ROU(Sim.DiffProc)
ROU()所属R语言包:Sim.DiffProc
Creating Radial Ornstein-Uhlenbeck Process (by Milstein Scheme)
创建径向Ornstein-Uhlenbeck过程(米尔斯坦计划)
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Simulation the radial ornstein-uhlenbeck process by milstein scheme.
模拟径向Ornstein-Uhlenbeck过程的由米尔斯坦方案。
用法----------Usage----------
ROU(N, M, t0, T, x0, theta, output = FALSE)
参数----------Arguments----------
参数:N
size of process.
大小的处理。
参数:M
number of trajectories.
的轨迹数。
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:theta
constant positive.
恒定的正。
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 radial Ornstein-Uhlenbeck process is the solution to the stochastic differential equation :
径向Ornstein-Uhlenbeck过程的随机微分方程的解决方案:
With (theta * X(t)^-1 - X(t)) :drift coefficient and 1 :diffusion coefficient, the discretization dt = (T-t0)/N, W(t) is Wiener process.
(theta * X(t)^-1 - X(t)) :drift coefficient和1 :diffusion coefficient,离散dt = (T-t0)/N,W(t)是维纳过程。
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----------
CEV Constant Elasticity of Variance Models, CIR Cox-Ingersoll-Ross Models, CIRhy modified CIR and hyperbolic Process, CKLS Chan-Karolyi-Longstaff-Sanders Models, DWP Double-Well Potential Model, GBM Model of Black-Scholes, HWV Hull-White/Vasicek Models, INFSR Inverse of Feller s Square Root models, JDP Jacobi Diffusion Process, PDP Pearson Diffusions Process, diffBridge Diffusion Bridge Models, snssde Simulation Numerical Solution of SDE.
CEV常数方差模型的弹性,CIR考克斯,英格索尔 - 罗斯模型,CIRhy改性的CIR和双曲过程,CKLS陈Karolyi,Longstaff·桑德斯模型, X>双势阱模型,DWP布莱克 - 斯科尔斯模型,GBM的Hull-White/Vasicek模式,HWV逆费勒平方根模型,INFSR雅可比扩散过程,JDP的皮尔逊扩散的过程,PDP扩散桥梁模型,diffBridgeSDE模拟的数值解。
实例----------Examples----------
## Radial Ornstein-Uhlenbeck [#径向奥恩斯坦 - 乌伦贝克]
## dX(t) = (0.05*X(t)^(-1) - X(t)) *dt + dW(t)[#DX(T)=(0.05 * X(T)^(-1) - X(T))* DT + DW(T)]
## One trajectorie[#一trajectorie后]
ROU(N=1000,M=1,T=1,t0=0,x0=1,theta=0.05)
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