Verfasst am: 21.05.2008, 13:46
Titel: MOnte Carlo Simulation
es geht um folgende aufgabe: siehe pdf im anhang. aufgabe 3.1 und 3.2. ich muss die halt heute abgeben. die monte carlo funktion hab ich soweit. ich frag mich nur noch, wie die 3.2 funktioniert. also für M0 50, 100 etc durchläufe und wie ich das ganze dnan grafisch plotte. hier mal mein code:
function result=Simulation(T, mu_m, sigmaM, sigmaE, Beta, M)% Definition der %Funktion mit den Inputvariablen T=Beobachtungen, sigmaM=Varianz des %Marktportfolios, sigmaE=Varianz der Residuen, mu_m=Erwartungswert des %Marktporfolios
eta=14; % eta ist hier 14, da M=14 aus dem rekursiven Alphabet for i=1:M % Schleife für 1 bis M Durchläufe
r_ft=(log(14+4)/100)*(randn(T,1).^2+0.1);
rmarket= sqrt(sigmaM)*randn(T,1)+mu_m;
mu=r_ft + (rmarket-r_ft)*Beta;
error=sqrt(sigmaE)*randn(T,1);
rshare = mue + error;
Beta=Function Aufgabe 2(rshare, rmarket, r_ft);
MeanBeta=mean(Beta);
StdBeta=std(Beta);
end
Result=struct(MeanBeta MeanBeta, StdBeta StdBeta);
%% Aufgabe 3.2 clear;
clc;
%Durchführen einer Monte-Carlo Simulation mit den gegebenen Werten und der Funktion aus 3.1
result=Simulation(250, 0.004, 0.00036, log(14/4), 0.78, M)% Funktion aus Aufgabe 3.1 %mit den angegebenen Werten
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