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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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经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Experiments with trust games
Berg, Dickhaut and McCabe (1995) explore trust, reciprocity and social history and try to answer questions about why we trust and whether or not trust is a primitive response. They construct a repeated game but one which abstracts from reputation and contractual pre-commitments by using a trust game designed to test trust and trustworthiness. This game tests the extent to which people trust others and in turn reciprocate trust by being trustworthy themselves. Trusting and being trustworthy represent two challenges to narrow self-interest: trusting is a risky strategy and may not be reciprocated; trustworthiness yields no direct, immediate return.
Berg et al. note that a problem with trust games (and similar games including the ultimatum and dictator games) is that experimental subjects may want to impress experimenters with their generosity, so they incorporate some experimental design features to reduce the likelihood of experimental bias, introducing a double-blind procedure in which the subjects make contributions anonymously using envelopes and boxes. The experimenter cannot know (and the subjects know that the experimenter cannot know) who has been generous and so there are neither sanctions nor rewards for altruistic choices. In this way, Berg et al. hope that their experimental design will allow them to abstract from relationships, social influences, communication, and so on.
Berg et al. use two groups of subjects in two rooms: subject As in Room A and subject Bs in Room B. All subjects are given $\$ 10$ to either keep or share. The game then proceeds in two stages. In Stage 1, subject A decides how much of her $\$ 10$ to send to an anonymous counterpart in room B (the trustee). Stage 1 tests the trust of players A; if they do not trust the people in Room B then they will send no money. In Stage 2, A’s contribution is tripled and given to player B. Player B must then decide by how much to reciprocate. Essentially, stage 2 is a dictator game; Player B has complete control over the outcome and Player A cannot veto his or her choice.
Standard game theory predicts that, if B is purely self-interested, then he has no incentive to reciprocate by being trustworthy and returning something to $\mathrm{A}$. Via backward induction, player A reasons therefore that their best strategy is to send nothing because anything that they do send will be kept by B. Assuming that A is purely self-interested, then she has no incentive to send anything to $\mathrm{B}$ in the first place.
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Altruistic punishment
Studies in behavioural economics and neuroeconomics have shown that people are willing to pay to punish norm violators. They also find that people who are initially cooperative, will start to defect if they are not punished. Fehr and Gächter (2000) study altruistic punishment of social norm violations. They begin by defining social norms as behavioural regularities based on socially shared belief about how to behave. Social norms are enforced via informal social sanctions and these sanctions determine work effort, consumption choices, common pool resources, as well as provision of public goods. Social history is important and people do punish inappropriate behaviour even when costly to themselves. Fehr and Gächter (2000) explore these insights in an experimental study of altruistic punishment based on an adaptation of Fehr and Schmidt’s (1999) version of a public goods game, which we will explore in more depth below. Their experimental game was conducted in two stages: a contribution stage and a punishment stage. In the punishment stage, the players were given the opportunity to use monetized punishment points to punish defectors who had been mean in the contribution stage of the game. They find that, without punishment, there was almost complete defection from social norms but with punishment a larger proportion cooperated.
There are further differences dependent on the level of anonymity in the interactions. They divided the treatments into Partner and Stranger treatments. When subjects were playing with strangers they were less likely to cooperate; when they were playing with known partners and violations were punished, $82.5 \%$ of subjects cooperated fully. At the other extreme, in the no-punishment Stranger treatments, contributions converged onto full free-riding over time. A similar experimental design has been adapted for neuroeconomic analysis by de Quervain et al. (2004) who find that altruistic punishment stimulates neural responses usually associated with reward processing, as we will explore in more detail in the neuroeconomics chapters.
行为金融学代考
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Experiments with trust games
Berg、Dickhaut 和 McCabe (1995) 探讨了信任、互惠和社会历史，并试图回答关于我们为什么信任以及信任是否是一种原始反应的问题。他们构建了一个重复的游戏，但它通过使用旨在测试信任和可信度的信任游戏从声誉和合同预先承诺中抽象出来。该游戏测试人们信任他人的程度，进而通过自己值得信赖来回报信任。信任和值得信赖代表了狭隘自我利益的两个挑战：信任是一种冒险的策略，可能不会得到回报；可信赖不会产生直接的、立即的回报。
伯格等人。请注意，信任游戏（以及包括最后通牒和独裁者游戏在内的类似游戏）的一个问题是实验对象可能希望以他们的慷慨给实验者留下深刻印象，因此他们结合了一些实验设计特征以减少实验偏差的可能性，引入了双重受试者使用信封和盒子匿名捐款的盲目程序。实验者不知道（受试者知道实验者也不知道）谁慷慨了，因此对利他的选择既没有制裁也没有奖励。这样，Berg 等人。希望他们的实验设计能让他们从关系、社会影响、交流等方面抽象出来。
伯格等人。在两个房间中使用两组科目：A 室中的科目 As 和 B 室中的科目 B。所有科目都给出$10保留或分享。然后比赛分两个阶段进行。在第一阶段，对象 A 决定她的多少$10发送给 B 室的匿名对应方（受托人）。第 1 阶段测试玩家 A 的信任度；如果他们不信任房间 B 的人，他们就不会寄钱。在第 2 阶段，A 的贡献是三倍并给予玩家 B。然后玩家 B 必须决定回报多少。本质上，第 2 阶段是独裁者游戏；玩家 B 可以完全控制结果，玩家 A 不能否决他或她的选择。
标准博弈论预测，如果 B 纯粹是自私自利，那么他就没有动力通过值得信赖和回报来回报一个. 通过反向归纳，玩家 A 推断他们最好的策略是什么都不发送，因为他们发送的任何东西都将由 B 保留。假设 A 纯粹是自利的，那么她没有动力发送任何东西给乙首先。
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Altruistic punishment
行为经济学和神经经济学的研究表明，人们愿意花钱来惩罚违反规范的人。他们还发现，最初合作的人如果不受到惩罚就会开始背叛。Fehr 和 Gächter (2000) 研究了对违反社会规范的利他主义惩罚。他们首先将社会规范定义为基于社会对如何行为的共同信念的行为规律。社会规范通过非正式的社会制裁来执行，这些制裁决定了工作努力、消费选择、公共资源池以及公共产品的提供。社会历史很重要，即使对自己来说代价高昂，人们也会惩罚不当行为。Fehr 和 Gächter（2000 年）基于对 Fehr 和 Schmidt（1999）版本的公共物品博弈的改编，在利他惩罚的实验研究中探索了这些见解，我们将在下面更深入地探讨。他们的实验游戏分两个阶段进行：贡献阶段和惩罚阶段。在惩罚阶段，玩家有机会使用货币化的惩罚点来惩罚在游戏贡献阶段表现不佳的叛逃者。他们发现，在没有惩罚的情况下，几乎完全背离了社会规范，但在惩罚的情况下，更大比例的人会配合。玩家有机会使用货币化的惩罚点来惩罚在游戏贡献阶段表现不佳的叛逃者。他们发现，在没有惩罚的情况下，几乎完全背离了社会规范，但在惩罚的情况下，更大比例的人会配合。玩家有机会使用货币化的惩罚点来惩罚在游戏贡献阶段表现不佳的叛逃者。他们发现，在没有惩罚的情况下，几乎完全背离了社会规范，但在惩罚的情况下，更大比例的人会配合。
取决于交互中的匿名程度，还有进一步的差异。他们将治疗分为伙伴治疗和陌生人治疗。当受试者与陌生人玩耍时，他们不太可能合作；当他们与已知的伙伴一起玩并且违规受到惩罚时，82.5%的科目充分合作。在另一个极端，在没有惩罚的陌生人治疗中，随着时间的推移，贡献会集中在完全的搭便车上。de Quervain 等人已将类似的实验设计用于神经经济学分析。（2004）谁发现利他惩罚刺激通常与奖励处理相关的神经反应，我们将在神经经济学章节中更详细地探讨。
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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。
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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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