Симулируйте структуры термина для Модели Рынка LIBOR
[ симулирует будущие пути к кривой нулевой ширины с помощью заданного ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(LMM,nPeriods)LiborMarketModel объект.
[ добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение". ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value)
Создайте LMM объект.
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
Симулируйте термин структуры для заданного LMM объект.
[ZeroRates, ForwardRates] = simTermStructs(LMM, 20,'nTrials',100);LMM — LiborMarketModel объектLiborMarketModel объект, заданное использование LMM объект, созданный с помощью LiborMarketModel.
Типы данных: object
nPeriods — Количество периодов симуляцииКоличество периодов симуляции, заданных как числовое значение. nPeriods значение определяется swaption истечением и периодичностью уровней модели. Например, если необходимо было оценить swaption, истекающий через 5 лет с полугодовой Моделью рынка LIBOR (LMM), затем nPeriods был бы 10.
Типы данных: double
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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 симулированных испытанийКоличество симулированных испытаний (демонстрационные пути), заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'nTrials' и значение положительного скалярного целого числа nPeriods наблюдения каждый. Если вы не задаете значение для этого аргумента, значением по умолчанию является 1, указание 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 разделенная запятой пара, состоящая из 'antithetic' и булев скалярный флаг. Для получения дополнительной информации на Броуновском векторе, смотрите simBySolution.
Типы данных: логический
'Z' — Прямая спецификация зависимого случайного шумового процессаsimBySolution функция (значение по умолчанию) | числовойПрямая спецификация зависимого случайного шумового процесса, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'Z' и числовое значение. Z значение 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 объект (значение по умолчанию) | числовой векторСроки платежа, чтобы вычислить на каждом временном шаге, заданном как разделенная запятой пара, состоящая из 'Tenor' и числовой вектор.
Tenor позволяет вам выбрать различный набор уровней, чтобы вывести, чем базовые уровни. Например, можно хотеть симулировать ежеквартальные данные, но только сообщить о годовых показателях; это может быть сделано путем определения дополнительного входа Tenor.
Значение по умолчанию для tenor количество уровней в LiborMarketModel возразите, как задано Correlation и VolFunc входные параметры для LiborMarketModel объект.
Типы данных: double
ZeroRates — Симулированные структуры термина нулевого уровняСимулированные структуры термина нулевого уровня, возвращенные как nPeriods+1- nTenors- nTrials матрица.
ForwardRates — Симулированные структуры термина форвардного курсаСимулированные структуры термина нулевого уровня, возвращенные как nPeriods+1- nTenors- nTrials матрица.
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
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.