Estimering og anvendelse af modeller ved brug af PROC MODEL Anders Ebert-Petersen Business Advisor Risk Intelligence
Agenda 1. Indledning 2. Overordnet information om PROC MODEL 3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL 4. Konklusioner og afrunding
1. Indledning Min baggrund 2000 2000-2004 2004-2006 2006-2009 2009 - Cand.oecon. fra Aarhus Universitet Økonom i Danmarks Nationalbank Obligationsanalytiker i HSH Nordbank Senioranalytiker i Danske Bank Business Advisor i SAS Institute
1. Indledning Hovedformål med præsentationen Inspirere mht. til brug af PROC MODEL til estimering og simulering af tidsseriemodeller med udgangspunkt i et simpelt hypotetisk eksempel Prøve at komme med nogle overordnede og operationelle betragtninger angående anvendelse af modeller som beslutningsgrundlag i en virksomhed
2. Overordnet information om PROC MODEL En procedure under SAS/ETS software The MODEL procedure provides parameter estimation, simulation, and forecasting of dynamic nonlinear simultaneous equation models Kan integreres med såvel internt udviklet som tredjepartsfunktioner/-software, f.eks. funktioner programmeret i C++, egenudviklede SAS -funktioner, etc. SAS/ETS indgår i andre SAS-løsninger som et underliggende softwarekomponent, f.eks. SAS Risk Dimensions (SAS teknologi til risikostyring) Kig f.eks. under Base SAS eller SAS/STAT, hvis SAS/ETS ikke kan løse alle problemerne
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Problemformulering Familien Hansen har følgende aktiver og passiver ultimo 2007: Balance pr. ultimo 2007 (i DKK) Aktiver Passiver Bankindskud 100.000 Obligationsgæld 1.500.000 Obligationsbeholdning 500.000 Formue 1.600.000 Rækkehus 2.500.000 Totale aktiver 3.100.000 Totale passiver 3.100.000
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Problemformulering (fortsat) Hr. og fru Hansen synes, at investeringerne giver for lille et afkast og overvejer derfor at kaste sig ud i investeringer på det danske aktiemarked Investeringshorisonten er 2 år Følgende alternativer (strategier) overvejes Alternativ 1: Alternativ 2: Alternativ 3: Uændret (passiv strategi) Sælg for 500.000 obligationer og invester dem i aktier Sælg for 500.000 obligationer og invester dem i aktier, lån yderligere 500.000 (med sikkerhed i boligen) og invester dem i aktier Hvordan vil disse strategier påvirke det forventede afkast og risici?
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Problemformulering (fortsat) Spørgsmålet søges tilgået analytisk ved brug af modeller Hvilke modelkomponenter er der behov for? 1. Modeller for værdiansættelse og cashflows som en funktion af de relevante risikofaktorer 2. Modeller til simulering af risikofaktorer
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Modelkomponenter Værdiansættelse, risikofaktorer og cashflows over investeringshorisont Aktiv/instrument Vædiansættelse Risikofaktorer Cashflows Bankindskud Værdi af indestående! Renter Rentetilskrivninger Obligationer Likvide (har en markedspris) Renter Afdrag og rentebetalinger Aktier Likvide (har en markedspris) Aktiepriser Dividender Rækkehus Illikvid (værdi meget usikker) Boligpris Ingen
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Modelkomponenter Modeller for udvikling i risikofaktorer Risikofaktor(er) Model Anvendt datakilde Renter Cox-Ingersoll-Ross (CIR) model Statistikbanken Aktiepriser Geometrisk Brownsk bevægelse Statistikbanken Boligpris Geometrisk Brownsk bevægelse Realkreditrådet CIR-model: Geometrisk Brownsk bevægelse:
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Demo 1. Inputdata 2. PROC MODEL-kode 3. SAS Risk Dimensions 4. SAS Add-In for Microsoft Office
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Konklusioner fra eksemplet Hvad der skal gøres, afhænger selvfølgelig af familien Hansens præferencer for risiko og forventet afkast Modellerne og analyserne skal bruges med varsomhed, men de kan være en god katalysator for at identificere risikovillighed og et hjælpeværktøj til at få truffet de rette beslutninger Farligt blindt at anvende modelresultater baseret på historiske data Indarbejde andre (egne) holdninger til fremtidige scenarier og input, f.eks. fremtidige makroscenarier, kan være en mulighed
3. Eksempel med anvendelse af PROC MODEL Interessante udvidelser m.v. Andre interessante analyser inden for rammerne af modelsetup: Mere struktureret tilgang til optimering. F.eks. maksimering af forventet afkast under restriktioner såsom: 1. Niveau for risiko på afkast 2. Begrænsninger på hvilke transaktioner, der kan indgås Boligkøb Omlægning af gæld Stresstests hvilke scenarier kan resultere i insolvens? Inddrage likviditetsrisiko i analyserne? Adressere modelrisiko? Bedre modeller for risikofaktorer?
4. Konklusioner og afrunding Modellering generelt Der er flere kriterier, der bør inddrages i valg af modeller, f.eks.: 1. Data kan data fremskaffes til at estimere modellen? 2. Fit til historiske data og evne til at forecaste fremtidig udvikling i relevante variable 3. Udbredelse er modellen anerkendt og anvendt af mange? 4. Intuition hvor let er det at forstå og kommunikere modellens resultater? 5. Enkelhed jo simplere model desto bedre! 6. Performance (beregningstider, etc.) 7. Omkostninger ved at anvende modellen
4. Konklusioner og afrunding PROC MODEL PROC MODEL er et fleksibelt værktøj til modellering Store frihedsgrader i specificering af modeller Utallige kendte estimeringsmetoder kan avendes Som med så meget andet skal man have styr på fleksibiliteten i et driftsorienteret setup Og man skal vide, hvad man gør! Anvend teknikker til at håndtere en større driftsløsning, hvor modeller indgår, f.eks.: Brug af templates for modeller Brug af tabelinformation til at generere kode og i det hele taget anvende metadatadreven konfiguration af modelleringen
Anders Ebert-Petersen anders.ebert-petersen@sdk.sas.com