模拟后存储 For 循环值

Question

我是 R 的新手，正在尝试实现一个处理公司债券违约的简单模型（稍后我将对其进行扩展）。

对于初学者，我只使用两个客户端。

参数： - 两个客户（我将其命名为“A”和“B”） - 如果在 10 年内没有违约，每个客户将获得 10,000 美元的现金流 - 使用标准正态随机变量、相关均匀随机变量和高斯 copula 将概念组合在一起 - 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“结果”的向量中 - 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“NA”错误并且无法弄清楚原因（再次说明，我是 R 的新手）。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！

--莎拉

Answer 1

在results[i] <- (payout.A[i] + payout.B[i]) 行之前一切正常。问题是你从来没有设置results。

在您的 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() 动态增长向量。

Answer 2

不，问题是results[i] <- (payout.A[i] + payout.B[i]) 行中存在[i] 分配。 [i] 分配对于结果参数是可以的，但对于两个支付参数来说是可以的，因为这些参数中的每一个都是在每个循环中生成的。所以只需将它们移除以形成行：

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，那么您需要这样分配它，但似乎您不这样做。