如果你也在 怎样代写金融数学Financial Mathematics MAT280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。金融数学Financial Mathematics一般来说,存在两个独立的金融分支,需要先进的定量技术:一方面是衍生品定价,另一方面是风险和投资组合管理。数学金融与计算金融和金融工程领域有很大的重叠。后者侧重于应用和建模,通常借助于随机资产模型,而前者除了分析之外,还侧重于为模型建立实施工具。与此相关的还有量化投资,它在管理投资组合时依赖于统计和数字模型(以及最近的机器学习),而不是传统的基本分析。
金融数学Financial Mathematics与金融经济学学科有着密切的关系,金融经济学涉及到金融数学中的许多基础理论。一般来说,数学金融学会以观察到的市场价格为输入,推导和扩展数学或数字模型,而不一定与金融理论建立联系。需要的是数学上的一致性,而不是与经济理论的兼容性。因此,例如,金融经济学家可能会研究一家公司可能有某种股价的结构性原因,而金融数学家可能会把股价作为一个给定值,并试图使用随机微积分来获得股票的相应衍生品价值。
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数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|An Illustrative Example
We consider monthly data from July 1926 to October 2012 on returns from six portfolios that are formed based on Size and Book-to-Market (BM) ratio. This data is taken from French’s data library. The titles follow the naming convention, for example, SML contains small size plus low BM to BIGH contains big size with high BM ratio. The data also contains $r_f, r_{m t}-r_f$ and the two Fama-French factors SMB (small-minus-big size factors) and HML (high-minus-low BM factor).
The histogram of the portfolio returns is given in Figure 6.2. The descriptive statistics are stated in Table 6.1. The returns are generally positively skewed with more sharply peaked than the normal distribution. The Jarque-Bera test (Equation 2.37) rejects the null hypothesis that returns are normally distributed. The efficient frontier with the risk-free rate using the weights in (6.9) along with the portfolios is plotted in Figure 6.3, by setting $\mu^*=\hat{\mu}_m$, the average of the market portfolio. The weights for the assets are $(-1.06,1.08,0.40,0.58,-0.36,-0.32)$ and the share of the risk-free asset is $0.68$. The scatter plot of the actual mean value versus standard deviation of the six portfolios (Figure 6.4) yields the slope of $0.1471$ which has a larger empirical Sharpe ratio $\left(\frac{\bar{r}_m-r_f}{\hat{\sigma}_m}\right), 0.1147$. This clearly indicates that the market portfolio is not mean-variance efficient. Note that while three portfolios (BIGL, BIG2, BIGH) lie on the line, two others (SM2 and SMH) lie above the line. This generally implies that it is possible to outperform the empirical Markowitz portfolio.
数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|Portfolio Formation
On the last day of each month, sort the stocks into four quartile portfolios based on the past six-month cumulative returns. The first quartile contains the stocks with the lowest past six-month returns, and the fourth quartile contains the stocks with the highest past six-month returns.
(a) Start by accumulating the return of each quartile portfolio for the next six months.
(b) For each month and of the four quartile portfolios, record the average portfolio returns between January 2002 and November $2005 .$
Questions of Interest: Same as in Exercise $5 .$
Consider the 30 min price bar data for Treasury Yields from June 8, 2006 to August 29, 2013 in file treasuries. csv. Daily data for Treasury Yields is just a snapshot at 4 p.m. and the total volume for the day is the sum of $30 \mathrm{~min}$ volumes since the previous day. This is the same data used in Section $5.10 .2$ in the text.
(a) Develop ARMA time series models for both daily and the $30 \mathrm{~min}$ volumes. We can use daily data for developing macro strategies (whether to enter next day) and 30 min data for micro strategies (when to enter next day).
(b) Compare the exponential smoothing approach suggested in the text with ARMA modeled in (a).
(c) Compute volatility measure, $\sigma_t^2=0.5\left[\ln \frac{H_t}{L_t}\right]^2-0.386\left[\ln \frac{C_t}{O_t}\right]^2$ for both daily and $30 \mathrm{~min}$ levels and compare them.
