Разработка программного продукта Delphi для моделирования логнормального распределения

Министерство науки и образования Украины

Харьковский Национальный Университет им. В.Н.Каразина

Факультет компьютерных наук

Кафедра моделирования систем и технологий

Разработка программного продукта Delphi для моделирования логнормального распределения

Курсовая работа по дисциплине

«Языки прикладного программирования»

Исполнитель

студент ******

Руководитель

Ст. преп

Харьков 2007

План

1. Введение

2. Проектирование

3. Особенности реализации

4. Отладка и тестирование

5. Описание работы программного продукта

6. Заключение

7. Список используемой литературы

Введение

В данной работе рассматривается логнормальное распределение, его связь с другими распределениями. В статистике так называемое логнормальное распределение применяется в том случае, когда начинает изменяться цена актива в будущем – а это случайный процесс, который в принципе должен описываться нормальным распределением. В то же время для целей вероятностной оценки стоимости актива в теории пользуются не нормальным, а логнормальным распределением.

Это обусловлено следующими причинами. Во-первых, нормальное распределение симметрично относительно ее центральной оси и может иметь как положительные, так и отрицательные значения; однако цена актива не может быть отрицательной. Во-вторых, нормальное распределение говорит о равной вероятности для значений переменной отклониться вверх или вниз. В то же время на практике, например, имеет место инфляция, которая оказывает давление на цены в сторону их повышения, а также сама временная сущность денег: стоимость денег сегодня меньше, чем стоимость денег вчера, но больше, чем стоимость денег завтра. Кривая логнормального распределения всегда положительна и имеет правостороннюю скошенность (асимметрично), т.е. она указывает на большую вероятность цены отклониться вверх. Поэтому если, допустим, цена актива составляет 50 долл., то кривая логнормального распределения свидетельствует о том, что опцион пут с ценой исполнения 45 долл. должен стоить меньше опциона колл с ценой исполнения 55 долл., в то время как в соответствии с нормальным распределением они должны были бы иметь одинаковую цену. Хотя нельзя надеяться, что приведенные исходные предположения в точности выполняются во всех реальных рыночных ситуациях, тем не менее принято считать, что логнормальное распределение достаточно хорошо как первое приближение в случае активов, которыми торгуют на конкурентных рынках аукционного типа для длинных рассматриваемых периодов.

Проектирование

Перед началом работы в среде Delphi мною, я разработал макет программного продукта в письменном варианте, где я зарисовал какая должна быть главная форма (внешний вид ее), сколько и какие компоненты должны быть на этой форме для удобной работы пользователя с данным продуктом. Также на этом макете я разработал план создания текста программы.

После того, как была проделана вышеуказанная работа, я перешел непосредственно к созданию программного продукта на компьютере. Сначала я создал главную форму, соответствующую макету (Рис.1). На ней находятся:

· 2 колонки выводов значений: Теоретически, Критерий согласия;

· в Теоретической колонке: sigma, mu, a, b;

· в Критерии согласия: метод Неймана и метод обратных функций;

· поля для вывода мат.ожидания и дисперсии;

· кнопки управления программой и режимом просмотра;

· меню“Help” котороесодержитподменю “About me” и “About the program”;

· поле время выполнения;

· Aтакже кнопки “Вывести графики и вычислить” при нажатии которой программа считает все значения и выводит график на экран, “Выход”, для выхода из программы.

· Aтакже кнопка Stop при нажатии которой программа считает значения, которые обработались до определенного момента.

Рис. 1

Особенности реализации

var

Form1: TForm1;

kk:Int64;

flag:boolean;

implementation

Плотностьраспределения

function TForm1.PL(x:double):double; //--density of distribution

begin

if x<>0 then

result := exp(-(ln(x)-mu)*(ln(x)-mu)/(2*sigma*sigma))/(x*sigma*Sqrt(2*Pi))

else

result := 0;

end;

function TForm1.LogNorm() : double; //--for a method of Neumann

var

y : real;

x : double;

begin

repeat

x := a+random*(b-a);

f := PL(x);

y := fmax*random;

until y<f;

result := x;

end;

procedure TForm1.Clear; //------------clear array---------

const M=50;

var j : integer;

begin

for j:=0 to (M-1) do

begin

gist[j] := 0;

end;

end;

procedure TForm1.Panel1Click(Sender: TObject);

var

x, r, sr, h1, h2, Ob,g1,g2, chi2_N, chi2_12, chi2_if, sum, Z : double;

p, y, Mat, Mat2, Disp : real;

M, j : integer;

N, i, u : longint;

begin

flag:=false;

Gauge1.Progress:=0;

//-------**All fields must be filled!**---------

if (E1.Text='') or (E2.Text='') or (E3.Text='') or (E4.Text='') or

(E5.Text='') then

begin

with Applicati

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать