Понимание моделей дерева процентной ставки

Введение

Financial Instruments Toolbox™ поддерживает следующие деревья процентной ставки:

  • Black-Derman-Toy (BDT)

  • Черный-Karasinski (BK)

  • Хит-Джарроу-Мортон (HJM)

  • Белый как оболочка (HW)

  • Кокс-Инджерсолл-Росс (CIR)

Модель Хита-Джарроу-Мортона является одной из наиболее широко используемых моделей для оценки производных процентной ставки. Модель полагает, что данная начальная структура термина процентных ставок и спецификация энергозависимости форвардных курсов создают дерево, представляющее эволюцию процентных ставок, на основе статистического процесса. Для дальнейшего объяснения см. книгу Modelling Fixed Income Securities и Опции Процентной ставки Роберта А. Джарроу.

Модель Black-Derman-Toy является другой аналитической моделью, обычно используемой для оценки производных процентной ставки. Модель полагает, что данная начальная нулевая структура термина уровня процентных ставок и спецификация колебаний урожая длинных уровней создают дерево, представляющее эволюцию процентных ставок. Для дальнейшего объяснения смотрите бумагу “Одна Факторная модель Процентных ставок и ее Приложения к Опциям Казначейской облигации” Черного Фишера, Эмануэль Дермен и Уильям Той.

Модель Hull-White включает начальную структуру термина процентных ставок и структуру термина энергозависимости, чтобы создать дерево переобъединения трехчлена коротких уровней. Получившееся дерево используется, чтобы оценить зависимые процентной ставкой ценные бумаги. Реализация модели Hull-White в программном обеспечении Financial Instruments Toolbox ограничивается одним фактором.

Модель Black-Karasinski является одним фактором, логарифмически нормальной версией модели Hull-White.

Для получения дополнительной информации о моделях Hull-White и Black-Karasinski см. книгу Опции, фьючерсы и Другие Производные Джоном К. Хуллом.

Создание дерева форвардных курсов

Дерево форвардных курсов является основной единицей, представляющей эволюцию процентных ставок в установленный срок времени. Этот раздел объясняет, как создать дерево форвардного курса, использующее Financial Instruments Toolbox.

Примечание

Чтобы избежать бесполезного повторения, этот документ использует модели HJM и BDT, чтобы проиллюстрировать создание и использование деревьев процентной ставки. Модели HW и BK подобны модели BDT. Где конкретные различия существуют, они документируются в Древовидные структуры BK и HW.

Функциями MATLAB®, которые создают деревья уровня, является hjmtree и bdttree. Функция hjmtree создает структуру, HJMTree, содержа время и информацию о форвардном курсе для густого дерева. Функция bdttree создает подобную структуру, BDTTree, для повторно объединяющегося дерева.

Эта структура является автономным модулем, который включает дерево уровней (найденный в поле FwdTree структуры) и энергозависимость, уровень и спецификации времени, используемые в создании этого дерева.

Эти функции берут три структуры в качестве входных параметров:

Простой способ визуализировать любые деревья, которые вы создаете, с функцией treeviewer, которая отображает деревья графическим способом. Смотрите Графическое представление Деревьев для получения информации о treeviewer.

Вызывающая последовательность

Синтаксисом вызова для hjmtree является HJMTree = hjmtree(VolSpec, RateSpec, TimeSpec).

Точно так же синтаксисом вызова для bdttree является BDTTree = bdttree(VolSpec, RateSpec, TimeSpec).

Каждая из этих функций требует VolSpec, RateSpec и входных параметров TimeSpec:

  • VolSpec является структурой, которая задает процесс энергозависимости форвардного курса. Вы создаете VolSpec с помощью или функций hjmvolspec или bdtvolspec.

