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金融代写|金融建模代写Financial Modeling代考|Testing for normality
It has been noted for a long time that most financial asset returns are nonnormal (Mandelbrot, 1963, and Fama, 1963). This non-normality is strongly featured in two statistical phenomena: (i) Extreme events occur more often than predicted by a normal distribution (Mandelbrot, 1963, Fama, 1963, Blattberg and Gonedes, 1974, Kon, 1984), and (ii) crashes occur more often than booms (Fama, 1965, Arditti, 1971, Simkowitz and Beedles, 1978, Singleton and Wingender, 1986). Phenomenon (i) corresponds to excess kurtosis or fat tails, whereas phenomenon (ii) is associated with negative skewness or asymmetry.
Following Mandelbrot (1963), two related issues have been addressed in the finance literature; does the normality assumption hold for asset returns? If not, to what extent are returns non-normal? In this chapter, we focus on unconditional normality. That is, for the moment we assume that returns distribution does not change through time. In Chapter 5, we will relax this assumption and allow distribution to vary conditionally to some distributional variable. Various tests for normality have been developed based on the moments or on the density function of the distribution, or properties of the ranked series. We will describe here tests that are based on properties of the original distribution.
金融代写|金融建模代写Financial Modeling代考|Tests based on moments
The most widely used test in this category is due to Jarque and Bera (1980) and Bera and Jarque (1981) who rely on the fact that skewness and excess kurtosis are both equal to zero for the normal distribution. Jarque and Bera (1980) show, for iid and normally distributed random variables, that the standardized skewness and excess kurtosis are asymptotically independent and have the following asymptotic distributions
$$
\frac{\hat{s}}{\sqrt{6 / T}} \Rightarrow \mathcal{H _ { 0 }} \mathcal{N}(0,1) \quad \text { and } \quad \frac{\hat{\kappa}-3}{\sqrt{24 / T}} \Rightarrow \mathcal{H}(0,1) \text {. }
$$
Bera and Jarque’s idea for testing normality is to use the $J B$ test statistic defined as
$$
J B=T\left[\frac{\hat{s}^2}{6}+\frac{(\hat{\kappa}-3)^2}{24}\right]
$$
which is asymptotically distributed as $\chi^2(2)$.
金融建模代写
金融代㝍|金融建模代㝍Financial Modeling代考|Testing for normality
长期以来，八们已经注意到大多数金融资产收益是非正态的 (Mandelbrot, 1963 和 Fama, 1963)。这 种非正态性在两种统计现象中具有很强的特征: (i) 极端事件的发生频率高于正态分布的预测
(Mandelbrot, 1963, Fama, 1963, Blattberg 和 Gonedes, 1974, Kon, 1984), 以及（ii) 崩溃 比㹎㭉更㝘易发生 (Fama, 1965, Arditti, 1971, Simkowitz和 Beedles, 1978, Singleton和 Wingender, 1986)。现象 (i) 对应于过度峰态或肥尾, 而现象 (ii) 与负偏度或不对称相关。
继 Mandelbrot (1963) 之后，金融文献中解决了两个相关问题；资产收益的正态假设是否成立? 如果不 是, 回报在多大程度上是不正常的? 在本章中, 我们关注无条件正态性。也就是说, 目前我们假设收益分布 不会随时间变化。在第 5 章中, 我们将放宽这个假设, 并允牛分布随某个分布变量有条件地变化。基于矩或 分布的密度函数或排序序列的性质, 已经开发了各种正态性检验。涐们将在这里描述基于原始分布属性的测 试。
全融代写|全融建模代写Financial Modeling代考|Tests based on moments
此类别中使用最广泛的检验归功于 Jarque 和 Bera (1980) 以及 Bera 和 Jarque (1981), 他们依赖于正 念分布的偏度和超峰度都等于 0 的事实。Jarque 和 Bera (1980) 表明, 对于独立同分布和正忩分布的随机 变荲, 标准化偏度和超峰度是渐近独主的, 并且具有以下渐近分布
$\frac{\hat{s}}{\sqrt{6 / T}} \Rightarrow \mathcal{H}_0 \mathcal{N}(0,1) \quad$ and $\quad \frac{\hat{\kappa}-3}{\sqrt{24 / T}} \Rightarrow \mathcal{H}(0,1)$
Bera 和 Jarque 检验正㣻性的想法是使用 $J B$ 检验统计荲定义为
$$
J B=T\left[\frac{\hat{s}^2}{6}+\frac{(\hat{\kappa}-3)^2}{24}\right]
$$
渐近分布为 $\chi^2(2)$.
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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。