如果你也在 怎样代写投资组合Portfolio Theory 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。投资组合Portfolio Theory是管理是构建投资组合的持续过程，它平衡了投资者的目标和投资组合经理对未来的期望。这一动态过程为投资者提供了回报。

投资组合Portfolio Theory管理中，单个资产或投资是根据其对投资者投资组合的风险和回报的贡献来评估的，而不是孤立地评估。这被称为投资组合视角。在这个过程中，与投资于单个资产或证券相比，通过构建多样化的投资组合，投资组合经理可以在给定的预期回报水平上降低风险。根据现代投资组合理论(MPT)，不遵循投资组合观点的投资者承担了没有获得更高预期回报的风险。与2007-2008年金融危机等市场动荡时期相比，投资组合多元化在金融市场正常运行时效果最佳。在动荡时期，相关性往往会增加，从而降低了多样化的好处。相关性是衡量两种证券或市场之间收益变动的标准化指标。

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金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Winner-Loser Effects

Kahneman and Tversky’s (1973) representativeness-based theory of prediction provides the psychological framework underpinning De Bondt and Thaler’s (1985) winner-loser effect. Representativeness involves an overreliance on characteristics representative of a population, thereby leading to unwarranted stereotyping. Kahneman and Tversky find evidence that intuitive predictions are insufficiently regressive to the mean, which they explain in terms of a representativeness-based heuristic. They suggest that because people become focused on the representative features of singular data, they tend to ignore base rate data, such as the tendency for regression to the mean.

Investors predict future earnings and returns based on prior earnings and returns. In the context of winning and losing stocks, representativeness leads investors to stereotype firms with low earnings as being perpetual losers and firms with high earnings as being perpetual winners. In this context, regression to the mean implies that future earnings and returns will gravitate toward their historical means than to the most recent earnings and returns. Therefore, investors who, because they rely on representativeness, fail to take proper account of regression to the mean will find themselves surprised when prior losers outperform their predictions and prior winners underperform their predictions.

De Bondt and Thaler (1985) hypothesize that noise traders relying on representativeness would be unduly pessimistic about the prospects of firms that are prior losers and unduly optimistic about the prospects of firms that are prior winners. As a result, noise traders would cause the stocks of prior losers to become undervalued and the stocks of prior winners to become overvalued. However, De Bondt and Thaler suggest that noise traders would find themselves surprised over time as the performance of losers reverts to the mean from below and the performance of winners reverts to the mean from above.

金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Modeling Winner-Loser Effects

Whereas reversals are associated with overreaction, momentum is associated with underreaction. Reconciling the coexistence of short-term momentum and long-term reversals, overreaction and underreaction presented a modeling challenge to behavioral finance academics. Three choices for modeling emerged and are discussed below.

The first model was developed by Barberis, Shleifer, and Vishny (1998) (BSV). BSV develop an explanation that combines insights from the psychology literature on conservatism, representativeness, and salience with the literature in accounting on postearnings announcement drift. Postearnings announcement drift is the tendency for stock prices to exhibit a positive drift after positive earnings surprises and a negative drift after negative earnings surprises. The BSV model features an underreaction phenomenon underlying short-term momentum and an overreaction phenomenon underlying long-term reversals.

Consider the psychology. Edwards (1968) documents that in particular situations people underreact to recent evidence, meaning they tend to be conservative. Yet, the contribution by Kahneman and Tversky (1973) shows that in other situations representativeness leads people to overreact to recent evidence and ignore base rates. What distinguishes situations in which people underreact to recent evidence from situations in which they overreact to that evidence?

Barberis, Shleifer, and Vishny (1998), who developed a model that crudely captures an argument developed by Griffen and Tversky (1992), postulate that investors believe earnings growth is determined in one of two regimes: (1) a mean-reverting regime that applies most of the time and (2) a trend regime. A representative investor never knows exactly which regime applies but uses Bayes’s rule to infer the likelihood of the prevailing regime from the history of earnings growth.

投资组合代写

金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Winner-Loser Effects

Kahneman和Tversky(1973)基于代表性的预测理论为De Bondt和Thaler(1985)的输赢效应提供了心理框架。代表性涉及过度依赖具有代表性的人群特征，从而导致毫无根据的刻板印象。卡尼曼和特沃斯基发现，直觉预测对均值的回归不够充分，他们用基于代表性的启发式来解释这一点。他们认为，由于人们开始关注单一数据的代表性特征，他们往往会忽略基本率数据，比如回归均值的趋势。

投资者根据以前的收益和回报来预测未来的收益和回报。在股票输赢的背景下，代表性导致投资者将低收益的公司视为永远的输家，将高收益的公司视为永远的赢家。在这种情况下，回归均值意味着未来的收益和回报将倾向于它们的历史均值，而不是最近的收益和回报。因此，那些因为依赖代表性而没有适当考虑均值回归的投资者会发现，当之前的输家表现好于他们的预测，而之前的赢家表现差于他们的预测时，他们会感到惊讶。

De Bondt和Thaler(1985)假设，依赖代表性的噪音交易者会对先前输家的公司前景过度悲观，而对先前赢家的公司前景过度乐观。因此，噪音交易者会导致先前输家的股票被低估，而先前赢家的股票被高估。然而，De Bondt和Thaler认为，随着时间的推移，当输家的表现从下面回归到平均水平，而赢家的表现从上面回归到平均水平时，噪音交易者会发现自己很惊讶。

金融代写|投资组合代写Portfolio Theory代考|Modeling Winner-Loser Effects

反转与过度反应有关，而动量与反应不足有关。调和短期势头和长期逆转、过度反应和反应不足的共存，对行为金融学学者提出了建模挑战。出现了三种建模选择，下面将进行讨论。

第一个模型是由Barberis, Shleifer和Vishny (1998) (BSV)开发的。BSV提出了一种解释，将心理学文献中关于保守性、代表性和显著性的见解与会计文献中关于盈余公告漂移的见解结合起来。盈余公告漂移是指股票价格在盈利超出预期后呈现正漂移，而在盈利超出预期后呈现负漂移的趋势。BSV模型的特点是短期动量背后的反应不足现象和长期反转背后的反应过度现象。

考虑一下心理学。Edwards(1968)证明，在特定情况下，人们对最近的证据反应不足，这意味着他们倾向于保守。然而，Kahneman和Tversky(1973)的贡献表明，在其他情况下，代表性会导致人们对最近的证据反应过度，而忽略基本利率。如何区分人们对最近的证据反应不足和对证据反应过度的情况?

Barberis, Shleifer和Vishny(1998)开发了一个模型，该模型粗略地捕捉了Griffen和Tversky(1992)提出的论点，假设投资者相信收益增长是在两种机制中决定的:(1)大多数时间适用的均值回归机制;(2)趋势机制。代表性投资者永远不会确切知道哪种制度适用，而是使用贝叶斯规则，从盈利增长的历史中推断出盛行制度的可能性。

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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。