金融衍生工具实验报告
金融互换策略实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着全球金融市场一体化的加深，金融衍生品市场日益活跃。
金融互换作为一种重要的金融衍生品，在风险管理和资产配置中扮演着重要角色。
本实验旨在通过模拟金融市场环境，研究并验证不同金融互换策略的有效性，为投资者提供决策参考。
二、实验目的1. 掌握金融互换的基本原理和交易机制。
2. 分析不同金融互换策略在风险管理中的应用。
3. 验证不同策略在模拟市场环境下的实际效果。
三、实验方法1. 实验环境搭建：采用Python编程语言，利用pandas、numpy等库进行数据处理和统计分析。
2. 数据来源：选取历史金融数据，包括利率、汇率、股票指数等。
3. 策略设计：设计以下三种金融互换策略：- 利率互换策略：通过比较固定利率和浮动利率，实现成本降低和风险规避。
- 货币互换策略：利用不同货币之间的汇率波动，实现收益最大化。
- 多空收益互换策略：结合多头和空头头寸，实现收益与风险的最佳平衡。
4. 实验步骤：- 收集历史数据，包括利率、汇率、股票指数等。
- 根据实验需求，设计相应的金融互换策略。
- 运用Python编程语言，对历史数据进行模拟交易。
- 对模拟结果进行分析，评估不同策略的有效性。
四、实验结果与分析1. 利率互换策略：- 实验结果显示，在模拟市场环境下，利率互换策略能够有效降低融资成本，降低利率风险。
- 与直接融资相比，利率互换策略能够实现成本节约，提高投资回报率。
2. 货币互换策略：- 实验结果显示，在模拟市场环境下，货币互换策略能够有效利用汇率波动，实现收益最大化。
- 与直接投资相比，货币互换策略能够实现更高的收益，降低汇率风险。
3. 多空收益互换策略：- 实验结果显示，在模拟市场环境下，多空收益互换策略能够实现收益与风险的最佳平衡。
- 与单一投资策略相比，多空收益互换策略能够降低投资风险，提高收益稳定性。
五、实验结论1. 金融互换策略在风险管理、资产配置等方面具有重要作用。
2. 利率互换、货币互换和多空收益互换策略在不同市场环境下具有不同的应用效果。
金融工程学实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟金融市场环境，让学生了解金融工程学的基本原理和方法，掌握金融衍生品定价、风险管理、投资策略等核心内容。
通过实验，培养学生运用金融工程学知识解决实际问题的能力。
二、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 金融市场分析- 利用历史数据，分析股票、债券、期货等金融产品的价格走势。
- 应用统计学和计量经济学方法，预测金融市场价格、波动性和趋势。
2. 金融衍生品定价- 学习和应用Black-Scholes模型，对欧式期权进行定价。
- 探索其他衍生品定价模型，如二叉树模型、蒙特卡洛模拟等。
3. 风险管理- 应用VaR（Value at Risk）模型，评估投资组合的风险。
- 研究CreditMetrics信用评价系统，评估信用风险。
4. 投资策略- 设计和实施投资策略，如资产配置、风险对冲等。
- 分析投资策略的有效性，评估投资回报和风险。
三、实验过程1. 数据收集与处理- 收集股票、债券、期货等金融产品的历史数据。
- 对数据进行清洗和预处理，为后续分析做准备。
2. 金融市场分析- 利用时间序列分析方法，分析金融产品的价格走势。
- 建立统计模型，预测金融市场价格、波动性和趋势。
3. 金融衍生品定价- 应用Black-Scholes模型，对欧式期权进行定价。
- 探索其他衍生品定价模型，比较其优劣。
4. 风险管理- 应用VaR模型，评估投资组合的风险。
- 研究CreditMetrics信用评价系统，评估信用风险。
5. 投资策略- 设计和实施投资策略，如资产配置、风险对冲等。
- 分析投资策略的有效性，评估投资回报和风险。
四、实验结果与分析1. 金融市场分析- 通过分析股票、债券、期货等金融产品的价格走势，发现市场存在一定的波动性和趋势性。
- 建立的统计模型能够较好地预测市场走势。
2. 金融衍生品定价- 应用Black-Scholes模型对欧式期权进行定价，结果与市场实际价格较为接近。
金融工程实验报告范文(3篇)
第1篇一、实验目的本次实验旨在通过模拟金融市场环境，使学生了解金融工程的基本原理和应用，掌握金融衍生品的设计与定价方法，提高学生在金融风险管理、金融产品设计等方面的实践能力。
二、实验内容1. 金融市场环境模拟：通过模拟现实金融市场环境，让学生熟悉股票、债券、期货、期权等金融工具的交易过程。
