R KMV在求解非线性方程组中的应用

我目前正在做关于默顿KMV模型的硕士论文，我需要将其应用到一些公司。这是我使用的链接

我试图循环求解非线性方程组的过程。到目前为止，我已经找到了一个解决方案，通过手动实现每个参数来解决它，但现在我需要将它应用到整个数据帧

这是我到目前为止提出的代码：

加载文件和库，设置索引

library（nleqslv）#这是一个解决非线性方程的软件包，根据默顿模型中的布莱克和斯科尔斯公式计算资产价值及其波动率
df您应该使用

df <- read.csv("AREX_D.csv", stringsAsFactors=FALSE)

D
等的值应作为标量传递给函数

nleqslv
返回由各种项目组成的列表。其中之一是
x
：参数
x
的最终值。
您不能以
out[1]
和out[2]
的身份访问这些文件
您需要将输出存储在数据帧的每一行中

您希望将这些存储在数据帧中，因此请使用
out$x[1]
和
out$x[2]
。
起始值
xstart
的一些初始值包含
NA
。
因此，在调用
nleqslv
之前，需要测试
xstart
是否包含
NA

代码和最后的
while
循环中还有其他错误。
所以把最后一个循环改成这个

df$termcd <- -1
kstart <- which(df$Date == "03/01/2017")
kend  <- NROW(df)

for( k in kstart:kend ) {
    xstart <- c(E[k]+D[k], sigmaE[k])
    if(anyNA(xstart)) { next } # skip NA in input
    out <- nleqslv(xstart,fnewton,method="Newton", D=D[k],E=E[k],sigmaE=sigmaE[k])
    df$Asset[k] <- out$x[1]
    df$sigmaA[k] <- out$x[2]
    df$termcd[k] <- out$termcd
}

df$termcd请提供一个可复制的示例。看见请在
前后使用空格，谢谢你的精确性。我已经编辑了代码并包含了对我使用的CSV文件的引用。我希望它更接近于一个可复制的例子。哇，非常感谢你，它现在看起来像一个魅力！我唯一想不出的是
df$termcd
列的有用性，但我认为sigma_a和资产计算正确，再次感谢！抱歉，回复阅读
nleqslv
的文档花了这么长时间。它告诉您什么是
termcd
；它是
nleqslv
的返回代码，告诉您
nleqslv
是否成功。如果你很满意，就投赞成票。
fnewton <- function(x)
  {
  y <- numeric(2)
  d1 <- (log(x[1]/D)+(r+x[2]^2/2)*T)/x[2]*sqrt(T)
  d2 <- d1-x[2]*sqrt(T)
  y[1] <- E-(x[1]*pnorm(d1)-exp(-r*T)*D*pnorm(d2))
  y[2] <- sigmaE*E-pnorm(d1)*x[2]*x[1]
  y
  }

xstart <- c(E+D, sigmaE)#initialising the x-values (asset value and volatility for the function to solve the non linear equation

while (theDate<=end)
  {
  out <- nleqslv(xstart,fnewton,method="Newton")
  df$Asset <- out[1]
  df$sigmaA <- out[2]
  theDate <- theDate+1
}
print(tail(df))

df <- read.csv("AREX_D.csv", stringsAsFactors=FALSE)

fnewton <- function(x, D, E, sigmaE)
  {
  y <- numeric(2)
  d1 <- (log(x[1]/D)+(r+x[2]^2/2)*T)/x[2]*sqrt(T)
  d2 <- d1-x[2]*sqrt(T)
  y[1] <- E-(x[1]*pnorm(d1)-exp(-r*T)*D*pnorm(d2))
  y[2] <- sigmaE*E-pnorm(d1)*x[2]*x[1]
  y
  }

df$termcd <- -1
kstart <- which(df$Date == "03/01/2017")
kend  <- NROW(df)

for( k in kstart:kend ) {
    xstart <- c(E[k]+D[k], sigmaE[k])
    if(anyNA(xstart)) { next } # skip NA in input
    out <- nleqslv(xstart,fnewton,method="Newton", D=D[k],E=E[k],sigmaE=sigmaE[k])
    df$Asset[k] <- out$x[1]
    df$sigmaA[k] <- out$x[2]
    df$termcd[k] <- out$termcd
}