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金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|CONTINUOUS PROBABILITY DISTRIBUTIONS

如果你也在 怎样代写风险理论投资组合Market Risk, Measures and Portfolio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。风险理论投资组合Market Risk, Measures and Portfolio是指若干种证券组成的投资组合,其收益是这些证券收益的加权平均数,但是其风险不是这些证券风险的加权平均风险,投资组合能降低非系统性风险。

风险理论投资组合Market Risk, Measures and Portfolio在正常情况下,市场风险管理传统上侧重于中间价格的变动所导致的投资组合价值变化的分布。因此,市场风险实际上是一种 “纯粹 “的形式:在一个理想化的市场中,在获得公平价格方面没有 “摩擦 “的风险。然而,许多市场拥有一个额外的流动性成分,它来自于交易者在清算其头寸时没有实现中间价格,而是中间价格减去买卖价差。我们认为,与价差的不确定性相关的流动性风险,特别是在不利的市场条件下交易量稀少或新兴市场证券的流动性风险,是整体风险的重要组成部分,因此也是需要建模的重要组成部分。

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金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|CONTINUOUS PROBABILITY DISTRIBUTIONS

金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|Probability Distribution Function, Probability Density Function, and Cumulative Distribution Function

A probability distribution function P assigns a probability $P(A)$ for every event A, that is, of realizing a value for the random value in any specified subset A of the sample space. For example, a probability distribution function can assign a probability of realizing a monthly return that is negative or the probability of realizing a monthly return that is greater than $0.5 \%$ or the probability of realizing a monthly return that is between $0.4 \%$ and $1.0 \%$.

To compute the probability, a mathematical function is needed to represent the probability distribution function. There are several possibilities of representing a probability distribution by means of a mathematical function. In the case of a continuous probability distribution, the most popular way is to provide the so-called probability density function or simply density function.

In general, we denote the density function for the random variable X as $f_{X}(x)$. Note that the letter $x$ is used for the function argument and the index denotes that the density function corresponds to the random variable $X$. The letter $x$ is the convention adopted to denote a particular value for the random variable. The density function of a probability distribution is always nonnegative and as its name indicates: Large values for $f_{X}(x)$ of the density function at some point x imply a relatively high probability of realizing a value in the neighborhood of x, whereas $f_{X}(x)=0$ for all $x$ in some interval a, bimplies that the probability for observing a realization in a, b is zero.

金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|The Normal Distribution

The class of normal distributions, or Gaussian distributions, is certainly one of the most important probability distributions in statistics and due to some of its appealing properties also the class which is used in most applications in finance. Here we introduce some of its basic properties.

The random variable $X$ is said to be normally distributed with parameters $\mu$ and $\sigma$, abbreviated by $X \in N\left(\mu, \sigma^{2}\right)$, if the density of the random variable is given by the formula,
$$
f_{X}(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma^{2}}} e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}}, x \in \mathbb{R} .
$$

金融代写|风险理论投资组合代写Market Risk, Measures and Portfolio代考|Exponential Distribution

The exponential distribution is popular, for example, in queuing theory when we want to model the time we have to wait until a certain event takes place. Examples include the time until the next client enters the store, the time until a certain company defaults or the time until some machine has a defect.

As it is used to model waiting times, the exponential distribution is concentrated on the positive real numbers and the density function $f$ and the cumulative distribution function $F$ of an exponentially distributed random variable $\tau$ possess the following form:
$$
f_{\tau}(x)=\frac{1}{\beta} e^{-\frac{x}{\beta}}, x>0
$$
and
$$
F_{\tau}(x)=1-e^{-\frac{x}{\beta}}, x>0 .
$$

金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|CONTINUOUS PROBABILITY DISTRIBUTIONS

风险理论投资组合代写

金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|PROBABILITY DISTRIBUTION FUNCTION, PROBABILITY DENSITY FUNCTION, AND CUMULATIVE DISTRIBUTION FUNCTION

一个概率分布函数 P 分配一个概率磷(一种)对于每个事件 A,即在样本空间的任何指定子集 A 中实现随机值的值。例如,概率分布函数可以分配实现月收益为负的概率或实现月收益的概率大于0.5%或实现每月回报的概率介于0.4%和1.0%.

为了计算概率,需要一个数学函数来表示概率分布函数。通过数学函数表示概率分布有几种可能性。在连续概率分布的情况下,最流行的方式是提供所谓的概率密度函数或简称为密度函数。

一般来说,我们将随机变量 X 的密度函数表示为FX(X). 请注意,这封信X用于函数参数,索引表示密度函数对应于随机变量X. 信X是为表示随机变量的特定值而采用的约定。概率分布的密度函数总是非负的,正如其名称所示:FX(X)在某个点 x 处的密度函数意味着在 x 的邻域中实现一个值的概率相对较高,而FX(X)=0对全部X在某个区间 a,b 暗示在 a,b 中观察到实现的概率为零。

金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|THE NORMAL DISTRIBUTION

正态分布或高斯分布类无疑是统计学中最重要的概率分布之一,并且由于其一些吸引人的特性,它也是金融领域大多数应用中使用的类。下面我们介绍一下它的一些基本属性。

随机变量X据说与参数正态分布μ和σ, 缩写为X∈ñ(μ,σ2),如果随机变量的密度由公式给出,
FX(X)=12圆周率σ2和−(X−μ)22σ2,X∈R.

金融代写|风险理论投资组合代写MARKET RISK, MEASURES AND PORTFOLIO代考|EXPONENTIAL DISTRIBUTION

指数分布很流行,例如,在排队论中,当我们想要模拟我们必须等到某个事件发生的时间时。示例包括直到下一个客户进入商店的时间、直到某个公司违约的时间或直到某些机器出现缺陷的时间。

由于它用于模拟等待时间,指数分布集中在正实数和密度函数上F和累积分布函数F指数分布的随机变量τ具有以下形式:
Fτ(X)=1b和−Xb,X>0

Fτ(X)=1−和−Xb,X>0.

金融代写|风险理论投资组合代写Market Risk, Measures and Portfolio代考

金融代写|风险理论投资组合代写Market Risk, Measures and Portfolio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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