如果你也在 怎样代写利率理论Portfolio Theory FINC625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 FINC625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|Asset Pricing Theories, Models, and Tests

Many asset pricing theories predict that the price of an asset will be lower (and its expected return higher) if the asset provides a poor hedge against changes in future market conditions (Rubinstein, 1976; Breeden, 1979). The classic capital asset pricing model (CAPM) of Sharpe (1964) and Lintner (1965) considers the case in which investment opportunities are constant and investors hold efficient portfolios in the desire to maximize their expected return for a given level of variance. The CAPM predicts that an asset’s risk premium will be proportional to its beta-the measure of return sensitivity to the aggregate market-portfolio return. The considerable empirical evidence against the CAPM points to the fact that variables other than the rate of return on a market-portfolio proxy command significant risk premia. The theory of the intertemporal CAPM (ICAPM; Merton, 1973; Long, 1974) suggests that these additional variables should serve as a proxy for the position of the investment opportunity set. Although the ICAPM does not identify the various state variables-leading Fama (1991) to label the ICAPM as a “fishing license”-Breeden (1979) shows that Merton’s ICAPM is actually equivalent to a single-beta consumption model (CCAPM) since the chosen level of consumption endogenously reflects the various hedging-demand effects of the ICAPM.

Over the years, researchers have made many attempts to refine the theoretical predictions and improve the empirical performance of the CAPM and CCAPM. Popular extensions include internal and external habit models (Abel, 1990; Constantinides, 1990; Ferson and Constantinides, 1991; Campbell and Cochrane, 1999), models with nonstandard preferences and rich consumption dynamics (Epstein and Zin, 1989, 1991; Weil, 1989; Bansal and Yaron 2004), models that allow for slow adjustment of consumption to the information driving asset returns (Parker and Julliard, 2005), conditional models (Jagannathan and Wang, 1996; Lettau and Ludvigson, 2001), disaster-risk models (Berkman, Jacobsen, and Lee, 2011), and the well-known “three-factor model” of Fama and French (1993). Although empirical observation primarily motivated the Fama-French model, its size and book-to-market factors are sometimes viewed as proxies for more fundamental economic variables.

金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|Stochastic Discount Factor Representation

The SDF approach to asset pricing provides a unifying framework for pricing stocks, bonds, and derivative products and is based on the following fundamental pricing equation (Cochrane, 2005):
$$
p_{t}=E_{t}\left[m_{t+1} x_{t+1}\right] .
$$
Here, $p_{t}$ is an $N$-vector of asset prices at time $t ; x_{t+1}=p_{t+1}+d_{t+1}$ is an $N$-vector of asset payoffs, with $d_{t+1}$ denoting an asset’s dividend, interest, or other payment received at time $t+1 ; m_{t+1}$ is an SDF, which depends on data and parameters; and $E_{t}$ is a conditional expectation given all publicly available information at time $t$.

Dividing both sides of the fundamental pricing equation by $p_{t}$ (assuming nonzero prices) and rearranging, we get
$$
E_{t}\left[m_{t+1}\left(1+R_{t+1}\right)-1_{N}\right]=0_{N},
$$
where $R_{t+1}=\frac{x_{t+1}}{p_{t}}-1=\frac{p_{t+1}+d_{t+1}}{p_{t}}-1$ is an $N$-vector of asset returns and $1_{N}$ and $0_{N}$ are $N$-vectors of ones and zeros, respectively.

Portfolios based on excess returns $R_{t+1}^{e}=R_{t+1}-R_{t}^{f} 1_{N}$, where $R_{t}^{f}$ denotes the risk-free rate at time $t$, are called zero-cost portfolios. Since the risk-free rate is known ahead of time, it follows that $E_{t}\left[m_{t+1}\left(1+R_{t}^{f}\right)\right]=E_{t}\left[m_{t+1}\right]\left(1+R_{t}^{f}\right)=1$ and $E_{t}\left[m_{t+1}\right]=\frac{1}{\left(1+R_{t}^{f}\right)}$. In this case, with zero prices and payoffs $R_{t+1}^{e}$, the fundamental pricing equation is given by
$$
E_{t}\left[m_{t+1} R_{t+1}^{e}\right]=0_{N} .
$$

利率理论代写

金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|Asset Pricing Theories, Models, and Tests

