如果你也在 怎样代写利率理论Portfolio Theory MBA7293 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。利率理论Portfolio Theory指的是一种投资理论，它允许投资者组建一个资产组合，在给定的风险水平下实现预期收益最大化。该理论假设投资者是规避风险的；在给定的预期收益水平下，投资者总是喜欢风险较小的投资组合。

利率理论Portfolio Theory FNCE463或称均值-方差分析，是一个数学框架，用于组建资产组合，使预期收益在给定的风险水平下达到最大。它是投资多样化的正式化和延伸，即拥有不同种类的金融资产比只拥有一种类型的风险要小。它的主要观点是，评估一项资产的风险和收益，不应该看它本身，而是看它对投资组合的整体风险和收益的贡献。它使用资产价格的方差作为风险的代表。

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金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|MISSPECIF IED MODELS

A widely held belief is that asset pricing models are likely to be misspecified and should be viewed only as approximations of the true data-generating process. Nevertheless, empirically evaluating the degree of misspecification and the relative pricing performance of candidate models through the use of actual data is useful.

There are two main problems with the econometric analyses performed in the existing asset pricing studies. First, even when a model is strongly rejected by the data (using one of the model specification tests previously described, for example), researchers still construct standard errors of parameter estimates using the theory developed for correctly specified models. This process could give rise to highly misleading inferences, especially when the degree of misspecification is large. Kan and Robotti (2009) and Gospodinov et al. (2011a) focus on the HJ-distance metric and derive misspecification-robust standard errors of the SDF parameter estimates for linear and nonlinear models. In contrast, Kan et al. (2012) focus on the beta representation of an asset pricing model and propose misspecification-robust standard errors of the second-pass risk premia estimates. For example, for linear SDF specifications, the misspecification adjustment term, which is associated with the misspecification uncertainty surrounding the model, can be decomposed into three components: (1) a pure misspecification component, which captures the degree of misspecification; (2) a spanning component that measures the degree to which the factors are mimicked by returns; and (3) a component that measures the usefulness of the factors in explaining the variation in returns. The adjustment term is zero if the model is correctly specified (component (1) is zero) and/or the factors are fully mimicked by the returns (component (2) is zero). If the factors are weakly correlated with the returns, the adjustment term could be very large. This issue will be revisited in the discussion of the case involving useless factors in the next section.

金融代写|利率理论代写Portfolio Theory代考|USELESS FACTORS

Consistent estimation and valid inference in asset pricing models crucially depends on the identification condition in which the covariance matrix of asset returns and risk factors is of full rank. Kan and Zhang (1999a, 1999b) study the consequences of the violation of this identification condition. In particular, they show that when the model is misspecified and one of the included factors is useless (i.e., independent of asset returns), the asymptotic properties of parameter and specification tests in GMM and two-pass cross-sectional regressions are severely affected.

The first serious implication of the presence of a useless factor is that the asymptotic distribution of the Wald test of statistical significance (a squared $t$-test) of the useless factor’s parameter (in the HJ-distance case) is chi-squared distributed with $N-K-1$ degrees of freedom instead of one degree of freedom, as in the standard case when all factors are useful. The immediate consequence of this result is that the Wald test that uses critical values from a chi-squared distribution with one degree of freedom will reject the null hypothesis too frequently when the null hypothesis is true. The false rejections are shown to become more severe as the number of test assets $N$ becomes larger and as the length of the sample increases. As a result, researchers may erroneously conclude that the useless factor is priced when, in reality, it is pure noise, uncorrelated with the stock market.

Another important implication of the presence of a useless factor is that the true risk premium associated with the useless factor is not identifiable and the estimate of this risk premium diverges at rate $\sqrt{T}$. In this case, the standard errors of the risk-premium estimates associated with the useful factors included in the model are also affected by the presence of a useless factor and the standard inference is distorted. Similar results also arise for optimal GMM estimation (Kan and Zhang 1999a) and two-pass cross-sectional regressions (Kan and Zhang 1999b).

The useless factor problem is particularly serious because the traditional model-specification tests previously described cannot reliably detect misspecification in the presence of a useless factor. This manifests itself in the failure of the specification tests to reject the null hypothesis of correct specification when the model is indeed misspecified and contains a useless factor.

利率理论代写

金融代写|利率理论代写PORTFOLIO THEORY代考|MISSPECIF IED MODELS

一个广泛持有的观点是，资产定价模型很可能被错误指定，并且应该仅被视为真实数据生成过程的近似值。然而，通过使用实际数据，赁经验评估错误规格的程度 和候选模型的相对定价性能是有用的。
现有资产定价研究中进行的计量经济学分析存在两个主要问题。首先，即使模型被数据强烈拒绝
usingoneofthemodelspecificationtestspreviouslydescribed, forexample，研究人员仍然使用为正确指定的模型开发的理论来构建参数估计的标准误差。 如，对于线性 SDF 规范，与模型周围的错误指定不确定性相关的错误指定调整项可以分解为三个分量：1一个纯粹的错误指定组件，它捕获错误指定的程度； 2 衡量 些因膆完全被回报所模仿component (2为零) 。如果这些因表与收益的相关性较弱，则调整期限可能非常大。这个问题将在下一节涉及无用因表的安例讨论中重 新讨论。

金融代写|利率理论代写PORTFOLIO THEORY代考|USELESS FACTORS

资产定价模型中的一致估计和有效推论关键取决于资产收益和风险因素的协方差矩阵是满秩的识别条件。塝和张 $1999 a, 1999 b$ 研究违反此识别条件的后果。特别 是，他们表明，当模型指定错误并且包含的因表之一无用时i.e., independentofassetreturns，GMM 和两遍横截面回归中参数和规格检验的渐近性质受到严重 影响。
无用因子存在的第一个严重影响是统计显着性的 Wald 检验的渐近分布asquared $\$$ t $\$$ test无用因子的参数 intheHJ-distancecase是卡方分布 $N-K-1$ 自
无用因责存在的另一个重要含义是，与无用因责相关的真实风险益价是不可识别的，并且对该风险溢价的估计以比率发散 $\sqrt{T}$. 在这种情况下，与模型中包含的有用 因青相关的风险溢价估计的标准误也受到无用因表的影响，标准推论被扭曲。最佳 GMM 估计也出现了类似的结果KanandZhang $1999 a$ 和两遍横截面回归
KanandZhang 19996 .
无用因表问题特别严重，因为前面描述的传统模型规格测试不能可靠地检测到存在无用因表时的错误规格。当模型确实被错误指定并包含无用因表时，这表现在规
范测试末能拒绝正确规范的原假设。

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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。