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现代投资组合理论（MPT）指的是一种投资理论，它允许投资者组建一个资产组合，在给定的风险水平下实现预期收益最大化。该理论假设投资者是规避风险的；在给定的预期收益水平下，投资者总是喜欢风险较小的投资组合。

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Working with institutional clients is mainly about the numbers-the dollars and cents. Individual investors recognize the importance of the numbers, too. But psychology is usually just as important. For example, how the client obtained their wealth may be just as important as its magnitude. Their perception of risk may depend as much on whether they feel in control as on objective statistical measures of potential outcomes. Similarly, as will be discussed in Chapter 15 , their attitude toward gains and losses may reflect a variety of situational biases and/or external influences. Thus, understanding the client’s “investment personality” can be as important as understanding their financial situation.

The process of gathering and assessing information about individual clients is sometimes called situational profiling. In essence, the aim is to classify the client based on four factors: source of wealth, measure of wealth, stage of life, and personality. In this context, “measure of wealth” refers not only to the absolute size of the portfolio but also to the client’s perception of his or her wealth. In general, higher perceived wealth translates into higher risk tolerance. That is, for a given portfolio value, those that perceive themselves as wealthy tend to be willing to take more risk.

Exhibit $2.16$ lists the variable that investors with $\$ 2.5$ million or more cited as the broad factors in creating their wealth. The vast majority credit hard work, luck, and investments. Interestingly, only a small fraction cite inheritance (many more acknowledge being in the right place at the right time) or the help of a financial advisor (many more note smart investing and frugality). The variables can be summarized as taking risk and education.

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Advising individual investors is, of course, a business. Therefore, advisory firms typically tailor their services and fees to attract certain types of clients. Since fees (that is, revenues) are a function of assets under management, the market is stratified based on clients’ investable assets. In one such breakdown, Cerulli Associates found that the “affluent,” those with $\$ 1-5$ million to invest, were advised primarily by mutual fund companies and commercial banks. Those with $\$ 5-25$ million, labeled “high-net-worth” investors, generally command the somewhat more customized and sophisticated services offered by brokerage firms and registered investment advisors (RIA). “Ultra-high-net-worth” individuals with $\$ 25$ million or more receive highly customized attention at private banks or establish family offices with investment professionals dedicated to handling their financial affairs. ${ }^{26}$

In general, the trend among advisors has increasingly been to target the upper end of the “affluent” range and the lower end of the “high-net-worth” range. These investors face many of the same issues-taxes, estate planning, concentrated positions, and wealth preservation-that have always concerned their wealthier colleagues. The number of investors in this range, say $\$ 3-10$ million, has grown rapidly – at least until the bear market of $2008 \cdot{ }^{27}$ In addition, technology, financial innovation, and collaborative arrangements with external service providers (accountants, lawyers, and actuaries) have made it cost-effective to offer more sophisticated, customized services at lower asset levels. Yet fees remain attractive for advisors in this market segment because fee schedule breakpoints often provide deep discounts only at higher asset levels.

利率理论代考

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与机构客户合作主要是关于数字——美元和美分。个人投资者也认识到数字的重要性。但心理学通常同样重要。例如，客户如何获得财富可能与其规模一样重要。他们对风险的看法可能既取决于他们是否感到可控，也取决于对潜在结果的客观统计测量。同样，正如将在第 15 章中讨论的那样，他们对得失的态度可能反映了各种情境偏见和/或外部影响。因此，了解客户的“投资个性”可能与了解他们的财务状况一样重要。

收集和评估个人客户信息的过程有时称为情景分析。本质上，其目的是根据四个因素对客户进行分类：财富来源、财富衡量标准、生活阶段和个性。在这种情况下，“财富衡量标准”不仅指投资组合的绝对规模，还指客户对其财富的看法。一般来说，更高的感知财富转化为更高的风险承受能力。也就是说，对于给定的投资组合价值，那些认为自己富有的人往往愿意承担更多的风险。

展示2.16列出投资者拥有的变量$2.5百万或更多被认为是创造财富的广泛因素。绝大多数人归功于努力工作、运气和投资。有趣的是，只有一小部分人提到继承（更多人承认在正确的时间出现在正确的地方）或财务顾问的帮助（更多人认为明智的投资和节俭）。变量可以概括为冒险和教育。

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为个人投资者提供建议当然是一门生意。因此，咨询公司通常会调整其服务和费用以吸引某些类型的客户。由于费用（即收入）是管理资产的函数，因此市场根据客户的可投资资产进行分层。在一次这样的细分中，Cerulli Associates 发现“富人”，那些拥有$1−5百万投资，主要由共同基金公司和商业银行提供建议。那些有$5−25亿美元，被称为“高净值”投资者，通常需要经纪公司和注册投资顾问 (RIA) 提供的更加定制和复杂的服务。“超高净值”人群$25百万或更多人在私人银行受到高度定制的关注，或与致力于处理其财务事务的投资专业人士建立家族办公室。26

总体而言，顾问越来越倾向于瞄准“富裕”范围的上端和“高净值”范围的下端。这些投资者面临着许多相同的问题——税收、遗产规划、集中头寸和财富保值——这些问题一直困扰着他们更富有的同事。这个范围内的投资者数量，比如说$3−10百万，增长迅速——至少在熊市之前2008⋅27此外，技术、金融创新以及与外部服务提供商（会计师、律师和精算师）的合作安排使得以较低的资产水平提供更复杂的定制服务具有成本效益。然而，费用对于该细分市场的顾问仍然具有吸引力，因为费用表断点通常仅在较高资产水平时提供大幅折扣。

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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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