Модель Hull-White/Vasicek Gaussian Diffusion
Создайте и отображает hwv
объекты, которые выводят из sdemrd
(SDE с уровнем дрейфа, описанным в возвращающейся среднее значение форме) класс.
Используйте hwv
объекты симулировать демонстрационные пути NVars
переменные состояния описываются в возвращающейся среднее значение форме уровня дрейфа. Эти переменные состояния управляются NBrowns
Источники броуновского движения риска по NPeriods
последовательные периоды наблюдения, аппроксимируя непрерывное время стохастические процессы Hull-White/Vasicek Гауссовой диффузией.
Эта модель позволяет вам симулировать процессы Hull-White/Vasicek с векторным знаком формы:
(1) |
Xt является NVars
- 1
вектор состояния переменных процесса.
S является NVars
- NVars
из скоростей возвращения к среднему уровню (уровень возвращения к среднему уровню).
L является NVars
- 1
вектор из уровней возвращения к среднему уровню (отдаленное среднее значение или уровень).
V является NVars
- NBrowns
мгновенная матрица уровня энергозависимости.
dWt является NBrowns
- 1
Вектор броуновского движения.
создает HWV
= hwv(Speed
,Level
,Sigma
)HWV
по умолчанию объект.
Задайте требуемые входные параметры как один из следующих типов:
Массив MATLAB®. Определение массива указывает на статическую (неизменяющуюся во времени) параметрическую спецификацию. Этот массив полностью получает все детали реализации, которые ясно сопоставлены с параметрической формой.
Функция MATLAB. Определение функции оказывает косвенную поддержку для фактически любой статической, динамической, линейной, или нелинейной модели. Этот параметр поддерживается через интерфейс, потому что все детали реализации скрыты и полностью инкапсулируются функцией.
Примечание
Можно задать комбинации массива и параметров входного параметра функции по мере необходимости.
Кроме того, параметр идентифицирован как детерминированная функция времени, если функция принимает скалярное время t
как его единственный входной параметр. В противном случае параметр принят, чтобы быть функцией времени t и утвердить X(t) и вызывается с обоими входными параметрами.
создает HWV
= hwv(___,Name,Value
)HWV
объект с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value
парные аргументы.
Name
имя свойства и Value
его соответствующее значение. Name
должен появиться в одинарных кавычках (''
). Можно задать несколько аргументов пары "имя-значение" в любом порядке как Name1,Value1,…,NameN,ValueN
HWV
объект имеет следующие Свойства:
StartTime
— Начальное время наблюдения
StartState
— Начальное состояние в StartTime
Correlation
— Функция доступа для Correlation
введите, вызываемый в зависимости от времени
Drift
— Составная функция уровня дрейфа, вызываемая в зависимости от времени и состояния
Diffusion
— Составная функция уровня диффузии, вызываемая в зависимости от времени и состояния
Simulation
— Функция симуляции или метод
Speed
— Функция доступа для входного параметра Speed
, вызываемый в зависимости от времени и состояния
Level
— Функция доступа для входного параметра Level
, вызываемый в зависимости от времени и состояния
Sigma
— Функция доступа для входного параметра Sigma
, вызываемый в зависимости от времени и состояния
interpolate | Броуновская интерполяция стохастических дифференциальных уравнений |
simulate | Симулируйте многомерные стохастические дифференциальные уравнения (SDEs) |
simByEuler | Эйлерова симуляция стохастических дифференциальных уравнений (SDEs) |
simBySolution | Симулируйте приближенное решение диагонального дрейфа процессы HWV |
Когда вы задаете необходимые входные параметры как массивы, они сопоставлены с определенной параметрической формой. В отличие от этого, когда вы задаете любой необходимый входной параметр как функцию, можно настроить фактически любую спецификацию.
Доступ к выходным параметрам без входных параметров просто возвращает исходную входную спецификацию. Таким образом, когда вы вызываете эти параметры без входных параметров, они ведут себя как простые свойства и позволяют вам тестировать тип данных (удвойтесь по сравнению с функцией, или эквивалентно, статические по сравнению с динамическим) исходной входной спецификации. Это полезно для проверки и разработки методов.
Когда вы вызываете эти параметры с входными параметрами, они ведут себя как функции, производя впечатление динамического поведения. Параметры принимают время наблюдения t и вектор состояния Xt, и возвращают массив соответствующей размерности. Даже если вы первоначально задали вход как массив, hwv
обработки это, когда статическая функция времени и состояния, этим означает гарантировать, что все параметры доступны тем же интерфейсом.
[1] Aït-Sahalia, Yacine. “Тестируя Модели Непрерывного времени Точечной Процентной ставки”. Анализ Финансовых Исследований, издания 9, № 2, апрель 1996, стр 385–426.
[2] Aït-Sahalia, Yacine. “Плотность перехода для Процентной ставки и Другой Нелинейной Диффузии”. Журнал Финансов, издания 54, № 4, август 1999, стр 1361–95.
[3] Глассермен, Пол. Методы Монте-Карло в финансовой разработке. Спрингер, 2004.
[4] Оболочка, Джон. Опции, фьючерсы и Другие Производные. 7-й редактор, Prentice Hall, 2009.
[5] Джонсон, Норман Ллойд, и др. Непрерывные Одномерные распределения. 2-й редактор, Вайли, 1994.
[6] Shreve, Стивен Э. Стохастическое исчисление для финансов. Спрингер, 2004.
diffusion
| drift
| interpolate
| nearcorr
| sdeddo
| simByEuler
| simulate