如果你也在 怎样代写利率理论Portfolio Theory FINA404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|FRAGILITY OF DSSW MODELS

DeLong et al. (1990a, 1990b, 1991) develop their models to formalize the key intuitive behaviorally based insights. In this respect, DSSW models demonstrate that noise traders can create their own space, that closed-end fund prices can deviate from their NAVs, and that rational traders need not eliminate noise traders in the long run. The DSSW models are exceptionally frail, and some of the DSSW claims appear to be in error.

Loewenstein and Willard (2006) carefully analyze the DSSW overlapping generation noise trader model. They find that DSSW’s conclusions depend on unrealistic assumptions built into the model and that the conclusions fail to hold when the assumptions are relaxed. DSSW assume that noise traders’ beliefs about the future price of stock are normally distributed. This assumption implies that noise traders can believe that stock prices take on unbounded values both above and below zero. It also implies that equilibrium stock prices can take on unbounded values. Of course, negative prices are inconsistent with limited liability, and limited liability is a feature of publicly traded stocks. Positively unbounded values reflect an asset pricing bubble, which, given finite endowments, raise the question of how investors will be able to afford to purchase the stock as time evolves.
Loewenstein and Willard (2006) prove that when the stock price is bounded from above and below, as opposed to being normally distributed, price must equal fundamental value at every date. Therefore, pricing bounds prevent noise traders from creating their own space in an overlapping DSSW model. Notably, closed-end funds trade on public exchanges and therefore feature limited liability. Loewenstein and Willard also prove that imposing limited liability in a DSSW framework prevents the existence of closed-end fund discounts relative to fundamental value. In this regard, they criticize the notion that NAV correctly measures fundamental value.

A different line of argument challenges DSSW’s claim that noise traders can survive the presence of rational traders in the long run because noise traders mistakenly take on more risk than rational investors and benefit from the associated higher expected returns. Blume and Easley (2008) find that this claim is inconsistent with general theories (i.e., those that characterize the conditions under which different types of investors survive or vanish in the long run) and suggest that the DSSW claim is false.

金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|Behavioral Pricing Kernel Approach

The Loewenstein and Willard (2006) critique makes it clear that the main conclusions in the DSSW framework depend on model artifacts rather than on the presence of robust assumptions. Moreover, they apply pricing kernel techniques to analyze the DSSW framework. These techniques, while standard tools in neoclassical asset pricing theory (Cochrane, 2005), receive little attention in behavioral finance. This section describes a behavioral pricing kernel approach developed by Shefrin (2008).

A pricing kernel is often represented as a stochastic discount factor (SDF). The fundamental SDF-based asset pricing equation is:
$$
p=E(m x)
$$
Equation $4.1$ states that the price $\mathrm{p}$ of an asset with random payoff $x$ is the expected value of its discounted payoff, where $\mathrm{m}$ is a discount factor used to capture the effects of both time value of money and risk. In Equation 4.1, both $\mathrm{m}$ and $x$ are random variables. That is, the discount factor $\mathrm{m}$ typically varies across payoff levels in order to reflect that risk is priced differently across payoff levels. In neoclassical finance, the expectation in Equation $4.1$ is assumed to be the objective probability density function (pdf) governing the coevolution of $m$ and $x$. This assumption is reasonably innocuous in a neoclassical setting, where assets are assumed to be priced by a representative investor whose beliefs correspond to the correct pdf. Most neoclassical asset pricing treatments begin with this assumption about a representative investor, without inquiring about the kind of conditions necessary to produce such a situation. Of course, if all investors are rational and hold correct beliefs, then assuming that the representative investor also holds correct beliefs is natural.

Needless to say, the behavioral view allows for both rational investors with correct beliefs and noise traders with erroneous beliefs. Therefore, in a behavioral setting, assuming that the representative investor holds correct beliefs would be inappropriate. In a behavioral setting, this means clearly distinguishing as to whether the specification of SDF $\mathrm{m}$ in Equation $4.1$ corresponds to objective beliefs or to the beliefs of a representative investor. Although both approaches are possible, the use of objective beliefs is more insightful, and therefore that is the approach followed.

