hjmvolspec

Задайте процесс энергозависимости процентной ставки Хита-Джарроу-Мортона

Описание

пример

VolSpec = hjmvolspec(Factor,Sigma_0) создает Constant volatility (Хо-Ли) структура для hjmtree путем определения Factor как 'Constant'.

пример

VolSpec = hjmvolspec(Factor,CurveVol,CurveTerm) создает структуру Stationary volatility для hjmtree путем определения Factor как 'Stationary'.

пример

VolSpec = hjmvolspec(Factor,Sigma_0,Lambda) создает структуру Exponential volatility для hjmtree путем определения Factor как 'Exponential'.

пример

VolSpec = hjmvolspec(Factor,Sigma_0,CurveDecay,CurveTerm) создает структуру Vasicek, Hull-White volatility для hjmtree путем определения Factor как 'Vasicek'.

пример

VolSpec = hjmvolspec(Factor,CurveProp,CurveTerm,MaxSpot) создает структуру Nearly proportional stationary volatility для hjmtree путем определения Factor как 'Proportional'.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как вычислить VolSpec структура, чтобы задать модель энергозависимости для hjmtree когда энергозависимость является пропорциональным одно-факторным.

CurveProp = [0.11765; 0.08825; 0.06865];
CurveTerm = [1; 2; 3];
VolSpec = hjmvolspec('Proportional', CurveProp, CurveTerm, 1e6)
VolSpec = struct with fields:
          FinObj: 'HJMVolSpec'
    FactorModels: {'Proportional'}
      FactorArgs: {{1x3 cell}}
      SigmaShift: 0
      NumFactors: 1
       NumBranch: 2
         PBranch: [0.5000 0.5000]
     Fact2Branch: [-1 1]

В этом примере показано, как вычислить VolSpec структура, чтобы задать модель энергозависимости для hjmtree когда энергозависимость является 2D фактором, экспоненциальным и постоянным.

VolSpec = hjmvolspec('Exponential', 0.1, 1, 'Constant', 0.2)
VolSpec = struct with fields:
          FinObj: 'HJMVolSpec'
    FactorModels: {'Exponential'  'Constant'}
      FactorArgs: {{1x2 cell}  {1x1 cell}}
      SigmaShift: 0
      NumFactors: 2
       NumBranch: 3
         PBranch: [0.2500 0.2500 0.5000]
     Fact2Branch: [2x3 double]

Входные параметры

свернуть все

Фактор энергозависимости, заданный как вектор символов с одним из следующих значений:

  • 'Constant'

    σ(t,T) = Sigma_0

  • 'Stationary'

    σ(t,T) = Vol(T- t) = Vol(Term)

  • 'Exponential'

    σ(t,T) = Sigma_0*exp(-Lambda*(T-t))

  • 'Vasicek'

    σ(t,T) = Sigma_0*exp(-Decay(T-t))

  • 'Proportional'

    σ(t,T) = Prop(T-t)*max(SpotRate(t),MaxSpot)

Примечание

Можно задать больше чем один Factor путем конкатенации Факторных имен и их связанных параметров.

Типы данных: char

Основная энергозависимость по модулю, заданному как скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Фактор затухания, заданный как скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Количество кривой Vol значения в точках выборки, заданных как NCURVES- by1 вектор.

Типы данных: double

Количество кривой Term значения в точках выборки, заданных как NCURVES- 1 вектор.

Типы данных: double

Количество кривой Decay значения в точках выборки, заданных как NPOINTS- 1 вектор.

Типы данных: double

Количество кривой Prop значения в точках выборки, заданных как NCURVES- 1 вектор.

Типы данных: double

Максимальный точечный уровень, заданный как скалярное числовое значение.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Структура, задающая модель энергозависимости для bktree. hjmvolspec задает процесс энергозависимости форвардного курса HJM на основе заданного входа Factor.

Больше о

свернуть все

Процесс энергозависимости

Процесс энергозависимости σ(t,T), где t является временем наблюдения, и T является временем начала форвардного курса.

В стационарном процессе термином энергозависимости является T–t. Несколько факторов могут быть заданы последовательно.

Временные стоимости T, t и Term находятся в модулях интервала купона, заданных Compounding вход hjmtimespec. Например, если Compounding= 2 , Term = 1 полугодовой период (шесть месяцев).

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте