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金融统计Financial Statistics第二大类金融统计数据评估的是证券市场的行为。大多数金融市场发达的国家都有各种指数，追踪整体市场活动或特定市场部分的活动。在美国，这些指数的例子有道琼斯工业平均指数、标准/普尔500指数和纽约证券交易所综合指数。其他例子包括英国的金融时报100指数，日本的日经225指数和法国的CAC40指数。这些被广泛关注的指数中的每一个都在追踪一般的市场状况。市场指数可以通过其构建方法或其包含的证券样本来区分。
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数据科学代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Dynamic Conditional Correlations and Financial Crises
The impact of financial turmoil on time-varying conditional correlations is explored in various contributions. The bulk of these analyses, however, concentrates on currency and stock markets, whereas “safe haven” financial assets have rarely been investigated.
The evidence from foreign exchange markets usually points out a significant effect for all crisis episodes. Tamakoshi and Hamori (2014) explored the time-varying linkages among some outstanding exchange rates against the USD. They reported a significant impact of the global financial crisis and of the Eurozone debt crisis on most, although not all, conditional correlations. A more homogenous empirical evidence was obtained in Karfakis and Panagiotidis (2015) where the Greek debt crisis emerged as the most significant covariate in quantile regressions involving all pair-wise exchange rates correlations.
The empirical evidence is more variegated in the case of stock markets. Syllignakis and Kouretas (2011) documented a significant effect of the 2008 stock market crash for seven stock markets of Central and Eastern European countries, whereas no significant effects were detected for previous crisis episodes (Asian financial crisis, dot-com bubble). Focusing on conditional correlation between BRICS stock markets and oil/gold future prices, Kang et al. (2016) reported a relevant effect of the dot-com bubble, a non-significant effect of the global financial crisis, and a slightly significant effect of the Eurozone sovereign debt crisis.
Bedoui et al. (2018) is the only recent contribution analyzing “safe haven” financial assets. These authors proposed nested copula based Garch models to study conditional dependence structures and, in line with the visual evidence discussed in the previous section, documented significant increases in asset co-movements both during the 2007/2009 global financial crisis and in the subsequent “post crisis” period. A drawback of this paper is that the period subsequent to the global financial crisis was treated as a unified time frame, thus disregarding the impact of latest financial turmoil.
This section contributes to the literature providing a more detailed information about the impact of all financial crises occurring over the last two decades on time-varying correlations.
In line with most applied research, the analysis relies on a regression approach with crises dummies for each financial turmoil episode (see, e.g., Syllignakis and Kouretas 2011; Tamakoshi and Hamori 2014; Kang et al. 2016).
More formally, denoting the time-varying returns correlation between asset (i) and asset $(j)$ at time $t$ with $\rho_{i j,}$, the following regression equation is estimated for each pair-wise conditional correlation:
$$
\rho_{i j, t}=\omega+\sum_{k=1}^{n} \gamma_{k} D u m_{k, t}+\varepsilon_{i j, t}
$$
where $\omega$ and $\gamma_{k}$ are parameters, Dum $m_{k, t}$ is a dummy variable referring to a specific financial crisis episode, and $\varepsilon_{i j, t}$ is a disturbance term.
数据科学代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Dynamic Conditional Correlations and Macroeconomic Variables
The econometric framework summarized by Equations (1)-(3) was applied to gold, oil, and exchange rate returns.
After a preliminary data inspection, and in line with many contributions relying on this approach (see e.g., Ding and Vo (2012) and Jain and Biswal (2016) with regards to “safe haven” assets), a VAR(1) specification was selected to model the mean returns equation system. Alternative filtering procedures (such as an $\mathrm{AR}(1)$ specification for return series) produced substantially identical results.
The VAR(1) specification was selected on the basis of the Akaike Information Criterion (AIC) and of Likelihood Ratio tests against higher-order VAR models. Diagnostic tests on residuals from the VAR(1) specification never rejected the null of absence of serial correlation, while rejecting the normality assumption. This rejection was consistent with the preliminary data analysis, where the Jarque and Bera (1980) statistics turned out to be strongly significant.
These departures from normality have relevant implications on the distributional assumptions underlying the Multivariate Garch DCC model. More specifically, instead of relying on the standard Gaussian assumption (as in Engle (2002) seminal model), it is advisable to assume a Multivariate $\mathrm{t}$-distribution in order to better capture the fat-tailed nature of asset returns. This is the approach taken in the present paper. ${ }^{3}$
With regards to parameters, conditional volatility coefficients were unrestricted, and assumed different for each asset (see Equation (2)). Conditional correlation coefficients were unrestricted as well, although a common correlation structure was imposed in model’s estimation (see Equation (3))).
