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设定

创建 SDE 模型

对象

sde随机微分方程 (SDE) 模型
bates Bates stochastic volatility model (自 R2020a 起)
bm布朗运动 (BM) 模型
gbm几何布朗运动 (GBM) 模型
merton Merton jump diffusion model (自 R2020a 起)
drift漂移率模型分量
diffusion扩散率模型分量
sdeddo基于漂移和扩散分量建立随机微分方程 (SDEDDO) 模型
sdeldSDE with Linear Drift (SDELD) model
cev常方差弹性 (CEV) 模型
cir考克斯-英格索尔-罗斯 (CIR) 均值回归平方根扩散模型
hestonHeston 模型
hwv赫尔-怀特/瓦西塞克 (HWV) 高斯扩散模型
sdemrdSDE with Mean-Reverting Drift (SDEMRD) model
rvmRough volatility model (RVM) (自 R2023b 起)

主题

  • 基础 SDE 模型

    使用基础 SDE 模型来表示一元几何布朗运动模型。

  • 漂移和扩散模型

    使用自定义漂移或扩散函数和对象的组合创建 SDE 对象。

  • Linear Drift Models

    sdeld objects provide a parametric alternative to the mean-reverting drift form.

  • Parametric Models

    Financial Toolbox™ supports several parametric models based on the SDE class hierarchy.

  • SDEs

    Model dependent financial and economic variables by performing standard Monte Carlo or Quasi-Monte Carlo simulation of stochastic differential equations (SDEs).

  • SDE Class Hierarchy

    The SDE class structure represents a generalization and specialization hierarchy.

  • SDE Models

    Most models and utilities available with Monte Carlo Simulation of SDEs are represented as MATLAB® objects.

  • Quasi-Monte Carlo Simulation

    Quasi-Monte Carlo simulation is a Monte Carlo simulation but uses quasi-random sequences instead pseudo random numbers.