主要内容

LinearGaussian2F

创建双因素加性高斯利率模型

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描述

使用零曲线、a、b、sigma、eta和rho参数指定双因素加性高斯利率模型。

具体而言，LinearGaussian2F模型使用以下方程式定义：

R ( T ) = x ( T ) + Y ( T ) + ϕ ( T )

D x ( T ) = − A. ( T ) x ( T ) D T + σ ( T ) D W 1. ( T ) , x ( 0 ) = 0

D Y ( T ) = − B ( T ) Y ( T ) D T + η ( T ) D W 2. ( T ) , Y ( 0 ) = 0

哪里 D W 1. ( T ) D W 2. ( T ) = ρ D T 是一个具有相关性的二维布朗运动ρ和ϕ是选择用于匹配初始零曲线的函数。

创造

语法

G2PP=LinearGaussian2F（零曲线、a、b、西格玛、eta、rho）

描述

实例

G2PP=LinearGaussian2F(零曲线,A.,B,西格玛,希腊字母表的第7个字母,rho)创建一个LinearGaussian2F(G2PP)使用所需参数设置性质.

性质

全部展开

零曲线，指定为爱迪达曲线或者等级规范这是从意图集.这是用于演化未来利率路径的零曲线。

数据类型：对象|结构

第一个因子的均值回复，指定为标量或函数句柄，它将时间作为输入并返回标量均值回复值。

数据类型：双重的

第二个因子的均值回复，指定为标量或函数句柄，该函数句柄将时间作为输入并返回标量均值回复值。

数据类型：双重的

第一个因子的波动率，指定为标量或函数句柄，以时间作为输入并返回标量平均波动率。

数据类型：双重的

第二个因子的波动率，指定为标量或函数句柄，以时间作为输入并返回标量平均波动率。

数据类型：双重的

因子的标量相关性，指定为数值。

数据类型：双重的

目标函数

simTermStructs 模拟双因素加性高斯利率模型的期限结构

例子

全部崩溃

打开实时脚本

使用爱迪达曲线.

结算=日期数(‘2007年12月15日’); 曲线时间=[1:571020]；零利率=[.01.018.024.029.033.034.035.034]；曲线速度=日速度（固定，360*曲线速度，1）；irdc=IRDataCurve(“零”，结算，曲线，零利率）；a=.07；b=0.5；西格玛=.01；埃塔=.006；rho=-.7；G2PP=LinearGaussian2F（irdc、a、b、西格玛、eta、rho）
G2PP=LinearGaussian2F，具有以下特性：零曲线：[1x1 IRDataCurve]a:@（t，V）inab:@（t，V）inab:@（t，V）inbσ：@（t，V）insigma eta:@（t，V）ineta rho:-0.7000

使用simTermStructs基于时间序列的期限结构模拟方法LinearGaussian2F模型

simpath=simTermStructs（G2PP，10，“nTrials”,100);
打开实时脚本

使用等级规范.

结算=日期数(‘2007年12月15日’); 曲线时间=[1:571020]；零利率=[.01.018.024.029.033.034.035.034]；曲线速度=日速度（固定，360*曲线速度，1）；RateSpec=intenvset(“费率”，零利率，“结束日期”，弯曲，“开始日期”，结算）；a=.07；b=0.5；西格玛=.01；埃塔=.006；rho=-.7；G2PP=LinearGaussian2F（等级规范、a、b、西格玛、eta、rho）
G2PP=LinearGaussian2F，具有以下特性：零曲线：[1x1 IRDataCurve]a:@（t，V）inab:@（t，V）inab:@（t，V）inbσ：@（t，V）insigma eta:@（t，V）ineta rho:-0.7000

使用simTermStructs基于时间序列的期限结构模拟方法LinearGaussian2F模型

simpath=simTermStructs（G2PP，10，“nTrials”,100);

更多关于

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工具书类

[1] Brigo，D.和F.Mercurio。利率模型-理论与实践。斯普林格金融，2006年。

另见

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话题

在R2013a中引入

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