    Функция hjmvolspec поддерживает спецификацию до трех факторов. Это обрабатывает эти модели для энергозависимости структуры термина процентной ставки:

    • Постоянный

    • Стационарный

    • Экспоненциал

    • Вашичек

    • Пропорциональный

    Одна факторная модель принимает, что структура термина интереса затронута одним источником неуверенности. Слияние нескольких факторов позволяет вам указывать, что различные типы переключают на нижний регистр форму и местоположение структуры процентной ставки. Смотрите hjmvolspec для деталей.

    Функция bdtvolspec поддерживает только один фактор энергозависимости. Энергозависимость остается постоянной между парами узлов на дереве. Вы предоставляете входные значения энергозависимости в векторе десятичных значений. Смотрите bdtvolspec для деталей.

  • RateSpec является спецификацией процентной ставки начальной кривой уровня. Вы создаете эту структуру с функциональным intenvset. (См. Моделирование Структуры Термина Процентной ставки.)

  • TimeSpec является древовидной спецификацией размещения времени. Вы создаете эту переменную с функциями hjmtimespec или bdttimespec. Это представляет отображение между временами уровня и датами уровня заключения в кавычки уровня. Эта структура косвенно определяет количество уровней в дереве.

Определение модели энергозависимости (VolSpec)

Поскольку HJM поддерживает мультифактор (до 3) модели энергозависимости, в то время как BDT (также, BK и HW) поддерживает только один фактор энергозависимости, hjmvolspec и функции bdtvolspec требуют различных входных параметров и генерируют немного отличающиеся выходные параметры. Для примеров смотрите Создание Модели Энергозависимости HJM. Для примеров BDT смотрите Создание Модели Энергозависимости BDT.

Создание модели энергозависимости HJM

Функциональный hjmvolspec генерирует структуру VolSpec, который задает процесс энергозависимости σ(t,T) используемый в создании деревьев форвардного курса. В этом капитале контекста T представляет время начала форвардного курса, и t представляет время наблюдения. Процесс энергозависимости может быть создан из комбинации факторов, заданных последовательно в вызове функции, которая создает его. Каждая факторная спецификация запускается с вектора символов, задающего имя фактора, сопровождаемого подходящими параметрами.

Пример Спецификации Энергозависимости HJM.  Рассмотрите пример, который использует один фактор, а именно, фактор постоянной сигмы. Спецификация постоянного множителя требует только одного параметра, значения σ. В этом случае значение соответствует 0.10.

HJMVolSpec = hjmvolspec('Constant', 0.10)
HJMVolSpec = 

      FinObj: 'HJMVolSpec'
FactorModels: {'Constant'}
  FactorArgs: {{1x1 cell}}
  SigmaShift: 0
  NumFactors: 1
   NumBranch: 2
     PBranch: [0.5000 0.5000]
 Fact2Branch: [-1 1]

Поле NumFactors структуры VolSpec, VolSpec.NumFactors = 1, показывает, что ряд факторов, используемый, чтобы сгенерировать VolSpec, был тем. Поле FactorModels указывает, что это - фактор Constant, и поле NumBranches указывает на количество ответвлений. Как следствие каждый узел получившегося дерева имеет два ответвления, одно восстановление работоспособности и другую потерю работоспособности.

Считайте теперь 2D факторный процесс энергозависимости сделанным из пропорционального фактора и экспоненциального фактора.

% Exponential factor
Sigma_0 = 0.1;
Lambda = 1;
% Proportional factor
CurveProp = [0.11765; 0.08825; 0.06865];
CurveTerm = [   1   ;    2   ;    3   ];
% Build VolSpec
HJMVolSpec = hjmvolspec('Proportional', CurveProp, CurveTerm,...
1e6,'Exponential', Sigma_0, Lambda)
HJMVolSpec = 

      FinObj: 'HJMVolSpec'
FactorModels: {'Proportional'  'Exponential'}
  FactorArgs: {{1x3 cell}  {1x2 cell}}
  SigmaShift: 0
  NumFactors: 2
   NumBranch: 3
     PBranch: [0.2500 0.2500 0.5000]
 Fact2Branch: [2x3 double]

Вывод показывает, что спецификация энергозависимости была сгенерирована с помощью двух факторов. Дерево имеет три ответвления на узел. Каждое ответвление имеет вероятности 0,25, 0.25, и 0.5, идя сверху донизу.

