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行为金融学是研究心理学对投资者和金融市场的影响。它的重点是解释为什么投资者经常显得缺乏自制力，违背自己的最佳利益行事，并根据个人偏见而不是事实做出决定。

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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Data and Descriptive Statistics

We rely on a comprehensive database of AGR scores that ranks approximately 8,300 firms during the January 1997 to December 2011 sample period. AGR scores are generally updated after the public release of new quarterly or yearly financial statements. Because of this, changes in AGR scores may occur at any point in calendar time. In our analyses, we rely on monthly observations and only update AGR scores at the end of the month following a score change. We apply this lag to ensure that our regression results are not subject to any potential look-ahead biases. Once a firm’s AGR score is updated, we retain this score until it is updated once again. We match our AGR dataset to the Center for Research in Security Prices (CRSP) dataset using a firm’s CUSIP number. Balance sheet and other fundamental data are collected from COMPUSTAT.

The original sample consists of 611,838 firm-month observations. Following the literature, we apply a series of filters to these data. First, we retain only stocks with a CRSP share code equal to 10 or 11 , thereby eliminating companies incorporated outside the US, trusts, closed-end funds, and REITs. Next, we remove dual-class shares owing to their peculiar governance structure (see Gompers et al., 2010). Finally, we remove stocks with a price lower than $\$ 1$ (“penny stocks”), and drop observations with a monthly return greater than $300 \%$ (16 observations) to avoid exceptionally high returns that may exert undue influence on our results. These filters leave us with a reference sample of 529,833 firm-month observations on 7,189 firms.
Johnson et al. (2009) point out that particular care must be paid to control for industry composition when investigating corporate governance. In what follows, based on the findings of Johnson et al. (2009), we use the finer 3-digit SIC code to take into account industry clustering.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Return on Assets

We begin by analyzing the relation between AGR scores and ROA. In the corporate governance literature, this measure has been used by, among others, Core et al. (2006) and Daines et al. (2010). Under the hypothesis that good governance results in more value-enhancing decisions, we expect a positive relation between AGR scores and operating performance.

In Panel A of Table 2, we estimate pooled regressions of contemporaneous and future ROA on AGR scores. To capture the direct and indirect effects of governance, we investigate this relation both with and without including cross-sectional controls. As discussed above, ROA is industry-adjusted by its median value in the same three-digit SIC code industry. Future ROA is computed as the firm’s ROA in fiscal year $t+2$, thereby avoiding any potential overlap with the timing of our dependent variables. ${ }^{3}$ All regressions include both year and industry fixed effects and ROA is expressed in percentage terms.

Column (1) of Table 2 shows that, consistent with Table 1, the contemporaneous relation between AGR and ROA is slightly negative, but not statistically significant. After controlling for firm characteristics (column (2)), however, we see that AGR scores appear to be positively and significantly related to ROA. In the next two columns, we include firm fixed effects. This amounts to asking whether variation in AGR scores for the same firm correlates with variation in its ROA. The loading on AGR is now much smaller at $0.012$, and is significant only at the $10 \%$ level. In sum, there is some evidence that firms with higher AGR scores display better current performance than otherwise comparable firms. 4

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Data and Descriptive Statistics

我们依赖于一个综合的 AGR 分数数据库，该数据库在 1997 年 1 月至 2011 年 12 月的样本期间对大约 8,300 家公司进行了排名。AGR 分数通常在新的季度或年度财务报表公开发布后更新。因此，AGR 分数的变化可能发生在日历时间的任何时间点。在我们的分析中，我们依赖每月的观察结果，并且仅在分数变化后的月底更新 AGR 分数。我们应用这种滞后来确保我们的回归结果不受任何潜在的前瞻性偏差的影响。一旦公司的 AGR 分数更新，我们将保留该分数，直到它再次更新。我们使用公司的 CUSIP 编号将 AGR 数据集与证券价格研究中心 (CRSP) 数据集进行匹配。资产负债表和其他基本数据从 COMPUSTAT 收集。

原始样本包含 611,838 个固定月份的观测值。根据文献，我们对这些数据应用了一系列过滤器。首先，我们只保留 CRSP 股票代码等于 10 或 11 的股票，从而消除在美国境外注册的公司、信托、封闭式基金和 REITs。接下来，由于其特殊的治理结构，我们删除了双重股权（参见 Gompers 等人，2010）。最后，我们剔除价格低于$1（“便士股票”），并放弃每月回报大于300%（16 次观察）以避免可能对我们的结果产生不当影响的异常高回报。这些过滤器为我们提供了对 7,189 家公司的 529,833 个公司月观察的参考样本。
约翰逊等人。（2009）指出，在调查公司治理时，必须特别注意对行业构成的控制。在下文中，基于 Johnson 等人的研究结果。(2009)，我们使用更精细的 3 位 SIC 代码来考虑行业集群。

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我们首先分析 AGR 分数和 ROA 之间的关系。在公司治理文献中，Core 等人使用了这一衡量标准。（2006 年）和 Daines 等人。（2010）。在良好治理导致更多价值提升决策的假设下，我们预计 AGR 分数与运营绩效之间存在正相关关系。

在表 2 的面板 A 中，我们估计了同时期和未来 ROA 对 AGR 分数的汇总回归。为了捕捉治理的直接和间接影响，我们研究了这种关系，包括和不包括横截面控制。如上所述，ROA 是按其在同一三位数 SIC 代码行业中的中值进行行业调整的。未来 ROA 计算为公司在会计年度的 ROA吨+2，从而避免与我们的因变量的时间发生任何潜在的重叠。3所有回归均包括年份和行业固定效应，ROA 以百分比表示。

表 2 第 (1) 列显示，与表 1 一致，AGR 与 ROA 之间的同期关系略为负，但无统计学意义。然而，在控制了公司特征（第 (2) 列）之后，我们看到 AGR 分数似乎与 ROA 呈正相关且显着相关。在接下来的两列中，我们包括了公司的固定效应。这相当于询问同一家公司的 AGR 分数的变化是否与其 ROA 的变化相关。AGR 上的负载现在要小得多0.012，并且仅在10%等级。总之，有证据表明，AGR 得分较高的公司比其他可比公司表现出更好的当前业绩。

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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。

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