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金融风险管理是识别风险、分析风险并在接受或减轻风险的基础上做出投资决策的过程。这些风险可以是定量的，也可以是定性的，财务管理人员的工作就是利用现有的金融工具来对冲企业的风险。

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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|DATA AND METHODOLOGY

As mentioned before, this research follows the standard survey method. The questionnaires were administered to students of the Master in Finance and Master in Management at the School of Economics and Management of the University of Porto (FEP) in Portugal. The questionnaire was written in English the language in which the referred masters were taught – and was made available in three consecutive academic years (2018/2019, 2019/2020, and 2020/2021).

The choice of finance students as an object of inquiry is not new in the literature. For example, Sjöberg and Engelberg (2009) used a survey with 93 students to conclude that individuals expressed a positive attitude towards risk-taking and gambling behaviors. And Cagle and Baucus (2006) and Friehs and Craig (2008) conducted surveys to Finance students using the responses of 86 individuals and 140 individuals, respectively.

A total of 272 survey responses were gathered, of which $112(=41.2 \%$ of the total) were completed by males and $160(=58.8 \%)$ by females. The survey form which was developed to gather research data is comprised of two parts. In part A of the survey, the respondents were asked a variety of control questions, including their age, chosen major, and their parents’ economic status and education level. In part B of the survey, the students were asked to answer the 13-item risk tolerance assessment instrument developed by Grable and Lytton (1999). For reference, the survey used in this study is included in the Appendix to this chapter.

The next step after the gathering of the surveys is the computation of the numerical value in the risk tolerance scale provided by Grable and Lytton (1999). These authors recurred to a principal component factor analysis to develop their scale, being able to extract three relevant constructs: a) investment risk (items $4,5,8,11$, and 12 ), b) risk comfort and experience (items 1,3,6,7 and 13), and c) speculative risk (items 2,9 and 10). These constructs reflect the multidimensional nature of the financial risk tolerance as emphasized by the authors. The risk tolerance scale varies from zero to 47 . Higher values in the scale imply a higher risk tolerance. The external validity of the instrument was assessed by comparing scale scores to the Survey of Consumer Finances risk-assessment item. The validity was confirmed since it was found that individuals who were categorized as having low risk tolerance were, in general, less confident and more likely to avoid making risky financial decisions than those who were categorized in higher risk tolerance categories. In a follow-up study, Grable and Lytton (2003) corroborated their scale’s validity showing a significant positive relationship between the scores of risk tolerance measured by the instrument and the level of equity assets owned by individuals. Moreover, lower scale scores were negatively associated with fixed income and cash ownership. Grable and Lytton (1999) and Gilliam et al (गni0) show that the ahovementioned survey is hefter at accurately assessing risk tolerance than the single question asked in the context of the Survey of Consumer Finances.

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|EMPIRICAL FINDINGS

Table 1 presents summary statistics for the entire sample, as well as subsamples for the male and female respondents. The data includes 272 responses, of which 112 were from male students and 160 from female students. The mean age of the respondents was $21.67$ years. Of the students surveyed, $63 \%$ reported having completed their undergraduate degree in the field of Management (this included courses on Management, Finance, and Marketing) and 32\% had obtained a degree in Economics. Almost half of the individuals (46\%) report having a mother with at least an undergraduate degree. This figure is somewhat similar in the case of the respondents’ fathers. The individuals whose paremts hold an undergraduate degree are about $30 \%$. For about one-third of the individuals, neither the father nor the mother holds at least an undergraduate degree, but in $21 \%$ of the cases at least one of the parents holds more than an undergraduate degree. The vast majority of students $(81 \%)$ reported having parents who earned less than 50,000 euros in annual income. Only $5 \%$ of respondents indicate having parents who earned more than 100,000 euros per year.

Table 1 presents the summary statistics for the whole sample, as well as subsamples segmented by gender. The final column presents the p-values from associated difference tests. The z-test was used to assess the statistical significance of the difference between the proportions of respondents in the two subsamples. The t-test was used to assess the statistical significance of the difference in the mean age of the respondents of the two subsamples. Age represents the mean age of the respondents. Economics (Management) is the proportion of respondents with a major in the field of Economics (Management, Finance or Marketing). Others stand for the percentage of respondents with majors in other fields of study. Dad_CollPlus (Mom_CollPlus) is the proportion of respondents whose father (mother) holds at least an undergraduate degree. Dad_Grad (Mom_Grad) is the proportion of respondents whose father (mother) holds a graduate degree. Parent_LowEd is the proportion of respondents in which neither their father nor mother holds at least an undergraduate degree. Parent_HighEd is the proportion of respondents in which either their father or mother holds more than an undergraduate degree. High_Income is the proportion of respondents whose parents earned more than 100,000 euros. Low_Income is the propor-tion of respondents whose parents earned less than 50,000 euros. ** and *** represent significance at the $5 \%$ and $1 \%$ levels, respectively.

