cirprice

Цены на инструменты из модели процентной ставки Кокса-Инджерсолла-Росса

свернуть все на странице

Синтаксис

Price = cirprice(CIRTree,InstSet)
[Price,PriceTree] = cirprice(CIRTree,InstSet)

Описание

пример

Price = cirprice(CIRTree,InstSet) вычисляет цены на инструменты с помощью Кокса-Инджерсолла-Росса (CIR) дерево процентной ставки, созданное с cirtree. Дерево CIR использует модель CIR ++ с подходом Навалька-Беляевой (NB).

cirprice обрабатывает следующие инструментальные значения типа: 'Bond', 'CashFlow', 'OptBond', 'Fixed'float\capполподкачка, 'Swaption', 'RangeFloat', 'OptFloat', 'OptEmFloat'.

пример

[Price,PriceTree] = cirprice(CIRTree,InstSet) возвращает дополнительный выходной параметр для PriceTree.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Задайте два инструмента связи.

CouponRate= [0.035;0.04];
Settle= 'Jan-1-2017'; 
Maturity = 'Jan-1-2019'; 
Period = 1; 
InstSet = instbond(CouponRate, Settle, Maturity, Period)
InstSet = struct with fields:
        FinObj: 'Instruments'
    IndexTable: [1x1 struct]
          Type: {'Bond'}
     FieldName: {{11x1 cell}}
    FieldClass: {{11x1 cell}}
     FieldData: {{11x1 cell}}


instdisp(InstSet)
Index Type CouponRate Settle         Maturity       Period Basis EndMonthRule IssueDate FirstCouponDate LastCouponDate StartDate Face
1     Bond 0.035      01-Jan-2017    01-Jan-2019    1      0     1            NaN       NaN             NaN            NaN       100 
2     Bond 0.04       01-Jan-2017    01-Jan-2019    1      0     1            NaN       NaN             NaN            NaN       100

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-2019'; 
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 0.5000 1 1.5000]
        dObs: [736696 736878 737061 737243]
     FwdTree: {1x4 cell}
     Connect: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}
       Probs: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}

Оцените связи.

Price = cirprice(CIRT,InstSet) 
Price = 2×1

   98.6793
   99.6228

Входные параметры

свернуть все

Древовидная структура процентной ставки, заданная при помощи cirtree.

Типы данных: struct

Переменная Instrument, содержащая набор NINST инструменты, заданное использование instadd. Инструменты категоризированы типом; каждый тип может иметь различные поля данных. Сохраненное поле данных является вектором-строкой или вектором символов для каждого инструмента.

Типы данных: struct

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые цены долгового обязательства с плавающей ставкой во время 0, возвращенный как NINST- 1 вектор. Цены вычисляются обратным динамическим программированием на дереве процентной ставки. Если инструмент не может быть оценен, NaN возвращен в той записи.

Древовидная структура цен на инструменты, возвращенных как MATLAB® структура деревьев, содержащих векторы из цен на инструменты и начисленных процентов, и вектор времен наблюдения для каждого узла. В PriceTree:

  • PriceTree.PTree содержит чистые цены.

  • PriceTree.AITree содержит начисленные проценты.

  • PriceTree.tObs содержит времена наблюдения.

Ссылки

[1] Cox, J., Ингерсолл, J. и С. Росс. "Теория термина структура процентных ставок". Econometrica. Издание 53, 1985.

[2] Brigo, D. и Ф. Меркурио. Модели процентной ставки - теория и практика. Финансы Спрингера, 2006.

[3] Hirsa, A. Вычислительные методы в финансах. Нажатие CRC, 2012.

[4] Nawalka, S., Soto, G. и Н. Беляева. Динамическое моделирование структуры термина. Вайли, 2007.

[5] Нельсон, D. и К. Рамасвами. "Простые Биномиальные Процессы как Приближения Диффузии в Финансовых Моделях". Анализ Финансовых Исследований. Vol 3. 1990, стр 393–430.

Смотрите также

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

Темы

Введенный в R2018a

Документация Financial Instruments Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте