Моделируйте структуры термина для Модели Рынка LIBOR
[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(LMM,nPeriods)[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value)[ моделирует будущие пути к кривой нулевой ширины с помощью заданного объекта ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(LMM,nPeriods)LiborMarketModel.
[ добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение". ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value)
Создайте объект LMM.
Settle = datenum('15-Dec-2007'); CurveTimes = [1:5 7 10 20]'; ZeroRates = [.01 .018 .024 .029 .033 .034 .035 .034]'; CurveDates = daysadd(Settle,360*CurveTimes,1); irdc = IRDataCurve('Zero',Settle,CurveDates,ZeroRates); LMMVolFunc = @(a,t) (a(1)*t + a(2)).*exp(-a(3)*t) + a(4); LMMVolParams = [.3 -.02 .7 .14]; numRates = 20; VolFunc(1:numRates-1) = {@(t) LMMVolFunc(LMMVolParams,t)}; Beta = .08; CorrFunc = @(i,j,Beta) exp(-Beta*abs(i-j)); Correlation = CorrFunc(meshgrid(1:numRates-1)',meshgrid(1:numRates-1),Beta); LMM = LiborMarketModel(irdc,VolFunc,Correlation,'Period',1)
LMM =
LiborMarketModel with properties:
ZeroCurve: [1x1 IRDataCurve]
VolFunctions: {1x19 cell}
Correlation: [19x19 double]
NumFactors: NaN
Period: 1
Моделируйте термин структуры для заданного объекта LMM.
[ZeroRates, ForwardRates] = simTermStructs(LMM, 20,'nTrials',100);LMM — LiborMarketModelОбъект LiborMarketModel, заданное использование объекта LMM, созданного с помощью LiborMarketModel.
Типы данных: object
nPeriods — Количество периодов симуляцииКоличество периодов симуляции, заданных как числовое значение. Значение nPeriods определяется swaption истечением и периодичностью уровней модели. Например, если бы необходимо было оценить swaption, истекающий через 5 лет с полугодовой Моделью рынка LIBOR (LMM), затем nPeriods был бы 10.
Типы данных: double
Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.
[ZeroRates, ForwardRates] = simTermStructs(LMM, 20,'nTrials',100)'nTrials' — Количество моделируемых испытаний1
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество моделируемых испытаний (демонстрационные пути), заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'nTrials' и значение положительного скалярного целого числа наблюдений nPeriods каждый. Если вы не задаете значение для этого аргумента, значением по умолчанию является 1, указывая на один путь коррелированых переменных состояния.
Типы данных: double
'antithetic' — Отметьте указание, используется ли прямо противоположная выборка, чтобы сгенерировать Гауссовы случайные варьируемые величиныfalse
(значение по умолчанию) | положительное целое числоОтметьте указание, используется ли прямо противоположная выборка, чтобы сгенерировать Гауссовы случайные варьируемые величины, которые управляют смещением нуля, уровень модульного отклонения Броуновский векторный dW (t), заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'antithetic' и булева скалярного флага. Для получения дополнительной информации на Броуновском векторе, смотрите simBySolution.
Типы данных: логический
Z Прямая спецификация зависимого случайного шумового процессаsimBySolution (значение по умолчанию) | числовойПрямая спецификация зависимого случайного шумового процесса, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Z' и числового значения. Значение Z используется, чтобы сгенерировать смещение нуля, уровень модульного отклонения Броуновский векторный dW (t), который управляет симуляцией. Для получения дополнительной информации смотрите simBySolution для модели GBM.
Типы данных: double
'Tenor' — Сроки платежа, чтобы вычислить на каждом временном шагеLiborMarketModel (значение по умолчанию) | числовой векторСроки платежа, чтобы вычислить на каждом временном шаге, заданном как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Tenor' и числового вектора.
Tenor позволяет вам выбрать различный набор уровней, чтобы вывести, чем базовые уровни. Например, можно хотеть моделировать ежеквартальные данные, но только сообщить о годовых показателях; это может быть сделано путем определения дополнительного входа Tenor.
Значением по умолчанию для tenor является количество уровней в объекте LiborMarketModel, как задано Correlation и входными параметрами VolFunc для объекта LiborMarketModel.
Типы данных: double
ZeroRates — Моделируемые структуры термина нулевого уровняМоделируемые структуры термина нулевого уровня, возвращенные как nPeriods+1-by-nTenors-by-nTrials матрица.
ForwardRates — Моделируемые структуры термина форвардного курсаМоделируемые структуры термина нулевого уровня, возвращенные как nPeriods+1-by-nTenors-by-nTrials матрица.
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.