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我一直在研究并尝试了很多不同的东西，但未能成功尝试让这个函数为程序获取 X、td、D0 的向量输入。最终，我想看看当行使价、除息和股息金额变化时，期权的价值如何变化，而不是同时变化，而是一次变化。这是针对离散股息的，我不考虑收益率。这是我的第一个真正的程序，并且只使用 r 作为计算器，所以我不仅耳朵后面湿透了，而且从头到脚都在滴水。我真的很感激任何帮助。

DivADJBSM<-function(S, X, rf, T,td, sigma,D0) {
values <- matrix(,3,2)
Dd<-(D0*exp(-rf*T))    #discounted dividend#
Sd<-(S-Dd)      #Stock adjusted for present value of dividends#
Xd1=(X-D0)      #Strike adjusted after dividend paid#
K=td/T      #dividend payment to terminal date impact#
SigA=(sigma*S)/(Sd)     #adjusted volatility full#
    WSig=(sigma*S)/(S-(Dd*K)) #volatility adjustment impact of payment date#

     d1 <- (log(Sd/Xd1)+(rf*T))/(SigA*sqrt(T)) +((SigA*sqrt(T))/2)
     d2 <- d1 - (SigA * sqrt(T))
     d3 <- (log(Sd/Xd1)+(rf*T))/(WSig*sqrt(T)) +((WSig*sqrt(T))/2)
     d4 <- d3 - (WSig * sqrt(T))
     d5 <- (log(S/X)+(rf*T))/(sigma*sqrt(T)) +((sigma*sqrt(T))/2)
     d6 <- d5 - (sigma * sqrt(T))

     values[1] <- (Sd)*pnorm(d1) - (Xd1)*exp(-rf*T)*pnorm(d2)
     values[4] <- (Xd1)*exp(-rf*T)*pnorm(-d2)-(Sd)*pnorm(-d1)  
     values[2] <- (Sd)*pnorm(d3) - (Xd1)*exp(-rf*T)*pnorm(d4)
     values[5] <- (Xd1)*exp(-rf*T)*pnorm(-d4)-(Sd)*pnorm(-d3)
    values[3] <- (S)*pnorm(d5) - (X)*exp(-rf*T)*pnorm(d6)
     values[6] <- (X)*exp(-rf*T)*pnorm(-d6)-(S)*pnorm(-d5)          

print("Calls COL=1, Puts COL=2, Full Vol ADJ ROW=1, Weighted Vol ROW=2, Std BSM ROW=3") 
   values
}
4

1 回答 1

1

你可以用lapply. 这是一个简单的例子：

> fun<-function(x) x^2
> lapply(1:3,fun)
[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 4

[[3]]
[1] 9

如果您有多个参数，则默认情况下它会迭代第一个参数，但您可以通过在lapply调用结束时命名其余参数来指定迭代哪个参数：

> fun<-function(x,y,z) c(x,y^2,z^3)
> lapply(1:3,fun,2,3)
[[1]]
[1]  1  4 27

[[2]]
[1]  2  4 27

[[3]]
[1]  3  4 27

> lapply(1:3,fun,x=2,z=3)
[[1]]
[1]  2  1 27

[[2]]
[1]  2  4 27

[[3]]
[1]  2  9 27

> lapply(1:3,fun,x=2,y=3)
[[1]]
[1] 2 9 1

[[2]]
[1] 2 9 8

[[3]]
[1]  2  9 27

为了在您的函数中使用它，您将不得不重命名X参数，因为X它也是 的参数之一lapply，这会使事情变得混乱。

于 2013-10-12T17:25:52.750 回答