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LinearGaussian2F

创建LinearGaussian2F的模型对象帽，地板上，掉期期权，交换，FixedBond，FloatBond，FloatBondOption，FixedBondOption，OptionEmbeddedFixedBond,或OptionEmbeddedFloatBond仪器

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描述

创建并定价帽，地板上，掉期期权，交换，FloatBond，FloatBondOption，FixedBond，FixedBondOption，OptionEmbeddedFixedBond,或OptionEmbeddedFloatBond具有LinearGaussian2F使用此工作流建模:

  1. 使用fininstrument要创建帽，地板上，掉期期权，交换，FixedBond，FloatBond，FloatBondOptionFixedBondOption，OptionEmbeddedFixedBond,或OptionEmbeddedFloatBond仪对象。

  2. 使用finmodel要指定LinearGaussian2F的模型对象。帽，地板上，掉期期权，交换，FixedBond，FloatBond，FloatBondOption，FixedBondOption，OptionEmbeddedFixedBond,或OptionEmbeddedFloatBond仪对象。

  3. 使用finpricer要指定IRMonteCarlo定价方法帽，地板上，掉期期权，交换，FixedBond，FloatBond，FloatBondOption，FixedBondOption，OptionEmbeddedFixedBond,或OptionEmbeddedFloatBond仪对象。

有关此工作流的详细信息，请参见开始使用基于对象的金融工具定价框架的工作流程．

有关a的可用定价方法的更多信息帽，地板上，掉期期权，交换，FixedBond，FloatBond，FloatBondOption，FixedBondOption，OptionEmbeddedFixedBond,或OptionEmbeddedFloatBond仪器,看选择仪器，模型和价格．

创建

语法

LinearGaussian2FModelObj = finmodel(ModelType,Alpha1=alpha1_value,Sigma1=sigma1_value,Alpha2=alpha2_value,Sigma2=sigma2_value,Correlation=correlation_value)

描述

例子

LinearGaussian2FModelObj= finmodel (ModelType，α1= alpha1_value,Sigma1= sigma1_value,Alpha2= alpha2_value,Sigma2= sigma2_value,相关= correlation_value)创建一个LinearGaussian2F通过指定ModelType和所需的名称-值参数α1，Sigma1，Alpha2，Sigma2而且相关设置属性使用名称-值对参数。例如,LinearGaussian2FModelObj = finmodel("LinearGaussian2F"，Alpha1=0.07,Sigma1=0.01,Alpha2=0.5,Sigma2=0.006，相关性=-0.7)创建一个LinearGaussian2F模型对象。

输入参数

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模型类型，指定为值为的字符串“LinearGaussian2F”或者一个值为的字符向量“LinearGaussian2F”．

数据类型:字符|字符串

名称-值参数

指定所需的参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

例子:LinearGaussian2FModelObj = finmodel("LinearGaussian2F"，Alpha1=0.07,Sigma1=0.01,Alpha2=0.5,Sigma2=0.006，相关性=-0.7)

第一个因子的正平均回归值，指定为α1和标量数字或时间表。

数据类型:双|时间表

第一个因素为正波动率，具体为Sigma1和标量数字或时间表。

数据类型:双|时间表

第二个因素的正平均回归值，指定为Alpha2和标量数字或时间表。

数据类型:双|时间表

第二个因素为正波动率，具体为Sigma2和标量数字或时间表。

数据类型:双|时间表

因子的标量相关性，指定为相关一个标量数值。

数据类型:双

属性

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第一个因子的正均值回归，作为标量数字或时间表返回。

数据类型:双

第一个因素为正波动率，作为标量数值或时间表返回。

数据类型:双

第二个因素的正平均回归值，作为标量数字或时间表返回。

数据类型:双

第二个因素为正波动率，作为标量数值或时间表返回。

数据类型:双|时间表

因子的标量相关性，作为标量数值返回。

数据类型:双

例子

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打开实时脚本

这个例子展示了为一个对象定价的工作流帽仪器在使用LinearGaussian2F模型和IRMonteCarlo定价方法。

创建帽仪对象

使用fininstrument要创建帽仪对象。

CapOpt = fininstrument(“帽子”成熟= datetime(2022、9、15),罢工= 0.01,= 2,重置名称=“cap_option”）
CapOpt = Cap with properties: Strike: 0.0100成熟度:15-Sep-2022 ResetOffset: 0重置:2 Basis: 0 Principal: 100 ProjectionCurve: [0x0 ratecurve] DaycountAdjustedCashFlow: 0 BusinessDayConvention: "actual" Holidays: NaT Name: "cap_option"

创建LinearGaussian2F模型对象

使用finmodel要创建LinearGaussian2F模型对象。

线性高斯2fmodel = finmodel(“LinearGaussian2F”α= 0.07,Sigma1 = 0.01, Alpha2 = 0.5, Sigma2 = 0.006, = -0.7)的相关性
线性高斯2fmodel =线性高斯2f与属性:Alpha1: 0.0700 Sigma1: 0.0100 Alpha2: 0.5000 Sigma2: 0.0060相关性:-0.7000

创建ratecurve对象

创建一个ratecurve对象使用ratecurve．

Settle = datetime(2019,1,1);类型=“零”；ZeroTimes = [calmonths(6) calyears([1 2 3 4 5 7 10 20 30])]';ZeroRates = [0.0052 0.0055 0.0061 0.0073 0.0094 0.0119 0.0168 0.0222 0.0293 0.0307]';ZeroDates = Settle + ZeroTimes;比率曲线(“零”、结算、ZeroDates ZeroRates)
myRC =带有属性的利率曲线:类型:“零”复合:-1基础:0日期:[10x1 datetime]利率:[10x1 double]结算:01- 01- 2019 InterpMethod:“线性”ShortExtrapMethod:“下一个”LongExtrapMethod:“上一个”

创建IRMonteCarlo定价的人对象

使用finpricer要创建IRMonteCarloprice对象和使用ratecurve对象的“DiscountCurve”名称-值对参数。

outPricer = finpricer(“IRMonteCarlo”模型= LinearGaussian2FModel DiscountCurve = myRC SimulationDates = ZeroDates)
outPricer = G2PPMonteCarlo with properties: NumTrials: 1000 RandomNumbers: [] DiscountCurve: [1x1 ratecurve] SimulationDates: [01- july -2019 01-Jan-2020 01-Jan-2021…型号:[1x1 finmodel。]LinearGaussian2F]

价格帽仪器

使用价格来计算的价格和敏感性帽乐器。

[Price,outPR] = Price (outprice,CapOpt，[“所有”])
价格= 1.2156
outPR = priceresult with properties:结果:[1x4表]PricerData: [1x1 struct]
outPR。结果
ans =1×4表价格三角洲伽马织女星  ______ ______ _____ ________________ 126.5 - -157.38 1.2156 - 131.37 11048

更多关于

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版本历史

R2021b中引入

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