Создание модели энергозависимости BDT

Функциональный bdtvolspec генерирует структуру VolSpec, который задает процесс энергозависимости. Функция требует трех входных параметров:

  • Дата оценки ValuationDate

  • Даты окончания энергозависимости урожая VolDates

  • Значения энергозависимости урожая VolCurve

Может быть включен дополнительный четвертый аргумент InterpMethod, задавая метод интерполяции.

Синтаксис, используемый для вызова bdtvolspec:

BDTVolSpec = bdtvolspec(ValuationDate, VolDates, VolCurve,... InterpMethod)

где:

  • ValuationDate является первой датой наблюдения в дереве.

  • VolDates является вектором дат, представляющих даты окончания энергозависимости урожая.

  • VolCurve является вектором значений энергозависимости урожая.

  • InterpMethod является методом интерполяции, чтобы использовать. Значением по умолчанию является linear.

Пример Спецификации Энергозависимости BDT.  Рассмотрите следующий пример:

ValuationDate = datenum('01-01-2000');
EndDates = datenum(['01-01-2001'; '01-01-2002'; '01-01-2003'; 
'01-01-2004'; '01-01-2005']);
Volatility = [.2; .19; .18; .17; .16];

Используйте bdtvolspec, чтобы создать спецификацию энергозависимости. Поскольку никакой метод интерполяции явным образом не задан, функция использует значение по умолчанию linear.

BDTVolSpec = bdtvolspec(ValuationDate, EndDates, Volatility)
BDTVolSpec = 
             FinObj: 'BDTVolSpec'
      ValuationDate: 730486
           VolDates: [5x1 double]
           VolCurve: [5x1 double]
    VolInterpMethod: 'linear'

Определение структуры термина процентной ставки (RateSpec)

RateSpec структуры является структурой термина интереса, которая задает начальную спецификацию форвардного курса, от которой выведены древовидные уровни. Моделирование Структуры Термина Процентной ставки объясняет, как создать эти структуры с помощью функционального intenvset, учитывая процентные ставки, запуск и конечные даты каждого уровня и значение соединения.

Пример создания спецификации уровня

Рассмотрите следующий пример:

Compounding = 1;
Rates = [0.02; 0.02; 0.02; 0.02];
StartDates = ['01-Jan-2000';   
              '01-Jan-2001';  
              '01-Jan-2002';  
              '01-Jan-2003'];
EndDates =   ['01-Jan-2001'; 
              '01-Jan-2002';  
              '01-Jan-2003'; 
              '01-Jan-2004'];
ValuationDate = '01-Jan-2000';

RateSpec = intenvset('Compounding',1,'Rates', Rates,... 
'StartDates', StartDates, 'EndDates', EndDates,... 
'ValuationDate', ValuationDate)
RateSpec = 

        FinObj: 'RateSpec'
   Compounding: 1
          Disc: [4x1 double]
         Rates: [4x1 double]
      EndTimes: [4x1 double]
    StartTimes: [4x1 double]
      EndDates: [4x1 double]
    StartDates: [4x1 double]
 ValuationDate: 730486
         Basis: 0
  EndMonthRule: 1

Используйте функциональный datedisp, чтобы исследовать даты, заданные в переменной RateSpec. Например:

datedisp(RateSpec.ValuationDate)
01-Jan-2000

Определение временной структуры (TimeSpec)

Структура TimeSpec задает временную структуру для дерева процентной ставки. Эта структура задает отображение между временами наблюдения на каждом уровне дерева и соответствующих дат.

