Geschäftskontext
Ein Hersteller analysiert Garantiekosten. Es gibt einen Selbstbehalt (Kürzung von links), sodass kleine Schäden ignoriert werden. Zudem sollen Fälle, in denen der simulierte Gesamtschaden 0 ist (keine Ausfälle), aus der Analyse entfernt werden, um die durchschnittlichen Kosten pro tatsächlichem Vorfall zu ermitteln.
Datenaufbereitung
Definition einer Gamma-Verteilung für die Garantiekosten.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | DATA mycas.sev_def_warranty; |
| 3 | LENGTH model $20; |
| 4 | INPUT model$ scale shape; |
| 5 | DATALINES; |
| 6 | Gamma 500 5 |
| 7 | ; |
| 8 | RUN; |
| 9 | DATA mycas.count_est_warranty; |
| 10 | LENGTH _distname_ $20 _var_ $32; |
| 11 | INPUT _distname_$ _var_$ estimate; |
| 12 | DATALINES; |
| 13 | Poisson _intercept_ 0.5 |
| 14 | ; |
| 15 | RUN; |
| 16 | QUIT; |
Étapes de réalisation
1
Simulation mit linker Kürzung (Selbstbehalt 200) und Entfernung von Nullen.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | cdm.cdm / |
| 3 | nreplicates=5000 |
| 4 | seed=42 |
| 5 | countStore={name='count_est_warranty'} |
| 6 | severityEst={name='sev_def_warranty'} |
| 7 | severityDistributions={'Gamma'} |
| 8 | severityTruncationLeft=200 |
| 9 | truncateZeros=TRUE |
| 10 | aggLossModelType="COLLECTIVERISK" |
| 11 | OUTPUT={outSample={name='warranty_claims', replace=true}} |
| 12 | outsum={outSummary={name='warranty_stats', replace=true}}; |
| 13 | RUN; |
| 14 | QUIT; |
Erwartetes Ergebnis
Die Ergebnistabelle enthält nur Einträge mit positiven Gesamtschäden. Einzelne Schadenshöhen unter 200 wurden durch die `severityTruncationLeft`-Option berücksichtigt (abgeschnitten), und Simulationen ohne Schadensfälle (Summe = 0) wurden durch `truncateZeros=TRUE` entfernt.