如果你也在 怎样代写金融衍生品Financial Derivatives BEA380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。金融衍生品Financial Derivatives是金融工具的三大类之一，另外两类是股权（即股票或股份）和债权（即债券和抵押贷款）。历史上最古老的衍生品例子，由亚里士多德证明，被认为是古希腊哲学家泰勒斯签订的橄榄合同交易，他在交换中获利。1936年被取缔的桶装水商店是一个较近的历史例子。
金融衍生品Financial Derivatives在金融领域，衍生品是一种合同，其价值来自于一个基础实体的表现。衍生品可用于多种目的，包括对价格变动进行保险（套期保值），为投机增加价格变动的风险，或进入其他难以交易的资产或市场。一些更常见的衍生品包括远期、期货、期权、掉期，以及这些的变体，如合成抵押债务和信用违约掉期。大多数衍生品在场外（场外）或芝加哥商品交易所等交易所进行交易，而大多数保险合同已经发展成为一个独立的行业。在美国，在2007-2009年的金融危机之后，将衍生品转移到交易所进行交易的压力越来越大。
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金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|THE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE MODEL
Since Walter Shewhart introduced the control chart technique in 1924 , control schemes have found widespread application in improving the quality of manufacturing processes. Although the exponentially weighted moving average (EWMA) is known to have optimal properties in some forecasting and control applications (Box, Jenkins, and Mac Gregor 1974; Muth 1960), it has been largely neglected as a tool by quality-control analysts. Only recently has the EWMA control scheme been exploited and its properties evaluated analytically (Crowder 1987; Hunter 1986; Lucas and Saccucci 1987; Montgomery, Gardiner, and Pizzano 1987; Robinson and Ho 1978; Waldmann 1986). Like Shewhart and cumulative sum (CUSUM)control schemes, an EWMA control scheme is easy to implement and interpret. It is based on the statistic.
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Z_i=\lambda Y_i+(1-\lambda) Z_{i-1}, \quad 0<\lambda \leq 1,
$$
together with upper control limits (UCL’s) and lower control limits (LCL’s). The starting value Zo, which we shall discuss in more detail later, is often taken to be the target value. The sequentially recorded observations, $Y$, can be individually observed values from the process, although they are often sample averages obtained from a designated sampling plan. The process is considered out of control and action should be taken whenever $Z$, falls outside the range of the control limits. An EWMA has alternatively been referred to as a geometric moving average because $Z$, can be equivalently written as a moving average of the current and past observations:
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Z_i=\lambda \sum_{j=0}^{i-1}(1-\lambda)^j Y_{i-1}+(1-\lambda)^i Z_0
$$
where the weights of the past observations fall off exponentially as in a geometric series. In addition, many of the properties of EWMA’s can be obtained from the formula for the sum of a geometric series. When the $Y$, are iid with common variance, $\partial^2$, the variance of the control statistic is given by
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\sigma^2\left(Z_i\right)=\left[\left{1-(1-\lambda)^{2 i}\right} \lambda /(2-\lambda)\right] \sigma_Y^2
$$
金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|GARCH MODEL
As seen in earlier units, ${ }^{-}$financial markets data often exhibit volatility clustering, where time series show periods of high volatility and periods of low volatility; see, for example, Fig. 18.1. In fact, with economic and financial data, time-varying volatility is more common than constant volatility, and accurate modeling of time-varying volatility is of great importance in ${ }^{-}$financial engineering., ARMA models are used to model the conditional expectation of a process given the past, but in an ARMA model the conditional variance given the past is constant. What does this mean for, say, modeling stock returns? Suppose we have noticed that recent daily returns have been unusually volatile. We might expect that tomorrow’s return is also more variable than usual. However, an ARMA model cannot capture this type of behavior because its conditional variance is constant. So we need better time series models if we want to model the nonconstant volatility. In this unit we look at GARCH time series models that are becoming widely used in econometrics and ${ }^{-}$nance because they have randomly varying volatility.
