如果你也在 怎样代写利率理论Portfolio Theory FINA404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。利率理论Portfolio Theory指的是一种投资理论，它允许投资者组建一个资产组合，在给定的风险水平下实现预期收益最大化。该理论假设投资者是规避风险的；在给定的预期收益水平下，投资者总是喜欢风险较小的投资组合。
利率理论Portfolio Theory MBA7293或称均值-方差分析，是一个数学框架，用于组建资产组合，使预期收益在给定的风险水平下达到最大。它是投资多样化的正式化和延伸，即拥有不同种类的金融资产比只拥有一种类型的风险要小。它的主要观点是，评估一项资产的风险和收益，不应该看它本身，而是看它对投资组合的整体风险和收益的贡献。它使用资产价格的方差作为风险的代表。
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金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|MODELING SENTIMENT
In the behavioral finance literature, sentiment refers to erroneous beliefs. In this regard, think of security $x$ as having a pdf that is objectively correct but about which individual investors only possess subjective beliefs. The beliefs of an investor whose subjective beliefs are correct are said to feature zero sentiment. The beliefs of an investor whose subjective beliefs are incorrect are said to feature nonzero sentiment.
Because of Equation 4.1, the SDF $m$ is the core concept in a pricing kernel framework. Therefore, if noise trader sentiment is to affect prices, it must do so through the SDF. To characterize a SDF, which reflects noise trader sentiment, consider a complete market ICAPM-type model in which all investors have constant relative risk aversion (CRRA) utility functions and heterogeneous beliefs about the future growth rates of gross aggregate consumption $g$. To keep things simple, assume just two dates, $t=1,2$.
Denote the true pdf of aggregate consumption growth $g$ at date 2 by the symbol $\pi$ and investor j’s subjective pdf by the symbol $\pi_{\mathrm{j}}$. If $\pi_{\mathrm{j}}=\pi$, then investor $j$ is rational. If $\pi_{\mathrm{j}} \neq \pi$, then investor $j$ is a noise trader. The function defined as the likelihood ratio $\pi_{\mathrm{j}} / \pi$ is a change of measure. Beginning with $\pi$ and multiplying by the change of measure converts $\pi$ into $\pi_{\mathrm{i}}$. The log-change of measure $\ln \left(\pi_{\mathrm{j}} / \pi\right)$ specifies, for each value of aggregate consumption growth $\mathrm{g}$, the percentage by which $\pi(\mathrm{g})$ is to be adjusted in order to generate $\pi_j(\mathrm{~g})$ Suppose that the log-change of measure is positive at a particular value of $g$. Then, the probability mass shifts toward $g$ when converting $\pi$ into $\pi_j$. Likewise, the negative log-change of measure at $g$, shifts the probability mass away from $g$ when converting $\pi$ into $\pi_i$.
The shape of the graph of the log-change of measure against $g$ is informative. When the log-change of measure is the zero function, then converting $\pi$ into $\pi_{\mathrm{j}}$ involves no change, so that investor $j$ is fully rational. When the log-change of measure is positively sloped throughout, then the conversion of $\pi$ into $\pi_{\mathrm{i}}$ features probability mass being reduced at the left and increased at the right. A positive log-change of measure corresponds to investor $j$ being excessively optimistic, or bullish, about aggregate consumption growth. Likewise, a negatively sloped log-change of measure corresponds to investor $j$ being excessively pessimistic, or bearish, about aggregate consumption growth.
金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|CONNECTION BETWEEN SENTIMENT AND SDF
In a neoclassical framework involving a representative investor with CRRA preferences, the SDF has the following form:
$$
m=\delta g^{-\gamma}
$$
where $\delta$ is the rate of time preference and $\gamma$ is the coefficient of relative risk aversion. Typically, $\delta$ and $\gamma$ are nonnegative, so $\mathrm{m}$ is a monotone-decreasing function. When all investors are fully rational, then the SDF will conform to Equation 4.2, possibly with state dependent risk aversion, and market prices will depend only on fundamentals.
What makes an SDF behavioral is that it reflects market sentiment as well as fundamentals. Shefrin (2005) establishes that when all investors have CRRA utility, the log-SDF can be expressed as the sum of two terms-one reflecting market fundamentals and the other reflecting market sentiment. This decomposition establishes the channel by which sentiment affects market prices through Equation 4.1. Implicit in this discussion is that the expectation in Equation $4.1$ is taken with respect to $\pi$.
