如果你也在 怎样代写运筹学operational research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。运筹学operational research通常简称为OR，是一门研究开发和应用先进的分析方法来改善决策的学科。它有时被认为是数学科学的一个子领域。管理科学一词有时被用作同义词。
运筹学operational research采用了其他数学科学的技术，如建模、统计和优化，为复杂的决策问题找到最佳或接近最佳的解决方案。由于强调实际应用，运筹学与许多其他学科有重叠之处，特别是工业工程。运筹学通常关注的是确定一些现实世界目标的极端值：最大（利润、绩效或收益）或最小（损失、风险或成本）。运筹学起源于二战前的军事工作，它的技术已经发展到涉及各种行业的问题。
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数学代写|运筹学代写operational research代考|Behavioral Biases
Sjöberg and Engelberg (2009) discuss the effect of psychological factors on investment decision-making. Moreover, researches such as Brandt and Wang (2003) and Holt and Laury (2002) open up the possibility that psychological factors may have an effect on decision-making of investors. Furthermore, studies such as Fellner 2009; Pan and Statman 2012; Pompian 2012 discuss more specifically the impact of behavioral biases on investment decisions.
Researchers have distinguished numerous biases e.g. Bailey et al. 2011. Some of the most influential behavioral biases are overconfidence one’s irrational belief in his strength of intuitive reasoning, judgment and cognitive abilities, ambiguity aversion investor hesitation when probability distributions of events seem uncertain, self-control investor inclination to spend now at the expense of saving for future and framing investor responds to similar situation differently due to difference in context. These behavioral biases have many unpleasant consequences for investors, such as: lower expected utility Odean 1998 , excessive trading Barber and Odean 2001, lower returns Bailey et al. 2011 and leaving market (Odean 1999). More importantly, they generate deviations from normative models assuming perfect economic rationality as indicated in BOM literature; see Kunc, Chapter 1.
数学代写|运筹学代写operational research代考|Risk
There are two questions in modeling risk for portfolio sel what risk measure should be used in modeling the risk of as how the investor attitude toward risk should be addressed. कn unun w answer the first question, some studies use pure risk Siebenmorgen and Weber 2003, and risk premium Cillo and Delquié 2014, others mostly consider a form of Value-at-Risk (VaR) Shefrin and Statman 2000; Berkelaar et al. 2004; Das et al. 2010; Alexander and Baptista 2011; Brunel 2011; Baptista 2012; Alexander et al. 2017.
These risk measures have the benefit of conceptual and calculation simplicity Leavens 1945; Garbade 1986; Jorion 2007. However, none of them are proper coherent risk measures Artzner et al. 1999. Specially, VaR as the most popular behavioral risk measure is not coherent, because it is not subadditive. This is an important drawback for a behavioral risk measure Kalyvas et al. 1996, because behavioral portfolios are built based on the assumption that people have different mental accounts, and if a risk measure is not subadditive, it may produce mental account sub-portfolios for which the sum of risks is less than the risk of investor total holdings. This is against the idea that diversification does not increase risk.
The next drawback of these risk measures is related with the second above mentioned question, because these risk measures include investor attitude toward risk by deriving a single fixed risk aversion coefficient. There are three main issues regarding the use of risk aversion coefficients. First, they are fixed during the time, second, they are fixed in different mental accounts goals, and third, they are fixed in encountering various levels of gain and loss. However, Pratt and Arrow in an early introduction of risk aversion came up with the hypothesis that risk aversion changes (Halek and Eisenhauer 2001), and others such as Brunnermeier and Nagel 2008; Guiso and Paiella 2008; Sahm 2012 also confirmed this hypothesis in different ways. Moreover, there are studies that indicate people have varying attitude toward different levels of gain and loss (Kahneman and Tversky 1979; Fennema and Wakker 1997), and also risk aversion cannot be fixed throughout mental accounts (Das et al. 2010).
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|Expected Return
Some portfolio models use standard estimators for expected return Shefrin and Statman 2000; Berkelaar et al. 2004; Nevins 2004; Das et al. 2010; Alexander and Baptista 2011; Brunel 2011; Baptista 2012; Alexander et al. 2017; Momen et al. 2017a, which suffer from the two following issues. First, the standard estimators are sensitive to return outliers. As Fabozzi et al. 2010 argue, sometimes even one outlier such as an extreme return affects the expected return, which is unfavorable in modeling. Second, behaviorally biased investors do not usually completely rely on statistical estimators; instead they tend to follow their own attitudes toward expected returns. Therefore, it is very appealing for them to have a model that includes their own estimates (Fabozzi et al. 2010).