ARCH is an acronym meaning Auto Regressive Conditional Heteroscedas- ticity. In ARCH models the conditional variance has a structure very similar to the structure of the conditional expectation in an $A R$ model. We ${ }^{-}$first study the $\mathrm{ARCH}(1)$ model, which is the simplest GARCH model and similar to an $A R(1)$ model. Then we look at ARCH(p) models that are analogous to $A R(\mathrm{p})$ models. Finally, we look at GARCH (Generalized ARCH) models that model conditional variances much as the conditional expectation is modeled by an ARMA model.
金融衍生品代写
金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|THE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE MODEL
1924 年 Walter Shewhart 引入控制图技术以来, 控制方案在提高制造过程质量方面得到了广泛应用。 尽管众所周知, 指数加权移动平均线 (EWMA) 在某些预测和控制应用中具有最佳属性 (Box、Jenkins 和 Mac Gregor 1974 年; Muth 1960 年）, 但它在很大程度上被质䵡控制分析师忽视了。直到最近, EWMA 控制方案才被开发并对其属性进行分析评估 (Crowder 1987; Hunter 1986; Lucas 和 Saccucci 1987; Montgomery、Gardiner 和 Pizzano 1987; Robinson 和 Ho 1978; Waldmann 1986)。与 Shewhart 和累积和 (CUSUM) 控制方案一样, EWMA 控制方案易于实施和解释。它基于统计数据。
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Z_i=\lambda Y_i+(1-\lambda) Z_{i-1}, \quad 0<\lambda \leq 1,
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以及控制上限 (UCL) 和控制下限 (LCL)。我们稍后将更详细讨论的起始值 Zo 通常被视为目标值。顺序记录 的观察结果, $Y$, 可以是从过程中单独观察到的值, 尽管它们通常是从指定抽样计划中获得的样本平均值。 该过程被认为是失控的, 应在任何时候采取行动 $Z$, 超出了控制限的范围。EWMA 也被称为几何移动平均 线, 因为 $Z$, 可以等效地写成当前和过去观测值的移动平均值:
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Z_i=\lambda \sum_{j=0}^{i-1}(1-\lambda)^j Y_{i-1}+(1-\lambda)^i Z_0
$$
其中过去观察的权重呈几何级数呈指数下降。此外, EWMA 的许多特性可以从几何级数求和的公式中获 得。当。。的时候 $Y$, 具有共同方差, $\partial^2$, 控制统计量的方差由下式给出
金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|GARCH MODEL
正如在早期的单元中看到的那样, 一金融市场数据通常表现出波动性聚类, 其中时间序列显示高波动期和低 波动期; 例如, 参见图 18.1。事实上, 在经济和金融数据中, 时变波动率比恒定波动率更常见, 时变波动率 的准确建模对于研究具有重要意义。 金融工程。, ARMA 模型用于对给定过去的过程的条件期望建模, 但 在 ARMA 模型中, 给定过去的条件方差是恒定的。这对于股票收益建模意味着什么? 假设我们注意到最近 的每日回报异常波动。我们可能预计明天的回报也比平时多变。然而, ARMA 模型无法捕获这种类型的行 为, 因为它的条件方差是常数。因此, 如果我们想要对非恒定波动率进行建模, 我们需要更好的时间序列模 型。在本单元中, 我们将研究在计量经济学和 ${ }^{-}$nance, 因为它们具有随机变化的波动性。
ARCH 是首字母缩写词, 意思是自回归条件异方差性。在 ARCH 模型中, 条件方差的结构与条件期望的结 构非常相似 $A R$ 模型。我们 $]^{-}$首先研究ARCH(1)模型, 这是最简单的 GARCH 模型, 类似于 $A R(1)$ 模 型。然后我们看一下 $\mathrm{ARCH}(\mathrm{p}$ ) 模型, 它类似于 $A R(\mathrm{p})$ 揩模。最后, 我们看看 $\mathrm{GARCH}$ (广义 $\mathrm{ARCH}$ ) 模 型, 它模拟条件方差, 就像条件期望由 ARMA 模型模拟一样。
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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。