如果你也在 怎样代写金融衍生品Financial Derivatives FINM7041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|USING HIGH-LOW MEASURE TO PROXY VOLATILITY
The high-low, also known as range based or extreme-value, method of estimatingvolatility is very convenient because daily high, low, opening andclosing prices are reported by major news papers, and the calculation is easy to programme even with a hand held calculator. The high-low (HL) volatility estimator was studied in Parkinson (1980), Garman and Klass (1980), Beckers (1983), Rogers and Satchell (1991), Wiggins (1992), Rogers, Satchell and Yoon (1994) and Alizadeh, Brandt and Diebold (2002). It is based on the assumption that return is conditionally normally distributed with conditional volatility $\sigma t$. Let $H t$ and $L t$ denote, respectively, the highest and the lowest prices on day t. Applying the Parkinson (1980) $H-L$ measure to a price process that follows a geometric Brownian motion results in the following volatility estimator (see Bollen and Inder, 2002);
$$
\hat{\sigma}t^2=\frac{\left(\ln H_t-\ln L_t\right)^2}{4 \ln 2} $$ The German and Klass’s (1980) estimator is an extension of Parkinson (1980) where information about opening, $p t-1$, and closing, $p t$, prices are incorporated as follow: $$ \hat{\sigma}_t^2=0.5\left(\ln \frac{H_t}{L_t}\right)^2-0.39\left(\ln \frac{p_t}{p{t-1}}\right)^2
$$
We have already shown that financial market returns are not likely to be normally distributed and have long tail distribution. The $H-L$ volatility estimator is very sensitive to outliers. It will be useful to apply the trimming procedures, specifies in equation (10), to the entire data set first if the $H L$ volatility estimator is used. Provided there are no destabilising large values, the $H-L$ volatility estimator is very efficient and, unlike the realized volatility estimator introduced in the next section, it is less affected by market microstructure noise.
金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|REALISED VOLATILITY, QUADRATIC VARIATION AND JUMPS
More recently and with the increased availability of tick data (i.e. prices recorded at transaction level), the term realised volatility is now used to refer to volatility estimates calculated as the sum of intraday squared returns at short intervals such as 5 or 15 minutes. For a series that has zero mean and no jumps, the realised volatility converges to the continuous time volatility, known as the quadratic variation. To understand this, we assume for the ease of exposition that the instantaneous returns are generated by the continuous time martingale,
$$
d p t=\sigma_t d W_t
$$
where $d W t$ denotes a standard Wiener process. While asset price $p t$ can be observed at time $t$, the volatility $\tilde{A} t$ is an unobservable latent variable that scales the stochastic process $d W t$ continuously through time. From (5) the conditional variance for the oneperiod returns,
