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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|The structure of Behavioural Economics and Finance
Behavioural Economics and Finance provides a broad introduction to key debates and a range of behavioural principles will be explored. The literature is already enormous and is growing rapidly so it would be impossible to cover in one book all the interesting things that behavioural economists are doing. So, the following chapters focus on aspects of behavioural economics and finance that are relatively well-established and/or have received a lot of attention. This book is sub-divided into three key sections. In the first section, we will explore a range of insights that offer behavioural alternatives to the microeconomic principles usually embraced by economists – focusing on different behavioural approaches to motivations and incentives; heuristics and bias; behavioural theories of risk, including prospect theory and its alternatives; learning; and inconsistencies in the way that people deal with time (“time inconsistency”) and addictive behaviour. Cognitive neuroscience is bringing additional innovative insights and tools that are transforming behavioural economic analysis and so the Microeconomic Principles section will include two chapters dedicated to theoretical insights and empirical tools from neuroeconomics an exciting new sub-discipline which combines economic theory with cutting-edge neuroscientific tools to unravel the economic, psychological and social influences on our economic decision-making.
The second section, focuses specifically on behavioural finance – starting with an outline of some key principles from behavioural finance and in particular a number of behavioural anomalies that Nobel Prize-winner Richard Thaler and others have identified specifically in the context of financial decision-making. This section will also explore how behavioural economic theory can be applied specifically in the context of corporate finance and investment. The other behavioural finance chapters will explore how personality and emotions drive financial trading and speculation, how these factors contribute to financial instability and – to complement the chapters on neuroeconomics – how neuroscientific tools have been used specifically to test a range of assumptions about socio-psychological influences on financial decision-making, as explored in the sub-discipline of neurofinance.
The third and final section of the book will look at behavioural influences from broader perspectives and will include chapters on behavioural macroeconomics, happiness and well-being, and behavioural public policy.
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Incentives in neoclassical economics
In explaining how incentives drive agents’ choices, neoclassical economists make assumptions to construct an artificial model of human decision-making. It is useful in understanding this artificial model to imagine that economies operate as if they are populated by a specific type of artificially conceived species: Homo economicus. Homo economicus is assumed to have an exceptional capacity for information processing and decision-making. In this model, people are assumed to be:
a. Well-informed and able to use information efficiently.
b. Independent in two senses:
i. atomistic – they do not look to others when deciding what to do;
ii. selfish – their utility is determined only by their own comforts.
c. Rational maximizers:
i. using information efficiently by applying mathematical tools to guide their behaviour, so their behaviour is systematic and objectively determined, and immune from emotional and sentimental forces, especially if these are associated with systematic biases in decision-making. As rational maximizers, generally Homo economicus is assumed to maximize utility and profits in monetary terms;
ii. forward-looking in a systematic way, which involves discounting the future in ways which are consistent over time so that it makes no difference whether Homo economicus is looking one day ahead or one decade ahead: their choices about future plans are consistent.
d. Homogenous, i.e. all members of the Homo economicus species behave in the same way (on average at least) so that one model can capture everyone (on average at least).
These standard assumptions imply that, at the extreme, standard economic models describe people as robotic, mathematical machines, and so understanding and controlling behaviour can be seen as, in many ways, more similar to an engineering problem than a socio-psychological problem. Behavioural economics takes on this approach to develop a more realistic view of how real people make their economic decisions and choices, starting by exploring the non-monetary incentives and motivations that drive our behaviour.
行为金融学代考
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|The structure of Behavioural Economics and Finance
行为经济学和金融学对关键辩论进行了广泛的介绍，并将探讨一系列行为原则。文献已经很庞大并且正在迅速增长，因此不可能在一本书中涵盖行为经济学家正在做的所有有趣的事情。因此，以下章节将重点关注行为经济学和金融学相对成熟和/或受到广泛关注的方面。本书分为三个关键部分。在第一部分中，我们将探讨一系列见解，这些见解为经济学家通常接受的微观经济学原理提供行为替代方案——重点关注动机和激励的不同行为方法；启发式和偏见；风险行为理论，包括前景理论及其替代方案；学习; 人们处理时间的方式不一致（“时间不一致”）和成瘾行为。认知神经科学带来了改变行为经济学分析的更多创新见解和工具，因此微观经济学原理部分将包括两章，专门介绍神经经济学的理论见解和经验工具，这是一个令人兴奋的新子学科，将经济理论与尖端神经科学工具相结合揭示经济、心理和社会对我们经济决策的影响。
第二部分专门关注行为金融学——首先概述行为金融学的一些关键原则，特别是诺贝尔奖获得者理查德泰勒和其他人在金融决策背景下特别确定的一些行为异常。本节还将探讨如何将行为经济学理论具体应用于公司金融和投资领域。其他行为金融学章节将探讨人格和情绪如何推动金融交易和投机，这些因素如何导致金融不稳定，以及——作为对神经经济学章节的补充——神经科学工具如何专门用于测试一系列关于社会心理学的假设对财务决策的影响，
本书的第三部分也是最后一部分将从更广泛的角度审视行为影响，并将包括关于行为宏观经济学、幸福和福祉以及行为公共政策的章节。
经济代写|行为金融学代写Behavioral Finance代考|Incentives in neoclassical economics
在解释激励如何驱动代理人的选择时，新古典经济学家做出假设以构建人类决策的人工模型。理解这个人工模型很有用，可以想象经济运行时好像它们由一种特定类型的人工构想的物种组成：经济人。假定经济人具有非凡的信息处理和决策能力。在这个模型中，人们被假设为
：消息灵通，能够有效地使用信息。
湾。独立在两种意义上：
i。原子主义——他们在决定做什么时不看别人；
ii. 自私——他们的效用只取决于他们自己的舒适度。
C。理性最大化者：
一世。通过应用数学工具来有效地使用信息来指导他们的行为，因此他们的行为是系统的和客观的，并且不受情绪和情感力量的影响，特别是如果这些与决策中的系统性偏见有关。作为理性最大化者，通常假定经济人以货币形式最大化效用和利润；
ii. 以系统的方式进行前瞻性，这涉及以随时间一致的方式对未来进行折扣，因此无论经济人是展望一天还是十年，都没有区别：他们对未来计划的选择是一致的。
d。同质的，即经济人种的所有成员的行为方式相同（至少平均而言），因此一个模型可以捕获所有人（至少平均而言）。
这些标准假设意味着，在极端情况下，标准经济模型将人描述为机器人、数学机器，因此在许多方面，理解和控制行为可以被视为更类似于工程问题，而不是社会心理问题。行为经济学采用这种方法，从探索驱动我们行为的非货币激励和动机开始，对真实的人们如何做出经济决策和选择形成更现实的观点。
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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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