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如果你也在 怎样代写行为经济学Behavioural Finance FIN650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。行为经济学Behavioural Finance也称行为经济学,研究心理、认知、情感、文化和社会因素对个人和机构决策的影响,以及这些决策与经典经济理论所暗示的决策有何不同 。行为经济学主要关注的是经济主体的理性界限。行为模型通常整合了心理学、神经科学和微观经济理论的见解。行为经济学的研究包括市场决策是如何做出的,以及驱动公共选择的机制。

行为经济学Behavioural Finance最初是由芝加哥大学教师约翰-莫里斯-克拉克(John Maurice Clark)在1918年1月的《政治经济学杂志》(JPE)上提出的,文章题为《经济学和现代心理学1》。他提出的最初建议,即行为经济学的诞生,是经济学家可以试图忽视心理学,但要他忽视人性是完全不可能的。该文件提出了进一步的观点,如 “欲望是对刺激的反应”,提出一个人应该像他的环境使他有能力管理自己的收入那样经济地管理自己的收入。

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经济代写|行为经济学代写Behavioural Finance代考|FIN650 The AGR Metric

经济代写|行为经济学代写Behavioural Finance代考|The AGR Metric

A firm’s AGR score measures the overall risk that the firm engages in fraudulent or misleading accounting and governance activities. Using publicly available information, MSCI’s objective is to discriminate between fraudulent and non-fraudulent firms. To do so, it ranks firms by their AGR scores and then groups them ranging from Very Aggressive (bottom 10\%) to Conservative (top 15\%), with the bulk of firms being classified as Aggressive (25\%) or Average (50\%).

Being proprietary, the exact algorithm by which a firm’s AGR score is calculated is not publicly available. However, in general, the following five risk categories are considered: (i) corporate governance, (ii) high risk events, (iii) revenue recognition, (iv) expense recognition, and (v) asset-liability valuation. Within each of these risk categories, multiple issues (or “games”) are tabulated. There can be as many as twenty-five issues per category. For example, issues within the revenue recognition category include high operating revenues, large accounts receivables, large inventory, and small unearned revenues. Each issue, in turn, is measured by one or more metrics. For example, corporate governance metrics include the percentage of board directors who are officers, incentive compensation over total compensation for both the firm’s CEO and CFO, and the ratio of CFO to CEO total compensation.

These metrics are the fundamental ingredients of an AGR score. In particular, firms that exhibit extreme values in these measures are hypothesized to be at higher risk of fraudulent accounting and governance activities. To that end, each metric is examined for unusual behavior according to (i) an industry comparison (number of interquartile ranges from the industry median), (ii) it’s one year change (percentage change from previous year), as well as (iii) it’s volatility (variance over the previous eight quarters). Only if a firm’s particular metric exhibits unusual behavior, defined to be in the corresponding extreme $20 \%$ of all observed values, is that metric included in a firm’s AGR score.

经济代写|行为经济学代写Behavioural Finance代考|Data and Descriptive Statistics

We rely on a comprehensive database of AGR scores that ranks approximately 8,300 firms during the January 1997 to December 2011 sample period. AGR scores are generally updated after the public release of new quarterly or yearly financial statements. Because of this, changes in AGR scores may occur at any point in calendar time. In our analyses, we rely on monthly observations and only update AGR scores at the end of the month following a score change. We apply this lag to ensure that our regression results are not subject to any potential look-ahead biases. Once a firm’s AGR score is updated, we retain this score until it is updated once again. We match our AGR dataset to the Center for Research in Security Prices (CRSP) dataset using a firm’s CUSIP number. Balance sheet and other fundamental data are collected from COMPUSTAT.

The original sample consists of 611,838 firm-month observations. Following the literature, we apply a series of filters to these data. First, we retain only stocks with a CRSP share code equal to 10 or 11 , thereby eliminating companies incorporated outside the US, trusts, closed-end funds, and REITs. Next, we remove dual-class shares owing to their peculiar governance structure (see Gompers et al., 2010). Finally, we remove stocks with a price lower than $\$ 1$ (“penny stocks”), and drop observations with a monthly return greater than $300 \%$ (16 observations) to avoid exceptionally high returns that may exert undue influence on our results. These filters leave us with a reference sample of 529,833 firm-month observations on 7,189 firms.

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行为经济学代写

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公司的 AGR 分数衡量公司从事欺诈或误导性会计和治理活动的总体风险。利用公开信息,MSCI 的目标是区分欺诈和非欺诈公司。为此,它根据 AGR 分数对公司进行排名,然后将它们分组,从非常激进(底部 10%)到保守(顶部 15%),大部分公司被归类为激进(25%)或平均(50%)。

由于是专有的,计算公司 AGR 分数的确切算法是不公开的。然而,一般而言,会考虑以下五个风险类别:(i) 公司治理,(ii) 高风险事件,(iii) 收入确认,(iv) 费用确认,以及 (v) 资产负债估值。在每个风险类别中,多个问题(或“游戏”)被制成表格。每个类别最多可以有 25 个问题。例如,收入确认类别中的问题包括高营业收入、大量应收账款、大量库存和少量未赚取收入。反过来,每个问题都由一个或多个指标来衡量。例如,公司治理指标包括董事会董事担任高级职员的百分比,

这些指标是 AGR 分数的基本组成部分。特别是,在这些措施中表现出极端值的公司被假设为欺诈性会计和治理活动的风险更高。为此,根据 (i) 行业比较(行业中位数的四分位数范围的数量)、(ii) 一年的变化(与上一年相比的百分比变化)以及 (iii) 来检查每个指标是否存在异常行为)它的波动性(与前八个季度的差异)。只有当公司的特定指标表现出不寻常的行为时,才定义为相应的极端20%在所有观察值中,是包含在公司 AGR 分数中的指标。

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我们依赖于一个综合的 AGR 分数数据库,该数据库在 1997 年 1 月至 2011 年 12 月的样本期间对大约 8,300 家公司进行了排名。AGR 分数通常在新的季度或年度财务报表公开发布后更新。因此,AGR 分数的变化可能发生在日历时间的任何时间点。在我们的分析中,我们依赖每月的观察结果,并且仅在分数变化后的月底更新 AGR 分数。我们应用这种滞后来确保我们的回归结果不受任何潜在的前瞻性偏差的影响。一旦公司的 AGR 分数更新,我们将保留该分数,直到它再次更新。我们使用公司的 CUSIP 编号将 AGR 数据集与证券价格研究中心 (CRSP) 数据集进行匹配。资产负债表和其他基本数据从 COMPUSTAT 收集。

原始样本包含 611,838 个固定月份的观测值。根据文献,我们对这些数据应用了一系列过滤器。首先,我们只保留 CRSP 股票代码等于 10 或 11 的股票,从而消除在美国境外注册的公司、信托、封闭式基金和 REITs。接下来,由于其特殊的治理结构,我们删除了双重股权(参见 Gompers 等人,2010)。最后,我们剔除价格低于$1(“便士股票”),并放弃每月回报大于300%(16 次观察)以避免可能对我们的结果产生不当影响的异常高回报。这些过滤器为我们提供了对 7,189 家公司的 529,833 个公司月观察的参考样本。

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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。

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