如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic Porcesses MA53200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。随机过程Stochastic Porcesses在概率论和相关领域，是一个数学对象，通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型，这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长，由于热噪声而波动的电流，或气体分子的运动。随机过程在许多学科中都有应用，如生物学、化学、生态学、 神经科学、 物理学、图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。 此外，金融市场中看似随机的变化也促使人们在金融领域广泛使用随机过程。
随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程，路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化，以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的，并且在巴切莱特和埃朗之前和之后，在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。
随机过程Stochastic Porcesses代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的随机过程Stochastic Porcesses作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此随机过程Stochastic Porcesses作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
avatest™帮您通过考试
avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！
在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。
•最快12小时交付
•200+ 英语母语导师
•70分以下全额退款
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在数学Mathematics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。我们的专家在数值分析Numerical analysis代写方面经验极为丰富，各种数值分析Numerical analysis相关的作业也就用不着 说。
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Calibration
The calibration of advanced stochastic processes in our context is in some sense not a trivial task. As the previously discussed models are mostly envisaged for the pricing of market traded options, existing literature propagates the calibration of these processes to a basket of such options with different strike prices and maturities to capture information about the implied volatility surface. In particular, it is common to algorithmically minimise some measure of distance (e.g. the root mean squared error) between option prices in the basket and model prices subject to the input parameters. This procedure directly yields the risk-neutral parametrisation of the process, based upon which the pricing model is build. While the calibration to option prices has the advantage to be forward looking in the sense that prices reflect the aggregated opinion of all market participants on future payoffs, data availability on a basket of commodity options may resemble an obstacle for corporate finance practitioners in non-financial institutions. As a result, I presume that in a real options context it is much more convenient and flexible to be able to back out the parameters from a series of historical commodity prices directly. Along these lines a number of methods have been suggested. Gibson and Schwartz (1990) propose a seemingly unrelated regression model to fit mean-reverting models, Schwartz (1997) and Manoliu and Tompaidis (2002) employ a state space representation to estimate a number of mean-reverting models with the Kalman filter, Brigo et al. (2007) apply MLE for the Merton and VG model, Seneta (2004) uses moment matching to fit the VG process, and Brooks and Prokopczuk (2013) employ the Markov chain Monte Carlo method to fit various stochastic volatility models. While, I am sure, the list can be continued for a while, none of the above methods appears satisfactory for our purposes as they are either not general enough to work for all our processes or require mathematically involved adaptations in each case.
Instead, I propose to minimise an appropriate measure of distance between the kernel density estimate of historical returns and the analytical probability density of the model under appropriate constraints and with a suitable algorithm. The idea is to choose the process parameters in such a way that the model implied return density mimics the empirical return distribution as closely as possible. As suggested, for instance, by Schoutens (2003) or Brigo et al. (2007), this is what characterises a good model fit. For easier reference, I will call the proposed method Algorithmic Probability Density Fitting (APDF) in the remainder of this document. To familiarise the reader with the idea of APDF, we will next consider the choice of an objective function and an appropriate algorithm. Thereafter, the calibration results are benchmarked against MLE estimates and some implementation details are considered.
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Goodness of fit
In this subsection, it is discussed which model is likely to yield the best fit to historical commodity returns. To do so, we will draw on the previously developed logic and compare the ASE between the empirical distribution estimate and the model implied distribution with APDF-fitted parameters. Since complex models with many parameters such as the Bates or NIG-CIR process generally outper- form simpler models in in-sample tests, but not in out-of-sample tests (Bakshi, Cao, \& Zhiwu, 1997), two different test set-ups are created. First, an in-sample test, where the ASE is calculated with historical density and parameter estimates based on the full sample period from 1993 to 2013 . Second, an out-of-sample test, where model parameters are calibrated over the period 1993 – 2004 and the resulting model distribution is compared to the empirical density of the period 1995 2013. Clearly, the choice of calibration and analysis period in the out-of-sample test is drastic as several extreme events occurred during the analysis period (ascent of prices after 2005 and financial crisis), which are very different from events observed during the calibration period. An additional way of out-of-sample testing could involve a leave-one-out cross validation as suggested by De Laurentis et al. (2010), however, this exercise is left to further study as the main purpose is equally well accomplished by the here adopted simple alternative. This is to understand if the nuances in the shape of return distributions that more complex models are able to capture persist over time so that it is worthwhile to account for them. In order to conserve space, I report the calibrated process parameters after some sanity checks in appendix A4.
