Exponenta Banner
exponenta event banner

simTermStructs

Симулируйте терминологические структуры для двухфакторной аддитивной Гауссовой модели процентной ставки

Свернуть все на странице

Синтаксис

[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(G2PP,nPeriods)
[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(___,Name,Value)

Описание

пример

[ZeroRates,ForwardRates] = simTermStructs(G2PP,nPeriods) моделирует будущие пути нуля кривых с помощью заданного LinearGaussian2F объект.

пример

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

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Создайте двухфакторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки. 

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);
    
a = .07;
b = .5;
sigma = .01;
eta = .006;
rho = -.7;
 
G2PP = LinearGaussian2F(irdc,a,b,sigma,eta,rho)
G2PP = 
  LinearGaussian2F with properties:

    ZeroCurve: [1x1 IRDataCurve]
            a: @(t,V)ina
            b: @(t,V)inb
        sigma: @(t,V)insigma
          eta: @(t,V)ineta
          rho: -0.7000

Используйте simTermStructs метод для симуляции термических структур на основе LinearGaussian2F модель. 

 SimPaths = simTermStructs(G2PP, 10,'nTrials',100);
Открыть Live Script

Создайте двухфакторную аддитивную Гауссову модель процентной ставки. 

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);
a = .07;
b = .5;
sigma = .01;
eta = .006;
rho = -.7;
G2PP = LinearGaussian2F(irdc,a,b,sigma,eta,rho)
G2PP = 
  LinearGaussian2F with properties:

    ZeroCurve: [1x1 IRDataCurve]
            a: @(t,V)ina
            b: @(t,V)inb
        sigma: @(t,V)insigma
          eta: @(t,V)ineta
          rho: -0.7000

Используйте simTermStructs метод для симуляции термических структур на основе LinearGaussian2F объект, где неровные теноры симуляции заданы с помощью необязательного аргумента имя-значение deltaTime как вектор длины NPeriods. 

NPeriods = 10;               
dt = rand(NPeriods,1);
SimPaths = G2PP.simTermStructs(NPeriods,'nTrials',100,'DeltaTime',dt);

Входные параметры

свернуть все

LinearGaussian2F объект, заданный с помощью G2PP объект, созданный с помощью LinearGaussian2F.

Типы данных: object

Количество периодов симуляции, заданное в виде числового значения. Для примера, чтобы симулировать 12 лет с годовым интервалом, задайте 12 как nPeriods входные и 1 как необязательный deltaTime вход (обратите внимание, что значение по умолчанию для deltaTime является 1).

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(G2PP,NPeriods,'nTrials',100,'deltaTime',dt)

Временной шаг между nPeriods, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'deltaTime' и числовой скаляр или вектор. Для примера, чтобы симулировать 12 лет с годовым интервалом, задайте 12 как nPeriods входные и 1 как необязательный deltaTime вход (обратите внимание, что значение по умолчанию для deltaTime является 1).

Типы данных: double

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 см. simBySolution для модели HWV.

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 HWV. Если вы не задаете значение для Z, simBySolution генерирует Гауссовы вариации.

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.

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. The ForwardRates выход вычисляется с помощью моделируемых коротких скоростей и путем использования определения модели для восстановления всей кривой выражения на каждую дату симуляции.

См. также

Темы

Введенный в R2013a

Документация по продукту Financial Instruments Toolbox

Поддержка