$$
\begin{aligned}
& r t+1 \equiv p t+1-p t, \text { is } \
& \sigma_t^2=\int_t^{t+1} \sigma_t^2 d s
\end{aligned}
$$
which is known as the integrated volatility over the period $t$ to $t+1$, and $p t$ is the logarithmic of stock price at time $t$. Let $m$ be the sampling frequency within each period $t$, i.e. there are $m$ continuously compounded returns between $t-1$ and $t$
$$
\begin{aligned}
& r_m, t+1 / m \equiv p_{t+1 / m}-p t \
& r_m, t+2 / m \equiv p_{t+2 / m}-p_{t+1 / m}
\end{aligned}
$$
and realised volatility
$$
R V_{t+1}=\sum_{j=1, \ldots, m} r_{m, t+j / m}^2
$$
If the discretely sampled returns are serially uncorrelated and the sample path for $\sigma t$ is continuous, it follows from the theory of quadratic variation (Karatzas and Shreve (1988)) that
$$
\lim {m \rightarrow \infty}\left(\int_t^{t+1} \sigma_s^2 d s-\sum{j=1, \ldots, m} r_{m, t+j / m}^2\right)=0
$$
金融衍生品代写
金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|USING HIGH-LOW MEASURE TO PROXY VOLATILITY
高低点, 也称为基于范围或极值, 估计波动率的方法非常方便, 因为每日高点、低点、开盘价和收盘价均由 主要新闻报纸报道, 即使使用手持计算器也可以轻松进行计算. Parkinson (1980) 、Garman 和 Klass (1980) 、Beckers (1983) 、Rogers 和 Satchell (1991) 、Wiggins (1992) ,Rogers、Satchell 和 Yoon (1994) 以及Alizadeh、Brandt 和 Diebold (2002)。它基于回报服从条件正态分布且具有条件 波动性的假设 $\sigma t$. 让 $H t$ 和 $L t$ 分别表示第 $+$ 天的最高价和最低价。应用帕金森 (1980) $H-L$ 对䙸循几何布 朗运动的价格过程的度量导致以下波动率估计 (参见 Bollen 和 Inder, 2002 年）;
$$
\hat{\sigma} t^2=\frac{\left(\ln H_t-\ln L_t\right)^2}{4 \ln 2}
$$
German 和 Klass (1980) 的估计酉是 Parkinson (1980) 的扩展, 其中关于开放的信息, $p t-1$, 并关 闭, $p t$, 价格合并如下:
$$
\hat{\sigma}t^2=0.5\left(\ln \frac{H_t}{L_t}\right)^2-0.39\left(\ln \frac{p_t}{p t-1}\right)^2 $$ 我们已经表明, 金融市场回报不太可能服从正态分布并且具有长尾分布。这 $H-L$ 波动率估计器对异常值 非常敏感。将等式 (10) 中指定的修整程序首先应用于整个数据集将很有用, 如果 $H L$ 使用波动率估计器。 如果没有不稳定的大值, 则 $H-L$ 波动率估计器非常有效, 并且与下一节介绍的已实现波动率估计器不 同, 它受市场微观结构噪声的影响较小。
金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|REALISED VOLATILITY, QUADRATIC VARIATION AND JUMPS
最近, 随着报价数据 (即在交易级别记录的价格) 的可用性增加, 已实现波动率一词现在用于指代以短时间 间隔 (例如 5 或 15 分钟) 内的日内平方回报总和计算的波动率估计值。对于均值为零且无跳跃的序列, 已 实现波动率收敛于连续时间波动率, 称为二次方差。为了理解这一点, 为了便于说明, 我们假设睬时收益是 由连续时间啴产生的， $$ d p t=\sigma_t d W_t $$ 在哪里 $d W t$ 表示标准维纳过程。而资产价格 $p t$ 可以及时观察 $t$, 波动率 $\tilde{A} t$ 是衡哩随机过程的不可观察的潜在 变量 $d W t$ 不断地通过时间。从 (5) 单期收益的条件方差, $$ r t+1 \equiv p t+1-p t, \text { is } \quad \sigma_t^2=\int_t^{t+1} \sigma_t^2 d s $$ 这被称为该期间的综合波动率 $t$ 至 $t+1$, 和 $p t$ 是当时股票价格的对数 $t$. 让 $m$ 是每个周期内的采样频率 $t$, 即 有 $m$ 之间的连续复合收益 $t-1$ 和 $t$ $$ r_m, t+1 / m \equiv p{t+1 / m}-p t \quad r_m, t+2 / m \equiv p_{t+2 / m}-p_{t+1 / m}
$$
和已实现的波动率
$$
R V_{t+1}=\sum_{j=1, \ldots, m} r_{m, t+j / m}^2
$$
如果离散采样的收益是序列不相关的, 并且样本路径为 $\sigma t$ 是连续的, 从二次变分理论 (Karatzas and Shreve (1988)) 可以得出
$$
\lim m \rightarrow \infty\left(\int_t^{t+1} \sigma_s^2 d s-\sum j=1, \ldots, m r_{m, t+j / m}^2\right)=0
$$
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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。