#Esperanzas de los riesgos R1 y R2, son dados, los ponemos nosotros:
ER1 <- 0.5
ER2 <- 0.2
mu <- c(ER1,ER2)
#Matriz Sigma (E), es dada también, analizar la sensibilidad de los parámetros:
Sigma <- matrix(data=c(0.5,0.3,0.3,0.2), nrow=2, ncol=2, byrow=F)
Sigma
det(Sigma)
#Simulación de dos muestras de 10.000 datos de los riesgos R1 y R2
#Distribución Multinormal Truncada en 0 (para los positivos):
sigma <- matrix(c(4,2,2,3), ncol=2)
set.seed(749)
x <- rtmvnorm(n=10000, mean=mu, sigma=Sigma, lower=c(0,0))
plot(x, main="samples from truncated bivariate normal distribution",
xlim=c(-1,6), ylim=c(-1,6),
xlab=expression(x[1]), ylab=expression(x[2]))
abline(v=1, lty=3, lwd=2, col="red")
abline(h=0, lty=3, lwd=2, col="red")
head(x)