TimeSpec создается с помощью или hjmtimespec или функции bdttimespec. Эти функции требуют трех входных параметров:

  • Дата оценки ValuationDate

  • Дата погашения Maturity

  • Уровень соединения Compounding

Например, синтаксис, используемый для вызова hjmtimespec,

TimeSpec = hjmtimespec(ValuationDate, Maturity, Compounding)

где:

  • ValuationDate является первой датой наблюдения в дереве.

  • Maturity является вектором дат, представляющих даты потока наличности дерева. Любые инструментальные потоки наличности с этими сроками платежа падают на древовидные узлы.

  • Compounding является частотой, на которой уровни составлены, когда пересчитано на год.

Создание спецификации времени

При вызывании функций создания спецификации времени с теми же данными, используемыми, чтобы создать структуру термина процентной ставки, RateSpec создает структуру, которая задает размещение времени для дерева.

Пример Спецификации Времени HJM.  Рассмотрите следующий пример:

Maturity = EndDates;
HJMTimeSpec = hjmtimespec(ValuationDate, Maturity, Compounding)
HJMTimeSpec = 

       FinObj: 'HJMTimeSpec'
ValuationDate: 730486
     Maturity: [4x1 double]
  Compounding: 1
        Basis: 0
 EndMonthRule: 1

Сроки платежа задали, когда создание TimeSpec не должно совпадать с EndDates интервалов уровня в RateSpec. Поскольку TimeSpec задает отображение даты времени дерева, уровни в RateSpec интерполированы, чтобы получить начальные уровни со сроками платежа, равными тем в TimeSpec.

Создание Спецификации Времени BDT.  Рассмотрите следующий пример:

Maturity = EndDates;
BDTTimeSpec = bdttimespec(ValuationDate, Maturity, Compounding)
BDTTimeSpec = 

           FinObj: 'BDTTimeSpec'
    ValuationDate: 730486
         Maturity: [4x1 double]
      Compounding: 1
            Basis: 0
     EndMonthRule: 1

Создание деревьев

Используйте VolSpec, RateSpec и TimeSpec, который вы ранее создали, когда входные параметры к функциям раньше создавали деревья BDT и HJM.

Создание дерева HJM

% Reset the volatility factor to the Constant case
HJMVolSpec = hjmvolspec('Constant', 0.10);

HJMTree = hjmtree(HJMVolSpec, RateSpec, HJMTimeSpec)
HJMTree = 

  FinObj: 'HJMFwdTree'
 VolSpec: [1x1 struct]
TimeSpec: [1x1 struct]
RateSpec: [1x1 struct]
    tObs: [0 1 2 3]
    TFwd: {[4x1 double] [3x1 double] [2x1 double] [3]}
  CFlowT: {[4x1 double] [3x1 double] [2x1 double] [4]}
 FwdTree:{[4x1 double][3x1x2 double][2x2x2 double][1x4x2 double]}

Создание дерева BDT

Теперь используйте ранее вычисленные значения для VolSpec, RateSpec и TimeSpec, как введено к функциональному bdttree, чтобы создать дерево BDT.

BDTTree = bdttree(BDTVolSpec, RateSpec, BDTTimeSpec)
BDTTree = 

  FinObj: 'BDTFwdTree'
 VolSpec: [1x1 struct]
TimeSpec: [1x1 struct]
RateSpec: [1x1 struct]
    tObs: [0 1.00 2.00 3.00]
    TFwd: {[4x1 double]  [3x1 double]  [2x1 double]  [3.00]}
  CFlowT: {[4x1 double]  [3x1 double]  [2x1 double]  [4.00]}
 FwdTree: {[1.02] [1.02 1.02] [1.01 1.02 1.03] [1.01 1.02 1.02 1.03]}

Исследование деревьев

При работе с моделями Financial Instruments Toolbox использует деревья, чтобы представлять форвардные курсы, цены, и так далее. На высшем уровне этим деревьям перенесли структуры их. Структуры инкапсулируют информацию, запрошенную, чтобы интерпретировать полностью информацию, содержавшуюся в дереве.

