Exponenta Banner
exponenta event banner

simTermStructs

Моделируйте структуры термина для 2D факторной аддитивной Гауссовой модели процентной ставки

свернуть все на странице

Синтаксис

[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(G2PP,nPeriods)
[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value)

Описание

пример

[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(G2PP,nPeriods) моделирует будущие пути к кривой нулевой ширины с помощью заданного объекта LinearGaussian2F.

пример

[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value) добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте 2D факторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки. 

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);
    
a = .07;
b = .5;
sigma = .01;
eta = .006;
rho = -.7;
 
G2PP = LinearGaussian2F(irdc,a,b,sigma,eta,rho)
G2PP = 
  LinearGaussian2F with properties:

    ZeroCurve: [1x1 IRDataCurve]
            a: @(t,V)ina
            b: @(t,V)inb
        sigma: @(t,V)insigma
          eta: @(t,V)ineta
          rho: -0.7000

Используйте метод simTermStructs, чтобы моделировать структуры термина на основе модели LinearGaussian2F. 

 SimPaths = simTermStructs(G2PP, 10,'nTrials',100);
Скрипт Open Live Script

Создайте 2D факторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки. 

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);
a = .07;
b = .5;
sigma = .01;
eta = .006;
rho = -.7;
G2PP = LinearGaussian2F(irdc,a,b,sigma,eta,rho)
G2PP = 
  LinearGaussian2F with properties:

    ZeroCurve: [1x1 IRDataCurve]
            a: @(t,V)ina
            b: @(t,V)inb
        sigma: @(t,V)insigma
          eta: @(t,V)ineta
          rho: -0.7000

Используйте метод simTermStructs, чтобы моделировать структуры термина на основе объекта LinearGaussian2F, где неровные сроки симуляции заданы с помощью дополнительного аргумента deltaTime значения имени в качестве вектора длины NPeriods. 

NPeriods = 10;               
dt = rand(NPeriods,1);
SimPaths = G2PP.simTermStructs(NPeriods,'nTrials',100,'DeltaTime',dt);

Входные параметры

свернуть все

Объект LinearGaussian2F, заданное использование объекта G2PP, созданного с помощью LinearGaussian2F.

Типы данных: object

Количество периодов симуляции, заданных как числовое значение. Например, чтобы моделировать 12 лет с ежегодным интервалом, задайте 12 как вход nPeriods, и 1 как дополнительный вход deltaTime (обратите внимание, что значением по умолчанию для deltaTime является 1).

Типы данных: double

Аргументы в виде пар имя-значение

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.

Пример: [ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(G2PP,NPeriods,'nTrials',100,'deltaTime',dt)

Временной шаг между nPeriods, заданным как пара, разделенная запятой, состоящая из 'deltaTime' и числовым скаляром или вектором. Например, чтобы моделировать 12 лет с ежегодным интервалом, задайте 12 как вход nPeriods, и 1 как дополнительный вход deltaTime (обратите внимание, что значением по умолчанию для deltaTime является 1).

Типы данных: double

Количество 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

Отметьте 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 смотрите simBySolution для модели HWV.

Типы данных: логический

Прямая 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 HWV. Если вы не задаете значение для Z, simBySolution генерирует Гауссовы варьируемые величины.

Типы данных: double

Сроки 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.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Моделируемые структуры термина нулевого уровня, возвращенные как nPeriods+1-by-nTenors-by-nTrials матрица.

Моделируемые структуры термина нулевого уровня, возвращенные как nPeriods+1-by-nTenors-by-nTrials матрица. ForwardRates вывод вычисляется с помощью моделируемых коротких уровней и при помощи образцового определения, чтобы восстановить целую кривую доходности в каждую дату симуляции.

Смотрите также

Темы

Введенный в R2013a

Документация Financial Instruments Toolbox
Поддержка