floatbycir

Ценовое долговое обязательство с плавающей ставкой от дерева процентной ставки Кокса-Инджерсолла-Росса

Описание

пример

[Price,PriceTree] = floatbycir(CIRTree,Spread,Settle,Maturity) оценивает долговое обязательство с плавающей ставкой от Кокса-Инджерсолла-Росса (CIR) дерево процентной ставки.

floatbycir вычисляет цены долговых обязательств с плавающей ставкой ванили, амортизируя долговые обязательства с плавающей ставкой, ограниченные долговые обязательства с плавающей ставкой, поставил в тупик долговые обязательства с плавающей ставкой и закрепил долговые обязательства с плавающей ставкой кольцом с помощью модели CIR ++ с подходом Навалька-Беляевой (NB).

пример

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

Примеры

свернуть все

Задайте Spread из 20 пунктов для долгового обязательства 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: {1x4 cell}
     Connect: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}
       Probs: {[3x1 double]  [3x3 double]  [3x5 double]}

Оцените долговое обязательство с плавающей ставкой на 20 пунктов.

[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 пунктов по ссылочному уровню в виде NINST- 1 вектор.

Типы данных: double

Расчетный день, заданный или как скаляр или как NINST- 1 вектор из последовательных чисел даты, векторов символов даты, строковых массивов или массивов datetime.

Settle дата каждого долгового обязательства с плавающей ставкой назначена к ValuationDate из дерева CIR. Аргумент Settle долгового обязательства с плавающей ставкой проигнорирован.

Типы данных: char | double | string | datetime

Дата погашения в виде NINST- 1 вектор из последовательных чисел даты, векторов символов даты, строковых массивов или массивов datetime, представляющих дату погашения для каждого долгового обязательства с плавающей ставкой.

Типы данных: char | double | string | datetime

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

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

Частота платежей в год в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FloatReset' и NINST- 1 вектор.

Примечание

Платежи по долговым обязательствам с плавающей ставкой (FRNs) определяются эффективной процентной ставкой между датами сброса. Если период сброса для FRN охватывает больше чем один древовидный уровень, вычисление оплаты становится невозможным из-за повторно объединяющейся природы дерева. Таким образом, древовидный путь, соединяющий две последовательных даты сброса, не может быть исключительно определен, потому что существует больше чем один возможный путь для соединения этих двух платежных дней.

Типы данных: double

Дневной базис количества, представляющий базис, используемый при пересчитывании на год входного дерева форвардного курса в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Basis' и NINST- 1 вектор.

  •  0 = фактический/фактический

  •  1 = 30/360 (СИА)

  •  2 = Фактический/360

  •  3 = Фактический/365

  •  4 = 30/360 (PSA)

  •  5 = 30/360 (ISDA)

  •  6 = 30/360 (европеец)

  •  7 = Фактический/365 (японский язык)

  •  8 = фактический/фактический (ICMA)

  •  9 = Фактический/360 (ICMA)

  •  10 = Фактический/365 (ICMA)

  •  11 = 30/360E (ICMA)

  •  12 = Фактический/365 (ISDA)

  •  13 = ШИНА/252

Для получения дополнительной информации смотрите Базис.

Типы данных: double

Отвлеченные основные суммы в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Principal' и векторный массив или массив ячеек.

Principal принимает NINST- 1 вектор или NINST- 1 массив ячеек, где каждым элементом массива ячеек является NumDates- 2 массив ячеек и первый столбец являются датами, и второй столбец является своим связанным отвлеченным основным значением. Дата указывает в последний день, что основное значение допустимо.

Типы данных: cell | double

Правило конца месяца отмечает для генерации дат когда Maturity дата конца месяца в течение месяца, имея 30 или меньше дней в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'EndMonthRule' и неотрицательное целое число [0, 1] использование NINST- 1 вектор.

  • 0 = Проигнорируйте правило, подразумевая, что платежный день всегда является тем же числовым днем месяца.

  • 1 = Установите правило о, подразумевая, что платежный день всегда является прошлым фактическим днем месяца.

Типы данных: логический

Отметьте, чтобы настроить потоки наличности на основе фактического дневного количества периода в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'AdjustCashFlowsBasis' и NINST- 1 вектор из logicals со значениями 0 (FALSE) или 1 TRUE.

Типы данных: логический

Праздники, используемые в вычислении рабочих дней в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Holidays' и числа даты MATLAB с помощью NHolidays- 1 вектор.

Типы данных: double

Соглашения рабочего дня в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'BusinessDayConvention' и вектор символов или N- 1 массив ячеек из символьных векторов соглашений рабочего дня. Выбор для соглашения рабочего дня определяет, как обработаны нерабочие дни. Нерабочие дни заданы как выходные плюс любая другая дата, что компании не открыты (e.g. установленные законом праздники). Значения:

  • actual — Нерабочие дни эффективно проигнорированы. Потоки наличности, которые падают в нерабочие дни, приняты, чтобы быть распределенными в фактическую дату.

  • follow — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в следующий рабочий день.

  • modifiedfollow — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в следующий рабочий день. Однако, если следующий рабочий день находится в различном месяце, предыдущий рабочий день принят вместо этого.

  • previous — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в предыдущий рабочий день.

  • modifiedprevious — Потоки наличности, которые падают в нерабочий день, приняты, чтобы быть распределенными в предыдущий рабочий день. Однако, если предыдущий рабочий день находится в различном месяце, следующий рабочий день принят вместо этого.

Типы данных: char | cell

Ежегодный уровень дна в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'CapRate' и NINST- 1 десятичный годовой показатель или NINST- 1 массив ячеек, где каждым элементом является NumDates- 2 массив ячеек и массив ячеек, первый столбец является датами и вторым столбцом, являются сопоставленными уровнями дна. Дата указывает в последний день, что уровень дна допустим.

Типы данных: double | cell

Ежегодный уровень пола в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'FloorRate' и NINST- 1 десятичный годовой показатель или NINST- 1 cellArray.

Для NINST- 1 массив ячеек, каждым элементом является NumDates- 2 массив ячеек, где массив ячеек первый столбец является датами и вторым столбцом, является сопоставленными уровнями пола. Дата указывает в последний день, что уровень пола допустим.

Типы данных: double | cell

Выходные аргументы

свернуть все

Ожидаемые цены долгового обязательства с плавающей ставкой во время 0, возвращенный как NINST- 1 вектор.

Древовидная структура цен на инструменты, возвращенных как структура MATLAB 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.

  • PriceTree.Connect содержит векторы возможности соединения. Каждый элемент в массиве ячеек описывает, как узлы на том уровне соединяются со следующим. Для данного древовидного уровня существует NumNodes элементы в векторе, и они содержат индекс узла на следующем уровне, с которым соединяется средняя ветвь. Вычитание 1 от того значения указывает, где подключения-ветви к, и добавление 1 указали, где вниз переходят подключения к.

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

Больше о

свернуть все

Долговое обязательство с плавающей ставкой

floating-rate note является безопасностью как связь, но процентная ставка примечания периодически сбрасывается, относительно уровня справочного указателя, чтобы отразить колебания рыночных процентных ставок.

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.

Введенный в R2018a