Modele de taux cir

Posted on February 19, 2019 by agrofarm

DT = 1/360 (c.-à-d. un pas de temps quotidien en supposant une année de 360 jours). Lisez le message suivant «modèle de taux d`intérêt CIR – pas de temps approprié» pour déterminer l`étape de temps correcte à utiliser dans le modèle de taux d`intérêt. Afin d`étalonner le modèle CIR à notre ensemble de données, nous devons d`abord obtenir l`ensemble de données nécessaires. Pour notre illustration, nous avons utilisé les taux quotidiens de la courbe de rendement du Trésor américain pour la période 2-Jan-2009 au 27-Jul-2010 disponible à www.ustreas.gov. Simulation de taux d`intérêt et prévision: utilisation de CIR (Cox Ingersoll Ross) modèle: simuler la structure de terme des taux d`intérêt quelqu`un at-il fait le “Self tests” sur le site Web Schweser? est remplie. Plus généralement, lorsque le taux (r t {displaystyle r_ {t}}) est proche de zéro, l`écart type (σ r t {displaystyle sigma {sqrt {r_ {t}}}}) devient également très faible, ce qui amortissait l`effet du choc aléatoire sur le taux. Par conséquent, lorsque le taux est proche de zéro, son évolution devient dominée par le facteur de dérive, qui pousse le taux vers le haut (vers l`équilibre). Accédez à l`onglet données de la feuille de calcul EXCEL et sélectionnez Solveur. Ensuite, sous l`hypothèse de non-arbitrage, un cautionnement peut être évalué en utilisant ce processus de taux d`intérêt. Le prix obligataire est exponentiel dans le taux d`intérêt: nous déterminons d`abord les taux interpolés pour chaque mois de 1 mois à 360 mois (c.-à-d. 30 ans). Par exemple, le taux d`intérêt de 2 mois sera interpolé en utilisant les taux de 1 mois et de 3 mois.

Nous avions brièvement parlé de la façon de modéliser les taux à plus long terme une fois que nous avons projeté les taux courts dans le post suivant: cela peut être retraité pour le taux court réel RT * comme: Δrt * = κ (γ-RT-1 *) DT + σ √ (RT-1 *) DZT en particulier, nous avions mentionné deux façons spécifiques de le faire soit en supposant que: l`étape suivante du processus d`étalonnage consiste à utiliser les résultats obtenus après l`exécution du solveur pour calculer: plus tard dans ce calcul, nous simulerons les futurs taux d`intérêt à court terme en utilisant le modèle de taux d`intérêt de CIR calibré. Comme un OFF-shoot à cet exercice de simulation, nous allons également modéliser des taux à plus long terme. Ces taux à plus long terme seront fonction des taux à court terme projetés et des écarts historiques. Pour simplifier, nous allons utiliser des spreads pour une seule journée, c`est-à-dire 27-Jul-2010, mais l`utilisateur peut choisir de baser ses calculs sur les écarts moyens sur la période sélectionnée à la place. Etape 1: obtenir les données d`intérêt historique/courbe de rendement nécessaires pour le modèle CIR Remarque: cliquer sur F9 entraînera la modification de la série de taux simulés. Exécutez la fonction solveur en cliquant sur «résoudre» pour trouver une solution optimale: «entre le stimulus et la réponse, il y a un espace. Dans cet espace est notre pouvoir de choisir notre réponse. Dans notre réponse réside notre croissance et notre liberté. “-Viktor Frankl.

Cet article présente des arbres binomiaux et trinôme efficaces pour les modèles Cox, Ingersoll et Ross (CIR) et la constante-élasticité-de-variance (CEV) à taux court. Nous corrigent une erreur dans la transformation de racine carrée originale de Nelson et Ramaswamy [1990], et modifions leur transformation en tronquant l`arbre exactement à la limite zéro. Cela nous permet non seulement de créer des arbres de calcul plus efficaces pour le processus de racine carrée CIR, mais aussi pour toute la classe des modèles CEV du taux court.