Advertisement

Matlab代码与Nelson-Siegel-model-master项目相关联。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
中国国债收益率曲线分析对本科论文的影响：本文旨在深入剖析中国国债收益率曲线的特征，并考察其与宏观经济变量之间的关联。国债收益率曲线，顾名思义，描述了不同期限的国债收益率及其相互间的联系，在有效的金融市场中，它被广泛认为蕴含着丰富的经济信息，对于微观经济和宏观经济的分析都具有重要的指导意义。为了实现这一目标，本文运用Nelson-Siegel-Svensson模型对美国国债收益率曲线的结构进行了估算，并将结果以三维图的形式呈现。与美国相比，中国的银行间债券收益率曲线短期利率波动性更大，且存在显著的离散性；同时，中期和长期收益率的利差也相对较小。随后，我们进行了主成分分析，发现水平因子、斜率因子和曲率因子是决定产量曲线特征的主要驱动因素。此外，还进一步探讨了这些主成分与宏观经济变量之间的关系。具体而言，水平因子能够反映通货膨胀的信息；斜率因子则可以体现市场参与者的信心以及对未来变化预期的变化；而收益率曲线的特征变化往往比货币供给对货币政策响应更快地反映出宏观经济状况。最后, 我们识别并总结了债券收益率曲线的关键特征。我们认为, 只有通过丰富债券品种并积极促进债券市场的活跃度, 才能充分发挥债券市场在利率发现机制中的作用. 其中包含的一些代码细节也融入到我本科论文中。我注意到, 在Python/R/Matlab环境中, 存在一些基于NS的代码实现.

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Matlab代码对Nelson-Siegel模型的影响-Nelson-Siegel-model-master
    优质
    本项目探讨了Matlab环境下Nelson-Siegel模型的应用与优化，通过调整参数和算法实现债券收益率曲线的精确拟合。代码位于Nelson-Siegel-model-master仓库中。 MATLAB代码对我的本科论文产生了影响：分析中国国债收益率曲线的特征及与宏观经济变量的关系。 摘要： 国债收益率曲线描述了不同期限国债之间的利率关系及其相互作用，在有效的金融市场中，该曲线蕴含着丰富的经济信息，并具有重要的微观和宏观意义。本段落通过Nelson-Siegel-Svensson模型估算中美两国国债收益率曲线结构，并用三维图进行展示。对比美国的数据统计结果发现：中国银行间债券市场短期利率波动较大且离散；而中期与长期的利差则明显小于美国。 随后，我们进行了主成分分析（PCA），结果显示水平因子、斜率因子和曲率因子是影响收益率曲线特征的主要因素，并进一步探讨了这些主要成分与宏观经济变量之间的关系。其中，水平因子包含了通货膨胀的信息，斜率因子反映了市场参与者的信心及预期变化；而债券市场的利率发现作用比货币供给对货币政策的响应速度更快。 最后，在分析中我们识别出国债收益率曲线的关键特征并得出结论：只有通过丰富债券品种、激发债券市场活力的方式才能使该市场进一步发挥其在利率发现中的重要作用。此外，论文细节部分还包含了一些MATLAB代码的相关工作内容。
     
  • Nelson-Siegel利率期限结构模型_nelson-siegel_Nelson_Siegel
    优质
    Nelson-Siegel模型是一种广泛使用的描述和预测债券收益率曲线形状的方法，它通过三个参数捕捉短期、长期和中期利率动态。该模型因其灵活性与简洁性在金融领域备受青睐。 Nelson-Siegel模型是一种用于描述利率期限结构的常用方法。该模型通过三个参数来拟合不同期限的零息债券收益率曲线，能够简洁地捕捉到收益率曲线上常见的水平、斜率和平坦度等特征。此外，它还具有良好的数值稳定性，并且便于理解和计算。
     
