如果你也在 怎样代写金融衍生品Financial Derivatives FM360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。金融衍生品Financial Derivatives是金融工具的三大类之一，另外两类是股权（即股票或股份）和债权（即债券和抵押贷款）。历史上最古老的衍生品例子，由亚里士多德证明，被认为是古希腊哲学家泰勒斯签订的橄榄合同交易，他在交换中获利。1936年被取缔的桶装水商店是一个较近的历史例子。
金融衍生品Financial Derivatives在金融领域，衍生品是一种合同，其价值来自于一个基础实体的表现。衍生品可用于多种目的，包括对价格变动进行保险（套期保值），为投机增加价格变动的风险，或进入其他难以交易的资产或市场。一些更常见的衍生品包括远期、期货、期权、掉期，以及这些的变体，如合成抵押债务和信用违约掉期。大多数衍生品在场外（场外）或芝加哥商品交易所等交易所进行交易，而大多数保险合同已经发展成为一个独立的行业。在美国，在2007-2009年的金融危机之后，将衍生品转移到交易所进行交易的压力越来越大。
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金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|QUADRATIC MODEL
When a portfolio includes options, the linear model is an approximation. It does not take account of the gamma of the portfolio. As discussed in Unit 14, delta is defined as the rate of change of the portfolio value with respect to an underlying market variable and gamma is defined as the rate of change of the delta with respect to the market variable. Gamma measures the curvature of the relationship between the portfolio value and an underlying market variable.
Figure 3 shows the impact of a nonzero gamma on the probability distribution of the value of the portfolio. When gamma is positive, the probability distribution tends to be positively skewed; when gamma is negative, it tends to be negatively skewed. Figures 16.4 and 16.5 illustrate the reason for this result. Figure 16.4 shows the relationship between the value of a long call option and the price of the underlying asset. A long call is an example of an option position with positive gamma. The figure shows that, when the probability distribution for the price of the underlying asset at the end one day is normal, the probability distribution for the option price is positively skewed. Figure shows the relationship between the value of a short call position and the price of the underlying asset. A short call position has negative gamma. In this case we see that a normal distribution for the price of the underlying asset at the end of one day gets mapped into a negatively skewed distribution for the value of the option position. The VaR for a portfolio is critically dependent on the left tail of the probability distribution of the portfolio value. For example, when the confidence level used is $99 \%$, the VaR is calculated from the value in the left tail below which there is only $1 \%$ of the distribution. As indicated in Figures .3 and 4 , a positive-gamma portfolio tends to have a less heavy left tail than the normal distribution. If we assume the distribution is normal, we will tend to calculate a VaR that is too high. Similarly, as indicated in Figures $16.3 \mathrm{~b}$ and 16.5, a negative-gamma portfolio tends to have a heavier left tail than the normal distribution. If we assume the distribution is normal, we will tend to calculate a VaR that is too low.For a more accurate estimate of VaR than that given by the linear model, we can use both deltail and gamma measures to relate SP to the Sxt’s. Consider a portfolio dependent on a single assetwhose price is S. Suppose that the delta of a portfolio is A and its gamma is T. From Appendix, the equation
$$
8 \mathrm{P}=\mathrm{ASS}+\backslash \mathrm{r}(\mathrm{SS}) 2
$$
金融代写|金融衍生品代写Financial Derivatives代考|MONTE CARLO SIMULATION
As an alternative to the approaches described so far, we can implement the modelbuildingapproach using Monte Carlo simulation to generate the probability distribution for SP. Supposewe wish to calculate a one-day VaR for a portfolio. The procedure is as follows:
- Value the portfolio today in the usual way using the current values of market variables.
- Sample once from the multivariate normal probability distribution of the \&,’s.10
- Use the values of the Sxt’s that are sampled to determine the value of each market variable atthe end of one day.
- Revalue the portfolio at the end of the day in the usual way.
- Subtract the value calculated in step 1 from the value in step 4 to determine a sample SP.
- Repeat steps 2 to 5 many times to build up a probability distribution for SP.
The VaR is calculated as the appropriate percentile of the probability distribution of SP. Suppose, For example, that we calculate 5,000 different sample values of SP in the way just described. The1-day $99 \% \mathrm{VaR}$ is the value of SP for the 50 th worst outcome; the 1-day VaR $95 \%$ is the value of SPfor the 250th worst outcome; and so on.11 The TV-day $\mathrm{VaR}$ is usually assumed to be the 1-day VaRmultiplied by V/V.12
The drawback of Monte Carlo simulation is that it tends to be slow because a company’scomplete portfolio (which might consist of hundreds of thousands of different instruments) has tobe revalued many times.13 One way of speeding things up is to assume that equation (8)describes the relationship between SP and the \&,’s. We can then jump straight from step 2 tostep 5 in the Monte Carlo simulation and avoid the need for a complete revaluation of theportfolio. This is sometimes referred to as the partial simulation approach
金融衍生品代写
金融代写|金融衍生品代写FINANCIAL DERIVATIVES代 考|QUADRATIC MODEL
当投资组合包含期权时，线性模型是一个近似值。它没有考虑投资组合的伽玛。如第 14 单元所述，delta 定义为投资组合价值相对于基础市场变量 的变化率，gamma 定义为 delta 相对于市场变量的变化率。Gamma 衡量投资组合价值与基础市场变量之间关系的曲率。
图 3 显示了非零伽玛对投资组合价值概率分布的影响。当gamma为正时，概率分布趋于正偏；当 gamma 为负时，它倾向于负偏斜。图 16.4和 16.5 偏分布。投资组合的 VaR 严重依赖于投资组合价值概率分布的左尾。例如，当使用的置信水平是 $99 \%$, VaR 是根据左尾的值计算的，在该值下方只
有 $1 \%$ 的分布。如图 3 和 4 所示，与正态分布相比，正侣马投资组合的左尾往往较轻。如果我们假设分布是正态的，我们往往会计算出过高的
合。假设投赕组合的 delta 为 $A$ ，其 gamma 为 $T$ 。从附录中，等式
$8 \mathrm{P}=\mathrm{ASS}+\backslash \mathrm{r}(\mathrm{SS}) 2$
金融代写|金融衍生品代写FINANCIAL DERIVATIVES代 考|MONTE CARLO SIMULATION
作为目前描述的方法的替代方法，我们可以使用蒙特卡洛模拟来实现模型构建方法来生成 SP的概率分布。假设我们㳍望计算投资组合的一天 $\mathrm{VaR}^{\circ}$ 程序如下:
- 使用市场变量的当前值以通常的方式对今天的投资组合进行估值。
- 从 |\&,’s. 10 的多元正态概率分布中抽样一次
- 使用采样的 Sxt 的值来确定一天结束时每个市场变量的值。
- 以通常的方式在一天结束时重新评估投资组合。
- 多次重复步骤 2 到 5 以建立 SP 的概率分布。
$V a R$ 计算为 SP 概率分布的适当百分位数。假设，例如，我们按照刚才描述的方式计算了 5,000 个不同的 SP样本值。第一天 $99 \% V a R$ 是第 50 个最 差结果的 SP 值； 1 天 VaR95\%是第 250 个最差结果的 SP 值；等等。11 电视日VaR通常假定为 1 天VaR 乘以 V/V.12
蒙特卡洛模拟的缺点是它往往很慢，因为公司的完整投资组合whichmightconsistofhundredsofthousandsofdifferentinstruments必须 多次重估。 13 加快速度的一种方法是假设等式8描述了 SP和 $\backslash \&$, 之间的关系。然后我们可以在蒙特卡洛模拟中从第 2 步直接跳到第 5 步，避免对投 资组合进行全面重估的需要。这有时被称为部分模拟方法
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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。
