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コックス・インガーソル・ロスモデル(CIR)

コックス・インガーソル・ロスモデル(CIR)

Cox-Ingersoll-Rossモデル(CIR)とは何ですか?

金利の動きをモデル化するために使用される数式です。 CIRモデルは、市場リスクの唯一の原因によって引き起こされる金利の動きを説明するため、「1要素モデル」の例です。これは、金利を予測する方法として使用され、確率微分方程式に基づいています。

CIRモデルは、1985年にジョンC.コックス、ジョナサンE.インガーソル、スティーブンA.ロスによって、バシチェック金利モデルの派生物として開発され、とりわけ、債券の価格と金利の価値を計算するために利用できます。デリバティブ

Cox-Ingersoll-Rossモデル(CIR)を理解する

CIRモデルは、現在のボラティリティ、平均レート、およびスプレッドの積として金利の動きを決定します。次に、市場リスク要素を紹介します。平方根要素は負の金利を考慮しておらず、モデルは長期の通常の金利レベルへの平均回帰を想定しています。

金利モデルは、本質的に、金利が時間の経過とともにどのように変化するかについての確率論的記述です。期待理論を使用するアナリストは、長期金利をより正確に予測するために、短期金利モデルから取得した情報を取得します。投資家は、リスクと市場のボラティリティから身を守るために、短期および長期の金利の変化に関するこの情報を使用します。

###CIRモデル式

CIRモデルの式は次のように表されます。

<mtable rowspacing = "0.24999999999999992em "columnalign =" right left "columnspacing =" 0em "> <mstyle scriptlevel =" 0 "displaystyle =" true "> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mrow> d </ mi> r </ mi> t </ mi> </ msub> = </ mo> a </ mi> (</ mo> b </ mi> − </ mo> < msub> r </ mi> t </ mi> </ msub> )</ mo> </ mtext> d </ mi> t </ mi> + σ r </ mi> t </ mi> </ msub> </ msqrt> </ mtext> d </ mi> W </ mi> t </ mi> </ msub> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> <mstyle scriptlevel = " 0 "displaystyle =" true "> </ mrow> ここで:</ mtext> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mrow> r </ mi> t </ mi> = 時間の瞬間金利 t </ mi> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mrow> a </ mi> = 平均復帰率</ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> < mstyle scriptlevel = "0" displaystyle = "true"> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> < / mrow> b </ mi> = 金利の平均</ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mrow> W </ mi> t </ mi> </ msub> = </ mo> Wienerプロセス(ランダム変数</ mtext> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mrow> 市場リスク要因のモデル化)</ mtext> </ mrow > </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> σ = 金利の標準偏差</ mtext> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mrow> (ボラティリティの測定)</ mtext> </ mrow> </ mstyle> </ mtd> </ mtr> </ mtable> \ begin &amp; dr_ = a(b-r_ )\、dt + \ sigma {\ sqrt {r_ }} \、dW_ \&amp; \ textbf {where:} \&amp; rt = \text{時間の瞬間金利}t\&amp; a = \ text {Rate平均回帰の}\&amp; b = \ text{金利の平均}\&amp; W_t = \ text {Wienerプロセス(ランダム変数} \&amp; \text{市場のモデリングリスクファクター)} \&amp; \ sigma = \ text{金利の標準偏差}\&amp; \ text {(ボラティリティの測定)} \\ end </ annotation> </ semantics> < / math> </ span>