2. 金融衍生品设计与定价：学习金融衍生品的基本概念，掌握金融衍生品的设计方法和定价模型，如Black-Scholes模型等。
3. 金融风险管理：学习金融风险管理的理论和方法，通过模拟操作，了解金融风险对投资组合的影响，并学会运用金融工具进行风险控制。
三、实验步骤1. 实验环境搭建：使用金融工程模拟软件，搭建模拟金融市场环境。
2. 基本操作练习：熟悉模拟软件的操作，包括股票、债券、期货、期权等金融工具的交易。
3. 金融衍生品设计与定价：- 学习Black-Scholes模型的基本原理。
- 利用模拟软件，输入相关参数，计算期权的理论价格。
- 对比理论价格与市场价格，分析模型误差。
4. 金融风险管理：- 构建投资组合，模拟投资过程。
- 分析投资组合的收益和风险，了解金融风险对投资组合的影响。
- 利用金融工具（如期权、期货等）进行风险控制。
四、实验结果与分析1. 金融市场环境模拟：通过模拟操作，学生熟悉了股票、债券、期货、期权等金融工具的交易过程，掌握了基本操作技能。
2. 金融衍生品设计与定价：- 利用Black-Scholes模型，计算了期权的理论价格，并与市场价格进行了对比。
- 分析了模型误差，了解了影响期权定价的因素。
3. 金融风险管理：- 构建了投资组合，分析了投资组合的收益和风险。
- 学会了运用金融工具进行风险控制，降低了投资组合的风险。
五、实验结论1. 学生通过本次实验，掌握了金融工程的基本原理和应用，提高了金融风险管理、金融产品设计等方面的实践能力。
2. 学生熟悉了金融市场环境，掌握了金融工具的交易操作。
金融衍生工具-实验指导书-2015-2016-1..
《金融衍生工具》实验指导书电子科技大学经济与管理学院教师姓名夏晖2015年12月第一部分实验教学概述本课程实验总体介绍1、实验教学要求：本实验是《金融衍生工具》课程的实验课程，其目的是要求学生通过完成本实验，达到熟悉金融市场、理解和熟练掌握《金融衍生工具》中的期权定价原理和各种数值定价方法，培养学生编程独立解决问题的能力，为今后从事金融数量分析工作奠定基础。
2、实验内容简介：本实验课程由3个实验项目组成：(1)期权定价的蒙特卡罗模拟和有限差分方法为设计性实验(2)风险价值VaR的计算为设计性实验(3)资产组合保险策略模拟及分析为综合性实验3、本课程适用专业：本课程适用于金融学、金融工程专业。
4、考核方式：编写的程序和实验结果以作业的方式提交给任课老师，实验完成情况计入《金融衍生工具》课程习题作业的考核。
5、总学时：本实验共计8学时。
6、教材名称及教材性质（统编）：本实验以“John C. Hull. Options, Futures and Other Derivatives. 4th Edition, Prentice-Hall, 2000; 清华大学出版社, 影印版, 2002.”为辅导教材。
7、参考资料：1.Keith Cuthbertson, Dirk Nitzsche. Financial Engineering – Derivatives and Risk Management.John Wiley & Sons, Ltd, 2001. 中译本：张陶伟, 彭永江译. 金融衍生工具——衍生品与风险管理. 中国人民大学出版社, 2004.第二部分 实验项目指导实验项目1 一、基本情况1、实验项目名称：期权定价的蒙特卡罗和有限差分方法2、实验项目的目的和要求：目的：使学生熟悉蒙特卡罗和有限差分方法的应用。
要求：（1）利用Matlab 软件编写蒙特卡罗仿真程序求解期权价格； （2）利用Matlab 软件编写有限差分程序求解期权价格。
金融期货买卖实验报告
金融期货买卖实验报告引言金融期货是金融衍生工具的一种形式，其交易模式为买卖双方在未来某一指定日期以约定价格交割一定数量的标的资产。
本次实验旨在通过模拟金融期货交易，学习市场价格波动对投资者决策的影响，并通过实践了解金融期货交易的基本流程。
实验流程1. 实验设定与策略选择本次实验中，我们选择了黄金期货进行模拟交易。
在模拟交易开始前，我们需要设定好以下实验参数：- 初始资金：100,000元- 交易手续费：每笔交易0.1%- 持仓限制：最大持仓量不超过10手- 杠杆比例：10倍杠杆- 交易周期：每个交易周期为一天策略选择方面，我们采用了趋势跟随策略，即通过分析黄金市场价格走势，选择适当的买入或卖出时机。
2. 实际交易执行在实际交易执行阶段，我们每天都以实际的市场价格模拟进行买卖操作。
根据市场行情，我们通过判断市场价格的上升或下降趋势，以及历史数据分析，选择买入或卖出的时机和数量。
具体流程如下：1. 选定交易周期内的每个交易日进行操作。
2. 根据市场行情，判断黄金价格的趋势（上升、下降或持平）。
3. 根据市场趋势和计算得出的止损价位，设定买入或卖出的价格。
4. 根据账户可用资金和最大持仓限制，设定买入或卖出的数量。
5. 根据设定的买入或卖出价格和数量，计算手续费和保证金。
6. 进行买入或卖出操作，并更新账户资金和持仓量。
7. 根据交易周期结束时的市场价格，计算是否盈利，并分析交易策略的有效性。
3. 结果分析与总结在交易周期结束后，我们对实验结果进行分析与总结。
通过比较交易周期开始时和结束时的账户资金变动情况，我们可以判断是否盈利，并计算盈亏比例。
同时，我们还可以通过回顾交易过程，分析交易策略的有效性和改进空间。
4. 实验心得与思考在进行本次实验过程中，我们对金融期货交易有了更深入的了解。
通过模拟交易，我们不仅学到了交易的基本流程和策略选择，还体会到了市场风险和交易决策的重要性。
通过实验中的成功与失败，我们能够更加谨慎地制定交易策略，并对市场价格波动有更准确的判断。
金融衍生工具研究
开题报告本表由学生填写。
金融衍生工具研究摘要：二战后，国际金融市场发生了翻天覆地的变化，随着布雷顿森林体系的崩溃，国际债务危机等金融方面的国际重大事情的发展，国际金融市场上的利率、汇率等重要的金融变量也发生了明显的波动。
在这种国际形势下，我国金融市场衍生工具的发展和风险控制也受到了较大的影响。
因此，衍生金融工具是风险与收并存的，我国21世纪以来金融业井喷式发展，在发展的过程中难免会出现这样或那样的问题，本文主要研究了我国金融市场衍生工具的发展与风险控制。
首先通过对我国金融市场的衍生工具的理论研究，了解我国金融市场衍生工具的发展历程，然后简要分析目前我国金融市场衍生公司的现状，最后具体说明金融衍生工具规避金融风险的方式方法，以期能让本文对我国金融衍生工具的发展起到实质性的作用。
（Abstract）(After World War II, the international financial market has undergone earth-shaking changes. With the collapse of the Bretton Woods system and the development of major international financial issues such as the international debt crisis, important financial variables such as interest rates and exchange rates have also taken place in the international financial markets. Obvious fluctuations. Under this international situation, the development of China's financial market derivatives and risk control have also been greatly affected. Therefore, derivative financial instruments are coexistence of risk and income. Since the development of the financial industry in the 21st century, it will inevitably occur in the course of development. This paper mainly studies the development and risk control of financial market derivatives in China. . First of all, through the theoretical study of derivatives in China's financial markets, we will understand the development history of China's financial market derivatives, and then briefly analyze the current status of China's financial market derivatives, and finally specify the ways and means of financial derivatives to avoid financial risks. Let this article play a substantive role in the development of China's financial derivatives.)