Рассмотрите этот пример, который использует процентную ставку и данные о портфеле в MAT-файле deriv.mat, включенный в тулбокс.

Загрузите данные в рабочее пространство MATLAB.

load deriv.mat

Отобразите список переменных, загруженных из MAT-файла.

whos
 Name              Size            Bytes  Class     Attributes

  BDTInstSet        1x1             15956  struct              
  BDTTree           1x1              5138  struct              
  BKInstSet         1x1             15946  struct              
  BKTree            1x1              5904  struct              
  CRRInstSet        1x1             12434  struct              
  CRRTree           1x1              5058  struct              
  EQPInstSet        1x1             12434  struct              
  EQPTree           1x1              5058  struct              
  HJMInstSet        1x1             15948  struct              
  HJMTree           1x1              5838  struct              
  HWInstSet         1x1             15946  struct              
  HWTree            1x1              5904  struct              
  ITTInstSet        1x1             12438  struct              
  ITTTree           1x1              8862  struct              
  ZeroInstSet       1x1             10282  struct              
  ZeroRateSpec      1x1              1580  struct         

Древовидная структура HJM

Можно теперь исследовать в некоторых деталях содержимое структуры HJMTree, содержавшейся в этом файле.

HJMTree
HJMTree = 

  FinObj: 'HJMFwdTree'
 VolSpec: [1x1 struct]
TimeSpec: [1x1 struct]
RateSpec: [1x1 struct]
    tObs: [0 1 2 3]
    TFwd: {[4x1 double]  [3x1 double]  [2x1 double]  [3]}
  CFlowT: {[4x1 double]  [3x1 double]  [2x1 double] [4]}
 FwdTree:{[4x1 double][3x1x2 double][2x2x2 double][1x4x2 double]}

FwdTree содержит фактическое дерево форвардного курса. MATLAB представляет его как массив ячеек с каждым элементом массива ячеек, содержащим древовидный уровень.

Другие поля содержат другую информацию, относящуюся к интерпретации значений в FwdTree. Самым важным является VolSpec, TimeSpec и RateSpec, которые содержат энергозависимость, временную структуру и информацию о структуре уровня соответственно.

Первый Узел.  Наблюдайте форвардные курсы в FwdTree. Первый узел представляет дату оценки, tObs = 0.

HJMTree.FwdTree{1}
ans =

   1.0356
   1.0468
   1.0523
   1.0563

Примечание

Financial Instruments Toolbox использует обратное дисконтное обозначение для форвардных курсов в дереве. Обратная скидка представляет фактор, которым текущее значение актива умножается, чтобы найти его будущее значение. В целом этими прямыми факторами являются обратные величины коэффициентов дисконтирования.

Пристально смотрите на структуру RateSpec, используемую в генерации этого дерева, чтобы видеть, где эти значения происходят. Расположите значения в едином массиве.

[HJMTree.RateSpec.StartTimes HJMTree.RateSpec.EndTimes... 
HJMTree.RateSpec.Rates]
ans =

         0    1.0000    0.0356
    1.0000    2.0000    0.0468
    2.0000    3.0000    0.0523
    3.0000    4.0000    0.0563

Если вы находите соответствующие обратные скидки процентных ставок в третьем столбце, у вас есть значения в первом узле дерева. Можно превратить процентные ставки в обратные скидки с помощью функционального rate2disc.

Disc = rate2disc(HJMTree.TimeSpec.Compounding,... 
HJMTree.RateSpec.Rates, HJMTree.RateSpec.EndTimes,... 
HJMTree.RateSpec.StartTimes);
FRates = 1./Disc
FRates =
    1.0356
    1.0468
    1.0523
    1.0563

Второй Узел.  Второй узел представляет отличное время наблюдения,   tObs = 1. Этот узел отображает два состояния: одно представление ответвления, повышающегося и другое представление ответвления потеря работоспособности.

