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。
my-assignmentexpert™运筹学operational research作业代写，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。my-assignmentexpert™， 最高质量的运筹学operational research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。 由于统计Statistics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，因此运筹学operational research作业代写的价格不固定。通常在经济学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。
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。
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。我们的专家在运筹学operational research代写方面经验极为丰富，各种运筹学operational research相关的作业也就用不着 说。
我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
数学代写|运筹学代写operational research代考|Models for Behavioral Biases
Pompian (2012), Pan and Statman (2012), and Nordén (2010) find behavioral biases to be among psychological factors that impact the risk attitude. On the other hand, behavioral biases are affected by past returns as stated by Chen and Kim (2007) and Statman et al. (2006). Following these results and Grable et al. (2006), varying risk attitude depends on behavioral biases and investors latest realized return from the market.
In order to represent a relationship between risk attitude $(\alpha)$, behavioral biases and latest realized return of investor, an obvious option is to consider multivariate linear regression (Momen et al. 2017b):
$$
\alpha=\Theta \mathrm{B}+\varepsilon
$$
3 Behavioral Operational Research in Portfolio Selection
47
where $\Theta=\left[\theta_{0} \theta_{1} \cdots \theta_{M}\right], \theta_{i}(i=0,1, \ldots, M)$ is the $i$-th regression coefficient, $\mathrm{B}=\left[1 b_{1} \cdots b_{M}\right]^{\prime}, b_{j}(j=1, \ldots, M)$ is the $j$-th behavioral bias, $M$ is the number of behavioral biases under consideration, and $\varepsilon$ is the error term.
数学代写|运筹学代写operational research代考|Models for Risk
A proper risk measure for behavioral portfolio selection should be coherent, and should contain investor attitudes. There is a category of risk measures with these qualities, which are called spectral risk measures (SRM) and defined as (Acerbi 2002):
$$
M_{\phi_{a}}=-\int_{0}^{1} \phi_{a}(p) q_{p} \mathrm{dp}
$$
where $q_{p}$ is the $p$ payoff quantile, $\phi_{a}(p)$ is an investor specific weighting risk aversion function, and $p \in[0,1]$.
SRMs relate the risk measure to the subjective risk aversion of the investor. More precisely, the SRM is a weighted mean of the quantiles of payoff distribution, where the weights are related to the investor risk aversion function (Dowd and Cotter 2007).
The most well-known spectral risk measure is the Conditional Value at Risk (CVaR) (Rockafellar and Uryasev 2000). However, CVaR leaves little space for investor views on the risk measure (Grootveld and Hallerbach 2004). Hence, Dowd et al. (2008) assess several risk measures, and argue in favor of exponential risk measures.
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|Models for Expected Return
Black and Litterman (1991) have proposed a method for estimating robust inputs that are able to contain investor views (Silva 2009). Asset proportions derived from such a model are less sensitive to the model input variations (Fabozzi et al. 2007). The Black-Litterman estimator of return $\left(r_{B L}\right)$ is defined as follows:
$$
r_{\mathrm{BL}}=\left[(\tau \Sigma)^{-1}+P^{\prime} \Omega^{-1} P\right]^{-1}\left[(\tau \Sigma)^{-1} \Pi+P^{\prime} \Omega^{-1} q\right]
$$
where $\Pi$ is expected excess return vector, $\Sigma$ is covariance matrix of returns, $\tau$ is a small scalar $(\tau \ll 1)$ in $\Pi=\mu+\epsilon_{\Pi}, \epsilon_{\Pi} \sim \operatorname{Normal}(0, \tau \Sigma)$, where $\mu$ is the unknown true expected return of assets, which is often estimated using equilibrium expected return. $q$ is a $K \times 1$ vector of investor views, $P$ is a $K \times N$ matrix in $q=P \mu+\epsilon_{q}, \epsilon_{q} \sim \operatorname{Normal}(0, \Omega)$ and $\Omega$ is a $K \times K$ matrix expressing the confidence in the views, $N$ is the number of available assets, $K$ is the number of assets that the investor has views on their expected returns. One can interpret $\tau \Sigma$ as investor confidence in the precision of his estimates for the equilibrium expected returns, and $\Omega$ as his confidence in the accuracy of his views on individual asset returns.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|MODELS FOR BEHAVIORAL BIASES
庞皮安2012, 潘和斯塔特曼2012, 和诺登2010发现行为偏见是影响风险态度的心理因素之一。另一方面，如陈和金所说，行为偏差受到过去回报的影响2007和 Statman 等人。2006. 根据这些结果和 Grable 等人。2006，不同的风险态度取决于行为偏见和投资者最近从市场实现的回报。
为了表示风险态度之间的关系(一种)，行为偏差和投资者最近实现的回报，一个明显的选择是考虑多元线性回归米这米和n和吨一种l.2017b:
一种=θ乙+e
3 投资组合选择中的行为运筹学
47
其中θ=[θ0θ1⋯θ米],θ一世(一世=0,1,…,米)是个一世-th 回归系数，乙=[1b1⋯b米]′,bj(j=1,…,米)是个j- 行为偏见，米是正在考虑的行为偏差的数量，并且e是误差项。
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|MODELS FOR RISK
行为投资组合选择的适当风险度量应该是连贯的，并且应该包含投资者的态度。有一类具有这些性质的风险度量，称为光谱风险度量小号R米并定义为一种C和rb一世2002:
米φ一种=−∫01φ一种(p)qpdp
在哪里qp是个p收益分位数，φ一种(p)是投资者特定的加权风险厌恶函数，并且p∈[0,1].
SRM 将风险度量与投资者的主观风险厌恶程度联系起来。更准确地说，SRM 是收益分布分位数的加权平均值，其中权重与投资者风险厌恶函数有关D这在d一种ndC这吨吨和r2007.
最著名的频谱风险度量是条件风险值C在一种R R这Cķ一种F和ll一种r一种nd在r是一种s和在2000. 然而，CVaR 为投资者对风险度量的看法留下了很小的空间Gr这这吨在和ld一种ndH一种ll和rb一种CH2004. 因此，Dowd 等人。2008评估几种风险措施，并支持指数风险措施。
数学代写|运筹学代写OPERATIONAL RESEARCH代考|MODELS FOR EXPECTED RETURN
黑人和垃圾人1991提出了一种估计能够包含投资者观点的稳健输入的方法小号一世l在一种2009. 从这种模型得出的资产比例对模型输入变化不太敏感F一种b这和和一世和吨一种l.2007. Black-Litterman 回报估计量(r乙大号)定义如下：
$$
r_{\mathrm{BL}}=\left[(\tau \Sigma)^{-1}+P^{\prime} \Omega^{-1} P\right]^{-1}\left[(\tau \Sigma)^{-1} \Pi+P^{\prime} \Omega^{-1} q\right]
$$
在哪里圆周率是预期的超额收益向量，Σ是收益的协方差矩阵，τ是一个小标量(τ≪1)在圆周率=μ+ε圆周率,ε圆周率∼普通的(0,τΣ)， 在哪里μ是未知的资产真实预期回报，通常使用均衡预期回报来估计。q是一个ķ×1投资者观点的载体，磷是一个ķ×ñ矩阵q=磷μ+εq,εq∼普通的(0,Ω)和Ω是一个ķ×ķ矩阵表示对视图的置信度，ñ是可用资产的数量，ķ是投资者对其预期收益有看法的资产数量。一个可以解释τΣ作为投资者对他对均衡预期回报的估计精确度的信心，以及Ω作为他对个人资产回报观点准确性的信心。
数学代写|运筹学代写operational research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。
