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蒙特卡洛模拟是一种用于预测随机变量潜力时各种结果的概率的模型。蒙特卡洛模拟有助于解释预测和预报模型中风险和不确定性的影响。

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数学代写|模拟和蒙特卡洛方法作业代写simulation and monte carlo method代考|Generating Continuous Random Variables

2.4.1.1 Exponential Distribution We start by applying the inverse-transform method to the exponential distribution. If $X \sim \operatorname{Exp}(\lambda)$, then its cdf $F$ is given by
$$
F(x)=1-\mathrm{e}^{-\lambda x}, \quad x \geqslant 0 .
$$
Hence, solving $u=F(x)$ in terms of $x$ gives
$$
F^{-1}(u)=-\frac{1}{\lambda} \ln (1-u) .
$$
Because $U \sim \mathrm{U}(0,1)$ implies $1-U \sim \mathrm{U}(0,1)$, we arrive at the following algorithm:

There are many alternative procedures for generating variables from the exponential distribution. The interested reader is referred to [2].

2.4.1.2 Normal (Gaussian) Distribution If $X \sim \mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$, its pdf is given by
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \exp \left{-\frac{(x-\mu)^2}{2 \sigma^2}\right}, \quad-\infty<x<\infty,
$$
where $\mu$ is the mean (or expectation) and $\sigma^2$ the variance of the distribution.
Since inversion of the normal cdf is numerically inefficient, the inverse-transform method is not very suitable for generating normal random variables, so other procedures must be devised. We consider only generation from $\mathrm{N}(0,1)$ (standard normal variables), since any random $Z \sim \mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$ can be represented as $Z=\mu+\sigma X$, where $X$ is from $\mathrm{N}(0,1)$. One of the earliest methods for generating variables from $\mathrm{N}(0,1)$ was developed by Box and Muller as follows:

Let $X$ and $Y$ be two independent standard normal random variables; so $(X, Y)$ is a random point in the plane. Let $(R, \Theta)$ be the corresponding polar coordinates. The joint pdf $f_{R, \Theta}$ of $R$ and $\Theta$ is given by
$$
f_{R, \Theta}(r, \theta)=\frac{1}{2 \pi} \mathrm{e}^{-r^2 / 2} r \quad \text { for } r \geqslant 0 \text { and } \theta \in[0,2 \pi) .
$$
This can be seen by writing $x$ and $y$ in terms of $r$ and $\theta$, to get
$$
x=r \cos \theta \quad \text { and } \quad y=r \sin \theta .
$$
The Jacobian of this coordinate transformation is
$$
\operatorname{det}\left(\begin{array}{ll}
\frac{\partial x}{\partial r} & \frac{\partial x}{\partial \theta} \
\frac{\partial y}{\partial r} & \frac{\partial y}{\partial \theta}
\end{array}\right)=\left|\begin{array}{cc}
\cos \theta & -r \sin \theta \
\sin \theta & r \cos \theta
\end{array}\right|=r .
$$

数学代写|模拟和蒙特卡洛方法作业代写simulation and monte carlo method代考|Generating Discrete Random Variables

Since the execution time of Algorithm 2.4.8 is proportional to $n$, we may be motivated to use alternative methods for large $n$. For example, we could consider the normal distribution as an approximation to the binomial. In particular, by the central limit theorem, as $n$ increases, the distribution of $X$ is close to that of $Y \sim \mathrm{N}(n p, n p(1-p))$; see (1.26). In fact, the cdf of $\mathrm{N}(n p-1 / 2, n p(1-p))$ approximates the cdf of $X$ even better. This is called the continuity correction.
Thus, to obtain a binomial random variable, we could generate $Y$ from $\mathrm{N}(n p-$ $1 / 2, n p(1-p))$ and truncate to the nearest nonnegative integer. Equivalently, we could generate $Z \sim \mathrm{N}(0,1)$ and set
$$
\max \left{0,\left\lfloor n p+\frac{1}{2}+Z \sqrt{n p(1-p)}\right]\right}
$$
as an approximate sample from the $\operatorname{Bin}(n, p)$ distribution. Here $\lfloor\alpha\rfloor$ denotes the integer part of $\alpha$. One should consider using the normal approximation for $n p>10$ with $p \geqslant \frac{1}{2}$, and for $n(1-p)>10$ with $p<\frac{1}{2}$. 2.4.2.3 Geometric Distribution If $X \sim \mathrm{G}(p)$, then its pdf is of the form $$ f(x)=p(1-p)^{x-1}, \quad x=1,2 \ldots . $$ The random variable $X$ can be interpreted as the number of trials required until the first success occurs in a series of independent Bernoulli trials with success parameter p. Note that $\mathbb{P}(X>m)=(1-p)^m$.

We now present an algorithm based on the relationship between the exponential and geometric distributions. Let $Y \sim \operatorname{Exp}(\lambda)$, with $\lambda$ such that $1-p=\mathrm{e}^{-\lambda}$. Then $X=\lfloor Y\rfloor+1$ has a $\mathrm{G}(p)$ distribution. This is because
$$
\mathbb{P}(X>x)=\mathbb{P}(\lfloor Y\rfloor>x-1)=\mathbb{P}(Y \geqslant x)=\mathrm{e}^{-\lambda x}=(1-p)^x .
$$
Hence, to generate a random variable from $\mathrm{G}(p)$, we first generate a random variable from the exponential distribution with $\lambda=-\ln (1-p)$, truncate the obtained value to the nearest integer, and add 1 .

模拟和蒙特卡洛方法代写

数学代写|模拟和蒙特卡洛方法作业代写模拟和蒙特卡罗方法代考|生成连续随机变量

指数分布我们首先对指数分布应用反变换方法。如果$X \sim \operatorname{Exp}(\lambda)$，则其cdf $F$由
$$
F(x)=1-\mathrm{e}^{-\lambda x}, \quad x \geqslant 0 .
$$
给出。因此，用$x$求解$u=F(x)$得到
$$
F^{-1}(u)=-\frac{1}{\lambda} \ln (1-u) .
$$
因为$U \sim \mathrm{U}(0,1)$隐含$1-U \sim \mathrm{U}(0,1)$，我们得到以下算法:

从指数分布中生成变量有许多可选的程序。感兴趣的读者请参阅[2]。

如果$X \sim \mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$，其pdf由
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \exp \left{-\frac{(x-\mu)^2}{2 \sigma^2}\right}, \quad-\infty<x<\infty,
$$
给出，其中$\mu$是分布的平均值(或期望)，$\sigma^2$是分布的方差。由于正态cdf的反演在数值上效率很低，反变换方法不太适合生成正态随机变量，因此必须设计其他程序。我们只考虑从$\mathrm{N}(0,1)$(标准正态变量)生成，因为任何随机$Z \sim \mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$都可以表示为$Z=\mu+\sigma X$，其中$X$来自$\mathrm{N}(0,1)$。从$\mathrm{N}(0,1)$生成变量的最早方法之一是由Box和Muller开发的，如下所示:

让 $X$ 和 $Y$ 为两个独立的标准正态随机变量;所以 $(X, Y)$ 是平面上的一个随机点。让 $(R, \Theta)$ 对应的极坐标。联合pdf $f_{R, \Theta}$ 的 $R$ 和 $\Theta$
$$
f_{R, \Theta}(r, \theta)=\frac{1}{2 \pi} \mathrm{e}^{-r^2 / 2} r \quad \text { for } r \geqslant 0 \text { and } \theta \in[0,2 \pi) .
$$
这可以通过书写看到 $x$ 和 $y$ 就…而言 $r$ 和 $\theta$，得到
$$
x=r \cos \theta \quad \text { and } \quad y=r \sin \theta .
$$这个坐标变换的雅可比矩阵是
$$
\operatorname{det}\left(\begin{array}{ll}
\frac{\partial x}{\partial r} & \frac{\partial x}{\partial \theta} \
\frac{\partial y}{\partial r} & \frac{\partial y}{\partial \theta}
\end{array}\right)=\left|\begin{array}{cc}
\cos \theta & -r \sin \theta \
\sin \theta & r \cos \theta
\end{array}\right|=r .
$$

数学代写|模拟和蒙特卡洛方法作业代写模拟和蒙特卡罗方法代考|生成离散随机变量

因为算法2.4.8的执行时间正比于 $n$，我们可能会被激励去使用替代方法 $n$。例如，我们可以把正态分布看作是二项的近似。特别地，根据中心极限定理，如 $n$ 增加，分布 $X$ 接近于的 $Y \sim \mathrm{N}(n p, n p(1-p))$;见(1.26)。实际上，cdf $\mathrm{N}(n p-1 / 2, n p(1-p))$ 近似于的CDF $X$ 甚至更好。这被称为连续性校正。因此，为了得到一个二项随机变量，我们可以生成 $Y$ 从 $\mathrm{N}(n p-$ $1 / 2, n p(1-p))$ 截断为最接近的非负整数。等价地，我们可以生成 $Z \sim \mathrm{N}(0,1)$ 设置
$$
\max \left{0,\left\lfloor n p+\frac{1}{2}+Z \sqrt{n p(1-p)}\right]\right}
$$
作为近似样本 $\operatorname{Bin}(n, p)$ 分布。这里 $\lfloor\alpha\rfloor$ 的整数部分 $\alpha$。我们应该考虑使用正态近似 $n p>10$ 用 $p \geqslant \frac{1}{2}$，和 $n(1-p)>10$ 用 $p<\frac{1}{2}$。2.4.2.3几何分布 $X \sim \mathrm{G}(p)$，则其PDF格式为 $$ f(x)=p(1-p)^{x-1}, \quad x=1,2 \ldots . $$ 随机变量 $X$ 可以解释为在一系列具有成功参数p的独立伯努利试验中出现第一次成功之前所需的试验次数。注意 $\mathbb{P}(X>m)=(1-p)^m$.

我们现在提出一个基于指数分布和几何分布之间的关系的算法。让 $Y \sim \operatorname{Exp}(\lambda)$，与 $\lambda$ 如此这般 $1-p=\mathrm{e}^{-\lambda}$。然后 $X=\lfloor Y\rfloor+1$ 有一个 $\mathrm{G}(p)$ 分布。这是因为
$$
\mathbb{P}(X>x)=\mathbb{P}(\lfloor Y\rfloor>x-1)=\mathbb{P}(Y \geqslant x)=\mathrm{e}^{-\lambda x}=(1-p)^x .
$$
因此，生成随机变量 $\mathrm{G}(p)$，我们首先从指数分布中生成一个随机变量 $\lambda=-\ln (1-p)$，将得到的值截断为最接近的整数，并加1

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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。