校准和模拟最佳实践:风险应用的多因素利率模型

在现代计算金融应用中，校准和模拟是一个关键但耗时的过程。通过一个用于对手信用风险分析的利率模型的蒙特卡洛模拟示例，Kevin强调了使用MATLAB创建和校准模型、执行模拟和优化代码的最佳实践。他展示了如何使用卡尔曼滤波器和状态空间建模将单因素和多因素模型校准到当前市场数据和历史数据，并模拟了利率工具的投资组合。最后，他讨论了如何将MATLAB模型部署到企业应用程序中，以便按需进行风险分析和报告。

记录时间:2014年4月9日