(d) Compute volatility forecasts, $\hat{\sigma}{t+1}^2=$ weighted average of $\sigma_t^2, \sigma{t-1}^2, \ldots, \sigma_{t-22}^2$, for daily data and $\hat{\sigma}{t+1 \cdot m}^2=$ weighted average of $\sigma{t \cdot m}^2, \ldots, \sigma_{t-22 \cdot m}^2$ for $m^{t h} 30$-min interval. [In (a), you should notice strong periodicity in the 30-min data.]
(e) Develop trading strategies that incorporate (see the Omnibus Rule in the text):
(a) price information only
(b) price and volume information and
(c) price, volume and volatility information
(f) Demonstrate that volume and volatility add value to the enter/exit strategies.
金融数学代写
数学代写|金融数学代写金融数学代考|一个举例
我们考虑1926年7月至2012年10月六个投资组合的每月数据,这些投资组合是根据规模和账面市值比(BM)形成的。该数据来自French的数据库。标题遵循命名约定,例如,SML包含小尺寸加上低BM, BIGH包含大尺寸和高BM比。数据还包含$r_f, r_{m t}-r_f$和两个Fama-French因子SMB(小-大尺寸因子)和HML(高-低BM因子)
投资组合收益的直方图如图6.2所示。描述性统计如表6.1所示。收益通常是正偏的,比正态分布的峰值更明显。Jarque-Bera检验(公式2.37)拒绝了回报正态分布的零假设。通过设置市场投资组合的平均值$\mu^*=\hat{\mu}_m$,利用(6.9)中的权重和投资组合绘制无风险利率的有效边界,如图6.3所示。资产的权重是$(-1.06,1.08,0.40,0.58,-0.36,-0.32)$,无风险资产的份额是$0.68$。6个投资组合的实际均值与标准差的散点图(图6.4)得出了$0.1471$的斜率,该斜率具有更大的经验夏普比率$\left(\frac{\bar{r}_m-r_f}{\hat{\sigma}_m}\right), 0.1147$。这清楚地表明市场投资组合不是均值-方差有效的。注意,当三个投资组合(BIGL, BIG2, BIGH)位于这条线上时,另外两个投资组合(SM2和SMH)位于这条线上以上。这通常意味着它有可能超过经验的马科维茨投资组合
数学代写|金融数学代写金融数学代考|投资组合形成
在每个月的最后一天,根据过去6个月的累计收益,将股票分成4个四分之一的投资组合。第一个四分位数包含过去六个月回报率最低的股票,第四个四分位数包含过去六个月回报率最高的股票
(a)从累积每个四分位投资组合未来六个月的收益开始。
(b)对于每个月和四个四分位投资组合,记录2002年1月到11月之间的平均投资组合收益$2005 .$
感兴趣的问题:与练习$5 .$相同
考虑财政部文件中2006年6月8日至2013年8月29日美国国债收益率的30分钟价格条数据。csv文件。美国国债收益率的每日数据只是下午4点的一个快照,当天的总交易量是 $30 \mathrm{~min}$ 成交量从前一天开始。这与Section中使用的数据相同 $5.10 .2$
(a)开发ARMA时间序列模型的日常和 $30 \mathrm{~min}$ 卷。我们可以使用每日数据来制定宏观策略(是否进入第二天),30分钟数据来制定微观策略(何时进入第二天)。
(b)将文中建议的指数平滑方法与(a)中建模的ARMA进行比较。 $\sigma_t^2=0.5\left[\ln \frac{H_t}{L_t}\right]^2-0.386\left[\ln \frac{C_t}{O_t}\right]^2$ 每日和每日 $30 \mathrm{~min}$
(d)计算波动率预测, $\hat{\sigma}{t+1}^2=$ 加权平均 $\sigma_t^2, \sigma{t-1}^2, \ldots, \sigma_{t-22}^2$,用于日常数据和 $\hat{\sigma}{t+1 \cdot m}^2=$ 加权平均 $\sigma{t \cdot m}^2, \ldots, \sigma_{t-22 \cdot m}^2$ 为 $m^{t h} 30$-min interval。
(e)制定交易策略,将(参见文本中的综合规则):
(a)价格信息仅
(b)价格和成交量信息和
(c)价格、成交量和波动率信息
(f)演示成交量和波动率为进入/退出策略增加价值
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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。