  • 关于中国利率期限结构的VAR与Nelson-Siegel模型分析研究
    优质
    本文运用VAR和Nelson-Siegel模型对中国利率期限结构进行深入分析，旨在揭示其动态变化特征及影响因素。 近年来中国债券市场迅速发展,深入研究利率期限结构显得尤为重要。Nelson-Siegel模型在全球范围内被广泛应用于拟合利率期限结构。本段落旨在探讨该模型在中国的有效性，并在几种典型变体中寻找最有效的应用方式。 文章首先进行了理论介绍，随后通过实证分析来验证假设。这部分内容分为两部分：第一部分侧重于利用Nelson-Siegel模型对中国利率期限结构进行拟合，结果显示其拟合效率非常高；第二部分则构建了包含宏观经济变量的VAR（向量自回归）模型以预测Nelson-Siegel参数，并采用组合方式——即结合使用VAR与NS模型来分别预测2019年和2020年的利率期限结构。此外，在评估各种方法的预测效果时发现，含有宏观经济变量的VAR-NS模型相较于不含这些因素的传统VAR-NS模型以及单独应用Nelson-Siegel模型而言，具有更高的有效性。
     
  • 电磁场MATLAB仿真代码-项目与作业相关MATLAB代码集合
    优质
    本集合包含一系列用于电磁场仿真的MATLAB代码，旨在帮助学生和研究人员完成相关课程项目及作业。涵盖了多种电磁学问题的数值解法。 这段文字描述了一些与电磁场仿真相关的MATLAB代码。这些代码主要用于我项目的电磁场模拟工作。
     
  • 关于 Nelson-Siegel-Svensson 无套利收益率曲线模型的研究论文
    优质
    本文深入探讨了Nelson-Siegel-Svensson（NSS）无套利收益率曲线模型，分析其在金融市场的应用及优缺点，并提出改进策略。 研究表明，满足无套利条件的Nelson-Siegel-Svensson模型具有明显的经济意义：自由系数应当是到期期限的函数，而其他系数则依赖于市场状态变量，后者是在设计时间结构时所选随机过程的选择性值。这些描述基于客观概率测度下产生的市场价格风险考虑。 该模型属于仿射收益率模型家族，并由Nelson-Siegel (NS) 模型中的短期利率二维或四维模型生成 Nelson-Siegel-Svensson (NSS) 模型。这两种模型的基础是由线性的随机微分方程构建的，因此市场状态变量遵循正态分布并可以具有负值的概率。 然而，这表明 NS 和 NSS 型号在某种程度上存在局限性。
     
  • MKMatlab代码与OceanWave3D-Fortran90相关联
    优质
    本项目旨在连接MKMatlab代码和OceanWave3D-Fortran90程序，实现海洋波浪数据在Matlab环境中的高效处理及可视化。 OceanWave3D-Fortran90 是一个基于Fortran 90编程语言的开源项目，用于模拟海洋波浪动力学的三维模型。该项目可能包含一系列源代码文件，在MATLAB环境中构建并运行以帮助研究者和工程师分析和理解海洋波动现象。 mkmatlab代码暗示了项目中可能存在MATLAB脚本或函数，这些脚本可用于设置参数、调用Fortran编译器生成可执行文件，或者用于后处理及可视化OceanWave3D模拟结果。MATLAB是一个强大的数值计算和数据可视化工具，在与Fortran结合使用时可以方便地进行算法开发和测试，并支持交互式分析。 系统开源表明整个项目是开放源代码的，意味着任何人都可以访问、查看、学习、复制或分发这些代码，这对于科学计算和工程领域的合作及进步至关重要。开源软件鼓励社区参与，有助于发现并修复错误以及改进代码以推动新功能开发。 OceanWave3D-Fortran90-master文件名列表可能包括以下组件： 1. **源代码文件**：带有`.f90`扩展名的Fortran 90源代码文件，包含实现三维海洋波浪动力学模型算法和函数。 2. **Makefile**：用于编译Fortran源代码的配置文件，其中定义了编译选项、依赖关系及构建规则。 3. **MATLAB接口**：以`.m`结尾的MATLAB脚本或函数文件，负责与Fortran代码交互如设置参数、启动模拟和读取结果等操作。 4. **数据文件**：包含运行模型所需的输入信息例如地理条件、初始状态及边界情况的数据文件。 5. **输出结果**：二进制或文本格式的波浪场、能量谱等信息存储文件，用于保存OceanWave3D模拟的结果。 6. **文档资料**：项目附带的README或其他形式的说明文档解释了安装配置运行方法以及如何解析结果数据。 7. **测试与示例脚本**：包含一些验证代码功能及演示使用方式的小型案例或样本程序，有助于新用户快速上手和理解。 通过深入研究这些文件，不仅可以了解到海洋波浪动力学建模技术的细节还能学习到Fortran代码如何在MATLAB环境中实现交互，并掌握处理复杂科学计算结果的方法。开源特性使得这个项目成为了一个宝贵的教育资源及科研平台，促进了对海洋科学研究和技术发展的探索与创新。
     
  • MATLAB自相关与互相关代码
    优质
    本代码展示了如何在MATLAB中计算信号的自相关和互相关。通过实例讲解了函数应用及参数调整方法，适用于通信系统分析和信号处理研究。 自相关和互相关的计算包括确定相关系数和相关函数。
     
  • Python基础项目的相关代码
    优质
    本项目包含Python编程语言的基础学习资料和实践代码，旨在帮助初学者掌握变量、数据结构、函数及文件操作等核心概念。 在相关案例资源方面，可以参考以下内容： - 首篇文章主要讨论了某个技术问题的解决方法，并提供了详细的实现步骤。 - 第二篇文章则深入探讨了一个特定的技术话题，分享了一些实用技巧以及最佳实践方案。 - 最后一篇博客记录了一项实际项目经验，包括遇到的问题和解决方案。 以上资源为理解相关主题和技术细节提供有价值的参考。
     
  • ONNXRuntime项目集:部分ONNXRuntime相关代码
    优质
    ONNXRuntime项目集包含了一系列与ONNXRuntime相关的优化代码，旨在提升模型推理效率和性能。 ONNXRuntime项目介绍 该存储库包含一些基于ONNXRuntime的项目的代码示例，例如分类、分割、检测、样式转换以及超分辨率。 **关于 ONNX Runtime** ONNX Runtime是一个面向性能的完整评分引擎，适用于开放神经网络交换（ONNX）模型。它拥有一个开放且可扩展的架构，并不断解决AI和深度学习领域的最新发展需求。 在本存储库中，已经编译了onnxruntime.dll文件。您可以下载此文件并查看有关ONNX Runtime的相关信息。项目采用C++编程语言，在Visual Studio平台上开发。 此外，我已经基于官方示例完成了一些项目。您还可以下载一些预训练的ONNX模型，并视需要查阅这些模型的具体结构和参数设置（例如输入分辨率、批量大小等）。 测试环境包括Windows平台上的不同配置组合：CPU运行时间、GPU运行时间和TRT（TensorRT）加速模式下的性能数据也已记录在案。
     
  • FEA-Matlab：有限元分析项目的Matlab代码及相关内容
    优质
    FEA-Matlab项目提供了一系列用于执行有限元分析的Matlab代码和资源。该项目旨在简化工程师及研究人员进行结构力学仿真与设计过程，涵盖从模型构建到结果解析的全过程。 CE 440 FEA项目的所有Matlab代码都应发布在这里。虽然您无法上传文件，但可以将m文件复制并粘贴到此处。单击“+”按钮创建一个新文件，为其命名，并粘贴代码后点击绿色的提交按钮。请确保您的代码有正确的注释。最后，我们将所有内容编译成一个程序。此外，我们对这些文件进行版本控制，如果您修改了某个文件，则可以随时返回并查看以前的内容。请注意不要与他人分享代码。