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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Bank Concentration in the Euro Area
The Herfindahl-Hirschman Index (HHI) is defined as the sum of the squares of the market shares in total banking assets of all banks in a banking system. An HHI value below 1000 indicates low concentration, a value between 1000 and 1800 indicates moderate concentration, and a value above 1800 indicates high concentration. The HHI evolution for the three country groups under examination is presented in Table 2 and in Figure 3 . Country-level data from the ECB Statistical Data Warehouse (ECB 2019b) are used.
The weighted average of HHI in EA-19 peaked in 2014, when it started following a decreasing path arriving in 2017 at a value that is 56 points bigger than the HHI value for 2005 . The weighted average of HHI in EA-Co reached a peak in 2011, and started declining thereafter, in contrast to the EA-Pe countries whose weighted average of HHI followed an increasing path reaching a peak in $2017 .$ On the other hand, the row-wise and column-wise coefficients of variation in Table 2 show that there are significant disparities among the HHI values not only between countries within each year but also between different years for the same country. The biggest decline in HHI values was observed in Belgium, Estonia, and Finland, in contrast to Cyprus and Greece, which presented the biggest increase in HHI values during the period under examination.
As it is shown in Table 2 and in Figure 2, the disparities in HHI values between EA-Co countries, measured by the coefficient of variation, reached a peak of about $80 \%$ in 2010 . Afterwards they remained at high levels $(74 \%-79 \%$ until 2015 when they started decreasing, arriving at a minimum of $65 \%$ in 2017. In contrast, the disparities between EA-Pe countries, started increasing in 2011 , after having followed a decreasing path since 2005. In 2013, the disparities between EA-Pe countries reached a peak of $50 \%$, staying very close to this level thereafter. The decomposition of the HHI disparities into within-group and between-group components, using the Theil inequality index, is presented in Section 6.3.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The Evolution of the CR5 Concentration Ratio
The CR5 concentration ratio is the sum of the shares of the five largest banks in a banking system. The CR5 evolution for the three country groups under examination is presented in Table 3 and in Figure 3. The weighted average of CR5 in EA-19 peaked in 2014, when it started following a decreasing path arriving in 2017 at a value that is $4.5 \%$ bigger than the CR5 value for 2005 . The weighted average of CR5 in EA-Co reached a peak in 2011, and started declining thereafter, in contrast to EA-Pe whose weighted average of CR5 followed an increasing path since $2007 .$
On the other hand, the row-wise and column-wise coefficients of variation in Table 3 show that there are significant disparities among the CR5 values not only between countries for each year but also between different years for the same country. The biggest positive evolution for CR5 was observed in Greece, Cyprus, and Spain, in contrast to Belgium and Finland, which presented the biggest decrease in the CR5 value between 2005 and $2017 .$
As it is shown in Table 3 and in Figure 2, the disparities in CR5 values between EA-Co countries, measured by the coefficient of variation, reached a peak of about $39 \%$ in 2008 , after a continuous increase from 2005. After a temporary decrease during 2010-2012, they remained at levels ranging between 36 and $38 \%$. After having followed a decreasing path since 2005 , the disparities between EA-Pe countries increased in 2013, remaining afterwards close to $27 \%$. The decomposition of the CR5 disparities into within-group and between-group components, using the Theil inequality index, is presented in Section 6.3.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Credit Risk in the Euro Area
Although several years have passed since the onset of the global financial crisis of 2008 , many euro area banks still have high levels of non-performing loans (NPLs) on their balance sheets. The non-performing loans to total gross loans ratio (NPL ratio) reached $3.4 \%$ in September 2019 for the euro area as whole (ECB 2020), following a downward trend after 2012, when it reached an all-time high of around $8 \%$. However, despite this positive evolution for the euro area in total, large dispersions remain across euro area countries (ratios between $0.9 \%$ and $37.4 \%$ ). Such a large stock of NPLs puts serious constraints on many banks’ lending capacity and their ability to build further capital buffers, thus exerting a strong negative influence on economic grow through the reduction of credit supply.
Bank competition is one of the factors that have been extensively investigated in the past as one of the major determinants of credit risk, as well as of bank risk in general. In a recent study, Karadima and Louri (2019) reached the conclusion that competition exerts a statistically significant and positive impact on NPLs, supporting the “competition-stability” view in banking. This motivated us to extend the scope of the present study, by investigating the evolution and convergence of NPLs in the euro area during the period 2005-2017. The investigation is based on country-level data collected mainly from the World Bank (2019a, 2019b).
