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蓝宾尼Q

新虫 (正式写手)

[求助] 蒙特卡洛模拟林业不确定性matalab代码 已有2人参与

求指导,什么都不懂呀!

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蓝宾尼Q

新虫 (正式写手)

2楼2016-10-04 15:22:23
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kainan001

铁杆木虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
我之前用过蒙特卡洛方法去除数据的异常值,你这里的不确定性是指异常值吗?
3楼2016-10-05 12:50:09
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蓝宾尼Q

新虫 (正式写手)

引用回帖:
3楼: Originally posted by kainan001 at 2016-10-05 12:50:09
我之前用过蒙特卡洛方法去除数据的异常值,你这里的不确定性是指异常值吗?

不是,是用于不确定性分析的。对了暑假的时候咱俩也聊过,邓树斌那本envi教程我基本是做完了

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4楼2016-10-06 11:12:51
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FMStation

至尊木虫 (知名作家)

【答案】应助回帖

http://bbs.pinggu.org/thread-742516-1-1.html
CODE:
     假设有五种资产,其日收益率(%)分别为
      0.0246 0.0189 0.0273 0.0141 0.0311
      标准差分别为
      0.9509 1.4259, 1.5227, 1.1062, 1.0877
      相关系数矩阵为
                1.0000 0.4403 0.4735 0.4334 0.6855
                0.4403 1.0000 0.7597 0.7809 0.4343
                0.4735 0.7597 1.0000 0.6978 0.4926
                0.4334 0.7809 0.6978 1.0000 0.4289
                0.6855 0.4343 0.4926 0.4289 1.0000
      假设初始价格都为100,模拟天数为504天,模拟线程为2,程序如下
%run.m
ExpReturn = [0.0246 0.0189 0.0273 0.0141 0.0311]/100; %期望收益
Sigmas = [0.9509 1.4259, 1.5227, 1.1062, 1.0877]/100;%标准差
Correlations = [1.0000 0.4403 0.4735 0.4334 0.6855
                0.4403 1.0000 0.7597 0.7809 0.4343
                0.4735 0.7597 1.0000 0.6978 0.4926
                0.4334 0.7809 0.6978 1.0000 0.4289
                0.6855 0.4343 0.4926 0.4289 1.0000
];%相关系数
ExpCov = corr2cov(Sigmas, Correlations);%协方差
StartPrice = 100;%初始价格
NumObs = 504;
NumSim = 2;
RetIntervals = 1;
NumAssets = 5;
%开始模拟
randn('state', 0);
RetExact = portsim(ExpReturn, ExpCov, NumObs, RetIntervals, NumSim);
Weights = ones(NumAssets, 1)/ NumAssets;
PortRetExact = zeros(NumObs, NumSim);
for i = 1:NumSim
    PortRetExact(:, i) = RetExact(:,:,i)*Weights;
end
PortExact = ret2tick(PortRetExact, repmat(StartPrice, 1, NumSim));
plot(PortExact, '-r');

» 本帖已获得的红花(最新10朵)

5楼2016-10-08 07:48:13
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蓝宾尼Q

新虫 (正式写手)

6楼2016-10-09 13:47:09
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蓝宾尼Q

新虫 (正式写手)

送红花一朵
引用回帖:
5楼: Originally posted by FMStation at 2016-10-08 07:48:13
http://bbs.pinggu.org/thread-742516-1-1.html


     假设有五种资产,其日收益率(%)分别为
      0.0246 0.0189 0.0273 0.0141 0.0311
      标准差分别为
      0.9509 1.4259, 1.5227, 1.1062, 1.0877
...

谢谢,非常感谢

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7楼2016-10-09 13:47:38
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