fixedbycir

Ценовая фиксированная процентная ставка отмечает в дереве процентной ставки Кокса-Инджерсолла-Росса

Описание

пример

[Price,PriceTree] = fixedbycir(CIRTree,CouponRate,Settle,Maturity) оценивает примечание с фиксированной процентной ставкой от Кокса-Инджерсолла-Росса (CIR) дерево процентной ставки использование модели CIR ++ с подходом Навалька-Беляевой (NB).

пример

[Price,PriceTree] = fixedbycir(___,Name,Value) добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

Задайте CouponRate для примечания с фиксированной процентной ставкой.

CouponRate = 0.03;

Создайте RateSpec использование intenvset функция.

Rates = [0.035; 0.042147; 0.047345; 0.052707]; 
Dates = {'Jan-1-2017'; 'Jan-1-2018'; 'Jan-1-2019'; 'Jan-1-2020'; 'Jan-1-2021'}; 
ValuationDate = 'Jan-1-2017'; 
EndDates = Dates(2:end)'; 
Compounding = 1; 
RateSpec = intenvset('ValuationDate', ValuationDate, 'StartDates', ValuationDate, 'EndDates',EndDates,'Rates', Rates, 'Compounding', Compounding); 

Создайте CIR дерево.

NumPeriods = length(EndDates); 
Alpha = 0.03; 
Theta = 0.02;  
Sigma = 0.1;   
Settle = '01-Jan-2017'; 
Maturity = '01-Jan-2021'; 
CIRTimeSpec = cirtimespec(ValuationDate, Maturity, NumPeriods); 
CIRVolSpec = cirvolspec(Sigma, Alpha, Theta); 

CIRT = cirtree(CIRVolSpec, RateSpec, CIRTimeSpec)
CIRT = struct with fields:
      FinObj: 'CIRFwdTree'
     VolSpec: [1x1 struct]
    TimeSpec: [1x1 struct]
    RateSpec: [1x1 struct]
        tObs: [0 1 2 3]
        dObs: [736696 737061 737426 737791]
     FwdTree: {[1.0350]  [1.0790 1.0500 1.0298]  [1x5 double]  [1x7 double]}
     Connect: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}
       Probs: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}

Оцените 3%-е примечание с фиксированной процентной ставкой.

[Price,PriceTree] = fixedbycir(CIRT,CouponRate,Settle,Maturity) 
Price = 92.1422
PriceTree = struct with fields:
     FinObj: 'CIRPriceTree'
       tObs: [0 1 2 3 4]
       dObs: [736696 737061 737426 737791 738157]
      PTree: {1x5 cell}
     AITree: {[0]  [0 0 0]  [0 0 0 0 0]  [0 0 0 0 0 0 0]  [0 0 0 0 0 0 0]}
    Connect: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}

Входные параметры

свернуть все

Древовидная структура процентной ставки, созданная cirtree

Типы данных: struct

Годовой показатель купона в виде NINST- 1 вектор.

Типы данных: double

Расчетный день, заданный или как скаляр или как NINST- 1 вектор из последовательных чисел даты, векторов символов даты, строковых массивов или массивов datetime.

Settle дата каждого примечания с фиксированной процентной ставкой назначена к ValuationDate из дерева CIR. Аргумент Settle примечания с фиксированной процентной ставкой проигнорирован.

Типы данных: char | double | string | datetime

Дата погашения в виде NINST- 1 вектор из последовательных чисел даты, векторов символов даты, строковых массивов или массивов datetime, представляющих дату погашения для каждого примечания с фиксированной процентной ставкой.

Типы данных: char | double | string | datetime

Аргументы в виде пар имя-значение

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.

Пример: [Price,PriceTree] = fixedbycir(CIRTree,CouponRate,Settle,Maturity,'FixedReset',4)

Частота платежей в год в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FixedReset' и NINST- 1 вектор.

Типы данных: double

Дневной базис количества, представляющий базис, используемый при пересчитывании на год входного дерева форвардного курса в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Basis' и NINST- 1 вектор.

