如果你也在 怎样代写金融数学Financial Mathematics ACTL20001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。金融数学Financial Mathematics法国数学家Louis Bachelier被认为是第一部关于数学金融的学术著作的作者，发表于1900年。但数学金融作为一门学科出现在20世纪70年代，是在费舍尔-布莱克、迈伦-斯科尔斯和罗伯特-默顿关于期权定价理论的工作之后。数学投资起源于数学家爱德华-索普的研究，他利用统计方法首先发明了21点中的算牌，然后将其原理应用于现代系统投资。
金融数学Financial Mathematics该学科与金融经济学学科有着密切的关系，金融经济学涉及到金融数学中的许多基础理论。一般来说，数学金融学会以观察到的市场价格为输入，推导和扩展数学或数字模型，而不一定与金融理论建立联系。需要的是数学上的一致性，而不是与经济理论的兼容性。因此，例如，金融经济学家可能会研究一家公司可能有某种股价的结构性原因，而金融数学家可能会把股价作为一个给定值，并试图使用随机微积分来获得股票的相应衍生品价值。见。期权的估价；金融建模；资产定价。无套利定价的基本定理是数学金融学的关键定理之一，而布莱克-斯科尔斯方程和公式是其中的关键结果。
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数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|Regime Switching and Change-Point Models
It has long been noted in finance that there are two kinds of recurrences in stock prices: Underreaction and overreaction to a series of good or bad news. The securities that have a good record for an extended period tend to become overpriced and have low returns subsequently. Barberis, Shleifer and Vishny (1998) [30] present a model where the investor believes that the returns can arise from one of two regimes although returns follow random walk: Mean-reverting or trending. The transition probabilities are taken to be fixed and the regime is more likely to stay the same rather than to switch. But the investor’s beliefs are updated as and when the returns data are observed. It is presumed that in many instances, we may not discern these shifts directly whether or when they occur but instead can draw probabilistic inference based on the observed behavior posthumously. Hamilton (2016) [174] reviews the area of regime-switching applied in several contexts in macroeconomics, building upon the elegant model introduced in Hamilton (1989) [172]. Here in this section, we will cover only studies that are relevant to finance applications, particularly relevant to trading that exploit anomalies.
Consider the model,
$$
y_{t}=\mu_{s_{t}}+\epsilon_{t}, \quad s_{t}=1,2,
$$
where $y_{t}$ is the observed variable, such as asset return and $s_{t}$ represents two distinct regimes and $\epsilon_{t}$ ‘s are i.i.d. $\sim N\left(0, \sigma^{2}\right)$. Let $\left{F_{t-1}\right}$ be the information set available as of ‘ $t-1$ ‘. The transition between the regimes is taken to be Markovian,
$$
\operatorname{Prob}\left(s_{t}=j \mid s_{t-1}=i, F_{t-1}\right)=p_{i j}, \quad i, j=1,2 ;
$$
thus, leading to an AR(1) model for $\mu_{s_{t}}$ as
$$
\mu_{s_{t}}=\phi_{0}+\phi_{1} \mu_{s_{t-1}}+a_{t},
$$
数学代写|金融数学代写Financial Mathematics代考|A Model for Volume-Volatility Relationships
While the price information via returns and the volatility can be modeled through methods described earlier, it has become important to incorporate other relevant trading data to augment trading strategies. To that effect, we want to seek some guidance from economic theory on how that information is linked to price movements.
