如果你也在 怎样代写金融数学Financial MathematicsMAT3330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。金融数学Financial Mathematics法国数学家Louis Bachelier被认为是第一部关于数学金融的学术著作的作者，发表于1900年。但数学金融作为一门学科出现在20世纪70年代，是在费舍尔-布莱克、迈伦-斯科尔斯和罗伯特-默顿关于期权定价理论的工作之后。数学投资起源于数学家爱德华-索普的研究，他利用统计方法首先发明了21点中的算牌，然后将其原理应用于现代系统投资。
金融数学Financial Mathematics该学科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。见。期权的估价；金融建模；资产定价。无套利定价的基本定理是数学金融学的关键定理之一，而布莱克-斯科尔斯方程和公式是其中的关键结果。
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金融代写|金融数学FINANCIAL MATHEMATICS代写|Time Series Models for Aggregated Data: Modeling the Variance
In the $\operatorname{ARMA}(p, q)$ model $\phi(B) Y_{t}=\delta+\theta(B) \varepsilon_{t}$ for series $\left{Y_{t}\right}$, when the errors $\varepsilon_{t}$ are independent r.v.’s (with the usual assumptions of zero mean and constant variance $\left.\sigma^{2}\right)$, an implication is that the conditional variance of $\varepsilon_{t}$ given the past information is a constant not depending on the past. This, in turn, implies the same feature for $l$-step ahead forecast errors $e_{t}(l)=\sum_{i=0}^{l-1} \psi_{i} \varepsilon_{t+l-i}$. However, in some settings, particularly for financial data, the variability of errors may exhibit dependence on the past variability. Modeling the variance, which is essential for studying the risk-return relationship is an important topic in finance.
金融代写|金融数学FINANCIAL MATHEMATICS代写|Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) Models
The autoregressive conditional heteroscedastic (ARCH) models were originally proposed by Engle (1982) [120], Engle and Kraft (1983) [124], to allow for the conditional error variance in an ARMA process to depend on the past squared innovations, rather than be a constant as in ARMA models with independent errors. For example, an $\operatorname{AR}(p)$ process with $\operatorname{ARCH}(q)$ model errors is given as $Y_{t}=\sum_{i=1}^{p} \phi_{i} Y_{t-i}+\delta+\varepsilon_{t}$, where, $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1}, \varepsilon_{t-2}, \ldots\right)=0$ and
$$
h_{t}=\operatorname{Var}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1}, \varepsilon_{t-2}, \ldots\right)=\omega_{0}+\sum_{i=1}^{q} \omega_{i} \varepsilon_{t-i}^{2}
$$
with $\omega_{0}>0$ and $\omega_{i} \geq 0$ for $i=1, \ldots, q$. In the generalized ARCH (GARCH) model, introduced by Bollerslev (1986) [46], it is assumed that
$$
h_{t}=\omega_{0}+\sum_{i=1}^{q} \omega_{i} \varepsilon_{t-i}^{2}+\sum_{i=1}^{k} \beta_{i} h_{t-i}
$$
where $\beta_{i} \geq 0$ for all $i=1, \ldots, k$. Much subsequent research on and applications of the ARCH and GARCH models have occurred since the publication of their research papers. It is not possible to cover the range of applications resulted from this research here, but these results are widely available to the curious reader.
Let us briefly discuss some basic results and implications of the ARCH and GARCH models. The errors $\varepsilon_{t}$ in the model have zero mean, since $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t}\right)=$ $\mathrm{E}\left[\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1} \ldots\right)\right]=0$, and they are serially uncorrelated; that is, $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \varepsilon_{t-j}\right)=0$ for $j \neq 0$ (since for $j>0$, for example, $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \varepsilon_{t-j}\right)=\mathrm{E}\left[\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \varepsilon_{t-j} \mid \varepsilon_{t-1} \ldots\right)\right]=$ $\mathrm{E}\left[\varepsilon_{t-j} \mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1} \ldots\right)\right]=0$ ). But the $\varepsilon_{t}$ are not mutually independent r.v.’s since they are inter-related through their conditional variances (i.e., their second moment). We will also assume that the $\varepsilon_{t}$ have equal unconditional variances, $\operatorname{Var}\left(\varepsilon_{t}\right)=\sigma^{2}$, for all $t$, so they are weakly stationary. Consider then, the simple case of the first-order $\mathrm{ARCH}$ or $\mathrm{ARCH}(1)$ model,
$$
h_{t}=\omega_{0}+\omega_{1} \varepsilon_{t-1}^{2} .
$$
金融数学代写
金融代写|金融数学FINANCIAL MATHEMATICS代写|Time Series Models for Aggregated Data: Modeling the Variance
在里面 $A R M A(p, q)$ 㖏型 $\phi(B) Y_{t}=\delta+\theta(B) \varepsilon_{t}$ 系列
马left 的分隔符缺失或无法识别 $\quad$, 当错误 $\varepsilon_{t}$ 是独立的 rv (通常假设零均值和恒定 方差 $\left.\sigma^{2}\right)$,一个暗示是条件方差 $\varepsilon_{t}$ 给定过去的信息是一个常数，不依赖于过去。反过来，这意味砉相 同的特征 $l$ – 提前预贬错娱 $e_{t}(l)=\sum_{i=0}^{l-1} \psi_{i} \varepsilon_{t+l-i}$ – 然而，在杲些情况下，特别是对于财务数据，误差 的可变性可能表现出对过去可变性的依赖性。对研究风险收益关系至关重要的方差建模是金融学中 的一个重要课题。
金融代写|金融数学FINANCIAL MATHEMATICS代写|Autoregressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) Models
自回归务件异方差 $(\mathrm{ARCH})$ 模型最初由 Engle (1982) [120]、Engle 和 Kraft (1983) [124] 提出， 以允许 ARMA 过程中的条件误差方差取决于过去的平方创新，而不是而不是喼在具有独立误差的 ARMA 模型中那样是常数。例如，一个AR $(p)$ 过程与ARCH $(q)$ 模型误差为 $Y_{t}=\sum_{i=1}^{p} \phi_{i} Y_{t-i}+\delta+\varepsilon_{t}$ ，在俞里, $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1}, \varepsilon_{t-2}, \ldots\right)=0$ 和
$$
h_{t}=\operatorname{Var}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1}, \varepsilon_{t-2}, \ldots\right)=\omega_{0}+\sum_{i=1}^{q} \omega_{i} \varepsilon_{t-i}^{2}
$$
和 $\omega_{0}>0$ 和 $\omega_{i} \geq 0$ 为了 $i=1, \ldots, q$. 在 Bollerslev (1986) [46] 引入的广义 ARCH (GARCH) 模型 中，䌻设
$$
h_{t}=\omega_{0}+\sum_{i=1}^{q} \omega_{i} \varepsilon_{t-i}^{2}+\sum_{i=1}^{k} \beta_{i} h_{t-i}
$$
在哪里 $\beta_{i} \geq 0$ 对所有人 $i=1, \ldots, k$. ARCH 和 GARCH 楛型的许客后续研究和应用自他们的研究论 文发表以来已经发生。这里不可能涵盖䢒项研究产生的应用范围，但这些结果对于好奇的读者来说 是广泛可用的。
让贼们简要讨论 $\mathrm{ARCH}$ 和 $\mathrm{GARCH}$ 模型的一些基本结果和含义。错误 $\varepsilon_{t}$ 在模型中的均值为零，因 为 $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t}\right)=\mathrm{E}\left[\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1} \ldots\right)\right]=0$ ，并且它们是序列不相关的；那是， $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \varepsilon_{t-j}\right)=0$ 为了 $j \neq 0$
(因此 $j>0$ ， 例如， $\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \varepsilon_{t-j}\right)=\mathrm{E}\left[\mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \varepsilon_{t-j} \mid \varepsilon_{t-1} \ldots\right)\right]=\mathrm{E}\left[\varepsilon_{t-j} \mathrm{E}\left(\varepsilon_{t} \mid \varepsilon_{t-1} \ldots\right)\right]=0$ )。但是 $\varepsilon_{t}$ 不是相互独立的 $r v$ ，因为它们䓰过们伯条件方差（即它们的二阶矩）相互关联。我们还将假设
$\varepsilon_{t}$ 具有相等的无条件方差， $\operatorname{Var}\left(\varepsilon_{t}\right)=\sigma^{2}$ ，对所有人 $t$ ，所以它们是弱静止的。那么考虑一下一阶 的简单情况ARCH或者 $\mathrm{ARCH}(1)$ 模型，
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h_{t}=\omega_{0}+\omega_{1} \varepsilon_{t-1}^{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。