随机过程代写
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Calibration
在我们的上下文中，高级随机过程的校准在某种意义上不是一项微不足道的任务。由于之前讨论的模型主要设想用于市场交易期权的定价，现有文献将这些过程的校准传播到一篮子具有不同行使价和到期日的此类期权，以捕获有关隐含波动率表面的信息。特别是，通常会通过算法最小化一揽子期权价格与受输入参数影响的模型价格之间的某些距离度量（例如均方根误差）。该过程直接产生过程的风险中性参数化，定价模型基于此建立。虽然对期权价格的校准具有前瞻性的优势，因为价格反映了所有市场参与者对未来收益的综合看法，但一揽子商品期权的数据可用性可能类似于非金融领域的公司金融从业者的障碍机构。因此，我认为在实物期权的背景下，能够直接从一系列历史商品价格中反推参数会更加方便和灵活。沿着这些思路，已经提出了许多方法。Gibson 和 Schwartz（1990）提出了一个看似无关的回归模型来拟合均值回复模型，Schwartz（1997）和 Manoliu 和 Tompaidis（2002）使用状态空间表示来估计许多带有卡尔曼滤波器的均值回复模型，Brigo等。(2007) 将 MLE 应用于 Merton 和 VG 模型，Seneta (2004) 使用矩匹配来拟合 VG 过程，Brooks 和 Prokopczuk (2013) 使用马尔可夫链蒙特卡罗方法来拟合各种随机波动率模型。虽然我敢肯定，该列表可以继续使用一段时间，但上述方法似乎都不符合我们的目的，因为它们要么不够通用，无法适用于我们所有的流程，要么需要在每种情况下进行数学调整。
相反，我建议在适当的约束和适当的算法下，最小化历史回报的核密度估计与模型的分析概率密度之间的适当距离度量。这个想法是以模型隐含回报密度尽可能接近地模拟经验回报分布的方式选择过程参数。正如 Schoutens (2003) 或 Brigo 等人所建议的那样。(2007)，这就是良好模型拟合的特征。为了便于参考，我将在本文档的其余部分中调用建议的方法算法概率密度拟合 (APDF)。为了让读者熟悉 APDF 的概念，我们接下来将考虑目标函数和适当算法的选择。此后，
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Goodness of fit
在本小节中，讨论了哪种模型可能产生最适合历史商品回报的模型。为此，我们将利用先前开发的逻辑，比较经验分布估计和模型隐含分布与 APDF 拟合参数之间的 ASE。由于具有许多参数的复杂模型（例如 Bates 或 NIG-CIR 过程）通常在样本内测试中优于简单模型，但在样本外测试中则不然（Bakshi, Cao, \& Zhiwu, 1997），两个不同的创建测试设置。首先，样本内测试，其中 ASE 是根据 1993 年至 2013 年的完整样本期间的历史密度和参数估计值计算的。第二，样本外测试，其中模型参数在 1993 年至 2004 年期间进行校准，并将所得模型分布与 1995 年至 2013 年期间的经验密度进行比较。显然，样本外测试中校准和分析期的选择是激烈的，因为几个极端分析期间发生的事件（2005 年和金融危机后价格上涨），与校准期间观察到的事件非常不同。正如 De Laurentis 等人所建议的，另一种样本外测试方法可能涉及留一法交叉验证。(2010)，然而，这个练习留待进一步研究，因为这里采用的简单替代方案同样很好地实现了主要目的。这是为了了解更复杂的模型能够捕捉到的回报分布形状的细微差别是否会随着时间的推移而持续存在，从而值得对它们进行解释。为了节省篇幅，我在附录 A4 中报告了一些完整性检查后的校准过程参数。
数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。