In the market microstructure theory, it is assumed that price movements occur primarily due to the arrival of new information and this information is incorporated efficiently into market prices. Other variables such as trading volume, bid-ask spread and market liquidity are observed to be related to the volatility of the returns. Early empirical studies have documented a positive relationship between daily trading volume and volatility (See Clark (1973) [81]). Epps and Epps (1976) [129] and Tauchen and Pitts (1983) [311] assume that both the volume and price are driven by the underlying ‘latent’ information $(I)$ and provide a theoretical framework to incorporate this information. Assuming that there are fixed number of traders who trade in a day and the number of daily equilibria, $I$ is random because the number of new pieces of information is random, the return and the volume are written as a bivariate normal (continuous) mixture model with the same mixing variable $I$. Conditional on $I$ :
$$
\begin{aligned}
r_{t} &=\sigma_{1} \sqrt{I_{t}} Z_{1 t} \
V_{t} &=\mu_{V} I_{t}+\sigma_{2} \sqrt{I_{t}} Z_{2 t}
\end{aligned}
$$
where $Z_{1 t}$ and $Z_{2 t}$ are standard normal variables and $Z_{1 t}, Z_{2 t}$, and $I_{t}$ are mutually independent. Thus the volatility-volume relationship,
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Cov}\left(r_{t}^{2}, V_{t}\right) &=\mathrm{E}\left(r_{t}^{2} V_{t}\right)-\mathrm{E}\left(r_{t}^{2}\right) \mathrm{E}\left(V_{t}\right) \
&=\sigma_{1}^{2} \mu_{V} \operatorname{Var}\left(I_{t}\right)>0
\end{aligned}
$$
金融数学代写
数学代写|金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS代 考|REGIME SWITCHING AND CHANGE-POINT MODELS
金融界早就注意到，股票价格有两种重现：对一系列好消息或坏消息反应不足和反应过度。长期保持亣好记录的证券往往价格过高，随后回报率较低。Barberis、
Shleifer 和 Vishny1998
30
提出一个模型，其中投资者认为回报可能来自两种制度之一，尽管回报筁唕随机游走：均值回归或趋势。转换概率被认为是固定的，并且制度更有可能保持不变而 不是切换。但是当观䕓到回报数据时，投资者的信念就会更新。据推测，在许多情况下，我们可能无法直接辨别这些变化是否发生或何时发生，而是可以根据死后 观賨到的行为得出概率推断。汉密尔顿 2016
174
基于汉密尔顿介绍的优雅模型，回顾了在宏观经济学中的几种情况下应用的政权转换领域1989
172
. 在本节中，我们将仅涵盖与金融应用相关的研究，尤其是与利用异常的交易相关的研究。
考虑模型，
$$
y_{t}=\mu_{s_{t}}+\epsilon_{t}, \quad s_{t}=1,2
$$ 马尔可夫的，
$$
\operatorname{Prob}\left(s_{t}=j \mid s_{t-1}=i, F_{t-1}\right)=p_{i j}, \quad i, j=1,2
$$
因此，导致 AR1模型 $\mu_{s_{1}}$ 作为
$$
\mu_{s_{t}}=\phi_{0}+\phi_{1} \mu_{s_{t-1}}+a_{t}
$$
数学代写|金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS代考|A MODEL FOR VOLUME-VOLATILITY RELATIONSHIPS
虽然可以通过前面描述的方法对通过回报和波动率的价格信息进行建模，但整合其他相关交易数据以增强交易策略已变得很重要。为此，我们希望从经济理论中寻 求一些关于该信自如何与价格变动联系起来的指导。
在市场微观结构理论中，假设价格变动主要是由于新信息的到来而发生的，并且这些信息有效地融入了市场价格中。交易量、买卖价差和市场流动性等其他变量被 观究到与回报的波动性有关。早期的实证研究记录了每日交易量和波动率之间的正相关关系SeeClark(1973
81
）。埃普斯和埃普斯 1976
129
和潜水和皮茨 1983
311
假设交易量和价格都由潜在的“潜在”信息驱动 $(I)$ 并提供一个理论框架来整合这些信息。假设一天交易的交易者数量和每日均衡数量是固定的， $I$ 是随机的，因为新 信息的数量是随机的，回报和交易量写成二元正态continuous具有相同混合变量的混合模型 $I$. 有条件的 $I$ :
$$
r_{t}=\sigma_{1} \sqrt{I_{t}} Z_{1 t} V_{t} \quad=\mu_{V} I_{t}+\sigma_{2} \sqrt{I_{t}} Z_{2 t}
$$
在哪里 $Z_{1 t}$ 和 $Z_{2 t}$ 是标准正态变量和 $Z_{1 t}, Z_{2 t}$ ，和 $I_{t}$ 是相互独立的。因此波动率-成交量关系，
$$
\operatorname{Cov}\left(r_{t}^{2}, V_{t}\right)=\mathrm{E}\left(r_{t}^{2} V_{t}\right)-\mathrm{E}\left(r_{t}^{2}\right) \mathrm{E}\left(V_{t}\right) \quad=\sigma_{1}^{2} \mu_{V} \operatorname{Var}\left(I_{t}\right)>0
$$
数学代写|金融数学代写Financial Mathematics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。
