simTermStructs

Симулируйте терминологические структуры для модели рынка LIBOR

Описание

пример

[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(LMM,nPeriods) моделирует будущие пути нуля кривых с помощью заданного LiborMarketModel объект.

пример

[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value) добавляет необязательные аргументы пары "имя-значение".

Примеры

свернуть все

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 терминологические структуры для заданного LMM объект.

[ZeroRates, ForwardRates] = simTermStructs(LMM, 20,'nTrials',100);

Входные параметры

свернуть все

LiborMarketModel объект, заданный с помощью LMM объект, созданный с помощью LiborMarketModel.

Типы данных: object

Количество периодов симуляции, заданное в виде числового значения. The nPeriods значение определяется сроком годности и периодичностью скоростей модели. Например, если вы должны были оценить свопцион, истекающий через 5 лет с полугодовой рыночной моделью LIBOR (LMM), то nPeriods будет 10.

Типы данных: double

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: [ZeroRates, ForwardRates] = simTermStructs(LMM, 20,'nTrials',100)

Количество моделируемых испытаний (путей расчета), заданное как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'nTrials' и положительное скалярное целое значение nPeriods каждый из наблюдений. Если вы не задаете значение для этого аргумента, по умолчанию это 1, указывающий один путь коррелированных переменных состояния.

Типы данных: double

Флаг, указывающий, используется ли антитетическая выборка, чтобы сгенерировать Гауссовы случайные вариации, которые управляют нулевым дрейфом, частотой отклонений в единицах, брауновским вектором dW (t), заданным как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'antithetic' и логический скалярный флаг. Для получения дополнительной информации о брауновском векторе см. simBySolution.

Типы данных: logical

Прямая спецификация зависимого процесса случайного шума, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Z' и числовое значение. The Z значение используется, чтобы сгенерировать нулевой дрейф, с единичной частотой отклонения Brownian вектора dW (t), который управляет симуляцией. Для получения дополнительной информации см.simBySolution для модели GBM.

Типы данных: double

Сроки для вычисления на каждом временном шаге, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Tenor' и числовой вектор.

Tenor позволяет вам выбрать другой набор ставок для вывода, чем базовые ставки. Например, может потребоваться моделирование ежеквартальных данных, но только отчет о годовых ставках; это можно сделать, задав необязательный вход Tenor.

Значение по умолчанию для tenor количество ставок в LiborMarketModel объект, заданный Correlation и VolFunc входные параметры для LiborMarketModel объект.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Моделируемые структуры терминов нулевой скорости, возвращенные как nPeriods+1-by- nTenors-by- nTrials матрица.

Моделируемые структуры терминов нулевой скорости, возвращенные как nPeriods+1-by- nTenors-by- nTrials матрица.

Введенный в R2013a