LinearGaussian2F

Создайте 2D факторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки

расширьте все на странице

Описание

2D факторная аддитивная Гауссова модель процентной ставки задана с помощью кривой нулевой ширины, a, b, сигма, ЭТА и параметры ро.

А именно, модель LinearGaussian2F задана с помощью следующих уравнений:

r(t)=x(t)+y(t)+ϕ(t)

dx(t)=−a(t)x(t)dt+σ(t)dW1(t),x(0)=0

dy(t)=−b(t)y(t)dt+η(t)dW2(t),y(0)=0

где dW1(t)dW2(t)=ρdt двумерное Броуновское движение с корреляцией ρ, и ϕ является функцией, выбранной, чтобы совпадать с начальной кривой нулевой ширины.

Создание

Синтаксис

G2PP = LinearGaussian2F(ZeroCurve,a,b,sigma,eta,rho)

Описание

пример

G2PP = LinearGaussian2F(ZeroCurve,a,b,sigma,eta,rho) создает LinearGaussian2F (G2PP) объект с помощью обязательных аргументов, чтобы установить Свойства.

Свойства

развернуть все

Кривая нулевой ширины, заданная как выход от IRDataCurve или RateSpec это получено из intenvset. Это - кривая нулевой ширины, используемая, чтобы развить путь уровней будущего права.

Типы данных: object | struct

Возвращение к среднему уровню для первого фактора, заданного или как скаляр или как указатель на функцию, который занимает время, как введено и возвращает скалярное значение возвращения к среднему уровню.

Типы данных: double

Возвращение к среднему уровню для второго фактора, заданного или как скаляр или как указатель на функцию, который занимает время, как введено и возвращает скалярное значение возвращения к среднему уровню.

Типы данных: double

Энергозависимость для первого фактора, заданного или как скаляр или как указатель на функцию, который занимает время, как введено и возвращает скалярную среднюю энергозависимость.

Типы данных: double

Энергозависимость для второго фактора, заданного или как скаляр или как указатель на функцию, который занимает время, как введено и возвращает скалярную среднюю энергозависимость.

Типы данных: double

Скалярная корреляция факторов, заданных как числовое значение.

Типы данных: double

Функции объекта

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

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте 2D факторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки использование IRdataCurve. 

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 simTermStructs метод, чтобы симулировать структуры термина на основе LinearGaussian2F модель. 

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

Создайте 2D факторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки использование RateSpec. 

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);
 
RateSpec = intenvset('Rates',ZeroRates,'EndDates',CurveDates,'StartDate',Settle);
    
a = .07;
b = .5;
sigma = .01;
eta = .006;
rho = -.7;
 
G2PP = LinearGaussian2F(RateSpec,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 simTermStructs метод, чтобы симулировать структуры термина на основе LinearGaussian2F модель. 

 SimPaths = simTermStructs(G2PP, 10,'nTrials',100);

Больше о

развернуть все

Ссылки

[1] Brigo, D. и Ф. Меркурио. Модели процентной ставки - теория и практика. Финансы Спрингера, 2006.

Смотрите также

| | | | |

Темы

Введенный в R2013a

Документация Financial Instruments Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте