floatbycir

Ценовая нота с плавающей ставкой из дерева процентных ставок Кокс-Ингерсолл-Росс

Описание

пример

[Price,PriceTree] = floatbycir(CIRTree,Spread,Settle,Maturity) цены в купюре с плавающей ставкой из дерева процентных ставок Кокс-Ингерсолл-Росс (CIR).

floatbycir вычисляет цены ванильных купюр с плавающей ставкой, амортизирующих купюр с плавающей ставкой, купюр с ограниченной плавающей ставкой, купюр с плавающей ставкой и коллекционных банкнот с плавающей ставкой с использованием модели CIR++ с подходом Навалки-Беляевой (NB).

пример

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

Примеры

свернуть все

Задайте Spread из 20 базисных точек для ноты с плавающей ставкой.

Spread = 20;

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 20-базисную точку с плавающей ставкой.

[Price,PriceTree] = floatbycir(CIRT,Spread,Settle,Maturity) 
Price = 100.7143
PriceTree = struct with fields:
     FinObj: 'CIRPriceTree'
      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]}
       tObs: [0 1 2 3 4]
    Connect: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}
      Probs: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}

Входные параметры

свернуть все

Древовидная структура процентной ставки, созданная cirtree

Типы данных: struct

Количество базисных точек над скоростью ссылки, заданное как NINST-by- 1 вектор.

Типы данных: double

Дата расчета, заданная в виде скаляра или NINST-by- 1 вектор серийных номеров дат, векторов символов даты, строковых массивов или массивов datetime.

The Settle дата для каждой ноты с плавающей скоростью устанавливается в ValuationDate дерева CIR. Аргумент ноты с плавающей скоростью Settle игнорируется.

Типы данных: char | double | string | datetime

Дата зрелости, заданная как NINST-by- 1 вектор серийных номеров дат, векторов символов даты, строковых массивов или массивов datetime, представляющих дату зрелости для каждой ноты с плавающей скоростью.

Типы данных: char | double | string | datetime

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: [Price,PriceTree] = floatbycir(CIRTree,Spread,Settle,Maturity,'Basis',3)

Частота платежей в год, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'FloatReset' и a NINST-by- 1 вектор.

Примечание

Платежи по купюрам с плавающей ставкой (FRN) определяются эффективной процентной ставкой между датами сброса. Если период сброса для FRN охватывает более одного уровня дерева, вычисление платежа становится невозможным из-за рекомбинантного характера дерева. То есть древовидный путь, соединяющий две последовательные даты сброса, не может быть однозначно определен, поскольку существует несколько возможных путей для соединения двух дат платежа.

Типы данных: double

Базис отсчета дней, представляющий базис, используемый при аннуализации входа дерева прямой скорости, заданный как разделенная запятой пара, состоящий из 'Basis' и a NINST-by- 1 вектор.

  • 0 = факт/факт

  • 1 = 30/360 (SIA)

  • 2 = факт/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

Для получения дополнительной информации см. раздел Базиса.

Типы данных: double

Условные основные суммы, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Principal' и вектор или массив ячеек.

Principal принимает NINST-by- 1 вектор или NINST-by- 1 массив ячеек, где каждый элемент массива ячеек является NumDates-by- 2 массив ячеек, и первый столбец является датами, и второй столбец является его связанным условным основным значением. Дата указывает на последний день действия основного значения.

Типы данных: cell | double

Флаг правила конца месяца для генерации дат при Maturity - дата конца месяца для месяца, имеющего 30 или менее дней, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'EndMonthRule' и неотрицательное целое число [0, 1] использование NINST-by- 1 вектор.

  • 0 = Игнорировать правило, означающее, что дата платежа всегда является одним и тем же числовым днем месяца.

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

Типы данных: logical

Флаг для корректировки денежных потоков на основе фактического количества дней периода, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'AdjustCashFlowsBasis' и a NINST-by- 1 вектор логических единиц со значениями 0 (false) или 1 Правда.

Типы данных: logical

Праздничные дни, используемые в вычислении рабочих дней, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Holidays' и номера дат MATLAB с использованием NHolidays-by- 1 вектор.

Типы данных: double

Соглашения о рабочих днях, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'BusinessDayConvention' и вектор символов или N-by- 1 массив ячеек из векторов символов соглашений о рабочих днях. Выбор для соглашения о рабочих днях определяет, как обрабатываются дни небизнеса. Дни небизнеса определяются как выходные дни плюс любая другая дата, когда предприятия не открыты (например, установленные законом праздничные дни). Значения:

  • actual - Дни небизнеса эффективно игнорируются. Денежные потоки, которые приходятся на дни небизнеса, считаются распределенными на фактическую дату.

  • follow - Денежные потоки, которые приходятся на нерабочий день, принимаются распределенными на следующий рабочий день.

  • modifiedfollow - Денежные потоки, которые приходятся на нерабочий день, принимаются распределенными на следующий рабочий день. Однако если следующий рабочий день находится в другом месяце, то вместо этого принимается предыдущий рабочий день.

  • previous - Денежные потоки, которые приходятся на нерабочий день, принимаются распределенными в предыдущий рабочий день.

  • modifiedprevious - Денежные потоки, которые приходятся на нерабочий день, принимаются распределенными в предыдущий рабочий день. Однако, если предыдущий рабочий день находится в другом месяце, вместо этого принимается следующий рабочий день.

Типы данных: char | cell

Годовая скорость прописной буквы, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'CapRate' и a NINST-by- 1 десятичный годовой темп или NINST-by- 1 массив ячеек, где каждый элемент является NumDates-by- 2 массив ячеек, и первый столбец массива ячеек является датами, а второй столбец - связанными скоростями прописной буквы. Дата указывает на последний день действия предельной ставки.

Типы данных: double | cell

Годовая минимальная ставка, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'FloorRate' и a NINST-by- 1 десятичный годовой темп или NINST-by- 1 массив ячеек.

Для NINST-by- 1 массив ячеек, каждый элемент является NumDates-by- 2 массив ячеек, где первый столбец массива ячеек является датами, а второй столбец - связанными скоростями этажа. Дата указывает на последний день действия минимальной ставки.

Типы данных: double | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые цены ноты с плавающей ставкой в момент 0, возвращенные как NINST-by- 1 вектор.

Древовидная структура цен на приборы, возвращаемая как структура MATLAB деревьев, содержащая векторы цен на приборы и начисленных процентов, и вектор времени наблюдения для каждого узла. Внутри PriceTree:

  • PriceTree.PTree содержит чистые цены.

  • PriceTree.AITree содержит начисленные проценты.

  • PriceTree.tObs содержит время наблюдения.

  • PriceTree.Connect содержит векторы связности. Каждый элемент массива ячеек описывает, как узлы на этом уровне соединяются с следующим. Для заданного уровня дерева существуют NumNodes элементы в векторе, и они содержат индекс узла на следующем уровне, с которым соединяется средняя ветвь. Вычитание 1 из этого значения указывает, где соединяется восходящая ветвь, и добавление 1 указывает, где соединяется нисходящая ветвь.

  • PriceTree.Probs содержит массивы вероятностей. Каждый элемент массива ячеек содержит вероятности перехода вверх, посередине и вниз для каждого узла уровня.

Подробнее о

свернуть все

Примечание с плавающей скоростью

floating-rate note является обеспечением, подобным облигации, но процентная ставка банкноты периодически сбрасывается относительно ссылки индекса ставки, чтобы отразить колебания рыночных процентных ставок.

Ссылки

[1] Кокс, Дж., Ингерсолл, Дж., и С. Росс. «Теория срочной 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. CRC Press, 2012.

[4] Навалка, С., Сото, Г., и Н. Беляева. Динамическое моделирование структуры термина. Уайли, 2007.

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

Введенный в R2018a