swapbycir

Инструмент ценового свопа из дерева процентных ставок Кокс-Ингерсолл-Росс

Описание

пример

[Price,PriceTree,SwapRate] = swapbycir(CIRTree,LegRate,Settle,Maturity) оценивает инструмент свопа из дерева процентных ставок Кокс-Ингерсолл-Росс (CIR). swapbycir вычисляет цены ванильных свопов, амортизации свопов и форвардных свопов с помощью модели CIR++ с помощью подхода Навалки-Беляевой (NB).

пример

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

Примеры

свернуть все

Определите процентный своп с фиксированной приемной стойкой и плавающей оплатой. Платежи производятся один раз в год, а условная основная сумма составляет $100.

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

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 = 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 параметры

свернуть все

Древовидная структура процентной ставки, созданная cirtree

Типы данных: struct

Скорость ног, заданная как NINST-by- 2 матрица с каждой строкой, заданной как одна из следующих:

  • [CouponRate Spread] (с фиксированной запятой)

  • [Spread CouponRate] (с фиксированной запятой)

  • [CouponRate CouponRate] (фиксировано-фиксированное)

  • [Spread Spread] (с плавающей запятой)

CouponRate - десятичный годовой темп. Spread количество базисных точек по скорости ссылки. Первый столбец представляет приемную ветвь, а второй столбец представляет платежную ветвь.

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 каждого свопа устанавливается в ValuationDate дерева CIR. Аргумент swap 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 каждого свопа.

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

Частота сброса в год для каждого свопа, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'LegReset' и a NINST-by- 2 вектор.

Типы данных: double

Базис отсчета дней, представляющий базис для каждой ветви, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Basis' и a NINST-by- 1 массив (или NINST-by- 2 если Basis отличается для каждой ноги).

  • 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 суммы основной суммы или расписания основного значения, 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 (или NINST-by- 2 если Principal отличается для каждой ветви) от условных сумм основной суммы или графиков основного значения. Для расписаний каждый элемент массива ячеек является NumDates-by- 2 массив, где первый столбец является датами, а второй - его сопоставленным условным основным значением. Дата указывает на последний день действия основного значения.

Типы данных: cell | double

Тип ножки, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'LegType' и a NINST-by- 2 матрица со значениями:

  • [1 1] (фиксированно-фиксированный) обмен

  • [1 0] (с фиксированной запятой) своп

  • [0 1] (с фиксированной запятой) своп

  • [0 0] (с плавающей запятой) своп

Каждая строка представляет инструмент. Каждый столбец указывает, является ли соответствующая стойка 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 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 (или NINST-by- 2 если EndMonthRule отличается для каждой ноги).

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

Типы данных: logical

Соглашения о рабочих днях, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'BusinessDayConvention' и вектор символов или N-by- 1 (или NINST-by- 2 если BusinessDayConvention отличается для каждой ветви) 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

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

Обмен датой фактически начинается, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'StartDate' и a NINST-by- 1 вектор дат с использованием серийного номера даты, вектора символов, строковых массивов или строковых массивов.

Используйте этот аргумент для ценовых форвардных свопов, то есть свопов, которые начинаются в будущую дату

Типы данных: char | double | string | datetime

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые цены свопа в момент 0, возвращенные как NINST-by- 1 вектор.

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

  • PriceTree.tObs содержит время наблюдения.

  • PriceTree.PTree содержит чистые цены.

Тарифы, применимые к фиксированной стойке, возвращенные как NINST-by- 1 вектор скоростей, применимых к фиксированной ветви, так что значения свопов "равны нулю в момент 0. Эта ставка используется при вычислении цен свопов, когда ставка задана для фиксированного участка в LegRate является NaN. The SwapRate выход заполнен NaN для тех инструментов, в которых CouponRate не установлено в NaN.

Подробнее о

свернуть все

Амортизация свопа

При амортизации свопа условный принципал периодически уменьшается, потому что он привязан к базовому финансовому инструменту со снижающимся (амортизирующим) основным балансом, таким как ипотека.

Прямая замена

Соглашение о заключении соглашения об обмене процентными ставками на фиксированную дату в будущем.

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