The evolution of NPL ratios for the three country groups under examination is presented in Table 4 and in Figure 4. The weighted average of the NPL ratio in EA-19 peaked in 2013, when it started following a decreasing path arriving in 2017 at a value $1.6 \%$ higher than that of 2005 . The weighted average of the NPL ratio in EA-Co reached a maximum of $3.4 \%$ in 2009 and 2013 , and started declining thereafter, reaching in 2017 a value $0.9 \%$ smaller than that of 2005 . In contrast, after a very sharp and continuous increase, which started in 2008 , the weighted average of NPL ratio in EA-Pe reached a maximum of $15.6 \%$ in 2014 , when it started decreasing arriving in 2017 at a value $8.5 \%$ higher than that of $2005 .$
金融统计代考
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Bank Concentration in the Euro Area
Herfindahl-Hirschman 指数 (HHI) 被定义为银行系统中所有银行的总银行资产的市场份额的平方和。HHI 值低于 1000 表示低浓度，1000 和 1800 之间的值表示中等浓度，高于 1800 的值表示高浓度。表 2 和图 3 展示了三个受审查国家组的 HHI 演变情况。使用来自欧洲央行统计数据仓库 (ECB 2019b) 的国家级数据。
EA-19 中 HHI 的加权平均值在 2014 年达到顶峰，当时它开始沿着下降的路径到达 2017 年，该值比 2005 年的 HHI 值高 56 个点。EA-Co 的 HHI 加权平均值在 2011 年达到峰值，此后开始下降，而 EA-Pe 国家的 HHI 加权平均值在 2011 年达到峰值。2017.另一方面，表 2 中的逐行和逐列变异系数表明，HHI 值不仅在每年的国家之间存在显着差异，而且在同一国家的不同年份之间也存在显着差异。比利时、爱沙尼亚和芬兰的 HHI 值下降幅度最大，而塞浦路斯和希腊在审查期间的 HHI 值增幅最大。
如表 2 和图 2 所示，EA-Co 国家之间 HHI 值的差异，以变异系数衡量，达到约80%在2010年 。之后他们保持在高水平(74%−79%直到 2015 年开始下降，至少达到65%2017 年。相比之下，EA-Pe 国家之间的差距在 2005 年以来呈下降趋势后，于 2011 年开始扩大。2013 年，EA-Pe 国家之间的差距达到峰值50%，此后保持非常接近这个水平。使用泰尔不平等指数将 HHI 差异分解为组内和组间分量，见第 6.3 节。
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The Evolution of the CR5 Concentration Ratio
CR5集中度是银行系统中最大的五家银行的份额之和。表 3 和图 3 中介绍了所研究的三个国家组的 CR5 演变。EA-19 中 CR5 的加权平均值在 2014 年达到顶峰，当时它开始走下坡路，到 2017 年达到4.5%大于 2005 年的 CR5 值。EA-Co 中 CR5 的加权平均值在 2011 年达到峰值，此后开始下降，而 EA-Pe 的 CR5 加权平均值自 2011 年以来一直呈上升趋势2007.
另一方面，表 3 中的逐行和逐列变异系数表明，CR5 值之间存在显着差异，不仅在每年的国家之间，而且在同一国家的不同年份之间也存在显着差异。希腊、塞浦路斯和西班牙观察到 CR5 最大的积极变化，而比利时和芬兰则在 2005 年至2017.
如表 3 和图 2 所示，EA-Co 国家之间 CR5 值的差异，以变异系数衡量，达到了约39%2008 年，在 2005 年持续上升之后。在 2010-2012 年暂时下降之后，它们保持在 36 到 36 之间的水平。38%. EA-Pe 国家之间的差距在 2005 年以来呈下降趋势后，在 2013 年扩大，之后保持接近27%. 第 6.3 节介绍了使用泰尔不平等指数将 CR5 差异分解为组内和组间分量的方法。
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Credit Risk in the Euro Area
尽管自 2008 年全球金融危机爆发以来已经过去了几年，但许多欧元区银行的资产负债表上的不良贷款 (NPL) 水平仍然很高。不良贷款占贷款总额的比例（NPL）达到3.4%2019 年 9 月整个欧元区（ECB 2020）在 2012 年之后呈下降趋势，当时达到了8%. 然而，尽管欧元区总体上出现了这种积极的变化，但欧元区国家之间仍然存在很大的差异（之间的比率0.9%和37.4%）。如此庞大的不良贷款存量严重制约了许多银行的放贷能力和进一步建立资本缓冲的能力，从而通过减少信贷供应对经济增长产生了强烈的负面影响。
银行竞争是过去被广泛调查的因素之一，它是信用风险以及一般银行风险的主要决定因素之一。在最近的一项研究中，Karadima 和 Louri (2019) 得出的结论是，竞争对不良贷款产生了统计上显着的积极影响，支持银行业的“竞争稳定性”观点。这促使我们通过调查 2005-2017 年期间欧元区不良贷款的演变和趋同来扩大本研究的范围。该调查基于主要从世界银行收集的国家级数据（2019a，2019b）。
表 4 和图 4 显示了所研究的三个国家组的不良贷款率的演变。EA-19 中不良贷款率的加权平均值在 2013 年达到顶峰，当时它开始沿着下降的路径到达 2017 年的值1.6%高于 2005 年。EA-Co 的不良贷款率加权平均值达到最大值3.4%2009 年和 2013 年，之后开始下降，在 2017 年达到一个值0.9%小于 2005 年。相比之下，在 2008 年开始的大幅持续上升之后，EA-Pe 的不良贷款率加权平均值达到了最大值15.6%2014 年开始下降，到 2017 年达到一个值8.5%高于。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。
