如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series Analysis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。

时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中，分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点，而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写时间序列分析Time-Series Analysis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。我们的专家在代写时间序列分析Time-Series Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写时间序列分析Time-Series Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的时间序列分析Time-Series Analysis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

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|GARCH Models for the Exchange Rate

Table $10.1$ presents the results of fitting various AR-GARCH models to the first differences of the $\$-£$ exchange rate, $\nabla x_t$. The choice of an AR(1) model for the conditional mean equation is based on our findings from Example 4.2. Assuming homoskedastic (GARCH $(0,0)$ ) errors produces the estimates in the first column of Table 10.1. The $\mathrm{ARCH}(1)$ statistic; the $\mathrm{LM}$ test for first-order $\mathrm{ARCH}$, shows that there is strong evidence of conditional heteroskedasticity.

A GARCH $(1,1)$ conditional variance is fitted in the second column, using the estimation technique of quasi-maximum likelihood, which enables standard errors to be adjusted for the presence of time-varying variances: see Bollerslev and Wooldridge (1992). Both GARCH parameters are significant, and the LM test for any neglected $\mathrm{ARCH}$ is insignificant. The GARCH parameters sum to just under unity, suggesting that shocks to the conditional variance are persistent. The autoregressive coefficient, although remaining significantly positive, is now even smaller in magnitude, confirming that the deviation from a “pure” random walk for the exchange rate has little economic content. The estimated “pure” GARCH $(1,1)$ model is shown in the third column, with the omission of the autoregressive term being seen to have no effect on the remaining estimates of the model. ${ }^2$

If the lagged level of the exchange rate is added to the mean equation then this will provide a test of a unit root under $\operatorname{GARCH}(1,1)$ errors: doing so yields a coefficient estimate of $-0.00001$ with a $t$-statistic of just $-0.26$. The paradox found in Example $4.2$ thus disappears: once the error is correctly specified as a GARCH process, there is no longer any tangible evidence against the hypothesis that the exchange rate is a random walk.

The conditional standard deviations from this model are shown in Fig. 10.1. Large values of $\hat{\sigma}_t$ are seen to match up with periods of high volatility in the exchange rate, most notably around the United Kingdom’s departure from the Exchange Rate Mechanism in September 1992; during the financial crisis of $2008-2009$, in which the $\$-£$ rate dropped by over a quarter in just a few months (recall Figs. $1.5$ and 1.9); and in the aftermath of the Brexit referendum of June 2016. Note also the “asymmetric” nature of $\hat{\sigma}_t$ : rapid increases are followed by much slower declines, thus, reflecting the persistence implied by the fitted models.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|MARTINGALES, RANDOM WALKS, AND NONLINEARITY

11.1 In $\S \mathbf{1 0 . 2}$ a distinction was drawn between serial uncorrelatedness and independence. Although this distinction lies at the heart of GARCH modeling, it is also of more general importance, manifesting itself in the concept of a martingale; a stochastic process that is a mathematical model of “fair play.” A martingale may be defined as a stochastic process $x_t$ having the following properties: ${ }^2$

1. $E\left(\left|x_t\right|\right)<\infty$ for each $t$;
2. $E\left(x_t \mid x_s, x_{s-1}, \ldots\right)=x_s$.
   Written as
   $$
   E\left(x_t-x_s \mid x_s, x_{s-1}, \ldots\right)=0, \quad s<t,
   $$
   the martingale property implies that the MMSE forecast of a future increment of a martingale is zero. This property can be generalized to situations where:
   $$
   E\left(x_t-x_s \mid x_s, x_{s-1}, \ldots\right) \geq 0, \quad s<t,
   $$
   in which we have a sub-martingale, and to the case where this inequality is reversed, giving us a super-martingale.
   11.2 The martingale given by (11.1) can be written equivalently as:
   $$
   x_t=x_{t-1}+a_t,
   $$
   where $a_t$ is known as the martingale increment or martingale difference. When written in this form, $x$, looks superficially identical to a random walk.

where $a_t$ is defined to be a stationary and uncorrelated sequence drawn from a fixed distribution, i.e., to be white noise (cf. \$4.6).