许多资产定价理论预恻，如果逄产对末来市场条件变化的对冲效果不佳，则该逄产的价格将较低 (其预期收益较高)
(Rubinstein，1976；Breeden，1979)。Sharpe (1964) 和 Lintner (1965) 的经典资本资产定价模型 (CAPM) 考虞了投冷 机会不变且投资者持有有效投㭥组合以在给定方差水平下最大化其预期收益的情况。 CAPM 预测资产的风险溢价将与其贝塔成正 比，贝塔是徸量总市场投资组合收益的收益敏感度的指标。反对 CAPM 的大量经验证据表明，除市场投诏组合代理的回报率之 外，其他变量都具有显着的风险益价。跨期 CAPM 理论 (ICAPM；Merton，1973; Long，1974) 表明，这些附加变量应作为投 秶机会隹位置的代理。尽管ICAPM 没有识别各种状态变量一-导致 Fama (1991) 将ICAPM 标记为“捕鱼许可证”-一Breeden (1979) 表明 Merton 的 ICAPM 实际上等同于单贝塔消费模型 (CCAPM)，因为选择的消费水平内生地反映了ICAPM 的各种对沖 需求效应。
多年来，研究人员进行了许多尝试来完善理论预则并提高 CAPM 和 CCAPM 的经验侏能。流行的扩展包括内部和外部羽愢模型 (Abel，1990；Constantinides，1990；Ferson 和 Constantinides，1991；Campbell 和 Cochrane，1999)，具有非标 准偏好和丰室消费动态的模型（Epstein 和Zin，1989，1991；Weil，1989；Bansal 和 Yaron，2004 年），允许缓慢调整肖费 以适应驱动诏产回报的信息的模型 (Parker 和 Julliard，2005 年)，条件模型 (Jagannathan 和 Wang，1996 年; Lettau 和 Ludvigson，2001 年)，灾龶风险模型（Berkman、Jacobsen 和 Lee，2011 年)，以及若名的 Fama 和French（1993 年) 的“三因篤模型”。虽然经验观牢主要推动了 Fama-French 模型，

金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|Stochastic Discount Factor Representation

缌产定价的 SDF 方法为股票、债券和衍生产品的定价提供了一个统一的框架，并且基于以下基本定价方程 (Cochrane，
2005):
$$
p_{t}=E_{t}\left[m_{t+1} x_{t+1}\right] .
$$
这里， $p_{t}$ 是一个 $N$-当时资产价格的向量 $t x_{t+1}=p_{t+1}+d_{t+1}$ 是一个 $N$-资产收益向量，其中 $d_{t+1}$ 表示当时收到的咯产股息、 利息或其他付款 $t+1 ; m_{t+1}$ 是一个SDF，它依赖于数据和参数; 和 $E_{t}$ 是给定所有公开可用信息的条件期望 $t$.
将其本定价等式的两边除以 $p_{t}$ (假设非零价格) 并重新排列，我们得到
$$
E_{t}\left[m_{t+1}\left(1+R_{t+1}\right)-1_{N}\right]=0_{N},
$$
在咘里 $R_{t+1}=\frac{x_{t+1}}{p_{t}}-1=\frac{p_{t+1}+d_{t+1}}{p_{t}}-1$ 是一个 $N$-资产收益向量和 $1_{N}$ 和 $0_{N}$ 是 $N$ – 分别为 1 和 0 的向量。
基于超额收益的投弪组合 $R_{t+1}^{e}=R_{t+1}-R_{t}^{f} 1_{N}$ ，在哪里 $R_{t}^{f}$ 表示当时的无风险利率 $t$ ，称为零成本投咯组合。由于无风险利率 是提前知道的，因此可以得出 $E_{t}\left[m_{t+1}\left(1+R_{t}^{f}\right)\right]=E_{t}\left[m_{t+1}\right]\left(1+R_{t}^{f}\right)=1$ 和 $E_{t}\left[m_{t+1}\right]=\frac{1}{(1+R f)}$. 在这种情况下，
零价格和收益 $R_{t+1}^{e}$ ，基本定价方程由下式給出
$$
E_{t}\left[m_{t+1} R_{t+1}^{e}\right]=0_{N} .
$$

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微观经济学代写

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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。