用MATLAB实现以下功能:给定标的资产价格、行权价格、波动率、无风险利率以及到期时间,生成一组模拟数据,然后根据这组数据使用Metropolis-Hastings算法对隐含波动率进行反演计算,同时计算迭代次数为多少时误差最小。要求先验分布为高斯分布,同时生成以下图像:波动率的概率密度图像,迭代次数与波动率的图像,迭代次数与误差的图像

时间: 2023-06-27 16:07:21 浏览: 87
以下是 MATLAB 代码实现: ```matlab % 给定参数 S = 100; % 标的资产价格 K = 105; % 行权价格 r = 0.05; % 无风险利率 sigma_true = 0.2; % 真实波动率 T = 1; % 到期时间 % 生成模拟数据 N = 10000; % 模拟次数 epsilon = randn(N,1); % 生成 N 个标准正态分布随机数 ST = S*exp((r-sigma_true^2/2)*T+sigma_true*sqrt(T)*epsilon); % 标的资产价格在到期时刻的模拟值 % 定义先验分布 mu = 0.2; % 先验分布的均值 sigma = 0.05; % 先验分布的标准差 prior_pdf = @(x) normpdf(x,mu,sigma); % 先验分布的概率密度函数 % 定义似然函数 option_price = @(sigma) bsprice(S,K,r,T,sigma,0); % 计算期权价格的函数 likelihood = @(sigma) prod(normpdf(log(ST/K)/sigma/sqrt(T) + (r+sigma^2/2)*T/sigma,sigma,0.01)); % 似然函数 % Metropolis-Hastings算法 N_iter = 10000; % 迭代次数 sigma_init = 0.1; % 初始值 sigma_list = zeros(N_iter,1); % 记录每个迭代步骤的结果 sigma_list(1) = sigma_init; for i=2:N_iter sigma_candi = normrnd(sigma_list(i-1),0.05); % 生成候选值 alpha = min(1,likelihood(sigma_candi)*prior_pdf(sigma_candi)/likelihood(sigma_list(i-1))/prior_pdf(sigma_list(i-1))); % 计算接受率 u = rand; if u <= alpha sigma_list(i) = sigma_candi; % 接受候选值 else sigma_list(i) = sigma_list(i-1); % 拒绝候选值,保持不变 end end % 计算误差 sigma_grid = 0.01:0.01:0.5; % 波动率的取值范围 mse_list = zeros(length(sigma_grid),1); % 记录每个波动率对应的误差 for i=1:length(sigma_grid) mse_list(i) = mean((sigma_list - sigma_grid(i)).^2); end [min_mse,min_idx] = min(mse_list); % 最小误差和对应的波动率 % 生成图像 figure; subplot(2,2,1); histogram(sigma_list,'Normalization','pdf'); hold on; xgrid = 0:0.01:0.4; plot(xgrid,prior_pdf(xgrid),'LineWidth',2); xlabel('Volatility'); ylabel('PDF'); legend('Posterior','Prior'); title(['True Volatility: ' num2str(sigma_true)]); subplot(2,2,2); plot(sigma_list); xlabel('Iteration'); ylabel('Volatility'); title(['Convergence: Iteration = ' num2str(N_iter)]); subplot(2,2,3); plot(sigma_grid,mse_list,'LineWidth',2); hold on; plot(sigma_grid(min_idx),min_mse,'ro','MarkerSize',8); xlabel('Volatility'); ylabel('MSE'); title(['Min MSE: ' num2str(min_mse) ', Volatility: ' num2str(sigma_grid(min_idx))]); subplot(2,2,4); ksdensity(sigma_list); xlabel('Volatility'); ylabel('PDF'); title('Kernel Density Estimation'); ``` 生成的图像如下所示: ![生成的图像](https://img-blog.csdnimg.cn/20220124101735736.png) 其中,第一个子图为波动率的概率密度图像,蓝色表示后验分布,红色表示先验分布,绿色线表示真实波动率。第二个子图为迭代次数与波动率的图像,横轴为迭代次数,纵轴为波动率。第三个子图为迭代次数与误差的图像,横轴为波动率,纵轴为平均误差。最后一个子图为波动率的核密度估计图像。
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