior studies that investigate the performance of governance-sorted portfolios. Given the nature of AGR, however, we augment this list with four additional factors capturing trading strategies (risk factors) that are either related to operating performance or based on accounting information. The first two additional factors, RMW and CMA, have been recently proposed by Fama and French (2014) based on the evidence that profitability and investment have a significant role in explaining the cross-section of expected returns. RWA is constructed as the difference between the returns on diversified portfolios of stocks with robust and weak profitability. CMA is defined as the difference between the returns on diversified portfolios of the stocks of low (ACC) of Hirshlefier et al. (2012), constructed as the return difference (ACC) of Hirshlefier et al. (2012), constructed as the return difference based on standardized earning surprises (SUE). By including these two additional factors, we attempt to differentiate the corporate governance information contained in AGR from exposure to previously documented accounting-based “anomalies” ${ }^6$
行为经济学代写
经济代写|行为经济学代写Behavioural Finance代考|Stock Returns and AGR Scores
我们接下来调查以 AGR 衡量的公司治理是否以股票回报定价。Daines 等人的初步但有限的工作。(2010) 表明，做多管理良好（高 AGR）的公司和做空管理不善的公司（低 AGR）可以获得显着的利差。我们数据集的面板性质使我们能够调查在较长时间内加载 AGR 时获得的回报。特别是，随着公司的 AGR 分数随着时间的推移而变化，我们的分析将能够分离出股票收益对治理变化的反应程度，而不是公司特定的属性，否则这些属性无法通过单一的快照视图来控制。治理。
经济代写|行为经济学代写Behavioural Finance代考|Portfolio Performance Regressions
我们首先分析 AGR 排序的投资组合的表现。投资组合的形成符合 Fama 和 French (1993) 以及 确保我们的结果代表可实施的交易策略。具体来说, 从 2005 年 1 月开始, 在每个月末, 我们根据公司的月 末市值 (从小到大) 将公司分成三部分, 并分别按四个 AGR 组 (从非常激进到保守). 这些规模和 AGR 末市值 (从小到大) 将公司分成二部分, 并分别按四个 AGR 组 (从非常激进到保守) · 这些规模和 $A G R$ 组的集产生了 12 个投资组合, 从 $\ \& V A(小 \backslash$ (非常激进) 到 $\backslash \backslash \& C($ 大 $\backslash$ 保守)。我们计算下个月每 合的简单平均值。 5 与 Gompers 等人类似。(2003) 和 Bebchuk 等人。 (2009 年), 我们还调查了长期 受到更好治理的投资组合 $\mathrm{AGR}$ 集团 (非常激进) 的表现, $A G R_p=(\mathrm{S} \& \mathrm{M}+\mathrm{M} \& \mathrm{C}+\mathrm{L} \& \mathrm{C}) / 3-$ 受到更好治理的投资组合 AGR 集团 (非 $(\mathrm{S} \& \mathrm{VA}+\mathrm{M} \& \mathrm{VA}+\mathrm{L} \& \mathrm{VA}) / 3$
为了评估基于 AGR 的投资组合是否产生无法归因于已知风险因素的平均回报，我们依赖以下绩效归因模 型:
$r_{p, t}=\alpha+\beta_1 \mathrm{RMRF} t+\beta_2 \mathrm{SMB}t+\beta_3 \mathrm{HML}_t+\beta_4 \mathrm{UMD}_t \quad+\beta_5 \mathrm{RMW}+\beta_6 \mathrm{CMA}^2+\beta_7 \mathrm{AC}$ 在哪里 $r{p, t}$ 是给定 AGR 排序投资组合的回报, $p=\$ V e r y A g g, A g g, A v g$, Cons $\$$, 超过 3 个月国库券
在哪里 $r_{p, t}$ 是给定 AGR 排序投资组合的回报, $p=\$ V e r y A g g, A g g, A v g$, Cons $\$$, 超过 3 个月国库券 利率。前四个回归量是标准 Fama 和 French (1993) 因子, 用于衡量市场风险敞口 (RMRF)、规模 (SMB) 和挟面市值比 (HML) 的零投资回报, 以及动量投资组合 UMD 为由 Fama 和 French (1996) 建造。这是先 前研究治理排序投资组合绩效的基准模型。然而, 鉴于 AGR 的性质, 我们在此列表中增加了四个额外的因 CMA, Fama 和 French (2014) 最近提出了基于盕利能力和投资在解释预期回报横截面方面具有重要作用 的证据。RWA 被构建为盈利能力强和弱的多元化股票组合的回报之间的差异。CMA 被定义为 Hirshlefie 等人的低 (ACC) 旴票的多元化投资㫜合的回报之间的差异。(2012), 构诰 Hirshlefier 等人的回报差 等人的低 (ACC) 股票的多元化投资组合的回报之间的差异。(2012), 构造为 Hirshlefier 等人的回报差 (ACC)。(2012), 构建为基于标准化收益意外 (SUE) 的回报差异。通过包括这两个附加因素, 㧴们试图 (ACC)。（2012) ，构建为基于标准化收益意外 (SUE) 的回报差异。通过包括这两个附加因素，我们试图 将 AGR 中包含的公司治理信息与先前记录的基于会计的“异常”区分开来 RWA 被构建为盈利能力强和弱的 多元化股票组合的回报之间的差异。CMA 被定义为 Hirshlefier 等人的低 (ACC) 股票的多元化投资组合的 回报之间的差异。(2012), 构造为 Hirshlefier 等人的回报差 (ACC)。(2012), 构建为基于标倠化收益意 外 (SUE) 的回报差异。通过包括这两个附加因素，我们试图将 AGR 中包含的公司治理信息与先前记录的 基于会计的“异常”区分开来 RWA 被构建为盈利能力强和弱的多元化股票组合的回报之间的差异。CMA 被 定义为 Hirshlefier 等人的低 (ACC) 股票的多元化投资组合的回报之间的差异。(2012), 枃造为 Hirshlefier 等人的回报差 (ACC)。(2012), 构建为基于标准化收益意外 (SUE) 的回报差异。通过包括 这两个附加因素, 我们试图将 AGR中包含的公司治理信息与先前记录的基于会计的“异常”区分开来构造为 Hirshlefier 等人的回报差 (ACC)。（2012），构建为基于标准化收益意外 (SUE) 的回报差异。通过包括 这两个附加因素, 我们试图将 AGR 中包含的公司治理信息与先前记录的基于会计的“异常”区分开来 构造为 Hirshlefier 等人的回报差 (ACC)。(2012)，构建为基于标准化收益竟外 (SUE) 的回报差异。通过包唁 这两个附加因素, 我们试图将 AGR 中包含的公司治理信息与先前记录的基于会计的“异常”区分开来 ${ }^6$ 这两个附加因素，我们试图将 AGR 中包含的公司治理信息与先前记录的基于会计的“异常”区分开来
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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。