用matlab生成OU过程随机样本轨道并画出从0开始的95%置信区间

好的，我可以为您提供生成OU过程随机样本轨道并画出从0开始的95%置信区间的Matlab代码。与前面的代码不同的是，需要将OU过程的初始值从0开始，并将置信区间的上下限分别加上OU过程的均值mu。请按照以下步骤进行操作：

步骤1：定义OU过程的参数

%定义OU过程的参数
theta = 0.1;        %回归参数
mu = 0.5;           %均值
sigma = 0.2;        %标准差
T = 1;              %时间间隔
N = 1000;           %时间步长
t = linspace(0,T,N);%时间序列
X0 = 0;             %初始值

步骤2：生成OU过程随机样本轨道

%生成OU过程随机样本轨道
X = zeros(1,N);     %初始化向量
X(1) = X0;          %将初始值赋给第一个元素
for i=2:N
    X(i) = X(i-1) + theta*(mu-X(i-1))*T + sigma*sqrt(T)*randn;
end

步骤3：计算95%置信区间

%计算95%置信区间
alpha = 0.05;                       %显著性水平
z = norminv(1-alpha/2);             %z分位数
CI = z*sigma/sqrt(theta)*(exp(-theta*t)+exp(-2*theta*t))./...
    (1+exp(-theta*t)) + mu;         %置信区间

步骤4：绘制OU过程随机样本轨道和从0开始的95%置信区间

%绘制OU过程随机样本轨道和从0开始的95%置信区间
plot(t,X,'b-',t,CI,'r--',t,-CI,'r--');
xlabel('Time');
ylabel('OU Process');
title('OU Process with 95% Confidence Interval');
legend('OU Process','95% Confidence Interval');

完整的Matlab代码如下：

%定义OU过程的参数
theta = 0.1;        %回归参数
mu = 0.5;           %均值
sigma = 0.2;        %标准差
T = 1;              %时间间隔
N = 1000;           %时间步长
t = linspace(0,T,N);%时间序列
X0 = 0;             %初始值

%生成OU过程随机样本轨道
X = zeros(1,N);     %初始化向量
X(1) = X0;          %将初始值赋给第一个元素
for i=2:N
    X(i) = X(i-1) + theta*(mu-X(i-1))*T + sigma*sqrt(T)*randn;
end

%计算95%置信区间
alpha = 0.05;                       %显著性水平
z = norminv(1-alpha/2);             %z分位数
CI = z*sigma/sqrt(theta)*(exp(-theta*t)+exp(-2*theta*t))./...
    (1+exp(-theta*t)) + mu;         %置信区间

%绘制OU过程随机样本轨道和从0开始的95%置信区间
plot(t,X,'b-',t,CI,'r--',t,-CI,'r--');
xlabel('Time');
ylabel('OU Process');
title('OU Process with 95% Confidence Interval');
legend('OU Process','95% Confidence Interval');

希望能够帮助到您！