关键词：金融市场衍生工具发展风险控制（Keywords）:(financial market derivatives development risk control)目录1.绪论 (3)1.1研究的背景和意义 (3)1.2研究思路与方法 (3)1.2.1研究方法 (3)1.2.2研究思路 (4)1.3理论基础 (4)1.3.1金融衍生工具 (4)1.3.2金融风险 (4)2.我国股指期货和期权的内容 (5)2.1我国股指期货的现状 (5)（1）走势平稳，交易量大； (5)（2）股指期货套保作用逐渐发挥； (5)（3）股指期货投资者结构向多元化发展。
实习报告金融衍生品与风险管理
实习报告金融衍生品与风险管理实习报告：金融衍生品与风险管理在这次的实习中，我有幸进入了一家国际知名的金融公司，参与了他们的金融衍生品与风险管理部门的工作。
通过与同事的合作和学习，我对金融衍生品及其相关的风险管理有了更深入的了解和体会。
1. 介绍金融衍生品是一种金融合约，其价值来源于基础资产的价格变动。
它们可以用于投机、套利或对冲风险。
金融衍生品市场作为金融市场的重要组成部分，在全球有着广泛的参与者和交易量。
2. 金融衍生品的分类金融衍生品可以按照其标的资产的性质进行分类，常见的包括股票衍生品、利率衍生品、汇率衍生品和商品衍生品等。
2.1 股票衍生品股票衍生品是以股票为标的资产的金融工具，常见的有股票期权和股指期货等。
2.2 利率衍生品利率衍生品是以利率为标的资产的金融工具，主要包括利率互换、利率期货和利率期权等。
2.3 汇率衍生品汇率衍生品是以货币汇率为标的资产的金融工具，比如外汇远期合约和货币期权等。
2.4 商品衍生品商品衍生品是以商品为标的资产的金融工具，如期货合约和期权等。
3. 金融衍生品的作用金融衍生品作为金融市场的重要工具，具有以下作用：3.1 价格发现通过金融衍生品市场的交易，市场上的供求关系能够快速反映出价格变动，进而帮助投资者判断市场走势。
3.2 风险管理金融衍生品可以用于对冲和管理风险。
投资者可以通过购买或卖出衍生品合约来规避或转移市场风险。
3.3 投资与套利机会金融衍生品市场提供了丰富的投资和套利机会，投资者可以利用衍生品的杠杆效应来获得更高的收益率。
4. 风险管理金融衍生品市场的高杠杆和复杂性使得风险管理变得尤为重要。
在实习期间，我亲身参与了公司的风险管理流程，学习了以下几个方面的内容：4.1 风险测度与评估通过使用风险指标和模型，对金融衍生品的风险进行测度和评估，帮助公司更好地理解和管理风险。
4.2 风险对冲风险对冲是通过构建相反方向的头寸来降低风险敞口。
我学习了在实际交易中如何根据实际情况选择合适的对冲策略。
衍生品实习报告
衍生品实习报告实习单位：XXX衍生品公司实习时间：202X年X月X日至202X年X月X日一、实习背景及目的随着金融市场的不断发展，衍生品作为一种金融工具，在我国金融市场中的应用越来越广泛。
为了更好地了解衍生品市场，提高自己的实际操作能力，我选择了XXX衍生品公司进行为期一个月的实习。
此次实习的主要目的是了解衍生品的基本概念、种类及其在实际交易中的应用，掌握衍生品定价原理，提高自己在衍生品交易中的风险控制能力。
二、实习内容及收获1. 实习内容（1）衍生品基础知识学习：在实习期间，我参加了公司组织的基础知识培训，学习了衍生品的基本概念、种类、交易规则等方面的知识。
（2）衍生品交易系统操作：通过实际操作，掌握了公司提供的衍生品交易系统的使用方法，了解了交易流程。
（3）衍生品定价模型学习：学习了Black-Scholes模型、二叉树模型等衍生品定价模型，并了解了其在实际交易中的应用。
（4）实际交易操作：在导师的指导下，进行了实际的衍生品交易操作，积累了交易经验。
2. 实习收获（1）衍生品知识体系：通过实习，我系统地学习了衍生品的相关知识，对衍生品市场有了更深入的了解。
（2）实际操作能力：通过实际操作，提高了自己在衍生品交易中的动手能力，掌握了交易技巧。
（3）风险控制意识：在实习过程中，我深刻认识到风险控制的重要性，学会了如何在交易中进行风险管理。
（4）团队协作能力：在实习过程中，我与同事们共同完成了多项任务，提高了自己的团队协作能力。
三、实习总结通过本次实习，我对衍生品市场有了更加全面的认识，从基础知识到实际操作，都取得了很大的进步。
