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随机微积分是处理含有随机成分的过程的数学领域，因此允许对随机系统进行建模。许多随机过程是基于连续的函数，但没有可微的地方。
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经济代写|随机微积分代写Stochastic calculus代考|The Lebesgue–Stieltjes Integral
Let $G:[0, \infty) \mapsto \mathbb{R}$ be an r.c.l.l. function. For $0 \leq a<b<\infty$ the total variation $\operatorname{VAR}[a, b]$ of $G(s)$ over $[a, b]$ and $\operatorname{VAR}{(a, b]}$ over $(a, b]$ are defined as follows: $$ \operatorname{VAR}{(a, b]}(G)=\sup \left{\sum_{j=1}^m\left|G\left(t_j\right)-G\left(t_{j-1}\right)\right|: a=t_0<t_1<\ldots<t_m=b, m \geq 1\right} .
$$
$$
\operatorname{VAR}{[a, b]}(G)=|G(a)|+\operatorname{VAR}{(a, b]}(G) .
$$
If $\operatorname{VAR}_{[0, t]}(G)<\infty$ for all $t$, then $G$ will be called a function with finite variation. It is well known that a function has finite variation paths if and only if it can be expressed as difference of two increasing functions.
If $\operatorname{VAR}{[0, t]}(G)<\infty$ for all $t$, the function $|G|_t=\operatorname{VAR}{[0, t]}(G)$ is then an increasing $[0, \infty)$-valued function. Let us fix such a function $G$.
For any $T$ fixed, there exists a unique countably additive measure $\nu$ and a countably additive signed measure $\mu$ on the Borel $\sigma$-field of $[0, T]$ such that
$$
\begin{gathered}
\nu([0, t])=|G|(t) \quad \forall t \leq T \
\mu([0, t])=G(t) \quad \forall t \leq T .
\end{gathered}
$$
Here, $\nu$ is the total variation measure of the signed measure $\mu$.
For measurable function $h$ on $[0, T]$, if $\int h d \nu<\infty$, then we define
$$
\int_0^t|h|s d|G|_s=\int|h| 1{[0, t]} d \nu
$$
and
$$
\int_0^t h_s d G_s=\int h 1_{[0, t]} d \mu .
$$
Note that we have
$$
\left|\int_0^t h_s d G_s\right| \leq \int_0^t|h|_s d|G|_s .
$$
经济代写|随机微积分代写Stochastic calculus代考|Quadratic Variation of Brownian Motion
Let $\left(W_t\right)$ denote a one-dimensional Brownian motion on aprobability space $(\Omega, \mathcal{F}, \mathrm{P})$. We have seen that $W$ is a martingale w.r.t. its natural filtration $\left(\mathcal{J}^W\right)$ and with $M_t=W_t^2-t, M$ is also $\left(\mathcal{F}^W\right)$-martingale. These properties are easy consequence of the independent increment property of Brownian motion.
Wiener and Ito’s realized the need to give a meaning to limit of what appeared to be Riemann-Stieltjes sums for the integral
$$
\int_0^t f_s d W_s
$$
in different contexts-while in case of Wiener, the integrand was a deterministic function, Ito’s needed to consider a random process $\left(f_s\right)$ that was a non-anticipating function of $W$-i.e. $f$ is adapted to $\left(\mathcal{F}^W\right)$.
It is well known that paths $s \mapsto W_s(\omega)$ are nowhere differentiable for almost all $\omega$, and hence we cannot interpret the integral in (3.1.1) as a path-by-path RiemannStieltjes integral. We will deduce the later from the following result that is relevant for stochastic integration.
随机微积分代考
经济代写|随机微积分代写随机微积分代考| Lebesgue-Stieltjes积分
让$G:[0, \infty) \mapsto \mathbb{R}$是一个r.c.l.l函数。对于$0 \leq a<b<\infty$, $G(s)$对$[a, b]$和$\operatorname{VAR}{(a, b]}$对$(a, b]$的总变异$\operatorname{VAR}[a, b]$定义如下:$$ \operatorname{VAR}{(a, b]}(G)=\sup \left{\sum_{j=1}^m\left|G\left(t_j\right)-G\left(t_{j-1}\right)\right|: a=t_0<t_1<\ldots<t_m=b, m \geq 1\right} .
$$
$$
\operatorname{VAR}{[a, b]}(G)=|G(a)|+\operatorname{VAR}{(a, b]}(G) .
$$
如果$\operatorname{VAR}_{[0, t]}(G)<\infty$对所有$t$都适用，则$G$称为有限变异函数。众所周知，当且仅当一个函数可以表示为两个递增函数的差时，它具有有限的变化路径
如果所有$t$都是$\operatorname{VAR}{[0, t]}(G)<\infty$，那么函数$|G|_t=\operatorname{VAR}{[0, t]}(G)$就是一个递增的$[0, \infty)$值函数。让我们修复这样的函数$G$ .
For any $T$ 固定，存在一个唯一的可数相加测度 $\nu$ 还有一个可数加符号测度 $\mu$ 在波莱尔河上 $\sigma$-field of $[0, T]$ 这样
$$
\begin{gathered}
\nu([0, t])=|G|(t) \quad \forall t \leq T \
\mu([0, t])=G(t) \quad \forall t \leq T .
\end{gathered}
$$
$\nu$ 是有符号的测量的总变差测量吗 $\mu$.
为可测函数 $h$ 在 $[0, T]$，如果 $\int h d \nu<\infty$，则定义
$$
\int_0^t|h|s d|G|_s=\int|h| 1{[0, t]} d \nu
$$
和
$$
\int_0^t h_s d G_s=\int h 1_{[0, t]} d \mu .
$$
注意我们有
$$
\left|\int_0^t h_s d G_s\right| \leq \int_0^t|h|_s d|G|_s .
$$
经济代写|随机微积分代写随机微积分代考|布朗运动的二次变分
设$\left(W_t\right)$表示概率空间$(\Omega, \mathcal{F}, \mathrm{P})$上的一维布朗运动。我们已经看到$W$是一个鞅的w.r.t，它的自然过滤$\left(\mathcal{J}^W\right)$和$M_t=W_t^2-t, M$也是$\left(\mathcal{F}^W\right)$ -鞅。这些性质是由布朗运动的独立增量性质很容易得到的结果
Wiener和Ito意识到需要给积分
$$
\int_0^t f_s d W_s
$$
的Riemann-Stieltjes和的极限赋予一个意义，而在Wiener的情况下，被积函数是一个确定性函数，Ito需要考虑一个随机过程$\left(f_s\right)$，它是$W$的一个非预期函数，即$f$被改编为$\left(\mathcal{F}^W\right)$。
众所周知，路径$s \mapsto W_s(\omega)$对于几乎所有的$\omega$都是不可微的，因此我们不能将(3.1.1)中的积分解释为路径-路径RiemannStieltjes积分。我们将从以下与随机积分相关的结果中推导出后者
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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。