利率理论代写

金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|FRAGILITY OF DSSW MODELS

德隆等人。(1990a, 1990b, 1991) 开发他们的模型以形式化基于直觉行为的关键洞察力。在这方面，DSSW 模型表明噪音交易者可以创造自己的空间，封闭式基金价格可以偏离其资产净值，理性交易者从长远来看不需要淘汰噪音交易者。DSSW 模型异常脆弱，一些 DSSW 声明似乎有误。

Loewenstein 和 Willard (2006) 仔细分析了 DSSW 重叠生成噪声交易者模型。他们发现 DSSW 的结论依赖于模型中内置的不切实际的假设，并且当假设放松时，结论将无法成立。DSSW 假设噪声交易者对股票未来价格的看法呈正态分布。这个假设意味着噪音交易者可以相信股票价格在零以上和以下都具有无限价值。这也意味着均衡股票价格可以取无界值。当然，负价格与有限责任不一致，而有限责任是上市股票的一个特点。正无限值反映了资产定价泡沫，给定有限的禀赋，
Loewenstein 和 Willard（2006 年）证明，当股票价格上下有界时，与正态分布相反，价格在每个日期都必须等于基本价值。因此，定价界限阻止噪声交易者在重叠的 DSSW 模型中创建自己的空间。值得注意的是，封闭式基金在公共交易所交易，因此具有有限责任。Loewenstein 和 Willard 还证明，在 DSSW 框架中施加有限责任可以防止封闭式基金相对于基本价值的折扣的存在。在这方面，他们批评 NAV 正确衡量基本价值的观念。

不同的论点挑战了 DSSW 的说法，即从长远来看，噪音交易者可以在理性交易者的存在下生存下来，因为噪音交易者错误地承担了比理性投资者更多的风险，并从相关的更高预期回报中获益。Blume 和 Easley (2008) 发现这种说法与一般理论（即那些描述不同类型投资者长期生存或消失的条件的理论）不一致，并表明 DSSW 说法是错误的。

金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|Behavioral Pricing Kernel Approach

Loewenstein 和 Willard (2006 年) 的批评清楚地表明，DSSW 框架中的主要结论取决于模型工件，而不是基于稳健假设的存 在。此外，他们应用定价内核技术来分析 DSSW 框架。这些技术萤然是新古典㖞产定价理论中的标准工具 (Cochrane，2005 年），但在行为金融学中却很少受到关注。本节介绍 Shefrin（2008 年) 开发的行为定价内核方法。
定价内核通常表示为随机折扣因子 (SDF)。基于 SDF 的基本盗产定价方程为:
$$
p=E(m x)
$$
方程4.1表示价格 $\mathrm{p}$ 具有随机收益的资产 $x$ 是贴现收益的期望值，其中 $\mathrm{m}$ 是一个贴现因子，用于捕捉货市时间价值和风险的影响。在 公式 4.1 中，两者 $\mathrm{m}$ 和 $x$ 是随机变量。即折扣系数 $\mathrm{m}$ 通常在不同的收益水平上有所不同，以反映风险在不同收益水平上的定价不 同。在新古典金融中，方程式中的期望4.1假设是控制共同进化的客观概率密度函数 (pdf) $m$ 和 $x$. 这个假设在新古典主义环境中是 合理的，在新古典主义环境中，恣产被假定由具有代表性的投资者定价，其信念与正确的 pdf 相对应。大多数新古典冷产定价处 理都是从这种关于代表性投资者的假设开始的，而没有询问产生这种情况的必要条件。当然，如果所有投资者都是理性的，持有正 确的信念，那么假设代表性投姿者也持有正确的信念是很自然的。
不用说，行为观点既允许有正确信念的理性投资者，也允许有错误信念的噪声交易者。因此，在行为设置中，假设代表性投资者持 有正确的信念是不合适的。在行为设置中，这意味着明确区分 SDF 规范是否m在等式中4.1符合客观信念或代表投资者的信念。蚎 然这两种方法都是可能的，但宆观信念的使用更具洞察力，因此这就是所遵衜的方法。

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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。