Симулируйте структуры термина для Модели Рынка LIBOR
[ симулирует будущие пути к кривой нулевой ширины с помощью заданного ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(LMM,nPeriods)LiborMarketModel объект.
[ добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение". ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value)
Создайте LMM объект.
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); LMMVolFunc = @(a,t) (a(1)*t + a(2)).*exp(-a(3)*t) + a(4); LMMVolParams = [.3 -.02 .7 .14]; numRates = 20; VolFunc(1:numRates-1) = {@(t) LMMVolFunc(LMMVolParams,t)}; Beta = .08; CorrFunc = @(i,j,Beta) exp(-Beta*abs(i-j)); Correlation = CorrFunc(meshgrid(1:numRates-1)',meshgrid(1:numRates-1),Beta); LMM = LiborMarketModel(irdc,VolFunc,Correlation,'Period',1)
LMM =
LiborMarketModel with properties:
ZeroCurve: [1x1 IRDataCurve]
VolFunctions: {1x19 cell}
Correlation: [19x19 double]
NumFactors: NaN
Period: 1
Симулируйте термин структуры для заданного LMM объект.
[ZeroRates, ForwardRates] = simTermStructs(LMM, 20,'nTrials',100);LMM — LiborMarketModel объектLiborMarketModel объект, заданное использование LMM объект, созданный с помощью LiborMarketModel.
Типы данных: object
nPeriods — Количество периодов симуляцииКоличество периодов симуляции в виде числового значения. nPeriods значение определяется swaption истечением и периодичностью уровней модели. Например, если необходимо было оценить swaption, истекающий через 5 лет с полугодовой Моделью рынка LIBOR (LMM), затем nPeriods был бы 10.
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(LMM, 20,'nTrials',100)'nTrials' — Количество симулированных испытаний
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество 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 на Броуновском векторе, смотрите simBySolution.
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 GBM.
Типы данных: double
'Tenor' — Сроки платежа, чтобы вычислить на каждом временном шагеLiborMarketModel объект (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.
Значение по умолчанию для tenor количество уровней в LiborMarketModel возразите, как задано Correlation и VolFunc входные параметры для LiborMarketModel объект.
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.
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.