Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как оценить параметры Black-schole или GBM в R

Как оценить параметры Black-schole или GBM в R

#r

#r

Вопрос:

Как я могу оценить дрейф и изменчивость ПРОЦЕССА GBM или БРОУНОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ в R-коде?. в python есть некоторый код, но в R ничего нет

Ответ №1:

С Sim.DiffProc пакетом, примером:

 library(Sim.DiffProc)

# simulate a trajectory of a GBM
# (theta: drift factor, sigma: volatility)
set.seed(666)
traj <- GBM(N=10000, t0=0, T=1, x0=1, theta=4, sigma=2)

# fit the parameters
fx <- expression( theta[1]*x ) ## drift coefficient of model (theta1 = theta)
gx <- expression( theta[2]*x ) ## diffusion coefficient of model (theta2 = sigma)
fit <- fitsde(data = traj, drift = fx, diffusion = gx, 
              start = list(theta1=3, theta2=3), 
              lower = c(0, 0), control = list(maxit=1000))
coef(fit) ## estimates
#   theta1   theta2 
# 7.042467 2.000404 
confint(fit) ## confidence intervals
#           2.5 %    97.5 %
# theta1 3.121749 10.963185
# theta2 1.972680  2.028127

Ответ №2:

наконец-то я нашел свой ответ : 

 # calculating log returns
returns <- diff(log(price))
# calculate mu (drift)
mu = mean(returns)
# calculate sigma
sigma = sd(returns)