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金融实证是一个研究领域，涵盖了金融经济学的实证工作、金融计量经济学和具有明显实证意义的理论驱动研究。我们的研究人员调查的问题主要集中在资本市场、金融机构和企业融资等广泛领域。
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金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Limiting Cases
The limiting cases which already were considered shortly in Sect. 3.1. can now be investigated more thoroughly. As a base we use the (spline-)representation
$\hat{x}_1(t)=\mathbf{f}_1(t)^{\prime} \hat{\beta}_1+\frac{1}{\lambda_1} \mathbf{g}_1(t)^{\prime} \hat{\mathbf{u}}$
$\hat{x}_2(t)=\mathbf{f}_2(t)^{\prime} \hat{\beta}_2+\frac{1}{\lambda_2} \mathbf{g}_2(t)^{\prime} \hat{\mathbf{u}}$$\quad$ with $\quad\left(\begin{array}{ll}0 & F^{\prime} \ F & H\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}\hat{\beta} \ \hat{\mathbf{u}}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}0 \ \mathbf{y}\end{array}\right), \quad \hat{\beta}=\left(\begin{array}{l}\hat{\beta}_1 \ \hat{\beta}_2\end{array}\right)$
and $\hat{\beta}-B \mathbf{y}, \hat{\mathbf{u}}-A \mathbf{y}$.
- $\lambda_1 \rightarrow \infty, \lambda_2 \rightarrow \infty$ (smoothest trend and smoothest season in the sense of best fit according to $\left.Q\left(\hat{\mathbf{x}}_1, \hat{\mathbf{x}}_2 ; \mathbf{y}\right)\right)$ : Because of
$$
\begin{gathered}
H=I+\frac{1}{\lambda_1} G_1+\frac{1}{\lambda_2} G_2 \rightarrow I \
\left(\begin{array}{ll}
0 & F^{\prime} \
F & H
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
\hat{\beta} \
\hat{\mathbf{u}}
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}
0 \
\mathbf{y}
\end{array}\right) \rightarrow\left(\begin{array}{cc}
0 & F^{\prime} \
F & I
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
\hat{\beta}^* \
\hat{\mathbf{u}}^*
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}
0 \
\mathbf{y}
\end{array}\right)
\end{gathered}
$$
holds
$$
\hat{x}_1(t) \rightarrow \mathbf{f}_1(t)^{\prime} \hat{\beta}_1^=: \hat{x}_1^(t), \quad \hat{x}_2(t) \rightarrow \mathbf{f}_2(t)^{\prime} \hat{\beta}_2^=: \hat{x}_2^(t)
$$
with smoothness values
$$
Q_1\left(\hat{x}_1^\right)=0, \quad Q_2\left(\hat{x}_2^\right)=0 \quad \text { and } \quad S\left(\hat{x}_1^, \hat{x}_2^ ; \mathbf{y}\right)=\mathbf{y}^{\prime} \hat{\mathbf{u}}^=\hat{\mathbf{u}}^{ \prime} \hat{\mathbf{u}}^* .
$$
金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Local, Moving Version
One can think of a lot of causes to modify the described method. May be it is irritating for a user that figures for the past change if new values enter the calculations. May be there occur numerical problems for long time series when very large matrices must be inverted. This problem may be avoidable if an iterative approach to estimation is chosen. In the following we will use the property of invariance against shifts in time, the same way BV $4.1$ tries to avoid some of the problems.
It’s natural, as in the Berliner Verfahren, to formulate the model not for the complete, possible observation time interval, but only for smaller parts of support of possible observation times, which “slides” over the time axis. This sliding technique is useful especially for equidistant (in time) data and odd number of observations. Estimations are performed for the first, second and finally last, moving window. As seen in Sect. $3.2$ the weight vectors $\hat{\mathbf{w}}_1(t)$ and $\hat{\mathbf{w}}_2(t)$ resp. weight matrices $W_1$ and $W_2$ must be calculated and multiplied by the respective data vector for each moving support window. Trend and season in these observational point then are given by
$$
\hat{\mathbf{x}}_1=W_1 y \quad \text { and } \quad \hat{\mathbf{x}}_2=W_2 y
$$
in each support window.
The big advantage of this approach is that the weight matrices have to be calculated only once (invariance against shift). While estimating “in the middle” of the data there are $m$ different supports areas around a point $t$ which can be used for estimation in point $t$. Any of the rows of the weight matrix $W_1$ resp. $W_2$ could possibly be used to be multiplied with the data and generate an estimation. Naturally the question arises, if there is a good choice between the columns. Should some row be preferred?
The theory of filters suggests the use of a symmetric weight row. That way phase shifts in the oscillations can be avoided. Symmetric rows, on the other hand, are only found in the middle of the weight matrices $W_1$ resp. $W_2$, if $m$ is odd. If $m$ is even, the mean of the two middle rows of the weight matrices could be used.
