SAS9.0的运用

tzss1860

用历史模拟法实现海量股票数据VAR计算

/* 创建宏变量nobs,其值为2000年的交易日数，即数据集a中的观测数 */

data a;

set compufin.return;

where year(date)=2000;

obs=_n_;

keep date obs;

run;

data a;

set a nobs=nobs;

call symput('nobs', nobs); /* 创建宏变量nobs,其值为数据集a中的观测数 */

%put &nobs; /* 显示宏变量nobs的值，这里为239 */

run;

data return;

merge compufin.return a;

by date;

if obs=. Then obs=0;

run;

options nodate nonotes nosource; /* 系统选项：不在log窗口输出日期、注释和原程序*/

%macro calvar(days, prob, aa);

%do i=1 %to &nobs; /* 计算2000年每个交易日的VaR值, 这里的宏变量nobs的值是前面得到的239 */

data a;

set return;

if obs<&I; /* 计算某日的VaR时，选择该日（即2000年的第i日）前的历史数据 */

proc sort data=a out=b;

by descending date;

data b;

set b;

if _n_<=&days;

/* 选择该日期（即2000年的第i日）前历史数据的数据，如480个或720个数据用于估计该日期的VaR */

proc sort data=b;

by return; /* 对选择的历史数据按收益率排序 */

data c(keep=return rename=(return=var));

set b;

n=int(&days*&prob);

if _n_ = n;

/* 选择prob分位数，即为相应的VaR ，实际的VaR为相应的收变益率乘以100万元，这里为了简单起见，没有乘100万，但不影响结果 */

data d;

set return;

where obs=&I; /* 选择所计算VaR值日期（即2000年的第i日）的实际收益率数据 */

data e;

merge d c; /* 将用历史数据计算的风险值和该日的实际值合并到一个数据集中，以便后面的事后检验 */

data e;

set e;

if return<var then flag=1; /* 如果实际值小于该日的VaR值时，设变量flag的值为1，否则为0 */

else flag=0;

proc append base=compufin.his&days&aa data=e;

/* 将计算出2000年每个交易日的VaR值和实际值合并到同一个数据集his2000中。这里也可以用set语句，用set语句更容易控制，但用这里的append过程的效率更高 */

%end; /* 结束%do循环 */

%mend calvar;

%calvar (240, 0.05, 5);

%calvar (240, 0.01, 1);

%calvar (480, 0.05, 5); /* 利用交易日前480天的数据，计算置信水平为95%的风险值*/

%calvar (480, 0.01, 1);

%calvar (720, 0.05, 5);

%calvar (720, 0.01, 1);

run;

/*对历史模拟法计算的VaR进行事后检验 */

%macro bt(days, prob, aa);

data a;

set compufin.his&days&aa nobs=nobs;

module="His+&days +&aa"; /* 标识所使用的历史模拟法 */

prob=&prob;

records=nobs; /* 2000年总的记录天数，这里为239 天 */

default+flag; /* default为2000年中VaR的累加失效天数 */

shouldbe= round(records*&prob); /* 按相应概率应该失效的VaR天数 */

if _n_=nobs; /* 取数据集的最后一个观测值 */

proc append base=bt data=a;

%mend bt;

%bt(240,0.05,5);

%bt(240,0.01,1);

%bt(480,0.05,5);

%bt(480,0.01,1);

%bt(720,0.05,5);

%bt(720,0.01,1);

run;