Question

我是R的全新品牌，并尝试实施一个处理公司债券违约的简单模型（我将在稍后讨论）。

首先，我只使用两个客户。

参数： - 两个客户（我的名字是＆＃34; A＆＃34;和＆＃34; B＆＃34;） - 如果每个客户在10年内没有违约，将收到10,000美元的现金流 - 使用标准正态随机变量，相关的均匀随机变量和高斯copula将概念拉到一起 - 运行一些模拟 - 存储客户A现金流加上客户B现金流的总和，并存储在名为＆＃34;结果＆＃34;的矢量中。 - 最后，取结果向量的平均值

My code is:

# define variables
nSim <- 5           # of simulations
rho <- 0.3          # rho
lambda <- 0.01      # default intensity
T <- 10             # time to default

for (i in 1:nSim){

# Step 1: generate 2 independent standard normal random variables
z1 <- rnorm(1, mean=0, sd=1)
z2 <- rnorm(1, mean=0, sd=1)

# Step 2: map the normals into correlated normals
#         by Cholesky composition of the correlation matrix
# w1 = z1
# w2 = rho(z1)+sqrt(1-(rho^2))*z2

w1 <- z1
w2 <- rho*z1 - sqrt(1-(rho^2))*z2

# Step 3: using the correlated normals, generate two dependent uniform variables
u <- runif(1, min=0, max=1)
v <- runif(1, min=0, max=1)

# Step 4: using the dependent uniforms, generate two dependent exponentials

tau.A <- (-1/lambda)*log(u)
tau.B <- (-1/lambda)*log(v)

payout.A <- if (tau.A > 10) {10000} else {0}
payout.B <- if (tau.B > 10) {10000} else {0}

result[i] = (payout.A[i] + payout.B[i])
}

# calculate expected value of portfolio
mean(result)

当我运行此代码时，我收到的错误是＆＃34; NA＆＃34;并且无法弄清楚为什么（再次，我是R的全新品牌）。我不认为每个模拟值都存储在结果向量中，但不知道如何诊断问题。

提前感谢任何可以提供帮助的人！

- 萨拉

Answer 1

一切都有效，直到results[i] <- (payout.A[i] + payout.B[i])行。问题是你从未设置results。

在for循环之前，添加以下行：

results <- vector('numeric', length = nSim)

这将创建一个长度为nSim的0向量。在R中最好预先分配空间，而不是使用c()动态生成矢量。

Answer 2

问题不在于[i]行中results[i] <- (payout.A[i] + payout.B[i])分配的存在。 [i]赋值对于结果参数是可以的，但不是两个支付参数，因为每个循环中都生成了这些参数。所以只需删除它们就可以形成一条线：

results[i] <- (payout.A + payout.B)

将解决您的问题。如果您希望将每个支出保留在自己的向量中，那么您需要将其分配，但似乎没有。

在模拟后存储For Loop值

2 个答案: