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金融代写|随机微积分代写Stochastic Calculus代考|IMSE760 Independence

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随机微积分Stochastic Calculus应用随机微积分的最著名的随机过程是维纳过程(为纪念诺伯特-维纳而命名),它被用来模拟路易-巴切莱特在1900年和阿尔伯特-爱因斯坦在1905年描述的布朗运动以及其他受随机力作用的粒子在空间的物理扩散过程。自20世纪70年代以来,维纳过程被广泛地应用于金融数学和经济学中,以模拟股票价格和债券利率的时间演变。

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Two events $A, B$ in a probability space $(\Omega, \mathcal{F}, \mathrm{P})$, i.e. $A, B \in \mathcal{F}$, are said to be independent if
$$
\mathrm{P}(A \cap B)=\mathrm{P}(A) \mathrm{P}(B) .
$$
For $j=1,2, \ldots m$, let $X_{j}$ be an $\mathbb{R}^{d}$-valued random variable on a probability space $(\Omega, \mathcal{F}, \mathrm{P})$. Then $X_{1}, X_{2}, \ldots X_{m}$ are said to be independent if for all $A_{j} \in \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^{d}\right)$, $1 \leq j \leq m$
$$
\mathrm{P}\left(X_{j} \in A_{j}, 1 \leq j \leq m\right)=\prod_{j=1}^{m} \mathrm{P}\left(X_{j} \in A_{j}\right)
$$
A sequence $\left{X_{n}\right}$ of random variables is said to be a sequence of independent random variables if $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{m}$ are independent for every $m \geq 2$.

Let $\mathcal{G}$ be a sub- $\sigma$-field of $\mathcal{F}$. An $\mathbb{R}^{d}$-valued random variable $X$ is said to be independent of the $\sigma$-field $\mathcal{G}$ if for all $A \in \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^{d}\right), D \in \mathcal{G}$,
$$
\mathrm{P}({X \in A} \cap D)=\mathrm{P}({X \in A}) \mathrm{P}(D) .
$$

金融代写|随机微积分代写Stochastic Calculus代考|Filtration

Suppose $X_{n}$ denotes a signal being transmitted at time $n$ over a noisy channel (such as voice over telephone lines), and let $N_{n}$ denote the noise at time $n$ and $Y_{n}$ denote the noise-corrupted signal that is observed. Under the assumption of additive noise, we get
$$
Y_{n}=X_{n}+N_{n}, \quad n \geq 0 .
$$
Now the interest typically is in estimating the signal $X_{n}$ at time $n$. Since the noise as well the true signal is not observed, we must require that the estimate $\widehat{X}{n}$ of the signal at time $n$ be a function of only observations up to time $n$, i.e. $\widehat{X}{n}$ must only be a function of $\left{Y_{k}: 0 \leq k \leq n\right}$, or $\widehat{X}{n}$ is measurable with respect to the $\sigma$-field $\mathcal{G}{n}=\sigma\left{Y_{k}: 0 \leq k \leq n\right}$. A sequence of random variables $X=\left{X_{n}\right}$ will also be referred to as a process. Usually, the index $n$ is interpreted as time. This is the framework for filtering theory. See Kallianpur [31] for more on filtering theory.
Consider a situation from finance. Let $S_{n}$ be the market price of shares of a company UVW at time $n$. Let $A_{n}$ denote the value of the assets of the company, $B_{n}$ denote the value of contracts that the company has bid and $C_{n}$ denote the value of contracts that the company is about to sign. The process $S$ is observed by the public, but the processes $A, B, C$ are not observed by the public at large. Hence, while making a decision on investing in shares of the company UVW, on the $n$th day, an investor can only use information $\left{S_{k}: 0 \leq k<n\right}$ (we assume that the investment decision is to be made before the price on $n$th day is revealed). Indeed, in trying to find an optimal investment policy $\pi=\left(\pi_{n}\right)$ (optimum under some criterion), the class of all investment strategies must be taken as all processes $\pi$ such that for each $n$, $\pi_{n}$ is a (measurable) function of $\left{S_{k}: 0 \leq k<n\right}$. In particular, the strategy cannot be a function of the unobserved processes $A, B, C$.

