LinearGaussian2F

创建双因素加性高斯利率模型

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描述

双因素加性高斯利率模型使用0曲线，a, b, sigma，和参数指定。

具体来说，线性gaussian2f模型定义为:

r ( t ) = x ( t ) + y ( t ) + φ ( t )

d x ( t ) = − 一个 ( 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

在哪里 d W 1 ( t ) d W 2 ( t ) = ρ d t 是具有相关性的二维布朗运动ρ和φ是用来匹配初始零曲线的函数。

创建

语法

G2PP = LinearGaussian2F（ZeroCurve，A，B，西格玛，η-，ρ-）

描述

例子

G2PP= LinearGaussian2F（ZeroCurve,一个,b,σ,ETA,ρ)创建一个LinearGaussian2F(G2PP对象使用所需的参数设置属性。

属性

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零曲线，指定为输出自IRDataCurve或者一个RateSpec是从获得的intenvset。这是用来演化未来利率路径的零曲线。

数据类型:对象|结构体

第一个因子的均值回归值，指定为标量或函数句柄，以时间作为输入并返回标量的均值回归值。

数据类型:双

第二个因子的均值回归值，指定为标量或函数句柄，以时间作为输入并返回标量的均值回归值。

数据类型:双

第一个因素的波动率，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

第二个因素的波动率，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

因子的标量相关性，指定为数值。

数据类型:双

对象的功能

simTermStructs 模拟双因子加性高斯利率模型的期限结构

例子

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开立真实脚本

创建使用双因素加性高斯利率模型IRdataCurve。

解决= datenum (的15 - 12月- 2007);CurveTimes = [1:5 7 10 20]';ZeroRates = [0.01 0.018 0.024 0.029 0.033 0.034 0.035 0.034]';CurveDates = daysadd(结算360 * CurveTimes 1);IRDC = IRDataCurve（“零”、结算、CurveDates ZeroRates);一个= 07;b = 5;σ= . 01;η= .006;ρ= 7;G2PP = LinearGaussian2F (irdc, a, b,σ,η,ρ)
G2PP = LinearGaussian2F，性质为:[1x1 IRDataCurve] a: @(t,V)ina b: @(t,V)inb∑:@(t,V)ineta: @(t,V)ineta rho: -0.7000

使用simTermStructs方法模拟期限结构的基础上LinearGaussian2F模型。

SimPaths = simTermStructs(G2PP, 10，'nTrials'，100）;
开立真实脚本

创建使用双因素加性高斯利率模型RateSpec。

解决= datenum (的15 - 12月- 2007);CurveTimes = [1:5 7 10 20]';ZeroRates = [0.01 0.018 0.024 0.029 0.033 0.034 0.035 0.034]';CurveDates = daysadd(结算360 * CurveTimes 1);RateSpec = intenvset (“利率”ZeroRates,“EndDates”CurveDates,StartDate可以的、解决);一个= 07;b = 5;σ= . 01;η= .006;ρ= 7;G2PP = LinearGaussian2F (RateSpec, a, b,σ,η,ρ)
G2PP = LinearGaussian2F，性质为:[1x1 IRDataCurve] a: @(t,V)ina b: @(t,V)inb∑:@(t,V)ineta: @(t,V)ineta rho: -0.7000

使用simTermStructs方法模拟期限结构的基础上LinearGaussian2F模型。

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

更多关于

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参考

[1] Brigo, D.和F. Mercurio。利率模型 - 理论与实践。施普林格融资,2006年。

另请参阅

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主题

介绍了在R2013a

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