Симулируйте структуры термина для 2D факторной аддитивной Гауссовой модели процентной ставки
[ симулирует будущие пути к кривой нулевой ширины с помощью заданного ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(G2PP,nPeriods)LinearGaussian2F объект.
[ добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение". ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value)
Создайте 2D факторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки.
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);deltaTimeСоздайте 2D факторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки.
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 объект, где неровные сроки симуляции заданы с помощью дополнительного аргумента deltaTime значения имени как вектор из длины NPeriods.
NPeriods = 10; dt = rand(NPeriods,1); SimPaths = G2PP.simTermStructs(NPeriods,'nTrials',100,'DeltaTime',dt);
G2PP — LinearGaussian2F объектLinearGaussian2F объект, заданное использование G2PP объект, созданный с помощью LinearGaussian2F.
Типы данных: object
nPeriods — Количество периодов симуляцииКоличество периодов симуляции в виде числового значения. Например, чтобы симулировать 12 лет с ежегодным интервалом, задайте 12 как nPeriods введите и 1 как дополнительный deltaTime введите (обратите внимание что значение по умолчанию deltaTime 1).
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(G2PP,NPeriods,'nTrials',100,'deltaTime',dt)'deltaTime' — Временной шаг между nPeriodsВременной шаг между nPeriodsВ виде разделенной запятой пары, состоящей из 'deltaTime' и числовой скаляр или вектор. Например, чтобы симулировать 12 лет с ежегодным интервалом, задайте 12 как nPeriods введите и 1 как дополнительный deltaTime введите (обратите внимание что значение по умолчанию deltaTime 1).
Типы данных: double
'nTrials' — Количество симулированных испытанийКоличество симулированных испытаний (демонстрационные пути) в виде разделенной запятой пары, состоящей 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) в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'antithetic' и булев скалярный флаг. Для получения дополнительной информации смотрите simBySolution для модели HWV.
Типы данных: логический
'Z' — Прямая спецификация зависимого случайного шумового процессаsimBySolution функция (значение по умолчанию) | числовойПрямая спецификация зависимого случайного шумового процесса в виде разделенной запятой пары, состоящей 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 HWV. Если вы не задаете значение для Z, simBySolution генерирует Гауссовы варьируемые величины.
Типы данных: double
'Tenor' — Сроки платежа, чтобы вычислить на каждом временном шагеLinearGaussian2F объектная кривая нулевой ширины (значение по умолчанию) | числовой векторСроки платежа, чтобы вычислить на каждом временном шаге в виде разделенной запятой пары, состоящей 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.
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. ForwardRates выход вычисляется с помощью симулированных коротких уровней и при помощи определения модели, чтобы восстановить целую кривую доходности в каждую дату симуляции.
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.