If market sentiment is small, then fundamentals dominate pricing. If market sentiment is large, then sentiment dominates pricing. In the latter case, the shape of the graph of the SDF ( $m$ vs. $g$ ) will reflect the shape of sentiment. If sentiment is positively sloped, implying sufficiently high bullishness, the SDF will be upward sloping. Likewise, if the log-change of measure for market beliefs has the shape of an inverted $U$, then so too will the shape of the SDF.
利率理论代写
金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|MODELING SENTIMENT
在行为金融学文献中, 情绪是指错误的信念。对此, 想到安全 $x$ 就像拥有一个客观正确但个人投资者仅拥有 主观信念的 pdf。主观信念正确的投资者的信念被称为零情绪。主观信念不正确的投资者的信念被认为具有 非零情绪。
由于公式 4.1, SDF $m$ 是定价内核框架中的核心概念。因此, 如果噪音交易者的情绪要影响价格, 就必须通 过 SDF 来影响。为了表征反映噪声交易者情绪的 SDF, 考虑一个完整的市场 ICAPM 型模型, 其中所有投 资者都具有恒定的相对风险厌恶 (CRRA) 效用函数和对末来总消費增长率的异质信念 $g$. 为了简单起见, 假设 只有两个日期, $t=1,2$.
表示总消费增长的真实 $\operatorname{pdf} g$ 在日期 2 的符号 $\pi$ 和投资者 $\mathrm{j}$ 的主观 $\mathrm{pdf}$ 符号 $\pi_{\mathrm{j}}$. 如果 $\pi_{\mathrm{j}}=\pi$, 那么投资者 $j$ 是 理性的。如果 $\pi_{\mathrm{j}} \neq \pi$, 那么投资者 $j$ 是噪音交易者。定义为似然比的函数 $\pi_{\mathrm{j}} / \pi$ 是衡量标准的改变。以。。。 开始 $\pi$ 并乘以度荲的变化转换 $\pi$ 进入 $\pi_{\mathrm{i}}$. 测度的对数变化 $\ln \left(\pi_{\mathrm{j}} / \pi\right)$ 指定, 对于总消费增长的每个值g, 百分比 $\pi(\mathrm{g})$ 将被调整以产生 $\pi_j(\mathrm{~g})$ 假设测量值的对数变化在特定值处为正 $g$. 然后, 概率质量向 $g$ 转换时 $\pi$ 进入 $\pi_j$. 同样, 测量值的负对数变化在 $g$, 将概率质量从 $g$ 转换时 $\pi$ 进入 $\pi_i$.
测量值的对数变化图的形状 $g$ 是翔实的。当测度的对数变化为雯函数时, 则转换 $\pi$ 进入 $\pi_{\mathrm{j}}$ 不涉及任何变化, 因此投资者 $j$ 是完全理性的。当度量的对数变化始终呈正斜率时, 则转换为 $\pi$ 进入 $\pi_{\mathrm{i}}$ 特征是概率质量在左侧 减少, 在右侧增加。正对数变化对应于投资者 $j$ 对总消费增长过于乐观或乐观。同样, 指标的负斜率对数变 化对应于投资者 $j$ 对总消费增长过于悲观或悲观。
金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|CONNECTION BETWEEN SENTIMENT AND SDF
在涉及具有 CRRA 偏好的代表性投资者的新古典框架中, SDF 具有以下形式:
$$
m=\delta g^{-\gamma}
$$
在哪里 $\delta$ 是时间偏好率, 并且 $\gamma$ 为相对风险厌恶系数。通常, $\delta$ 和 $\gamma$ 是非负的, 所以 $\mathrm{m}$ 是单调递减函数。当所 有投资者都完全理性时, SDF 将符合方程式 4.2, 可能具有状态相关的风险规避, 市场价格将仅取决于基本 面。
SDF 之所以具有行为性, 是因为它反映了市场情绪和基本面。Shefrin (2005) 指出, 当所有投资者都具有 CRRA 效用时, log-SDF 可以表示为两项的总和——一项反映市场基本面, 另一项反映市场情绪。这种分解 通过公式 $4.1$ 建立了情绪影响市场价格的渠道。在这个讨论中隐含的是等式中的期望 $4.1$ 是关于 $\pi$.
如果市场情绪低迷, 则基本面将主导定价。如果市场情绪高䇵, 则情绪将主导定价。在后一种情况下, SDF 图形的形状 $(m$ 对比 $g$ ) 将反映情绪的形状。如果情绪呈正向倾斜, 意味着看涨情绪足够高, 则 SDF 将向上 倾斜。同样, 如果市场信念度量的对数变化具有倒置的形状 $U$, 那么 SDF 的形状也会如此。
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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。