Обратите внимание на то, что HJMTree.VolSpec.NumBranch = 2.

HJMTree.VolSpec
ans = 

          FinObj: 'HJMVolSpec'
    FactorModels: {'Constant'}
      FactorArgs: {{1x1 cell}}
      SigmaShift: 0
      NumFactors: 1
       NumBranch: 2
         PBranch: [0.5000 0.5000]
     Fact2Branch: [-1 1]

Исследуйте уровни узла, соответствующего ответвление.

HJMTree.FwdTree{2}(:,:,1)
ans =

    1.0364
    1.0420
    1.0461

Теперь исследуйте соответствие, вниз переходят.

HJMTree.FwdTree{2}(:,:,2)
ans =

    1.0574
    1.0631
    1.0672

Третий Узел.  Третий узел представляет во второй раз наблюдения, tObs = 2. Этот узел содержит в общей сложности четыре состояния, два представления ответвлений, повышающихся и другие два представления ответвлений потеря работоспособности. Исследуйте уровни узла, соответствующего работоспособным состояниям.

HJMTree.FwdTree{3}(:,:,1)
ans =

    1.0317    1.0526
    1.0358    1.0568

Затем исследуйте соответствующие неработоспособные состояния.

HJMTree.FwdTree{3}(:,:,2)
ans =

    1.0526    1.0738
    1.0568    1.0781

Изоляция Определенного Узла.  Запуск на третьем уровне, индексация в древовидном массиве ячеек становятся комплексными, и изоляция определенного узла может быть трудной. Функциональный bushpath изолирует определенный узел путем определения пути к узлу как вектор ответвлений, взятых, чтобы достигнуть того узла. Как пример, считайте узел достигнутым путем запуска с корневого узла, приведения в рабочее состояние ответвления, затем ответвления вниз, и затем другого ответвления вниз. Учитывая, что дерево имеет только два ответвления на узел, ответвления, повышающиеся, соответствуют 1 и ответвлениям, потеря работоспособности соответствует 2. Путь "вниз вниз" становится векторным [1 2 2].

FRates = bushpath(HJMTree.FwdTree, [1 2 2])
FRates =

    1.0356
    1.0364
    1.0526
    1.0674

bushpath возвращает точечные уровни для всех узлов, коснувшихся путем, заданным во входном параметре, первый, соответствующий корневому узлу и последнему, соответствующему целевому узлу.

Изоляция того же узла, использующего прямую индексацию, получает

HJMTree.FwdTree{4}(:, 3, 2)
ans =

    1.0674

Как ожидалось это одно значение соответствует последнему элементу уровней, возвращенных bushpath.

Можно использовать эти методы с любым типом дерева, сгенерированного с Financial Instruments Toolbox, такие как деревья форвардного курса или ценовые деревья.

Древовидная структура BDT

Можно теперь исследовать в некоторых деталях содержимое структуры BDTTree.

BDTTree 
BDTTree = 

      FinObj: 'BDTFwdTree'
     VolSpec: [1x1 struct]
    TimeSpec: [1x1 struct]
    RateSpec: [1x1 struct]
        tObs: [0 1.00 2.00 3.00]
        TFwd: {[4x1 double]  [3x1 double]  [2x1 double]  [3.00]}
      CFlowT: {[4x1 double]  [3x1 double]  [2x1 double]  [4.00]}
     FwdTree: {[1.10]  [1.10 1.14]  [1.10 1.14 1.19]  [1.09 1.12 1.16 1.22]}

FwdTree содержит фактическое дерево уровня. MATLAB представляет его как массив ячеек с каждым элементом массива ячеек, содержащим древовидный уровень.

Другие поля содержат другую информацию, относящуюся к интерпретации значений в FwdTree. Самым важным является VolSpec, TimeSpec и RateSpec, которые содержат энергозависимость, временную структуру и информацию о структуре уровня соответственно.

