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本章将对主流的几个短期利率模型进行介绍和python量化。首先介绍的是Vasicek短期利率模型
Vasicek model表明瞬时利率遵循以下随机微分方程
其中,Wt是风险中性框架下的维纳过程,模拟随机市场风险因素。σ是标准差参数,影响利率的波动,波动幅度有着瞬时随机流动的特征。参数b,a,σ和初始条件r0是完全动态的,并且瞬时变动。
假定a是非负数:
b:长期平均水平。在长期水平下产生一系列r的轨道值。
a:回归速度。代表b的轨道值即时重组的速度。
σ:代表瞬时波动,测量每个时点随机因素进入系统的振幅。
假设利率r=0.05,长期平均水平b为0.15,瞬时波动率sigma为0.05,使用T=10和N=200来模拟不同的平均回复速度alpha下的利率,其中,alpha分别取值0.002,0.02和0.2
import math
import numpy as np
def vasicek(r0, alpha,b,sigma, T=1., N=10, seed=777):
np.random.seed(seed)
dt = T/float(N)
rates = [r0]
for i in range(N):
dr = alpha*(b-rates[-1])*dt + \
sigma*math.sqrt(dt)*np.random.normal()
rates.append(rates[-1]+dr)
return range(N+1), rates
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
for alpha in [0.002, 0.02, 0.2]:
x, y = vasicek(0.005, alpha, 0.15, 0.05, T=10, N=200)
plt.plot(x,y, label='alpha=%s'%alpha)
plt.legend(loc='upper left');
plt.legend(loc='upper left')
plt.xlabel('Vasicek model')
Vasicek模型可以用于对衍生性金融商品利率估值,也可以被用于信贷市场,虽然它存在可能出现负利率的缺点。
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