Загрузите кривую процентной ставки, часто называемую кривой подкачки, с помощью объекта IRDataCurve. Статический метод начальной загрузки берет в качестве входных параметров массив ячеек инструментов рынка (который может быть депозитами, фьючерсами процентной ставки, подкачками и связями), и загружает кривую процентной ставки или форварда или кривой нулевой ширины. Также возможно задать несколько методов интерполяции, включая кусочный постоянный, линейный, и Кусочный кубический интерполяционный полином Эрмита (PCHIP).

Анализируйте индексированные инструменты инфляции с помощью Financial Toolbox™ и Financial Instruments Toolbox™.

Создайте Модель Диболда-Ли кривой доходности США в течение каждого месяца от 1 990 до 2010. Этот пример также демонстрирует, как предсказать будущие кривые доходности, подбирая авторегрессивную модель к временным рядам каждого параметра.

Используйте объекты IRFunctionCurve смоделировать термин структура процентных ставок (также называемый кривой доходности). Это может контрастироваться с моделированием термина структура с векторами дат и данных и интерполяции между точками (который может в настоящее время быть сделан с функцией prbyzero).

Анализируйте индексированные инструменты инфляции с помощью Financial Toolbox™ и Financial Instruments Toolbox™.

Ценовой бермудец swaptions использование моделей процентной ставки в Financial Instruments Toolbox™. А именно, Белая как оболочка одна факторная модель, Линейная Гауссова 2D факторная модель и Модель Рынка LIBOR калибруются, чтобы продать данные и затем используются, чтобы сгенерировать пути процентной ставки с помощью симуляции Монте-Карло.

Используйте hwcalbycap, чтобы калибровать данные о рынке с моделью Normal (Bachelier) к цене caplets. Используйте модель Normal (Bachelier), чтобы выполнить калибровки при работе с отрицательными процентными ставками, забастовками и нормальной подразумеваемой волатильностью.

Используйте hwcalbyfloor, чтобы калибровать данные о рынке с моделью Normal (Bachelier) к цене floorlets. Используйте модель Normal (Bachelier), чтобы выполнить калибровки при работе с отрицательными процентными ставками, забастовками и нормальной подразумеваемой волатильностью.

Иллюстрирует, как Financial Instruments Toolbox™ используется, чтобы создать дерево Black-Derman-Toy (BDT) и оценить портфель инструментов с помощью модели BDT.

Иллюстрирует, как MATLAB® может использоваться, чтобы создать портфель ценных бумаг производных процентной ставки и оценить его с помощью Черной-Karasinski модели процентной ставки. Пример также показывает некоторые стратегии хеджирования минимизировать воздействие движений рынка.

Оцените европейскую азиатскую опцию с помощью шести методов в Financial Instruments Toolbox™. Этот пример демонстрирует четыре закрытых приближения формы (Kemna-Vorst, Налог, Тернбулл-Уокемен и Haug-Haug-Margrabe), модель решетки (Кокс-Росс-Рубинштейн) и симуляция Монте-Карло. Все эти методы включают некоторые компромиссы между числовой точностью и вычислительным КПД. Этот пример также демонстрирует, как изменения спотовых цен, энергозависимости и цен исполнения опциона влияют на цены опции на европейскую Ваниль и азиатские опции.

Цена и вычисляет чувствительность для европейских и американских опций распространения с помощью различных методов. Во-первых, цена и чувствительность для европейской опции распространения вычисляются с помощью закрытых решений для формы. Затем цена и чувствительность для американской опции распространения вычисляются с помощью конечной разности и симуляций Монте-Карло. Наконец, последующий анализ проводится на опциях распространения с различной областью значений входных параметров.

Иллюстрирует, как Financial Instruments Toolbox™ используется, чтобы создать дерево Black-Derman-Toy (BDT) и оценить портфель инструментов с помощью модели BDT.

Иллюстрирует, как MATLAB® может использоваться, чтобы создать портфель ценных бумаг производных процентной ставки и оценить его с помощью Черной-Karasinski модели процентной ставки. Пример также показывает некоторые стратегии хеджирования минимизировать воздействие движений рынка.

Цена и вычисляет чувствительность для европейских и американских опций распространения с помощью различных методов. Во-первых, цена и чувствительность для европейской опции распространения вычисляются с помощью закрытых решений для формы. Затем цена и чувствительность для американской опции распространения вычисляются с помощью конечной разности и симуляций Монте-Карло. Наконец, последующий анализ проводится на опциях распространения с различной областью значений входных параметров.

Различные стратегии хеджирования минимизировать воздействие в Энергетическом рынке с помощью Взломанных Опций Распространения.

