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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|Simple heuristics for complex choices

Even the most innocuous of economic choices are in principle very complicated. For example, consider a shopper in a grocery store looking at rows of breakfast cereal and deciding which one to buy. Should she buy the cereal she usually buys? Should she try a new cereal the store has just introduced? Should she buy the cereal on special offer? Will the cereal she usually buys be on special offer next week? Will it be cheaper in another store? Should she be tempted by the cereal with the chance to win a holiday in the Caribbean?

Clearly, most of us do not spend much time considering all these issues. Indeed, most of us simply buy the cereal that we usually buy. That way we can make a quick decision that will probably keep us happy. This is an example of a heuristic.A heuristic is any ‘rule of thumb’ or simple rule of behavior by which a person solves a problem. The shopper can solve their problem of what cereal to buy with the heuristic ‘Buy what I usually do’. Almost all the economic decisions we make are based on such heuristics; otherwise, life would get far too complicated. This makes it important for us to know how heuristics work and what their consequences can be.

Heuristics, and the biases they give rise to, are going to be a recurring theme throughout the book, and are the primary focus of this chapter. I will start by giving some examples, but the main thing I want to do is provide some structure for how to think about the consequences of heuristics. In doing this we shall come across some of the key concepts and ideas in behavioral economics.

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|How to search

If Anna does not know the quality of goods, or her utility function, then she can gather more information in order to become better informed; we call this search.A search heuristic specifies what Anna should do in order to become better informed. There are lots of possible search heuristics, and I shall look at five to give you some idea of what they, and heuristics in general, look like.

The most obvious search heuristic is ‘Try everything’. For example, Anna could try a different cereal every week until she has tried them all, and then subsequently buy the one she liked the most. This means she will end up knowing a lot about cereals. Potentially, however, the process will be costly. To see why, suppose that in the first week she tries Honey and can tell that she likes it a lot. If she sticks to her heuristic then in subsequent weeks she will have to buy and try cereals that are not going to give her as much utility. She would have been better off just sticking with Honey (if you will excuse the pun).

In this case, search proves costly in terms of forgone utility. Search can also be costly in terms of time and money. A good search heuristic needs to trade off the benefits of acquiring more information with these costs. Characterizing optimal, or good, search algorithms has a long history in mathematics, computer science and economics. Optimal search algorithms are typically very complicated, however, so we need to think what search heuristics people could realistically use that come close to the optimum. Three such heuristics are satisficing, elimination by aspects and directed cognition.

行为金融学代考

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Simple heuristics for complex choices

即使是最无害的经济选择，原则上也是非常复杂的。例如，考虑一个杂货店的购物者查看一排排的早餐麦片并决定购买哪一个。她应该买她平时买的麦片吗？她应该尝试商店刚刚推出的新麦片吗？她应该以特价购买麦片吗？她平时买的麦片下周会打折吗？别的店会不会便宜点？她是否应该受到谷物的诱惑，并有机会在加勒比海度假？

显然，我们大多数人不会花太多时间考虑所有这些问题。事实上，我们大多数人只是购买我们通常购买的谷物。这样我们就可以快速做出决定，这可能会让我们感到高兴。这是启发式的一个例子。启发式是一个人解决问题的任何“经验法则”或简单的行为规则。购物者可以通过启发式“购买我通常做的东西”来解决他们购买什么谷物的问题。我们所做的几乎所有经济决策都是基于这种启发式的；否则，生活会变得过于复杂。这使得了解启发式方法的工作原理及其后果对我们来说很重要。

启发式方法及其产生的偏见将成为整本书反复出现的主题，也是本章的主要重点。我将首先给出一些例子，但我想做的主要事情是提供一些结构来思考启发式的后果。在此过程中，我们将遇到行为经济学中的一些关键概念和思想。

经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|How to search

如果 Anna 不知道商品的质量或她的效用函数，那么她可以收集更多信息以便更好地了解情况；我们称之为搜索。启发式搜索指定 Anna 应该做什么才能更好地了解情况。有很多可能的搜索启发式方法，我将看五个来让您了解它们以及一般的启发式方法是什么样的。

最明显的搜索启发式方法是“尝试一切”。例如，安娜可以每周尝试一种不同的麦片，直到她都尝试过，然后再购买她最喜欢的一种。这意味着她最终会了解很多关于谷物的知识。然而，这个过程可能会很昂贵。要了解原因，假设在第一周她尝试 Honey 并且可以看出她非常喜欢它。如果她坚持她的启发式方法，那么在接下来的几周里，她将不得不购买并尝试不会给她带来那么多效用的谷物。如果你能原谅双关语，她会更好地坚持蜂蜜。

在这种情况下，就放弃的效用而言，搜索证明是昂贵的。搜索在时间和金钱方面也可能是昂贵的。一个好的启发式搜索需要权衡获取更多信息的好处和这些成本。表征最优或良好的搜索算法在数学、计算机科学和经济学中有着悠久的历史。然而，最优搜索算法通常非常复杂，因此我们需要考虑人们可以实际使用的接近最优的搜索启发式算法。三个这样的启发式方法是令人满意的，方面的消除和定向认知。

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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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