Exponenta Banner
exponenta event banner

swapbycir

Инструмент ценового свопа из дерева процентных ставок Cox-Ingersoll-Ross

свернуть все на странице

Синтаксис

[Цена, Дерево цен, СвопКурс] = Свапбицир (CIRTree, LegRate, Сальдирование, Срок погашения)
[Цена, Дерево цен, СвопКурс] = Свапбицир (___, Имя, Значение)

Описание

пример

[Price,PriceTree,SwapRate] = swapbycir(CIRTree,LegRate,Settle,Maturity) ценообразование своп-инструмента из дерева процентных ставок Cox-Ingersoll-Ross (CIR). swapbycir вычисляет цены ванильных свопов, амортизирующих свопов и форвардных свопов с использованием модели CIR++ с подходом Навалька-Беляева (NB).

пример

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

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Определите процентный своп с фиксированным этапом получения и плавающим платежным законом. Платежи производятся один раз в год, и условная основная сумма составляет 100 долларов США. 

Basis = 0; 
Principal = 100;
LegRate = [0.06 20]; % [CouponRate Spread] 
LegType = [1 0]; % [Fixed Float] 
LegReset = [1 1]; % Payments once per year

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 = 5;  
Alpha = 0.03; 
Theta = 0.02;  
Sigma = 0.1;   
Settle = '01-Jan-2017'; 
Maturity = '01-Jan-2022'; 
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 4]
        dObs: [736696 737061 737426 737791 738156]
     FwdTree: {1x5 cell}
     Connect: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]  [3x7 double]}
       Probs: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]  [3x7 double]}

Цена процентного свопа.

[Price,PriceTree] = swapbycir(CIRT,LegRate,Settle,Maturity,'LegReset',LegReset,'Basis',3,'Principal',100,'LegType',LegType) 
Price = 2.5522

PriceTree = struct with fields:
     FinObj: 'CIRPriceTree'
       tObs: [0 1 2 3 4 5]
      PTree: {1x6 cell}
    Connect: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]  [3x7 double]}

Входные аргументы

свернуть все

Древовидная структура процентных ставок, созданная cirtree

Типы данных: struct

Скорость ноги, указанная как NINSTоколо-2 с каждой строкой, определенной как одна из следующих:

  • [CouponRate Spread] (фиксированный поплавок)

  • [Spread CouponRate] (поплавковый)

  • [CouponRate CouponRate] (фиксированный-фиксированный)

  • [Spread Spread] (поплавок-поплавок)

CouponRate - десятичная годовая ставка. Spread - количество базисных пунктов над эталонной скоростью. Первый столбец представляет принимающую ветвь, а второй столбец - платящую ветвь.

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 каждого свопа устанавливается дата ValuationDate дерева CIR. Аргумент подкачки 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 исполнения для каждого свопа.

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,SwapRate] = swapbycir(CIRTree,LegRate,Settle,Maturity,LegReset,Basis,Principal,LegType)

Частота сброса в год для каждого свопа, указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'LegReset' и NINSTоколо-2 вектор.

Типы данных: double

Базисный номер дня, представляющий базис для каждой ветви, определяемый как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Basis' и NINSTоколо-1 массив (или NINSTоколо-2 если Basis отличается для каждой ветви).

  • 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 суммы основного долга или графики основных значений, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Principal' и вектор или клеточный массив.

Principal принимает NINSTоколо-1 вектор или NINSTоколо-1 массив ячеек (или NINSTоколо-2 если Principal отличается для каждой ветви) условных сумм основной суммы или графиков основной стоимости. Для расписаний каждый элемент массива ячеек является NumDatesоколо-2 массив, где 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

Тип ножки, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'LegType' и NINSTоколо-2 матрица со значениями:

  • [1 1] (фиксированный-фиксированный) своп

  • [1 0] (фиксированный поплавковый) своп

  • [0 1] (float-fixed) замена

  • [0 0] (float-float) замена

Каждая строка представляет инструмент. Каждый столбец указывает, является ли соответствующая ветвь фиксированной (1) или плавающий (0). Эта матрица определяет интерпретацию значений, введенных в LegRate.

Типы данных: 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 (или NINSTоколо-2 если EndMonthRule отличается для каждой ветви).

  • 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 (или NINSTоколо-2 если AdjustCashFlowsBasis отличается для каждой ветви) логики со значениями 0 (false) или 1 Правда.

Типы данных: logical

Соглашения о рабочих днях, указанные как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'BusinessDayConvention' и вектор символа или Nоколо-1 (или NINSTоколо-2 если BusinessDayConvention отличается для каждого участка) 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

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

Дата фактического начала свопа, указанная как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'StartDate' и NINSTоколо-1 вектор дат с использованием серийного номера даты, символьного вектора, строкового массива или строкового массива.

Используйте этот аргумент для ценовых свопов, то есть свопов, которые начинаются в будущем

Типы данных: char | double | string | datetime

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые цены свопа в момент времени 0, возвращенные как NINSTоколо-1 вектор.

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

  • PriceTree.tObs содержит время наблюдения.

  • PriceTree.PTree содержит чистые цены.

Ставки, применимые к фиксированной ветви, возвращаемые как NINSTоколо-1 вектор ставок, применимых к фиксированной ветви, так что значения свопов равны нулю в момент времени 0. Эта ставка используется при расчете цен свопов, когда ставка указана для фиксированной трассы в LegRate является NaN. SwapRate вывод дополнен NaN для тех документов, в которых CouponRate не имеет значение NaN.

Подробнее

свернуть все

Амортизирующий своп

В амортизирующем свопе условная основная сумма периодически уменьшается, поскольку она привязана к базовому финансовому инструменту с уменьшающимся (амортизирующим) основным балансом, таким как ипотека.

Перемотка вперед

Соглашение о заключении соглашения о процентном свопе на фиксированную дату в будущем.

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.

См. также

| | | | | | | | | | | | |

Темы

Представлен в R2018a

Документация по инструментам для финансовых инструментов

Поддержка