Let $\mathcal{G}{n}$ be the $\sigma$-field generated by all the random variables observable before time $n$, namely $S{0}, S_{1}, S_{2}, \ldots, S_{n-1}$. It is reasonable to require that any action to be taken at time $n$ (say investment decision) is measurable with respect to $\mathcal{G}_{n}$. These observations lead to the following definitions.

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随机微积分代写

金融代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代 考|INDEPENDENCE


两个事件 $A, B$ 在概率空间中 $(\Omega, \mathcal{F}, \mathrm{P}), \mathrm{IE} A, B \in \mathcal{F}$, 被称为是独立的,如果
$$
\mathrm{P}(A \cap B)=\mathrm{P}(A) \mathrm{P}(B) .
$$
为了 $j=1,2, \ldots m$ ,让 $X_{j}$ 豆 $\mathbb{R}^{d}$ 概率空间上的值随机变量 $(\Omega, \mathcal{F}, \mathrm{P})$. 然后 $X_{1}, X_{2}, \ldots X_{m}$ 据说是独立的 $A_{j} \in \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^{d}\right), 1 \leq j \leq m$
$$
\mathrm{P}\left(X_{j} \in A_{j}, 1 \leq j \leq m\right)=\prod_{j=1}^{m} \mathrm{P}\left(X_{j} \in A_{j}\right)
$$
一个序列 \left {X_{n}\right } } \text { 的随机变量称为独立随机变量序列,如果 } X _ { 1 } , X _ { 2 } , \ldots , X _ { m } \text { 对每个都是独立的 } m \geq 2 \text { . }
让 $\mathcal{G}$ 成为一个子 $\sigma$-现场 $\mathcal{F}$.一个 $\mathbb{R}^{d}$ 值随机变量 $X$ 据说独立于 $\sigma$-场地 $\mathcal{G}$ 如果对所有人 $A \in \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^{d}\right), D \in \mathcal{G}$,
$$
\mathrm{P}(X \in A \cap D)=\mathrm{P}(X \in A) \mathrm{P}(D) .
$$

金融代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代 考|FILTRATION


认为 $X_{n}$ 表示在某个时间传输的信号 $n$ 在嗼杂的频道上suchasvoiceovertelephonelines,然后让 $N_{n}$ 表示时间的噪声 $n$ 和 $Y_{n}$ 表示观察到的噪声破坏信号。在加性噪 声的假设下,我们得到
$$
Y_{n}=X_{n}+N_{n}, \quad n \geq 0 .
$$
现在的兴趣通常是估计信昊 $X_{n}$ 有时 $n$. 由于没有观察到噪声以及真实信昊,我们必须要求估计 $\widehat{X} n$ 信号的时间 $n$ 是直到时间的唯一观察的函数 $n$ , IE $\widehat{X} n$ 只能是
通常,索引 $n$ 被解释为时间。这是过滤理论的框妿。见卡连普尔
31
有关过滤理论的更多信息。
考虑金融的情况。让 $S_{n}$ 是当时 UVW 公司股票的市场价格 $n$. 让 $A_{n}$ 表示公司堺产的价值, $B_{n}$ 表示公司投标的合同的价值和 $C_{n}$ 表示公司即将签署的合同的价值。过程
weassumethattheinvestmentdecisionistobemadebeforethepriceon $\$ n \$$ thdayistevealed. 事实上,在试图找到一个最优的投资政策 $\pi=\left(\pi_{n}\right)$ 不能是末观尓到的过程的函数 $A, B, C$.
让Gn成为 $\sigma$ – 由时间之前可观察到的所有随机变量生成的字段 $n$ ,即 $S 0, S_{1}, S_{2}, \ldots, S_{n-1}$. 要求及时采取任何行动是合理的 $n$ sayinvestmentdecision 是可测量的 $\mathcal{G}_{n}$. 这些观察导致以下定义。

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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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