运筹学代写
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|BEHAVIORAL BIASES
舍伯格和英格伯格2009讨论心理因素对投资决策的影响。此外，Brandt 和 Wang 等研究2003还有霍尔特和劳里2002开启了心理因素对投资者决策产生影响的可能性。此外，Fellner 2009 等研究；潘和斯塔特曼 2012；Pompian 2012 更具体地讨论了行为偏见对投资决策的影响。
研究人员已经区分了许多偏见，例如 Bailey 等人。2011. 一些最有影响力的行为偏见是过度自信，对自己的直觉推理能力、判断力和认知能力的非理性信念，当事件的概率分布似乎不确定时，投资者会犹豫不决，自我控制的投资者倾向于现在花钱而牺牲由于背景不同，为未来储蓄和构建投资者对类似情况的反应不同。这些行为偏差给投资者带来了许多不愉快的后果，例如：预期效用降低 Odean 1998、过度交易 Barber 和 Odean 2001、回报率较低 Bailey 等人。2011 年离开市场这d和一种n1999. 更重要的是，它们会产生与 BOM 文献中假设完全经济合理性的规范模型的偏差；见 Kunc，第 1 章。
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|RISK
投资组合风险建模存在两个问题，即在建模风险时应使用何种风险度量，以及应如何解决投资者对风险的态度。कn unun w 回答第一个问题，一些研究使用纯风险 Siebenmorgen 和 Weber 2003，以及风险溢价 Cillo 和 Delquié 2014，其他研究大多考虑一种形式的风险价值在一种R谢弗林和斯塔特曼 2000；伯克拉尔等人。2004；达斯等人。2010；亚历山大和巴普蒂斯塔 2011；布鲁内尔 2011；巴普蒂斯塔 2012; 亚历山大等人。2017 年。
这些风险度量具有概念和计算简单的好处 Leavens 1945；加巴德 1986；Jorion 2007。然而，它们都不是适当的连贯风险措施 Artzner 等人。1999. 特别是，作为最流行的行为风险度量的 VaR 是不连贯的，因为它不是次加性的。这是行为风险测量 Kalyvas 等人的一个重要缺点。1996 年，因为行为投资组合是基于人们有不同的心理账户的假设建立的，如果风险度量不是次可加的，它可能会产生风险总和小于投资者总持有风险的心理账户子投资组合. 这与多元化不会增加风险的观点背道而驰。
这些风险度量的下一个缺点与上面提到的第二个问题有关，因为这些风险度量通过推导出一个固定的风险厌恶系数来包括投资者对风险的态度。关于风险厌恶系数的使用存在三个主要问题。一是在时间上是固定的，二是在不同的心理账户目标上是固定的，三是在遇到不同程度的得失时是固定的。然而，普拉特和阿罗在早期引入风险厌恶时提出了风险厌恶变化的假设H一种l和ķ一种nd和一世s和nH一种在和r2001，以及 Brunnermeier 和 Nagel 2008 等其他人；Guiso 和 Paiella 2008；Sahm 2012 也以不同的方式证实了这一假设。此外，有研究表明人们对不同程度的得失有不同的态度ķ一种Hn和米一种n一种nd吨在和rsķ是1979;F和nn和米一种一种nd在一种ķķ和r1997，而且风险厌恶也不能在整个心理账户中得到解决D一种s和吨一种l.2010.
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|EXPECTED RETURN
一些投资组合模型对预期收益使用标准估计器 Shefrin 和 Statman 2000；伯克拉尔等人。2004；内文斯 2004；达斯等人。2010；亚历山大和巴普蒂斯塔 2011；布鲁内尔 2011；巴普蒂斯塔 2012; 亚历山大等人。2017；穆门等人。2017a，存在以下两个问题。首先，标准估计器对返回异常值很敏感。作为 Fabozzi 等人。2010 年认为，有时即使是极端回报等异常值也会影响预期回报，这对建模不利。其次，有行为偏见的投资者通常不完全依赖统计估计；相反，他们倾向于遵循自己对预期回报的态度。因此，对他们来说，拥有一个包含他们自己估计的模型是非常有吸引力的F一种b这和和一世和吨一种l.2010.
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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。
