Основной объект sde
представляет самую общую модель.
Класс sde
не является абстрактным классом. Можно инстанцировать объектов sde
непосредственно, чтобы расширить набор базовых моделей.
Создание объекта sde
с помощью sde
требует следующих входных параметров:
Функция уровня дрейфа F
. Эта функция возвращает NVARS
-by-1
вектор уровня дрейфа, когда запущено со следующими входными параметрами:
Скалярное время наблюдения с действительным знаком t.
NVARS
-by-1
вектор состояния Xt.
Функция уровня диффузии G
. Эта функция возвращает NVARS
-by-NBROWNS
матрица уровня диффузии, когда запущено с входными параметрами t и Xt.
Оценивание параметров объекта путем передачи (t, Xt) к общему, опубликованному интерфейсу позволяет большинству параметров ссылаться общим списком входных параметров, который укрепляет программирование общепринятой методики. Можно использовать этот простой функциональный подход оценки, чтобы смоделировать или создать мощную аналитику, как в следующем примере.
Создайте объект sde
с помощью sde
, чтобы представлять одномерную модель геометрического броуновского движения формы:
Создайте дрейф и функции диффузии, которые доступны общим интерфейсом (t,Xt):
F = @(t,X) 0.1 * X; G = @(t,X) 0.3 * X;
Передайте функции sde
, чтобы создать объект sde
:
obj = sde(F, G) % dX = F(t,X)dt + G(t,X)dW
obj = Class SDE: Stochastic Differential Equation ------------------------------------------- Dimensions: State = 1, Brownian = 1 ------------------------------------------- StartTime: 0 StartState: 1 Correlation: 1 Drift: drift rate function F(t,X(t)) Diffusion: diffusion rate function G(t,X(t)) Simulation: simulation method/function simByEuler
Отображения объекта sde
как структура MATLAB®, со следующей информацией:
Класс объекта
Краткое описание объекта
Сводные данные размерности модели
Отображенные параметры объекта следующие:
Время начала:
начальное время наблюдения (скаляр с действительным знаком)
StartState
: вектор начального состояния (NVARS
-by-1
вектор-столбец)
Корреляция:
структура корреляции между Броуновским процессом
Drift
: функция уровня дрейфа F(t,Xt)
Diffusion
: функция уровня диффузии G(t,Xt)
Simulation
: метод симуляции или функция.
Из этих отображенных параметров только Drift
и Diffusion
требуются входные параметры.
Единственное исключение к (t, Xt) интерфейсом оценки является Correlation
. А именно, когда вы вводите Correlation
как функцию, механизм SDE принимает, что это - детерминированная функция времени, C(t). Это ограничение на Correlation
как детерминированная функция времени позволяет Факторам Холесского быть вычисленными и сохраненными перед формальной симуляцией. Это несоответствие существенно улучшает производительность во время выполнения для динамических структур корреляции. Если Correlation
является стохастическим, можно также включать его в архитектуре симуляции как часть более общей функции генерации случайных чисел.
bm
| cev
| cir
| diffusion
| drift
| gbm
| heston
| hwv
| interpolate
| sde
| sdeddo
| sdeld
| sdemrd
| simByEuler
| simBySolution
| simBySolution
| simulate
| ts2func