R语言 Sim.DiffProc包 OU()函数中文帮助文档(中英文对照)

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OU(Sim.DiffProc)
OU()所属R语言包：Sim.DiffProc

                                         Creating Ornstein-Uhlenbeck Process
                                         创建Ornstein-Uhlenbeck过程

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Simulation the ornstein-uhlenbeck or Hull-White/Vasicek model.
仿真：奥恩斯坦 - 乌伦贝克或Hull-White/Vasicek模型的。


用法----------Usage----------


OU(N, t0, T, x0, r, sigma, output = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：N
size of process.  
大小的处理。


参数：t0
initial time.  
初始时间。


参数：T
final time.  
最后的时间。


参数：x0
initial value of the process at time t0.  
初始值的过程中，在时间t0。


参数：r
constant positive (r is speed of reversion and  -r * X(t) :drift coefficient).   
不变（r is speed of reversion和-r * X(t) :drift coefficient）的。


参数：sigma
constant positive (sigma (volatility) :diffusion coefficient).  
恒定正（sigma (volatility) :diffusion coefficient“）。


参数：output
if output = TRUE write a output to an Excel (.csv).  
如果output = TRUE写的output到Excel（CSV）。


Details

详细信息----------Details----------

The Ornstein-Uhlenbeck or Vasicek process is the unique solution to the following stochastic differential equation :
奥恩斯坦乌伦贝克或瓦塞克过程是独特的解决方案下面的随机微分方程：

  With -r * X(t) :drift coefficient and sigma  : diffusion coefficient, W(t) is Wiener process, the discretization dt = (T-t0)/N.
-r * X(t) :drift coefficient和sigma  : diffusion coefficient，W(t)是维纳过程，离散dt = (T-t0)/N。

Please note that the process is stationary only if r > 0.
请注意，过程是平稳的，只有r > 0。


值----------Value----------

data.frame(time,x) and plot of process.
数据框（时间，x）和图的过程。


（作者）----------Author(s)----------



Boukhetala Kamal, Guidoum Arsalane.




参见----------See Also----------

OUF Flow of Ornstein-Uhlenbeck Process, PEOU Parametric Estimation of Ornstein-Uhlenbeck Model, PEOUexp Explicit Estimators of Ornstein-Uhlenbeck Model, snssde Simulation Numerical Solution of SDE.



实例----------Examples----------



## Ornstein-Uhlenbeck Process[＃奥恩斯坦-Uhlenbeck过程]
## dX(t) = -2 * X(t) * dt + 1 *dW(t)[＃DX（T）= -2 * X（T）* DT + 1 * DW（T）]
OU(N=1000,t0=0,T=10,x0=10,r=2,sigma=1)

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