Оцените опцию колебания с помощью симуляции Монте-Карло и метода Лонгштафф-Шварца. Нейтральная к риску симуляция базовой цены на природный газ проводится с помощью возвращающейся среднее значение модели. Результаты симуляции используются, чтобы оценить опцию колебания на основе метода Лонгштафф-Шварца [6]. Этот подход использует метод регрессии, чтобы аппроксимировать значение продолжения опции. Сравнение сделано между полиномом и основанием сплайна соответствовать регрессии. Наконец, получившиеся цены анализируются против более низких и верхних ценовых контуров, выведенных из стандартных европейских и американских опций.

Симулируйте цены на электроэнергию с помощью возвращающейся среднее значение модели с сезонностью и компонентом скачка. Модель калибруется под реальной вероятностью с помощью исторических цен на электроэнергию. Рыночная цена риска получена из цен фьючерсов. Нейтральная к риску симуляция Монте-Карло проводится с помощью калиброванной модели и рыночной цены риска. Результаты симуляции используются, чтобы оценить бермудскую опцию с ценами на электроэнергию как базовое.

Оцените европейскую азиатскую опцию с помощью шести методов в Financial Instruments Toolbox™. Этот пример демонстрирует четыре закрытых приближения формы (Kemna-Vorst, Налог, Тернбулл-Уокемен и Haug-Haug-Margrabe), модель решетки (Кокс-Росс-Рубинштейн) и симуляция Монте-Карло. Все эти методы включают некоторые компромиссы между числовой точностью и вычислительным КПД. Этот пример также демонстрирует, как изменения спотовых цен, энергозависимости и цен исполнения опциона влияют на цены опции на европейскую Ваниль и азиатские опции.

Цена и вычисляет чувствительность для европейских и американских опций распространения с помощью различных методов. Во-первых, цена и чувствительность для европейской опции распространения вычисляются с помощью закрытых решений для формы. Затем цена и чувствительность для американской опции распространения вычисляются с помощью конечной разности и симуляций Монте-Карло. Наконец, последующий анализ проводится на опциях распространения с различной областью значений входных параметров.

Различные стратегии хеджирования минимизировать воздействие в Энергетическом рынке с помощью Взломанных Опций Распространения.

Симулируйте цены на электроэнергию с помощью возвращающейся среднее значение модели с сезонностью и компонентом скачка. Модель калибруется под реальной вероятностью с помощью исторических цен на электроэнергию. Рыночная цена риска получена из цен фьючерсов. Нейтральная к риску симуляция Монте-Карло проводится с помощью калиброванной модели и рыночной цены риска. Результаты симуляции используются, чтобы оценить бермудскую опцию с ценами на электроэнергию как базовое.

Оцените европейскую азиатскую опцию с помощью шести методов в Financial Instruments Toolbox™. Этот пример демонстрирует четыре закрытых приближения формы (Kemna-Vorst, Налог, Тернбулл-Уокемен и Haug-Haug-Margrabe), модель решетки (Кокс-Росс-Рубинштейн) и симуляция Монте-Карло. Все эти методы включают некоторые компромиссы между числовой точностью и вычислительным КПД. Этот пример также демонстрирует, как изменения спотовых цен, энергозависимости и цен исполнения опциона влияют на цены опции на европейскую Ваниль и азиатские опции.

Цена и вычисляет чувствительность для европейских и американских опций распространения с помощью различных методов. Во-первых, цена и чувствительность для европейской опции распространения вычисляются с помощью закрытых решений для формы. Затем цена и чувствительность для американской опции распространения вычисляются с помощью конечной разности и симуляций Монте-Карло. Наконец, последующий анализ проводится на опциях распространения с различной областью значений входных параметров.

Различные стратегии хеджирования минимизировать воздействие в Энергетическом рынке с помощью Взломанных Опций Распространения.

Симулируйте цены на электроэнергию с помощью возвращающейся среднее значение модели с сезонностью и компонентом скачка. Модель калибруется под реальной вероятностью с помощью исторических цен на электроэнергию. Рыночная цена риска получена из цен фьючерсов. Нейтральная к риску симуляция Монте-Карло проводится с помощью калиброванной модели и рыночной цены риска. Результаты симуляции используются, чтобы оценить бермудскую опцию с ценами на электроэнергию как базовое.

Ценовой сначала к значению по умолчанию (FTD) подкачивает под гомогенным предположением потерь.

Оцените опцию CDS одно имени с помощью cdsoptprice.

Иллюстрирует, как Financial Toolbox™ и Financial Instruments Toolbox™ используются, чтобы оценить ипотеку уровня поддержанная безопасность с помощью модели BDT.

Предварительная оплата модели в MATLAB® с помощью функциональности от Financial Instruments Toolbox™. А именно, изменение модели предварительной оплаты Ричарда и Списка реализовано с помощью двух факторных Белых как оболочка моделей процентной ставки и Модели Рынка LIBOR, чтобы симулировать будущие пути процентной ставки. Ценная бумага, обеспеченная закладной, оценена и с пользовательскими и с моделями предварительной оплаты по умолчанию.

Используйте базовый пул MBS в 30-летней ипотеке с фиксированной процентной ставкой, чтобы задать связь PAC и затем задать последовательный CMO.