Contexto empresarial
Un banco de inversión necesita analizar la estructura de dependencia entre dos clases de activos principales (Acciones y Bonos) para mejorar su cálculo de Valor en Riesgo (VaR). El objetivo es ajustar una Cópula Normal para capturar la correlación lineal y guardar el modelo ('store') para simulaciones futuras de estrés de cartera.
Preparación de datos
Simulación de rendimientos de activos con correlación positiva moderada.
¡Copiado!
| 1 | DATA mycas.portfolio_returns; |
| 2 | call streaminit(12345); |
| 3 | DO i = 1 to 2000; |
| 4 | market = rand('NORMAL'); |
| 5 | /* Retorno Acciones: Alta beta */ |
| 6 | ret_stocks = 1.2 * market + rand('NORMAL') * 0.5; |
| 7 | /* Retorno Bonos: Baja correlación con acciones */ |
| 8 | ret_bonds = 0.3 * market + rand('NORMAL') * 0.2; |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Ajuste de Cópula Normal y almacenamiento del modelo en 'risk_model_store'.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | copula.copulaFit / |
| 3 | TABLE={name='portfolio_returns'}, |
| 4 | var={'ret_stocks', 'ret_bonds'}, |
| 5 | copulaType='NORMAL', |
| 6 | marginals='EMPIRICAL', |
| 7 | store={name='risk_model_store', replace=true}; |
| 8 | RUN; |
2
Verificación de la existencia del almacén de elementos (item store) creado.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | TABLE.tableInfo / |
| 3 | name='risk_model_store'; |
| 4 | RUN; |
Resultado esperado
La acción debe converger y producir una matriz de correlación válida para la Cópula Normal. Fundamentalmente, la tabla 'risk_model_store' debe aparecer en la lista de tablas CAS, confirmando que el modelo ha sido persistido exitosamente para su uso en simulaciones.