coef-method(schwartz97)
coef-method()所属R语言包：schwartz97
Extract parameters of schwartz2f objects
提取参数schwartz2f对象的
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function coef returns parameters of schwartz2f and a schwartz2f.fit objects as a list. The function coefficients is an alias for coef.
函数coef返回参数schwartz2f和schwartz2f.fit对象的为一个列表。函数coefficients是一个别名为coef。
用法----------Usage----------
## S4 method for signature 'schwartz2f'
coef(object)
## S4 method for signature 'schwartz2f'
coefficients(object)
## S4 method for signature 'schwartz2f.fit'
coef(object)
## S4 method for signature 'schwartz2f.fit'
coefficients(object)
参数----------Arguments----------
参数：object
An object from class schwartz2f or schwartz2f.fit.
的对象类schwartz2f或schwartz2f.fit。
值----------Value----------
If object is of class schwartz2f:
object如果类schwartz2f：
s0
s0
</td><td align="left"> Commodity spot price.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">商品现货价格。
delta0
delta0
</td><td align="left"> Convenience yield.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">便利收益。
mu
mu
</td><td align="left"> Drift parameter of the spot price process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">漂移参数的现货价格。
sigmaS
sigmaS
</td><td align="left"> Diffusion parameter of the spot price process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">扩散参数的现货价格。
kappa
kappa
</td><td align="left"> Speed of mean-reversion of the convenience yield process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">的速度均值回归的便利收益的过程中。
alpha
alpha
</td><td align="left"> Mean-level of the convenience yield process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">平均水平的便利收益的过程。
sigmaE
sigmaE
</td><td align="left"> Diffusion parameter of the convenience yield process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">扩散参数的便利收益的过程。
rho
rho
</td><td align="left"> Correlation coefficient between the Brownian motion
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">之间的相关系数的布朗运动
driving the spot price and the convenience yield process.
驾驶现货价格和便利收益的过程。
If object is of class schwartz2f.fit:
object如果类schwartz2f.fit：
s0
s0
</td><td align="left"> Commodity spot price.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">商品现货价格。
delta0
delta0
</td><td align="left"> Convenience yield.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">便利收益。
mu
mu
</td><td align="left"> Drift parameter of the spot price process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">漂移参数的现货价格。
sigmaS
sigmaS
</td><td align="left"> Diffusion parameter of the spot price process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">扩散参数的现货价格。
kappa
kappa
</td><td align="left"> Speed of mean-reversion of the convenience yield process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">的速度均值回归的便利收益的过程中。
alpha
alpha
</td><td align="left"> Mean-level of the convenience yield process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">平均水平的便利收益的过程。
sigmaE
sigmaE
</td><td align="left"> Diffusion parameter of the convenience yield process.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">扩散参数的便利收益的过程。
rho
rho
</td><td align="left"> Correlation coefficient between the Brownian motion
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">之间的相关系数的布朗运动
driving the spot price and the convenience yield process.
驾驶现货价格和便利收益的过程。
r
r
</td><td align="left"> Instantaneous risk-free interest rate.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">瞬时无风险利率。
lambda
lambda
</td><td align="left"> Market price of convenience yield risk.
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">市场价格，便利收益的风险。
alphaT
alphaT
</td><td align="left"> Mean-level of the convenience yield process with
</ TD> <TD ALIGN="LEFT">平均水平的便利收益的过程中，
respect to the equivalent martingale measure.
尊重的等价鞅测度。
The model and its parameters are described in the Details section of the schwartz2f-class documentation and in the package vignette Technical Document.
该模型及其参数的描述，在“详细信息”部分的schwartz2f级的文件和技术文件包中的小插曲。
（作者）----------Author(s)----------
Philipp Erb, David Luethi
参见----------See Also----------
schwartz2f classes.
schwartz2f类。
实例----------Examples----------
## coef-method for schwartz2f-objects:[＃系数的schwartz2f对象的方法：]
coef(schwartz2f())
## coef-method for schwartz2f.fit-objects:[＃系数的schwartz2f.fit对象的方法：]
## Estimate parameters for soybean oil (but stop after 3 iterations).[＃参数估计豆油（3次迭代后停止）。]
data(futures)
fit.obj <- fit.schwartz2f(futures$soybean.oil$price, futures$soybean.oil$ttm / 260,
deltat = 1 / 260, control = list(maxit = 3))
coef(fit.obj)
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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
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发表于 2012-9-29 22:52:41