Посмотрите на структуру RateSpec, используемую в генерации этого дерева, чтобы видеть, где эти значения происходят. Расположите значения в едином массиве.

[BDTTree.RateSpec.StartTimes BDTTree.RateSpec.EndTimes... 
BDTTree.RateSpec.Rates]
ans =

         0    1.0000    0.1000
         0    2.0000    0.1100
         0    3.0000    0.1200
         0    4.0000    0.1250

Посмотрите на уровни в FwdTree. Первый узел представляет дату оценки,   tObs = 0. Второй узел представляет   tObs = 1. Исследуйте уровни во-вторых, в-третьих, и четвертые узлы.

BDTTree.FwdTree{2}  
ans =

      1.0979    1.1432

Второй узел представляет в первый раз наблюдения,   tObs = 1. Этот узел содержит в общей сложности два состояния, одно представление ответвления, повышающегося (1.0979) и другое представление ответвления, спускающегося (по 1.1432).

Примечание

Соглашение в этом документе состоит в том, чтобы отобразить цены, повышающиеся на верхнем ответвлении. Так, при отображении уровней уровни падают на верхнее ответвление и увеличиваются на более низком ответвлении.

BDTTree.FwdTree{3}
ans =

    1.0976    1.1377    1.1942

Третий узел представляет во второй раз наблюдения, t  Obs = 2. Этот узел содержит в общей сложности три состояния, одно представление ответвления, повышающегося (1.0976), одно представление ответвления в середине (1.1377) и другое представление ответвления, спускающегося (по 1.1942).

BDTTree.FwdTree{4}
ans =

    1.0872    1.1183    1.1606    1.2179

Четвертый узел представляет в третий раз наблюдения,   tObs = 3. Этот узел содержит в общей сложности четыре состояния, одно представление ответвления, повышающегося (1.0872), два представления ответвлений в середине (1.1183 и 1.1606), и другое представление ответвления, спускающегося (по 1.2179).

Изоляция Определенного Узла.  Функциональный treepath изолирует определенный узел путем определения пути к узлу как вектор ответвлений, взятых, чтобы достигнуть того узла. Как пример, считайте узел достигнутым путем запуска с корневого узла, приведения в рабочее состояние ответвления, затем ответвления вниз, и наконец другого ответвления вниз. Учитывая, что дерево имеет только два ответвления на узел, ответвления, повышающиеся, соответствуют 1 и ответвлениям, потеря работоспособности соответствует 2. Путь "вниз вниз" становится векторным   [1 2 2].

FRates = treepath(BDTTree.FwdTree, [1 2 2]) 
FRates =

    1.1000
    1.0979
    1.1377
    1.1606

treepath возвращает короткие уровни для всех узлов, коснувшихся путем, заданным во входном параметре, первый, соответствующий корневому узлу и последнему, соответствующему целевому узлу.

HW и древовидные структуры BK

HW и древовидные структуры BK подобны древовидной структуре BDT. Вы видите это, если вы исследуете демонстрационное дерево HW, содержавшееся в файле deriv.mat.

load deriv.mat;
HWTree
HWTree = 

      FinObj: 'HWFwdTree'
     VolSpec: [1x1 struct]
    TimeSpec: [1x1 struct]
    RateSpec: [1x1 struct]
        tObs: [0 1.00 2.00 3.00]
        dObs: [731947.00 732313.00 732678.00 733043.00]
      CFlowT: {[4x1 double]  [3x1 double]  [2x1 double]  [4.00]}
       Probs: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}
     Connect: {[2.00]  [2.00 3.00 4.00]  [2.00 2.00 3.00 4.00 4.00]}
     FwdTree: {[1.03]  [1.05 1.04 1.02]  [1.08 1.07 1.05 1.03 1.01]  [1.09 1.08 1.06 1.04 1.02]

Все поля этой структуры подобны своим дубликатам BDT. Существует два дополнительных поля, не существующие в BDT: Probs и Connect. Поле Probs представляет вероятности вхождения при каждом ответвлении каждого узла в дереве. Поле Connect описывает возможность соединения узлов данного древовидного уровня к узлам к следующему древовидному уровню.

