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金融计量经济学Financial Econometrics与其他形式的计量经济学不同，因为其重点通常是分析在竞争性、流动性市场上交易的金融资产的价格。在金融业工作或研究金融部门的人经常在一系列活动中使用计量经济学技术–例如，在支持投资组合管理和证券估值方面。金融计量学对风险管理至关重要，因为了解在未来几天、几周、几个月和几年内 “坏 “的投资结果预计会发生多少次是很重要的。
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金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Normal, σ2 Unknown
Let $y \sim \operatorname{Normal}\left(\mu, \sigma^{2}\right)$, with a Jeffrey’s prior over both parameters, which is proportional to $1 / \sigma^{2}$. Then the marginal parameter posterior for $\mu$ (considering $\sigma^{2}$ to be of no direct interest) is a scaled T distribution with parameters $\left(\bar{y}, s^{2} / n\right)$ and with $n-1$ degrees of freedom. The predictive posterior is also a scaled T distribution also with $n-1$ degrees of freedom, and with parameters $\left(\bar{y}, s^{2}(n-1) / n\right)$.
For modest $n$, a normal approximation to the scaled $\mathrm{T}$ is sufficient. Thus the ratio of parameter to predictive posterior variances is equal to $1 /(n-1)$. As before, this tends to 0 with increasing $n$. The ratio of the length of credible intervals is obvious, which again shows over-certainty rises proportionally to about $\sqrt{n}$.
Consider conjugate priors instead. Conditional on $\sigma^{2}$, the distribution of $\mu$ is a Normal with parameters $\left(\theta, \sigma^{2} / \tau\right)$. And the distribution of $\sigma^{2}$ is and Inverse Gamma with parameters $(\alpha / 2, \beta / 2)$. Then the conditional parameter posterior of $\mu$ is distributed as a scaled T with $\alpha+n$ degrees of freedom and with parameters $\left((\tau \theta+n \bar{y}) /(\tau+n),(n-1)^{2} s^{2} / \theta\right)$. The predictive posterior is also a scaled $\mathrm{T}$ with $\alpha+n$ degrees of freedom and with the same central parameter, but with a spread parameter equal to parametric posterior but multiplied by $\tau+n$.
Obviously, the ratio of parametric to predictive posterior variances is $1 /(\tau+n)$, which again tends to 0 with $n$. Using the same normal approximation shows the credible interval ratio gives an over-certainty multiplier of $\sqrt{\tau+n}$.
The choice of Jeffrey’s improper or the conjugate prior makes almost no difference to amount of over-certainty, as expected.
金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Regression, σ2 Known
A regression model for observable $y$ with predictor measures $x$ is $y=x \beta+\varepsilon$, where the uncertainty in $\varepsilon$ is characterized by a Normal distribution with parameters $\left(0,(\lambda I)^{-1}\right)$, where $\lambda$ is a scalar and $I$ the identity matrix. The parameter posterior for $\beta$ is a Normal distribution with parameters $\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1} x^{\prime} y$ and $\left.\sigma^{2}\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1}\right)$. The predictive posterior for a new or assumed $x$, which we can write as $w$ (a single vector), is also a Normal distribution, with parameters $w^{\prime}\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1} x^{\prime} y$ and $\sigma^{2}\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1} w\right)$.
Now as $\lambda \rightarrow 0$ the prior more resembles a Jeffrey’s prior. Then the “ratio” of parametric to predictive variances is $\sigma^{2}\left(x^{\prime} x\right)^{-1}\left(\sigma^{2}\right)^{-1}\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x\right)^{-1} w\right)^{-1}=$ $\left(x^{\prime} x\right)^{-1}\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x\right)^{-1} w\right)^{-1}$. The quantity $\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x\right)^{-1} w\right)$ will be some scalar $a$, thus the ratio becomes $\left(x^{\prime} x\right)^{-1} / a$. The ratio therefore depends on the measures $x$ and their inherent variability. This will become clearer in the numerical examples.
金融计量经济学代写
金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Normal, σ2 Unknown
让 $y \sim \operatorname{Normal}\left(\mu, \sigma^{2}\right)$ ，在两个参数上都有 Jeffrey 的先验，与 $1 / \sigma^{2}$. 然后边际参数后验为 $\mu$ (考虑到 $\sigma^{2}$ 没有直接兴趣 $)$ 是一个带参数的缩放 $\mathrm{T}$ 分布 $\left(\bar{y}, s^{2} / n\right)$ 与 $n-1$ 自由程度。预 测后验也是一个缩放的 $\mathrm{T}$ 分布 $n-1$ 自由度和参数 $\left(\bar{y}, s^{2}(n-1) / n\right)$.
对于谦虚 $n$, 一个正态近似的缩放 $\mathrm{T}$ 足够了。因此，参数与预测后验方差的比率等于 $1 /(n-1)$. 和以前一样，随着增加，这趋于 $0 n$. 可信区间长度的比值是明显的，这再次表 明过度确定性与大约成比例地上升。 $\sqrt{n}$.
请考虑共轭先验。有条件的 $\sigma^{2}$, 的分布 $\mu$ 是带参数的 $\operatorname{Normal}\left(\theta, \sigma^{2} / \tau\right)$. 以及分布 $\sigma^{2}$ is 和带 参数的 Inverse Gamma $(\alpha / 2, \beta / 2)$. 然后条件参数后验 $\mu$ 分布为一个缩放的 $T \alpha+n$ 自由度 和参数 $\left((\tau \theta+n \bar{y}) /(\tau+n),(n-1)^{2} s^{2} / \theta\right)$. 预测后验也是一个缩放的 $\mathrm{T}$ 和 $\alpha+n$ 自由度和 具有相同的中心参数，但扩展参数等于参数后验但乘以 $\tau+n$.
显然，参数与预测后验方差的比率为 $1 /(\tau+n)$, 再次趋于 $0 n$. 使用相同的正态近似表明可 信区间比给出了一个过确定性乘数 $\sqrt{\tau+n}$.
正如预期的那样，选择 Jeffrey 的不恰当或共轭先验对过度确定性的量几乎没有影响。
金融代写|金融计量经济学代考FINANCIAL ECONOMETRICS代考|Regression, σ2 Known
可观察的回归模型 $y$ 使用预测措施 $x$ 是 $y=x \beta+\varepsilon$ ，其中的不确定性 $\varepsilon$ 以带有参数的正态分 布为特征 $\left(0,(\lambda I)^{-1}\right)$ ， 在哪里 $\lambda$ 是一个标量并且 $I$ 单位矩阵。参数后验为 $\beta$ 是带参数的正态 分布 $\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1} x^{\prime} y$ 和 $\left.\sigma^{2}\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1}\right)$. 新的或假设的预测后验 $x$ ，我们可以写成 $w$
(单个向量)，也是一个正态分布，有参数 $w^{\prime}\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1} x^{\prime} y$ 和 $\sigma^{2}\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x+\lambda \sigma^{2} I\right)^{-1} w\right) .$
现在作为 $\lambda \rightarrow 0$ 先验更类似于杰弗里的先验。那么参数与预测方差的 “比率”为 $\sigma^{2}\left(x^{\prime} x\right)^{-1}\left(\sigma^{2}\right)^{-1}\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x\right)^{-1} w\right)^{-1}=\left(x^{\prime} x\right)^{-1}\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x\right)^{-1} w\right)^{-1}$. 数量 $\left(1+w^{\prime}\left(x^{\prime} x\right)^{-1} w\right)$ 将是一些标量 $a$ ，因此比率变为 $\left(x^{\prime} x\right)^{-1} / a$. 因此，该比率取决于措施 $x$ 及其固有的可变性。这将在数值示例中变得更加清楚。
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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。