金融风险管理代考

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|DATA AND METHODOLOGY

如前所述，本研究遵循标准调查方法。问卷调查对象是葡萄牙波尔图大学（FEP）经济与管理学院金融硕士和管理硕士的学生。调查问卷以所推荐的硕士课程所用的英语编写，并在连续三个学年（2018/2019、2019/2020 和 2020/2021）提供。

选择金融专业的学生作为研究对象在文献中并不新鲜。例如，Sjöberg 和 Engelberg (2009) 对 93 名学生进行了一项调查，得出的结论是，个人对冒险和赌博行为持积极态度。Cagle 和 Baucus (2006) 以及 Friehs 和 Craig (2008) 分别使用 86 人和 140 人的回答对金融专业的学生进行了调查。

共收集到 272 份调查回复，其中112(=41.2%总数）由男性完成，并且160(=58.8%)由女性。为收集研究数据而开发的调查表由两部分组成。在调查的A部分，受访者被问到了各种控制问题，包括他们的年龄、选择的专业以及他们父母的经济状况和教育水平。在调查的 B 部分，要求学生回答 Grable 和 Lytton（1999 年）开发的 13 项风险承受能力评估工具。作为参考，本研究中使用的调查包含在本章的附录中。

收集调查后的下一步是计算 Grable 和 Lytton (1999) 提供的风险承受能力量表中的数值。这些作者重复使用主成分因子分析来发展他们的规模，能够提取三个相关的结构：a）投资风险（项目4,5,8,11, 和 12 )，b) 风险舒适度和经验（第 1,3,6,7 和 13 项），以及 c) 投机风险（第 2,9 和 10 项）。正如作者所强调的，这些结构反映了金融风险承受能力的多维性质。风险承受能力范围从零到 47 不等。量表中的较高值意味着较高的风险承受能力。该工具的外部效度是通过比较量表分数与消费者金融风险评估项目调查来评估的。有效性得到证实，因为发现被归类为风险承受能力低的个人通常比被归类为风险承受能力高的人更不自信，更有可能避免做出有风险的财务决策。在后续研究中，Grable 和 Lytton (2003) 证实了其量表的有效性，表明该工具测量的风险承受能力得分与个人拥有的股权资产水平之间存在显着的正相关关系。此外，较低的量表分数与固定收入和现金所有权呈负相关。Grable 和 Lytton (1999) 以及 Gilliam 等人 (गni0) 表明，上述调查在准确评估风险承受能力方面比在消费者财务调查中提出的单个问题要重要。

金融代写|金融风险管理代写Financial Risk Management代考|EMPIRICAL FINDINGS

表 1 显示了整个样本以及男性和女性受访者的子样本的汇总统计数据。数据包括 272 份回复，其中 112 份来自男学生，160 份来自女学生。受访者的平均年龄为21.67年。在接受调查的学生中，63%报告已完成管理领域的本科学位（包括管理、金融和市场营销课程），32% 的人获得了经济学学位。几乎一半的人 (46\%) 报告说其母亲至少拥有本科学位。这个数字与受访者父亲的情况有些相似。父母拥有本科学位的人大约是30%. 对于大约三分之一的人来说，父亲和母亲都没有至少本科学位，但在21%在这些案例中，至少有一位父母拥有超过本科学位。绝大多数学生(81%)报告其父母年收入低于 50,000 欧元。仅有的5%的受访者表示父母的年收入超过 100,000 欧元。

表 1 显示了整个样本以及按性别细分的子样本的汇总统计数据。最后一列显示来自相关差异检验的 p 值。z检验用于评估两个子样本中受访者比例差异的统计显着性。t检验用于评估两个子样本的受访者平均年龄差异的统计显着性。年龄代表受访者的平均年龄。经济学（管理）是主修经济学（管理、金融或市场营销）领域的受访者比例。其他代表具有其他研究领域专业的受访者百分比。Dad_CollPlus (Mom_CollPlus) 是父亲（母亲）至少拥有本科学位的受访者比例。Dad_Grad (Mom_Grad) 是父亲（母亲）拥有研究生学位的受访者比例。Parent_LowEd 是他们的父母都没有至少本科学位的受访者比例。Parent_HighEd 是其父亲或母亲拥有超过本科学位的受访者比例。High_Income 是父母收入超过 100,000 欧元的受访者比例。Low_Income 是父母收入低于 50,000 欧元的受访者比例。** 和 *** 代表在 Parent_HighEd 是其父亲或母亲拥有超过本科学位的受访者比例。High_Income 是父母收入超过 100,000 欧元的受访者比例。Low_Income 是父母收入低于 50,000 欧元的受访者比例。** 和 *** 代表在 Parent_HighEd 是其父亲或母亲拥有超过本科学位的受访者比例。High_Income 是父母收入超过 100,000 欧元的受访者比例。Low_Income 是父母收入低于 50,000 欧元的受访者比例。** 和 *** 代表在5%和1%水平，分别。

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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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