Поле Probs.  В то время как BDT и модели HJM с одним фактором имеют равные вероятности для каждого ответвления в узле, HW и BK не делают. Для HW и деревьев BK, поле Probs указывает на вероятность, что конкретное ответвление будет взято в перемещении от одного узла до другого узла на следующем уровне.

Поле Probs состоит из массива ячеек с одной ячейкой на древовидный уровень. Каждой ячейкой является 3-by-NUMNODES массив с верхней строкой, представляющей вероятность перемещение, средняя строка, представляющая вероятность среднего перемещения и последнюю строку вероятность вниз перемещение.

Как рисунок, рассмотрите первые два элемента поля Probs структуры, соответствуя первым (корневым) и вторым уровням дерева.

HWTree.Probs{1}
0.16666666666667
0.66666666666667
0.16666666666667
HWTree.Probs{2}
0.12361333418768   0.16666666666667   0.21877591615172
0.65761074966060   0.66666666666667   0.65761074966060
0.21877591615172   0.16666666666667   0.12361333418768

Читая сверху донизу, значения в HWTree.Probs{1} соответствуют, середина, и вниз вероятности в корневом узле.

HWTree.Probs{2} является 3-by-3 матрица значений. Первый столбец представляет главный узел, второй столбец представляет средний узел, и последний столбец представляет концевой узел. Как с корневым узлом, первые, вторые, и третьи строки содержат значения для, середина, и вниз отклоняющийся каждый узел.

Как ожидалось сумма всех вероятностей в любом узле равняется 1.

sum(HWTree.Probs{2})
1.0000    1.0000    1.0000

Поле Connect.  Другим полем, которое отличает HW и древовидные структуры BK от древовидной структуры BDT, является Connect. Это поле описывает, как каждый узел на данном уровне соединяется с узлами следующего уровня. Потребность в этом поле является результатом возможности нестандартного ветвления в дереве.

Поле Connect древовидной структуры HW состоит из массива ячеек с одной ячейкой на древовидный уровень.

HWTree.Connect
ans = 

    [2]    [1x3 double]    [1x5 double]

Каждая ячейка содержит 1-by-NUMNODES вектор. Каждое значение в векторе относится к узлу на соответствующем древовидном уровне и представляет индекс узла на следующем древовидном уровне, с которым соединяется среднее ответвление узла.

Если вы вычитаете 1 из значений, содержавшихся в Connect, вы показываете индекс узлов на следующем уровне, которые переходят подключения к. Если вы добавляете 1 в значения, вы показываете, что индекс соответствия вниз переходит.

Как рисунок, рассмотрите HWTree.Connect{1}:

HWTree.Connect{1}
ans =

     2

Это указывает, что среднее ответвление корневого узла соединяет со вторым (от верхней части) узел следующего уровня, как ожидалось. Если вы вычитаете 1 из этого значения, вы получаете 1, который говорит вам, что ответвление переходит к главному узлу. Если вы добавляете 1, вы получаете 3, который указывает на последний узел второго уровня дерева.

Теперь рассмотрите уровень 3 в этом примере:

HWTree.Connect{3}
2     2     3     4     4

На этом уровне существует нестандартное ветвление. Это может быть легко распознано, потому что среднее ответвление двух узлов соединяется с тем же узлом на следующем уровне.

Чтобы визуализировать это, рассмотрите следующий рисунок дерева.

Здесь становится очевидно, что существует нестандартное ветвление на третьем уровне дерева на верхних и нижних узлах. Первые и вторые узлы соединяются с тем же трио узлов на следующем уровне. Подобное ветвление происходит в нижней части и узлах рядом с нижней частью дерева.

Смотрите также

| | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |

Связанные примеры

Больше о

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте