如果你也在 怎样代写金融模型Modelling in finance这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

金融模型是以电子表格的形式创建一个公司的支出和收益摘要的过程,可用于计算未来事件或决定的影响。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写金融模型Modelling in finance方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写金融模型Modelling in finance代写方面经验极为丰富,各种代写金融模型Modelling in finance相关的作业也就用不着说。

我们提供的金融模型Modelling in finance及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (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|金融模型代写Modelling in finance代考|FIN280

金融代写|金融模型代写Modelling in finance代考|Interest rate swap

With hypothesis $\mathrm{I}^{\mathrm{CPN}}$ and the related definition, the computation of the present value of vanilla IRSs is straightforward. The definition was selected for that reason. An IRS is described by a set of fixed coupons or cash-flows $c_i$ at dates $\tilde{t}i(1 \leq i \leq \tilde{n})$. For those flows, the discounting curve is used. It also contains a set of floating coupons over the periods $\left[t{i-1}, t_i\right]$ with $t_i=t_{i-1}+j(1 \leq i \leq n)$. The accrual factors for the periods $\left[t_{i-1}, t_i\right]$ are denoted $\delta_i$. The value of a (fixed rate) receiver IRS in $t<t_0$ is
$$
\sum_{i=1}^{\tilde{n}} c_i P_X^D\left(t, \tilde{t}i\right)-\sum{i=1}^n P_X^D\left(t, t_i\right) \delta_i F_X^{\mathrm{CPN}, j}\left(t, t_{i-1}, t_i\right) .
$$
In the textbook one-curve pricing approach, the IRSs are usually priced through either the discounting forward rate approach or the cash-flow equivalent approach. The discounting forward rate approach is similar to the above formula.

The cash-flow equivalent approach consists in replacing, for valuation purposes, the (receiving) floating leg by receiving the notional at the period start and paying the notional at the period end. We would like to have a similar result in our new framework. To this end we have the following definition.

Definition $2.3$ (Multiplicative coupon spread). The multiplicative spread between a forward curve and the discounting curve is
$$
\beta_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)=\left(1+\delta F_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)\right) \frac{P_X^D(t, v)}{P_X^D(t, u)}=\frac{1+\delta F_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)}{1+\delta F_X^D(t, u, v)} .
$$
This type of multiplicative spread is quite natural in the interest rate context. The factor $\beta$ is the investment factor to be composed with the risk-free investment factor to obtain the Ibor investment factor. It could also be written as
$$
\left(1+\delta F_X^D(t, u, v)\right)\left(1+\delta F_X^\beta\right)=\left(1+\delta F_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)\right)
$$
for a clear definition of $F_X^\beta$.

金融代写|金融模型代写Modelling in finance代考|In practice: swap fixing

The description of swaps above is valid for swaps with one fixed leg and the other leg made of floating coupons only. In practice, this is not the case for most of the swaps on the trade date. The standard swaps are traded with an effective date equal to the spot date. The definition of spot is different for each currency and is described in Section B.8.

When the Ibor index fixing for the day has already taken place (after 11:00 am London time for Libor), the first coupon of the floating leg is not a floating coupon anymore but a fixed coupon. In that case, the value of the swap is
$$
\sum_{i=1}^{\tilde{n}} c_i P_X^D\left(t, \tilde{t}i\right)-P_X^D\left(t, t_1\right) \delta_1 I_X^j\left(t^\right)-\sum{i=2}^n P_X^D\left(t, t_i\right) \delta_i F_X^{\mathrm{CPN}, j}\left(t, t_{i-1}, t_i\right)
$$
where $t^$ is the fixing time. In practice, it is important in the valuation, including when calibrating the curves, to clearly distinguish between the coupons that have already been fixed and the ones that have not.

More generally the swaps that have aged or seasoned, that is, swap after their trading date, will also have one or more of the floating coupons already fixed. Most of the time, one of the coupons is fixed. If the valuation time is between the fixing of one coupon, except the first one, and the payment date of the previous one, there will be two fixed coupons.

金融代写|金融模型代写Modelling in finance代考|FIN280

金融模型代写


金融代写|金融模型代写modeling in finance代考|利率互换

.


假设$\mathrm{I}^{\mathrm{CPN}}$和相关的定义,计算香草IRSs的现值是直接的。选择这个定义就是因为这个原因。IRS被描述为一套固定息票或现金流$c_i$,日期$\tilde{t}i(1 \leq i \leq \tilde{n})$。对于这些流动,使用折现曲线。它还包含一套浮动优惠券在期间$\left[t{i-1}, t_i\right]$和$t_i=t_{i-1}+j(1 \leq i \leq n)$。期间$\left[t_{i-1}, t_i\right]$的应计因素记为$\delta_i$。(固定利率)接收IRS在$t<t_0$中的值
$$
\sum_{i=1}^{\tilde{n}} c_i P_X^D\left(t, \tilde{t}i\right)-\sum{i=1}^n P_X^D\left(t, t_i\right) \delta_i F_X^{\mathrm{CPN}, j}\left(t, t_{i-1}, t_i\right) .
$$
在教科书的单曲线定价方法中,IRSs通常通过贴现远期利率方法或现金流等值方法定价。贴现远期利率的方法类似于上面的公式


现金流量等价法是为了估值目的,用在期间开始时接受名义收益,在期间结束时支付名义收益来取代(收到的)浮动收益部分。我们希望在我们的新框架中也有类似的结果。为此,我们有以下定义:

定义$2.3$(乘息票价差)。远期曲线和贴现曲线之间的乘数价差是
$$
\beta_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)=\left(1+\delta F_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)\right) \frac{P_X^D(t, v)}{P_X^D(t, u)}=\frac{1+\delta F_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)}{1+\delta F_X^D(t, u, v)} .
$$
这种类型的乘数价差在利率环境中是很自然的。因子$\beta$是与无风险投资因子组合得到Ibor投资因子的投资因子。它也可以写成
$$
\left(1+\delta F_X^D(t, u, v)\right)\left(1+\delta F_X^\beta\right)=\left(1+\delta F_X^{\mathrm{CPN}, j}(t, u, v)\right)
$$
,以明确定义$F_X^\beta$ .

金融代写|金融模型代写modeling in finance代考| in practice: swap fixing

.

上述掉期的描述适用于一个固定腿和另一个只由浮动息票构成的掉期。在实际操作中,交易日的大多数掉期合约并非如此。标准掉期交易的有效日期等于即期日期。现货的定义因每种货币而异,详见B.8节 当Ibor指数当日定盘(伦敦时间上午11点之后)已经发生时,浮动支腿的第一个息票不再是浮动息票,而是固定息票。在这种情况下,交换的值是
$$
\sum_{i=1}^{\tilde{n}} c_i P_X^D\left(t, \tilde{t}i\right)-P_X^D\left(t, t_1\right) \delta_1 I_X^j\left(t^\right)-\sum{i=2}^n P_X^D\left(t, t_i\right) \delta_i F_X^{\mathrm{CPN}, j}\left(t, t_{i-1}, t_i\right)
$$
,其中$t^$是固定时间。在实际操作中,在估值中,包括在校准曲线时,清楚地区分已经固定的息票和尚未固定的息票是很重要的 更一般地说,已经老化或经验丰富的掉期,即在交易日后的掉期,也会有一个或多个浮动息票已经固定。大多数时候,一种优惠券是固定的。如果估值时间介于固定一张息票(除第一张息票外)和前一张息票的付款日之间,则会有两张固定息票。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写