exponenta event banner

fixedbycir

Нота с фиксированной ценой из дерева процентных ставок Cox-Ingersoll-Ross

Описание

пример

[Price,PriceTree] = fixedbycir(CIRTree,CouponRate,Settle,Maturity) котирует ноту с фиксированной ставкой из дерева процентных ставок Cox-Ingersoll-Ross (CIR) с использованием модели CIR++ с подходом Nawalka-Beliaeva (NB).

пример

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

Примеры

свернуть все

Определите CouponRate для примечания с фиксированной ставкой.

CouponRate = 0.03;

Создать RateSpec с использованием 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); 

Создать 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]}

Цена 3% ноты с фиксированной 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 аргументы

свернуть все

Древовидная структура процентных ставок, созданная cirtree

Типы данных: struct

Годовая ставка купона, указанная как NINSTоколо-1 вектор.

Типы данных: double

Дата расчета, указанная как скаляр или NINSTоколо-1 вектор серийных номеров дат, векторы символов даты, строковые массивы или массивы datetime.

Settle для каждой заметки с фиксированной ставкой устанавливается дата ValuationDate дерева CIR. Аргумент примечания с фиксированной ставкой Settle игнорируется.

Типы данных: char | double | string | datetime

Дата погашения, указанная как NINSTоколо-1 вектор серийных номеров дат, векторов символов даты, строковых массивов или массивов datetime, представляющих дату погашения для каждой заметки с фиксированной ставкой.

Типы данных: char | double | string | datetime

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Частота платежей в год, указанная как разделенная запятыми пара, состоящая из 'FixedReset' и NINSTоколо-1 вектор.

Типы данных: double

База подсчета дней, представляющая основу, используемую при ежегодной классификации входного дерева форвардных ставок, указанного как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Basis' и NINSTоколо-1 вектор.

  • 0 = факт/факт

  • 1 = 30/360 (SIA)

  • 2 = фактически/360

  • 3 = факт/365

  • 4 = 30/360 (PSA)

  • 5 = 30/360 (ISDA)

  • 6 = 30/360 (европейский)

  • 7 = факт/365 (японский)

  • 8 = факт/факт (ICMA)

  • 9 = факт/360 (ICMA)

  • 10 = факт/365 (ICMA)

  • 11 = 30/360E (ICMA)

  • 12 = факт/365 (ISDA)

  • 13 = BUS/252

Дополнительные сведения см. в разделе Базис.

Типы данных: double

Условные основные суммы, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Principal' и вектор или клеточный массив.

Principal принимает NINSTоколо-1 вектор или NINSTоколо-1 массив ячеек, где каждый элемент массива ячеек является NumDatesоколо-2 массив ячеек и первый столбец - даты, а второй столбец - связанное с ним условное основное значение. Дата указывает последний день, когда действительным является основное значение.

Типы данных: cell | double

Флаг правила конца месяца для генерации дат при Maturity - дата окончания месяца, имеющая 30 или менее дней, указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'EndMonthRule' и неотрицательное целое число [0, 1] с использованием NINSTоколо-1 вектор.

  • 0 = Игнорировать правило, означающее, что дата платежа всегда совпадает с числовым днем месяца.

  • 1 = Установите правило, означающее, что дата платежа всегда является последним фактическим днем месяца.

Типы данных: logical

Флажок для корректировки денежных потоков на основе фактического количества дней периода, указанного как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'AdjustCashFlowsBasis' и NINSTоколо-1 вектор логикалов со значениями 0 (false) или 1 Правда.

Типы данных: logical

Праздники, используемые в вычислительных рабочих днях, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Holidays' и номера дат MATLAB с использованием NHolidaysоколо-1 вектор.

Типы данных: double

Соглашения о рабочих днях, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'BusinessDayConvention' и вектор символа или Nоколо-1 массив ячеек символьных векторов соглашений о рабочих днях. Выбор соглашения о рабочих днях определяет, как обрабатываются дни, не связанные с бизнесом. Дни, не связанные с бизнесом, определяются как выходные дни, а также любые другие даты, когда предприятия не открыты (например, официальные праздники). Значения:

  • actual - Дни, не связанные с бизнесом, фактически игнорируются. Предполагается, что денежные потоки, приходящиеся на нерабочие дни, распределяются на фактическую дату.

  • follow - Денежные потоки, приходящиеся на нерабочий день, предполагается распределить на следующий рабочий день.

  • modifiedfollow - Денежные потоки, приходящиеся на нерабочий день, предполагается распределить на следующий рабочий день. Однако если следующий рабочий день находится в другом месяце, вместо него используется предыдущий рабочий день.

  • previous - Денежные потоки, приходящиеся на нерабочий день, предполагается распределить в предыдущий рабочий день.

  • modifiedprevious - Денежные потоки, приходящиеся на нерабочий день, предполагается распределить в предыдущий рабочий день. Однако если предыдущий рабочий день находится в другом месяце, вместо него принимается следующий рабочий день.

Типы данных: char | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые цены нот с фиксированной ставкой в момент времени 0, возвращаемые как NINSTоколо-1 вектор.

Древовидная структура цен инструментов, возвращаемая как структура MATLAB деревьев, содержащих векторы цен инструментов и начисленных процентов, и вектор времени наблюдения для каждого узла. В PriceTree:

  • PriceTree.tObs содержит время наблюдения.

  • PriceTree.dObs содержит даты наблюдения.

  • PriceTree.PTree содержит чистые цены.

  • PriceTree.AITree содержит начисленные проценты.

Подробнее

свернуть все

Примечание с фиксированной ставкой

Нота с фиксированной ставкой - это долгосрочное долговое обеспечение с предварительно установленной процентной ставкой и сроком погашения, по которому должны быть выплачены проценты.

Основная сумма может быть выплачена или не выплачена по истечении срока погашения. В Toolbox™ финансовых инструментов основная сумма всегда выплачивается при наступлении срока погашения. Дополнительные сведения см. в разделе Примечание с фиксированной скоростью.

Ссылки

[1] Кокс, J., Ингерсолл, J. и С. Росс. «Теория терминологической структуры процентных ставок». Эконометрика. Том 53, 1985.

[2] Бриго, Д. и Ф. Меркурио. Модели процентных ставок - теория и практика. Springer Finance, 2006.

[3] Хирса, А. Вычислительные методы в финансах. КПР Пресс, 2012.

[4] Навалька, С., Сото, Г. и Н. Белиаева. Динамическое моделирование структуры терминов. Уайли, 2007.

[5] Нельсон, Д. и К. Рамасвами. «Простые биномиальные процессы как диффузионные приближения в финансовых моделях». Обзор финансовых исследований. Том 3. 1990, стр 393–430.

Представлен в R2018a