Модель Stochastic Differential Equation (SDE) от компонентов Дрейфа и Диффузии
Создает и отображает объекты sdeddo
, которые инстанцируют с объектами classdrift
и diffusion
. Они ограничили объекты sdeddo
, содержат объекты входа drift
и diffusion
; поэтому, можно непосредственно получить доступ к их отображенным параметрам.
Эта абстракция также обобщает понятие дрейфа и объектов уровня диффузии как функции, что sdeddo
оценивает для определенных значений времени t и Xt состояния. Как объекты sde
, объекты sdeddo
позволяют вам моделировать демонстрационные пути переменных состояния NVARS
, управляемых источниками Броуновского движения NBROWNS
риска по NPERIODS
последовательные периоды наблюдения, аппроксимируя непрерывно-разовые стохастические процессы.
Этот метод позволяет вам моделировать любой SDEDDO с векторным знаком формы:
(1) |
Xt является NVARS
-by-1
вектор состояния переменных процесса.
dWt является NBROWNS
-by-1
вектор Броуновского движения.
F является NVARS
-by-1
функция уровня дрейфа с векторным знаком.
G является NVARS
-by-NBROWNS
функция уровня диффузии с матричным знаком.
SDEDDO = sdeddo(DriftRate,DiffusionRate)
SDEDDO = sdeddo(___,Name,Value)
создает объект SDEDDO
= sdeddo(DriftRate
,DiffusionRate
)SDEDDO
по умолчанию.
создает объект SDEDDO
= sdeddo(___,Name,Value
)SDEDDO
с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value
.
Name
является именем свойства, и Value
является своим соответствующим значением. Имя должно находиться внутри одинарных кавычек (' ').
Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как
Name1,Value1,…,NameN,ValueN
.
Объект SDEDDO
имеет следующие отображенные Свойства:
Время начала
Начальное время наблюдения
StartState
— Начальное состояние во время StartTime
Корреляция
Функция доступа для входного параметра Correlation
, вызываемого как функция времени
Drift
— Составная функция уровня дрейфа, вызываемая как функция времени и состояния
Diffusion
— Составная функция уровня диффузии, вызываемая как функция времени и состояния
A
Функция доступа для свойства A
уровня дрейфа, вызываемого как функция времени и состояния
B
Функция доступа для свойства B
уровня дрейфа, вызываемого как функция времени и состояния
\alpha
Функция доступа для свойства Alpha
уровня диффузии, вызываемого как функция времени и состояния
\sigma
Функция доступа для свойства Sigma
уровня диффузии, вызываемого как функция времени и состояния
Simulation
— Функция симуляции или метод
interpolate | Броуновская интерполяция стохастических дифференциальных уравнений |
simulate | Моделируйте многомерные стохастические дифференциальные уравнения (SDEs) |
simByEuler | Эйлерова симуляция стохастических дифференциальных уравнений (SDEs) |
Когда вы задаете необходимые входные параметры как массивы, они сопоставлены с определенной параметрической формой. В отличие от этого, когда вы задаете любой необходимый входной параметр как функцию, можно настроить фактически любую спецификацию.
Доступ к выходным параметрам без входных параметров просто возвращает исходную входную спецификацию. Таким образом, когда вы вызываете эти параметры без входных параметров, они ведут себя как простые свойства и позволяют вам тестировать тип данных (удвойтесь по сравнению с функцией, или эквивалентно, статичные по сравнению с динамическим) исходной входной спецификации. Это полезно для проверки и разработки методов.
Когда вы вызываете эти параметры с входными параметрами, они ведут себя как функции, производя впечатление динамического поведения. Параметры принимают время наблюдения t и вектор состояния Xt, и возвращают массив соответствующей размерности. Даже если вы первоначально задали вход как массив, sdeddo
обрабатывает его как статическую функцию времени, и состояние, этим означает гарантировать, что все параметры доступны тем же интерфейсом.
[1] Островок-Sahalia, Y. “Тестируя Непрерывно-разовые Модели Точечной Процентной ставки”. Анализ Финансовых Исследований, Spring 1996, Издания 9, № 2, стр 385–426.
[2] Островок-Sahalia, Y. “Плотность перехода для процентной ставки и другой нелинейной диффузии”. Журнал финансов, издания 54, № 4, август 1999.
[3] Глассермен, P. Методы Монте-Карло в финансовой разработке. Нью-Йорк, Springer-Verlag, 2004.
[4] Оболочка, J. C. Опции, фьючерсы и Другие Производные, 5-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 2002.
[5] Джонсон, N. L. С. Коц и Н. Бэлэкришнэн. Непрерывные Одномерные распределения. Издание 2, 2-й редактор Нью-Йорк, John Wiley & Sons, 1995.
[6] Shreve, S. E. Стохастическое исчисление для финансов II: непрерывно-разовые модели. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2004.
diffusion
| drift
| interpolate
| sdeld
| simByEuler
| simulate