Matlab 如何在wiener进程中运行具有相关性的OU进程

我遇到了以下问题。我有两个向量和每日截距估计，我假设截距的行为都遵循OU过程，分别进行。然而，截取之间有很强的相关性，因此为了处理两个OU进程，我想关联两个OU进程的维纳进程。问题：我不知道如何在代码中实现相关系数，可能有人可以帮助我：我正在运行以下代码：

 %model  intercept   
 x = inter_w;
 dx = diff(x);
 dt = 1/252; % Time in years (252 observations per year)
 dxdt = dx/dt;
 x(end) = []; % To ensure the number of elements in x and dxdt match

 % Fit a linear trend to estimate mean reversion parameters 
 coeff = polyfit(x, dxdt, 1); 
 res = dxdt - polyval(coeff, x);
 revRate   = -coeff(1)
 meanLevel = coeff(2)/revRate
 vol       = std(res) * sqrt(dt)

 OUmodel = hwv(revRate, meanLevel, vol,  'StartState', inter_w(507,1), 'Correlation', corr)

第二个OU过程

 y = inter_s; dy = diff(y); 
 dt = 1/252; % Time in years (252 observations per year) 
 dydt = dy/dt; y(end) = []; % To ensure the number of elements in x and dxdt match

 % Fit a linear trend to estimate mean reversion parameters 
 coeffy = polyfit(y, dydt, 1); 
 resy = dydt - polyval(coeffy, y);
 revRatey   = -coeffy(1)
 meanLevely = coeffy(2)/revRatey
 voly       = std(resy) * sqrt(dt)

 y = inter_s;
dy = diff(y);
dt = 1/252; % Time in years (252 observations per year)
dydt = dy/dt;
y(end) = []; % To ensure the number of elements in x and dxdt match

% Fit a linear trend to estimate mean reversion parameters
coeffy = polyfit(y, dydt, 1);
resy = dydt - polyval(coeffy, y);

revRatey   = -coeffy(1)
meanLevely = coeffy(2)/revRatey
voly       = std(resy) * sqrt(dt)

OUmodely = hwv(revRatey, meanLevely, voly, 'StartState', inter_s(507,1), 'Correlation', corr)

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如果我理解了解释，我的维纳过程现在与相关系数“corr”相关。然而，如果我模拟一个1000帧和一个1000帧，这些过程之间的相关性甚至不接近“corr”。。我在某处犯了个错误，但不知道在哪里。。感谢您的回复。

很抱歉我的回复，但我发现我犯了一个错误。我已经发现了这个错误：“用于生成布朗运动向量（维纳过程）的高斯随机变量之间的相关性。将相关性指定为NBROWNS by NBROWNS正半定矩阵，或指定为确定性函数C（t）接受当前时间t并返回NBROWNS by NBROWNS正半定相关矩阵。相关矩阵表示静态条件。作为时间的确定函数，相关允许您指定动态相关结构。