Contexte Métier
Une banque d'investissement souhaite modéliser la structure de dépendance entre les rendements de deux actifs financiers majeurs (Actions et Obligations) pour mieux estimer le risque de pertes conjointes (Tail Dependence) lors de crises de marché.
Préparation des Données
Simulation de 2000 jours de rendements boursiers corrélés.
Copié !
| 1 | |
| 2 | DATA mycas.portfolio_returns; |
| 3 | call streaminit(999); |
| 4 | DO i=1 to 2000; |
| 5 | u1 = rand('UNIFORM'); |
| 6 | u2 = rand('UNIFORM'); |
| 7 | /* Simulation simplifiée de dépendance */ x1 = quantile('NORMAL', u1); |
| 8 | x2 = 0.7*x1 + sqrt(1-0.7**2)*quantile('NORMAL', u2); |
| 9 | OUTPUT; |
| 10 | END; |
| 11 | |
| 12 | RUN; |
| 13 |
Étapes de réalisation
1
Chargement et vérification des données
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | TABLE.tableInfo / TABLE='portfolio_returns'; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
2
Ajustement d'une Copule t (Student) avec méthode MLE et sauvegarde du modèle
Copié !
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | copula.copulaFit / TABLE={name='portfolio_returns'}, var={'x1', 'x2'}, copulaType='T', method='MLE', store={name='finance_model', replace=true}, varSummary=true; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Résultat Attendu
L'action doit converger et fournir les estimations des paramètres de la copule t (matrice de corrélation et degrés de liberté). Le modèle doit être sauvegardé dans l'item store 'finance_model' pour des simulations futures.