Преобразуйте массивы временных рядов в функции времени и состояния
добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение". F
= ts2func(___,Name,Value
)
Когда вы задаете Array
как скаляр или вектор (строка или столбец), ts2func
принимает, что это представляет одномерные временные ряды.
F
возвращает массив с одной меньшей размерностью, чем входной массив временных рядов Array
с которым F
сопоставлен. Таким образом, когда Array
вектор, 2-мерная матрица, или 3D массив, F
возвращает скаляр, вектор или 2-мерную матрицу, соответственно.
Когда скалярное время t, в который ts2func
оценивает функциональный F
не совпадает со временем наблюдения в Times
F
выполняет интерполяцию "нулевой порядок, содержат". Единственное исключение - то, если t предшествует первому элементу Times
, в этом случае F(t) = F(Times(1)).
Поддерживать методы симуляции Монте-Карло, выходная функция F
возвращает NVars
- 1
вектор-столбец или двумерная матрица с NVars
'Строки' .
Выходная функция F
всегда детерминированная функция времени, F(t), и может всегда вызываться одним входом независимо от Deterministic
флаг. Различие - это когда Deterministic
является ложным, функциональный F
май также быть вызванным вторым входом, NVars
- 1
X(t) вектора состояния, который является заполнителем и проигнорированный. В то время как F(t) и F(t,X) приводят к идентичным результатам, первый в частности указывает, что функция является детерминированной функцией времени и может предложить значительные выигрыши в производительности в некоторых ситуациях.
[1] Островок-Sahalia, Y. “Тестируя Модели Непрерывного времени Точечной Процентной ставки”. Анализ Финансовых Исследований, Spring 1996, Издания 9, № 2, стр 385–426.
[2] Островок-Sahalia, Y. “Плотность перехода для процентной ставки и другой нелинейной диффузии”. Журнал финансов, издания 54, № 4, август 1999.
[3] Глассермен, P. Методы Монте-Карло в финансовой разработке. Нью-Йорк, Springer-Verlag, 2004.
[4] Оболочка, J. C. Опции, фьючерсы и Другие Производные, 5-й редактор Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 2002.
[5] Джонсон, N. L. С. Коц и Н. Бэлэкришнэн. Непрерывные Одномерные распределения. Издание 2, 2-й редактор Нью-Йорк, John Wiley & Sons, 1995.
[6] Shreve, S. E. Стохастическое исчисление для финансов II: модели непрерывного времени. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2004.