同时，我也认识到自己在衍生品交易中还存在很多不足，需要在今后的学习和实践中不断努力提高。
在今后的学习和工作中，我将继续深入学习衍生品相关知识，不断提高自己的实际操作能力，为我国金融市场的发展贡献自己的力量。
最后，我要感谢XXX衍生品公司给我这次宝贵的实习机会，以及在实习过程中对我的关心和帮助。
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（二）用ECM模型估计最优套期保值比率
1. 期货价格序列即F的平稳性检验
（三）用ECM-BGARCH模型估计最优套期保值比率
1. ARCH效应检验
对在ECM方法中所得方程式（2）的残差进行ARCH效应检验,所得的结果如下图所示：
由上图可以看出，F统计量和LM统计量都是显著的，说明方程残差具有ARCH效应，故可以建立ECM－BGARCH模型。
２．常数相关系数二元GARCH模型（CCC－BGARCH）
P2 = (is–0.832688*if) / (s-0.832688*f)
P3 = is / s
其中，P1、P2、P3分别表示由OLS、ECM、没有经过套期保值的H。
对P1进行描述统计的结果如下图所示，可得标准差为0.029963.
对P2进行描述统计的结果如下图所示，标准差为0.039730.
序列P3的描述统计结果如下图所示，标准差为0.012582.
结果，如下图所示：
描述统计结果如下图：
３、D－BEKK—BGARCH模型
smpl @all
series y1 = d(s)
series y2 = d(f)
sample s0 1 1170
sample s1 3 1170
smpl s0
equation eq1.arch(m=100,c=1e-5) y1 c
bvgarch.append var_y2 = omega(3)^2+omega(2)^2 + beta(2)^2*var_y2(-1) + alpha(2)^2*sqres2(-1)
bvgarch.append cov_y1y2 = omega(1)*omega(2) + beta(2)*beta(1)*cov_y1y2(-1) + alpha(2)*alpha(1)*res1res2(-1)
bvgarch.append @logl logl
bvgarch.append sqres1 = (y1-mu(1))^2
bvgarch.append sqres2 = (y2-mu(2))^2
bvgarch.append res1res2 = (y1-mu(1))*(y2-mu(2))
bvgarch.append var_y1 = omega(1)^2 + beta(1)^2*var_y1(-1) + alpha(1)^2*sqres1(-1)
衍生金融工具实验报告
学院：经济与管理学院
年级专业：2010级金融学
姓名：刘馨瑞
学号：2010300130045
第一章实验目的
第二章数据的搜集和导入
（一）数据的搜集
（二）导入Eviews工作文件
第三章 黄金期货最优套期保值率的估计
（一）用OLS模型估计最优套期保值比率
（二）用ECM模型估计最优套期保值比率
（１）对△S做单方程的GARCH估计。
保存均值方程残差的条件方差得到如下的结果：
（2）对△F做单方程的GARCH估计，结果如下：
保存均值方程残差的条件方差得如下图所示的结果：
计算两个序列的相关系数得如下图所示的结果：
知F和S的相关系数为
。
（３）计算动态套期保值比率，得如下所示的序列，可得到该序列的描述统计
bvgarch.append deth = var_y1*var_y2 - cov_y1y2^2
bvgarch.append invh1 = var_y2/deth
bvgarch.append invh3 = var_y1/deth
bvgarch.append invh2 = -cov_y1y2/deth
alpha(1) = (eq1.c(3))^.5
alpha(2) = (eq2.c(3))^.5
coef(2) beta
beta(1)= (eq1.c(4))^.5
beta(2)= (eq2.c(4))^.5
!mlog2pi = 2*log(2*@acos(-1))
series cov_y1y2 = @cov(y1-mu(1), y2-mu(2))
0.832688，ECM－BGARCH模型计算出的最优套期保值比率均值为0.899358。现在
用上述三个套期保值比套期保值的组合和没有经过套期保值的现货收益率进行
方差比较，这里的收益用价格相对变化表示，即比较
’
按照以下规则生成序列
P1 = (is–0.780265*if) / (s-0.780265*f)
对△F做单方程的GARCH估计，
计算动态套期保值比率
3.D－BEKK—BGARCH模型
第四章对利用最小方差套期比的套保组合进行绩效评估
第五章 实验结果
第一章 实验目的
实验的目的为通过简单的回归模型（OLS）、误差修正模型（ECM）和ECM-BGARCH模型估计中国黄金期货交易的最优套期保值比率，并对保值效果进行绩效评估，最终找出绩效评估最佳的套期保值比率模型，得出中国黄金期货交易的最优套期保值比率。
S （黄金现货价格）
200808
2008-06-02
196.13
197.3
200808
2008-06-03
199.34
199.38
200808
2008-06-04
196.07
195.86
200808
2008-06-05
199.98
196
黄金期货和现货价格历史趋势图
国泰安数据库上得到黄金期货2008年06月到2013年03月的历史交易数据如下表：
bvgarch.append logl =-0.5*(!mlog2pi + (invh1*sqres1+2*invh2*res1res2+invh3*sqres2) + log(deth))
bvgarch.append @temp invh1 invh2 invh3 sqres1 sqres2 res1res2 deth
残差的单位根检验
单位根检验的结果显示在5%的置信区间内可以接受残差序列不含单位根的假设， 因此两个序列的协整关系存在。
4. 建立含有误差修正项的△F和△S间的误差修正模型
得到含有误差修正项的模型，如下图所示。从图中可以看出协整回归方程式为：
……（2）
P（0.7355） （0） （0）
从模型拟合的结果R2=0.758363来看，F统计量的结果较好，模型的拟合系数较高，而且自变量系数和误差修正项的系数t统计量都是显著的。回归记过表明1单位的现货头寸要用0.832688单位的相反的期货头寸进行对冲，即最优套期保值比率为0.832688。这比简单的OLS模型估计结果0.780265要大。
第三章 黄金期货最优套期保值率的估计
（一） 用OLS估计最优套期保值比率
调整样本期后，对期货价格和现货价格分别进行差分之后，得到新的序列，分别命名为if和is。对is和if用做OLS回归模型，可得到如下图所示的结果。
写成方程式为：
…………（1）
t（0.414788）（53.19183）
P（0.6784）（0.0000）
与期货价格序列的检验方法类似，我们对其原序列和一阶差分序列进行单位根检验的结果如下图所示，从下图的结果中也可以看出，现货价格的序列是一阶单整的。
现货价格序列的单位根检验结果
现货价格序列一阶差分序列单位根检验结果
3. 对期货价格序列和现货价格序列的协整检验
F的OLS残差的趋势图
由于期货价格序列与现货价格序列是同阶单整的，因此满足协整检验的前提。接下来用现货价格对期货价格做回归，所得结果如上图。从回归的结果来看，t统计量和F统计量都可以认为模型是显著的。接下来对残差（记为e）进行单位根检验。首先可观察残差项的图形如下图所示，因此对其进行不含常数项和趋势项的单位根检验，得到的结果如下图。
series var_y1 = @var(y1)
series var_y2 = @var(y2)
series sqres1 = (y1-mu(1))^2
series sqres2 = (y2-mu(2))^2
series res1res2 = (y1-mu(1))*(y2-mu(2))
logl bvgarch
第五章 实验结果
综合各种方法得到的结果，整理得到下表
OLS模型
套保组合
ECM模型套保组合
ECM-BGARCH模型
套保组合
未经过套保的套保组合
套期保值比率
0.780265
0.832688
0.806576
0
组合收益率方差
0.029963
0.039930
0.167344
0.012582
从上表得出结论：
无论通过哪一种方法进行套期保值，其组合收益率都比未经套期保值的收益率的收益率要大，说明无论是哪个模型，在黄金期货这个品种的套期保值策略上都存在问题，模型需要改进。
1.期货价格序列即F的平稳性检验
2.现货价格序列即S序列的平稳性检验
3.对期货价格序列和现货价格序列的协整检验
4.建立含有误差修正项的△F和△S间的误差修正模型
（三）用ECM-BGARCH模型估计最优套期保值比率
1.ARCH效应检验
2.常数相关系数二元GARCH模型（CCC－BGARCH）
对△S做单方程的GARCH估计。
equation eq2.arch(m=100,c=1e-5) y2 c