Nearing the edges we simply use the next row of weights, therefore at the edges (of length $k=\frac{m-1}{2}$ ) we have a usual regression estimation (different weight rows, fixed data) and in the area away from the edges we have a sliding estimation (fixed weight rows (same filter), different data (shifted by one unit of time each)).
金融实证代考
金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Limiting Cases
在 Sect 中已经考虑过的限制情况。3.1。现在可以进行更彻底的调查。作为基础，我们使用 (样条) 表示 $\hat{x}_1(t)=\mathbf{f}_1(t)^{\prime} \hat{\beta}_1+\frac{1}{\lambda_1} \mathbf{g}_1(t)^{\prime} \hat{\mathbf{u}}$
$\hat{x}_2(t)=\mathbf{f}_2(t)^{\prime} \hat{\beta}_2+\frac{1}{\lambda_2} \mathbf{g}_2(t)^{\prime} \hat{\mathbf{u}} \quad$ 和 $\quad\left(\begin{array}{lll}0 & F^{\prime} F & H\end{array}\right)(\hat{\beta} \hat{\mathbf{u}})=(0 \mathbf{y}), \quad \hat{\beta}=\left(\hat{\beta}_1 \hat{\beta}_2\right)$ 和 $\hat{\beta}-B \mathbf{y}, \hat{\mathbf{u}}-A \mathbf{y}$
- $\lambda_1 \rightarrow \infty, \lambda_2 \rightarrow \infty\left(\right.$ (最顺滑的趋势和最顺滑的季节在最适合的意义上根据 $\left.Q\left(\hat{\mathbf{x}}_1, \hat{\mathbf{x}}_2 ; \mathbf{y}\right)\right)$ : 因为
$$
H=I+\frac{1}{\lambda_1} G_1+\frac{1}{\lambda_2} G_2 \rightarrow I\left(0 \quad F^{\prime} F \quad H\right)(\hat{\beta} \hat{\mathbf{u}})=(0 \mathbf{y}) \rightarrow\left(0 \quad F^{\prime} F \quad I\right)\left(\hat{\beta}^* \hat{\mathbf{u}}^*\right)=(0 \mathbf{y})
$$
持有
$$
\left.\left.\hat{x}_1(t) \rightarrow \mathbf{f}_1(t)^{\prime} \hat{\beta}_1^{=}: \hat{x}_1^{(} t\right), \quad \hat{x}_2(t) \rightarrow \mathbf{f}_2(t)^{\prime} \hat{\beta}_2^{=}: \hat{x}_2^{(} t\right)
$$
具有平滑度值
缺少〈left 或额外的 \right }
金融代写|金融实证代写Financial Empirical 代考|Local, Moving Version
可以想出很多原因来修改所描述的方法。如果新值输入计算，可能会让用户对过去的数字变化感到恼火。当必须反转非常大的矩阵时，可能会出现长时间序列的 数值问题。如果选择迭代估计方法，这个问题可能是可以避免的。在下文中，我们将使用不变性来抵抗时间的变化，同样的方式 BV4.1试图避免一些问题。
就像在 Berliner Verfahren 中一样，很自然地制定模型不是为了完整的、可能的观察时间间隔，而只是为了支持可能的观察时间的较小部分，它在时间轴上滑 动。。这种滑动技术特别适用于等距 (时间) 数据和奇数个观测值。对第一个、第二个和最后一个移动窗口执行估计。正如在教派中看到的那样。 $3.2$ 权重向量 $\hat{\mathbf{w}}_1(t)$ 和 $\hat{\mathbf{w}}_2(t)$ 分别 权重矩阵 $W_1$ 和 $W_2$ 必须计算并乘以每个移动支持窗口的相应数据向量。这些观测点的趋势和季节由下式给出
$$
\hat{\mathbf{x}}_1=W_1 y \quad \text { and } \quad \hat{\mathbf{x}}_2=W_2 y
$$
在每个支持窗口中。
这种方法的最大优点是权重矩阵只需要计算一次 (对移位的不变性) 。在估计数据的“中间“时，有 $m-$ 个点周围的不同支摚区域 $t$ 可用于点估计 $t$. 权重矩阵的任意 行 $W_1$ 分别 $W_2$ 可能用于与数据相乘并生成估计值。自然会出现问题，如果在列之间有一个好的选择。应该首选某些行吗?
过滤器理论建议使用对称权重行。这样可以避免振䓤中的相移。另一方面，对称行只出现在权重矩阵的中间 $W_1$ 分别 $W_2$ ，如果 $m$ 很奇怪。如果 $m$ 是偶数，可以使 用权重矩阵中间两行的均值。
靠近边缘，我们只需使用下一行权重，因此在边缘（长度 $k=\frac{m-1}{2}$ ) 我们有一个通常的回归估计 (不同的权重行，固定数据)，在远离边缘的区域，我们有一个 滑动估计（固定权重行（相同的过滤器），不同的数据（每个移动一个单位时间））。
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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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