  •  0 = фактический/фактический

  •  1 = 30/360 (СИА)

  •  2 = Фактический/360

  •  3 = Фактический/365

  •  4 = 30/360 (PSA)

  •  5 = 30/360 (ISDA)

  •  6 = 30/360 (европеец)

  •  7 = Фактический/365 (японский язык)

  •  8 = фактический/фактический (ICMA)

  •  9 = Фактический/360 (ICMA)

  •  10 = Фактический/365 (ICMA)

  •  11 = 30/360E (ICMA)

  •  12 = Фактический/365 (ISDA)

  •  13 = ШИНА/252

Для получения дополнительной информации смотрите Базис.

Типы данных: double

Отвлеченные основные суммы в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Principal' и векторный массив или массив ячеек.

Principal принимает NINST- 1 вектор или NINST- 1 массив ячеек, где каждым элементом массива ячеек является NumDates- 2 массив ячеек и первый столбец являются датами, и второй столбец является своим связанным отвлеченным основным значением. Дата указывает в последний день, что основное значение допустимо.

Типы данных: cell | double

Правило конца месяца отмечает для генерации дат когда Maturity дата конца месяца в течение месяца, имея 30 или меньше дней в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'EndMonthRule' и неотрицательное целое число [0, 1] использование NINST- 1 вектор.

  • 0 = Проигнорируйте правило, подразумевая, что платежный день всегда является тем же числовым днем месяца.

  • 1 = Установите правило о, подразумевая, что платежный день всегда является прошлым фактическим днем месяца.

Типы данных: логический

Отметьте, чтобы настроить потоки наличности на основе фактического дневного количества периода в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'AdjustCashFlowsBasis' и NINST- 1 вектор из logicals со значениями 0 (FALSE) или 1 TRUE.

Типы данных: логический

Праздники, используемые в вычислении рабочих дней в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Holidays' и числа даты MATLAB с помощью NHolidays- 1 вектор.

Типы данных: double

Соглашения рабочего дня в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'BusinessDayConvention' и вектор символов или N- 1 массив ячеек из символьных векторов соглашений рабочего дня. Выбор для соглашения рабочего дня определяет, как обработаны нерабочие дни. Нерабочие дни заданы как выходные плюс любая другая дата, что компании не открыты (e.g. установленные законом праздники). Значения:

  • actual — Нерабочие дни эффективно проигнорированы. Потоки наличности, которые падают в нерабочие дни, приняты, чтобы быть распределенными в фактическую дату.

  • follow — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в следующий рабочий день.

  • modifiedfollow — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в следующий рабочий день. Однако, если следующий рабочий день находится в различном месяце, предыдущий рабочий день принят вместо этого.

  • previous — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в предыдущий рабочий день.

  • modifiedprevious — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в предыдущий рабочий день. Однако, если предыдущий рабочий день находится в различном месяце, следующий рабочий день принят вместо этого.

Типы данных: char | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые цены примечания с фиксированной процентной ставкой во время 0, возвращенный как NINST- 1 вектор.

Древовидная структура цен на инструменты, возвращенных как структура MATLAB деревьев, содержащих векторы из цен на инструменты и начисленных процентов, и вектор времен наблюдения для каждого узла. В PriceTree:

  • PriceTree.tObs содержит времена наблюдения.

  • PriceTree.dObs содержит даты наблюдения.

  • PriceTree.PTree содержит чистые цены.

  • PriceTree.AITree содержит начисленные проценты.

Больше о

свернуть все

Примечание с фиксированной процентной ставкой

fixed-rate note является долгосрочной долговой безопасностью с предварительно установленной процентной ставкой и зрелостью, которой процент должен быть выплачен.

Принципал может или не может быть заплачен в зрелости. В Financial Instruments Toolbox™ принципал всегда платится в зрелости. Для получения дополнительной информации см. Примечание С фиксированной процентной ставкой.

Ссылки

[1] Cox, J., Ингерсолл, J. и С. Росс. "Теория термина структура процентных ставок". Econometrica. Издание 53, 1985.

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

[3] Hirsa, A. Вычислительные методы в финансах. Нажатие CRC, 2012.

[4] Nawalka, S., Soto, G. и Н. Беляева. Динамическое моделирование структуры термина. Вайли, 2007.

[5] Нельсон, D. и К. Рамасвами. "Простые Биномиальные Процессы как Приближения Диффузии в Финансовых Моделях". Анализ Финансовых Исследований. Vol 3. 1990, стр 393–430.

Введенный в R2018a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте