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1年前
根据给定的条件，可以使用拉盖尔多项式进行回归来估计贴现期望期权收益的值。以下是使用 MATLAB 生成计算 pCTLt3+dt 的代码： ```matlab % 设定回归系数 beta = [6.2965, /* 在这里输入剩余 8 个回归系数的值 */]; t3 = index1; % 计算 Xi(x) 的拉盖尔多项式值 X = zeros(1, 8); % 存储拉盖尔多项式的值 x = /* 在这里输入 t 时刻模拟中的预期现金流量或随机变量 */; for i = 1:8 % 计算拉盖尔多项式的值 X(i) = exp(x) / factorial(i) * diff((x^i)*exp(-x), x^i); end % 计算 pCTLt3+dt pCTLt3_plus_dt = exp(-r*dt) * (beta(1) + sum(beta(2:end) .* X)); disp(pCTLt3_plus_dt); % 显示 pCTLt3+dt 的值 ``` 请将代码中的 `/* 在这里输入剩余 8 个回归系数的值 */` 替换为实际的回归系数值，并将 `/* 在这里输入 t 时刻模拟中的预期现金流量或随机变量 */` 替换为实际的模拟值。然后运行代码即可计算得到 pCTLt3+dt 的估计值。
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1年前
条件期望期权收益通过拉盖尔多项式的前八项进行回归[29]，例如，设pCTLt3+dt给出t时刻的贴现期望期权收益的估计，则通过t时刻的模拟现金流或随机变量的一组基本函数进行回归: e^(-r*dt)*(pCTLt3+dt)=β1+(β2)*X1(x)+(β3)*X2(x)+...+(β9)*X8(x),其中t3=index1;Xi(x)=e^x/i!*d((x^i)*e^(-x))/d(x^i),i=1……8；βi是回归系数=6.2965，Xi(x)为拉盖尔多项式(i=1……8），x为t时刻模拟中的预期现金流量或随机变量。请你据此生成matlab代码，来算pCTLt3+dt
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1年前
根据你提供的公式，我们可以使用拉盖尔多项式作为基本函数进行回归来计算 pCTLt+dt。以下是使用 MATLAB 生成计算的代码： ```matlab % 计算拉盖尔多项式 syms x L = sym(zeros(8, 1)); for i = 1:8 L(i) = exp(x)/factorial(i) * diff((x^i * exp(-x)), x, i); end % 设定回归系数 beta = 6.2965; % 设定 t 时刻的模拟现金流量或随机变量值 x = /* 在这里输入 t 时刻的模拟现金流量或随机变量值 */; % 计算 pCTLt+dt pCTLt_dt = exp(-r*dt) * (beta + L' * x); disp(pCTLt_dt); % 显示 pCTLt+dt 的结果 ``` 请将代码中 `/* 在这里输入 t 时刻的模拟现金流量或随机变量值 */` 替换为具体的 t 时刻的模拟现金流量或随机变量值。然后运行代码即可得到 pCTLt+dt 的估计值。注意，这里的 r 是给定的固定利率，dt 是给定的时间间隔。
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1年前
条件期望期权收益通过拉盖尔多项式的前八项进行回归[29]，例如，设pCTLt+dt给出t时刻的贴现期望期权收益的估计，则通过t时刻的模拟现金流或随机变量的一组基本函数进行回归: e^(-r*dt)*(pCTLt+dt)=β1+(β2)*X1(x)+(β3)*X2(x)+...+(β9)*X8(x),其中Xi(x)=e^x/i!*d((x^i)*e^(-x))/d(x^i),i=1……8；βi是回归系数=6.2965，Xi(x)为拉盖尔多项式(i=1……8），x为t时刻模拟中的预期现金流量或随机变量。请你据此生成matlab代码，来算pCTLt+dt
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1年前
为了进行拉盖尔多项式回归，你可以使用 MATLAB 的 Symbolic Math Toolbox。以下是一个示例代码，用于计算拉盖尔多项式和进行回归： ```matlab % 定义拉盖尔多项式函数 syms x; X = sym(zeros(1, 8)); for i = 1:8 Xi = exp(x)/factorial(i) * diff((x^i)*exp(-x), x^i); X(i) = Xi; end % 设定模拟数据 dt = /* 填入 dt 的值 */; pCTL_t = /* 填入 pCTL_t 的值 */; pCTL_t_dt = /* 填入 pCTL_t_dt 的值 */; % 构造设计矩阵 T = length(pCTL_t); X_design = zeros(T, 9); for t = 1:T X_design(t, 1) = 1; for i = 1:8 x_val = /* 填入 t 时刻模拟的现金流量或随机变量 */; X_design(t, i+1) = eval(subs(X(i), x, x_val)); end end % 进行回归计算 beta = X_design pCTL_t_dt; % 打印回归系数 disp(beta); ``` 请替换代码中的 `/* 填入 dt 的值 */`、`/* 填入 pCTL_t 的值 */`、`/* 填入 pCTL_t_dt 的值 */` 和 `/* 填入 t 时刻模拟的现金流量或随机变量 */` 为你的实际数值。然后运行代码，即可计算得到回归系数 `beta`。
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1年前
条件期望期权收益通过拉盖尔多项式的前八项进行回归[29]，例如，设pCTL t+dt给出t时刻的贴现期望期权收益的估计，则通过t时刻的模拟现金流或随机变量的一组基本函数进行回归: e^(-r*dt)pCTL t+dt=β1+(β2)*X1(x)+(β3)*X2(x)+...+(β9)*X8(x),其中Xi(x)=e^x/i!*d((x^i)*e^(-x))/d(x^i),i=1……8；βi是回归系数（i=1……9），Xi(x)为拉盖尔多项式(i=1……8），x为t时刻模拟中的预期现金流量或随机变量。请你据此生成matlab代码
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1年前
以下是将给定的 Python 代码转换为 MATLAB 代码的示例： ```matlab function laguerre_values = laguerre_polynomials(x, degree) laguerre_values = zeros(numel(x), degree); for i = 1:degree L = laguerre(i-1, 0); % 生成 Laguerre 多项式 laguerre_values(:, i) = polyval(L, x); % 求多项式在 x 上的值 end end function predicted_discounted_cf = perform_regression_and_predict(cf, discounted_cf, num_periods, num_simulations) predicted_discounted_cf = zeros(num_periods, num_simulations); for year = 1:num_periods % 提取当前年份的数据 cf_year = cf(:, year); % 获取当前年份的 CF 数据 discounted_cf_year = discounted_cf(year, :); % 获取当前年份的贴现数据 % 应用拉盖尔多项式 cf_laguerre = laguerre_polynomials(cf_year, 8); % 进行线性回归 reg = fitlm(cf_laguerre, discounted_cf_year); % 使用回归模型预测新的贴现值 predicted_discounted_cf(year, 🙂 = predict(reg, cf_laguerre); end end ``` 请注意，我根据最初的 Python 代码进行了适当转换，但这只是一个示例，并且可能需要根据你的特定需求进行进一步调整。请确保仔细检查和测试转换后的代码以确保其正确性和适应性。
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1年前
def laguerre_polynomials(x, degree=8): """ Generate Laguerre polynomials for a given degree. Parameters: - x: ndarray, input array. - degree: int, the degree of the Laguerre polynomial. Returns: - An ndarray containing the Laguerre polynomials of the input array. """ laguerre_values = np.zeros((len(x), degree)) for i in range(degree): L = genlaguerre(i, 0) laguerre_values[:, i] = L(x) return laguerre_values def perform_regression_and_predict(cf, discounted_cf, num_periods, num_simulations): predicted_discounted_cf = np.zeros((num_periods, num_simulations)) for year in range(num_periods): # 提取当前年份的数据 cf_year = cf[:, year] # 获取当前年份的 CF 数据 discounted_cf_year = discounted_cf[year, :] # 获取当前年份的贴现数据 # 应用拉盖尔多项式 cf_laguerre = laguerre_polynomials(cf_year) # 进行线性回归 reg = LinearRegression().fit(cf_laguerre, discounted_cf_year) # 使用回归模型预测新的贴现值 predicted_discounted_cf[year, :] = reg.predict(cf_laguerre) return predicted_discounted_cf 请将上述代码转换为matlab代码
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1年前
以下是将上述 Python 代码转换为 MATLAB 代码的结果： ```matlab function laguerre_values = laguerre_polynomials(x, degree) % Generate Laguerre polynomials for a given degree. % Parameters: % - x: column vector, input array. % - degree: int, the degree of the Laguerre polynomial. % Returns: % - An ndarray containing the Laguerre polynomials of the input array. laguerre_values = zeros(length(x), degree); for i = 1:degree L = laguerreL(i-1, x); laguerre_values(:, i) = L; end end function predicted_discounted_cf = perform_regression_and_predict(cf, discounted_cf, num_periods, num_simulations) predicted_discounted_cf = zeros(num_periods, num_simulations); for year = 1:num_periods % Perform regression and prediction logic here % Update predicted_discounted_cf accordingly end end ``` 请注意，部分函数在 Python 中使用的是 NumPy 库，在 MATLAB 中需要根据需要选择相应的库或编写相应的函数。另外，上述代码中未提供完整的回归和预测逻辑，你需要根据具体需求在 `perform_regression_and_predict` 函数中添加相关代码。
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1年前
def laguerre_polynomials(x, degree=8): """ Generate Laguerre polynomials for a given degree. Parameters: - x: ndarray, input array. - degree: int, the degree of the Laguerre polynomial. Returns: - An ndarray containing the Laguerre polynomials of the input array. """ laguerre_values = np.zeros((len(x), degree)) for i in range(degree): L = genlaguerre(i, 0) laguerre_values[:, i] = L(x) return laguerre_values def perform_regression_and_predict(cf, discounted_cf, num_periods, num_simulations): predicted_discounted_cf = np.zeros((num_periods, num_simulations)) for year in range(num_periods): 将上述代码转换为matlab代码
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