Geschäftskontext
Eine Großbank möchte die Abhängigkeitsstruktur zwischen europäischen und amerikanischen Aktienindizes modellieren, um Diversifikationseffekte im Portfolio-Risikomanagement präzise zu bewerten.
Datenaufbereitung
Simulation von 2000 Tagesrenditen für zwei korrelierte Marktindizes.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | DATA casuser.market_returns; |
| 3 | call streaminit(999); |
| 4 | DO i = 1 to 2000; |
| 5 | idx_eu = rand('Normal', 0.0005, 0.01); |
| 6 | idx_us = 0.7 * idx_eu + 0.3 * rand('Normal', 0.0006, 0.012); |
| 7 | OUTPUT; |
| 8 | END; |
| 9 | |
| 10 | RUN; |
| 11 |
Étapes de réalisation
1
Laden der Daten und Schätzung der Normal-Copula mittels MLE.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | copula.copulaFit / |
| 3 | TABLE={name='market_returns', caslib='casuser'}, |
| 4 | var={'idx_eu', 'idx_us'}, |
| 5 | copulaType='NORMAL', |
| 6 | method='MLE', |
| 7 | name='fit_normal_risk'; |
| 8 | RUN; |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion konvergiert erfolgreich, liefert die Korrelationsmatrix der Indizes und speichert das Anpassungsergebnis unter der ID 'fit_normal_risk'.