The Maximum Likelihood estimator converged after 48 iterations and relied on 216 observations (20 observations were used to initialize the recursions).
Table 3 contains the results.
金融统计代写
数据科学代写|金融统计代写FINANCIAL STATISTICS代 考|DYNAMIC CONDITIONAL CORRELATIONS AND FINANCIAL CRISES
在各种文章中探讨了金融动荡对时变条件相关性的影响。然而，这些分析的大部分集中在货币和股票市场，而“避风港”金融资产埍很少被调菖。
来自外汇市场的证据通常表明对所有危机事件都有显着影响。玉越和羽森2014探讨了一些末兑现的美元兄美元汇率之间的时变联系。他们报告了全球金融危机和 欧元区债务危机对大多数 (尽管不是全部) 条件相关性的重大影响。在 Karfakis 和 Panagiotidis 中获得了更同质的经验证据2015其中希腊债务危机成为涉及所有成 对汇率相关性的分位数回归中最重要的协变量。
在股票市场的情况下，经验证据更加多样化。Syllignakis 和Kouretas2011记录了2008 年股市崩盘对中欧和东欧国家七个股市的显着影响，而之前的危机事件没有 发现显着影响Asianfinancialcrisis, dot-combubble. Kang 等人关注金砖国家 关影吅，全球金融危机的不显着影响，以及欧元区主权债务危机的略微显着影吅。
贝杜伊等人。2018是近期唯一一篇分析“避风港””金融资产的文章。这些作者提出了基于茨夽 copula的 Garch 模型来研究条件依赖结构，并且根据上一节中讨论的 视觉证据，记录了 $2007 / 200$ 最近一次金融风暴的影响。
本节有助于提供有关过去二十年发生的所有金融危机对时变相关性影响的更详细信息的文献。
与大多数应用研究一致，该分析依赖于回归方法，每次金融动芴都使用危机虚拟变量
see, e.g., SyllignakisandKouretas2011; TamakoshiandHamori2014; Kangetal. $2016 .$
更正式地，表示资产之间的时变收益相关性和资产 $(j)$ 有时 $t$ 和 $\rho_{i j}$, ，为每个成对条件相关估计以下回归方程：
$\rho_{i j, t}=\omega+\sum_{k=1}^{n} \gamma_{k} \operatorname{Dum}{k, t}+\varepsilon{i j, t}$
在哪里 $\omega$ 和 $\gamma_{k}$ 是参数，Dum $m_{k, t}$ 是指特定金融危机事件的虚拟变量，并且 $\varepsilon_{i j, t}$ 是扰动项。
数据科学代写|金融统计代写FINANCIAL STATISTICS代 考|DYNAMIC CONDITIONAL CORRELATIONS AND MACROECONOMIC VARIABLES
Equations 总结的计量经济学框架1-3适用于黄金、石油和汇率回报。
经过初步数据检隹，并符合许多依赖这种方法的贡献seee. g., DingandVo(2012和者那教和比斯瓦尔2016关于“避风港”资产)，VAR1选择规范来模拟平均收益方 程系统。替代过滤程序suchasan\$AR(1\$返回系列的规格) 产生了基本相同的结果。
VAR1规格是根据 Akaike 信息标准选择的 $A I C$ 以及针对高阶 VAR 模型的似然比检验。VAR残差的诊断测试1规范从不拒绝不存在序列相关的雾点，同时拒绝正态性假
设。这一拒绝与初步数据分析一致，其中 Jarque 和 Bera1980统计结果证明是非常重要的。
这些偏离正态性对多元 Garch DCC 模型的分布假设具有相关影响。更具体地说，而不是依赖于标准的高斯假设 asinEngle(2002开创性模型)，建议假设一个多变 量t-分配以更好地捕捉资产回报的肥尾性质。这是本文所采用的方法。
在参数方面，条件波动系数不受限制，并假设每种资产不同seeEquation(2) 。条件相关系数也不受限制，尽管在模型的估计中采用了共同的相关结构 seeEquation(3))。
最大北然估计量在 48 次迭代后收敛并依赖于 216 次观察20observationswereusedtoinitializetherecursions.
表 3 包含结果。
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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。