Alternative definitions are, however, possible. For example, $a_t$ could be defined to be strict while noise, so that it is both a stationary and independent sequence, rather than just being uncorrelated. Moreover, it is possible for $a_t$ to be uncorrelated but not necessarily stationary. While the white noise assumptions rule this out, such behavior is allowed for martingale differences. This implies that there could be dependence between higher conditional moments-most notably, as we have seen in Chapter 10, Volatility and Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedastic Processes, between conditional variances through time.

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|GARCH汇率模型

.

表$10.1$给出了各种AR-GARCH模型拟合$\$-£$汇率的第一个差异$\nabla x_t$的结果。条件均值方程AR(1)模型的选择基于例4.2中的发现。假设同方差(GARCH $(0,0)$)误差产生表10.1第一列中的估计值。$\mathrm{ARCH}(1)$统计;一阶$\mathrm{ARCH}$的$\mathrm{LM}$检验表明，有强有力的证据证明条件异方差

第二列采用准极大似然估计技术拟合GARCH $(1,1)$条件方差，这使标准误差可以根据时变方差的存在进行调整:见Bollerslev和Wooldridge(1992)。两个GARCH参数都是显著的，任何被忽略的$\mathrm{ARCH}$的LM检验都是不显著的。GARCH参数的总和接近于单位，表明对条件方差的冲击是持久的。自回归系数虽然仍然显著为正，但现在在量级上更小了，这证实了汇率偏离“纯粹”随机游走几乎没有经济意义。估计的“纯”GARCH $(1,1)$模型显示在第三列中，省略自回归项被视为对模型的其余估计没有影响。${ }^2$

如果将汇率的滞后水平添加到平均方程中，那么这将提供在$\operatorname{GARCH}(1,1)$误差下的单位根检验:这样做会得到$-0.00001$的系数估计，而$t$ -统计量仅为$-0.26$。在示例$4.2$中发现的悖论因此消失了:一旦错误被正确指定为GARCH过程，就不再有任何有形的证据反对汇率是随机游走的假设

该模型的条件标准差如图10.1所示。$\hat{\sigma}_t$的大值被认为与汇率剧烈波动的时期相吻合，最显著的是在1992年9月联合王国脱离汇率机制前后;在$2008-2009$的金融危机期间，$\$-£$的比率在短短几个月内下降了超过四分之一(回想一下图。$1.5$和1.9);以及2016年6月英国退欧公投之后。还要注意$\hat{\sigma}_t$的“不对称”性质:快速增长之后是慢得多的下降，因此，反映了拟合模型所暗示的持久性

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|鞅，随机游走，和非线性

在$\S \mathbf{1 0 . 2}$中，区分了序列不相关和独立。虽然这种区别是GARCH建模的核心，但它也具有更普遍的重要性，体现在鞅的概念中;一个随机过程，是“公平竞争”的数学模型。一个鞅可以定义为一个随机过程$x_t$，具有以下性质:${ }^2$

1. $E\left(\left|x_t\right|\right)<\infty$对于每个$t$;
2. $E\left(x_t \mid x_s, x_{s-1}, \ldots\right)=x_s$ .
   写为
   $$
   E\left(x_t-x_s \mid x_s, x_{s-1}, \ldots\right)=0, \quad s<t,
   $$
   鞅性质意味着鞅的未来增量的MMSE预测为零。这个性质可以推广到以下情况:
   $$
   E\left(x_t-x_s \mid x_s, x_{s-1}, \ldots\right) \geq 0, \quad s<t,
   $$
   ，其中我们有一个次鞅，以及在这个不等式反转的情况下，我们有一个超鞅。
   11.2由(11.1)给出的鞅可以等价地写成:
   $$
   x_t=x_{t-1}+a_t,
   $$
   ，其中$a_t$被称为鞅增量或鞅差。当以这种形式书写时，$x$表面上看起来与随机漫步相同
   
   ，其中$a_t$被定义为从固定分布中提取的平稳不相关序列，即为白噪声(cf. $4.6)
   
   然而，也有可能有其他的定义。例如，$a_t$可以定义为严格而噪声，这样它既是一个平稳的和独立的序列，而不仅仅是不相关的。此外，$a_t$可能是不相关的，但不一定是平稳的。虽然白噪声假设排除了这一点，但这种行为是允许的鞅差异。这意味着更高的条件矩之间可能存在依赖性——最值得注意的是，正如我们在第10章“波动率和广义自回归条件异方差过程”中看到的那样，随着时间的推移，条件方差之间可能存在依赖性
   

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。

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