Contexto empresarial
Una compañía de seguros necesita estimar el capital de reserva necesario para cubrir siniestros de automóviles el próximo año. Utilizan datos históricos que indican una frecuencia de accidentes Poisson y una severidad de costos Lognormal. El objetivo es obtener la distribución total de pérdidas para calcular el Valor en Riesgo (VaR) al 99.5%.
Sobre el conjunto : cdm
Herramientas para el modelo de datos común.
Descubrir todas las acciones de cdm Preparación de datos
Creación de tablas de definición de severidad (Lognormal) y estimación de parámetros (mu=8, sigma=1.5).
¡Copiado!
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| 2 | DATA casuser.sevdefs; |
| 3 | LENGTH model $20 distribution $20; |
| 4 | model='basic_sev'; |
| 5 | distribution='Lognormal'; |
| 6 | OUTPUT; |
| 7 | |
| 8 | RUN; |
| 9 | |
| 10 | DATA casuser.sevest; |
| 11 | LENGTH _model_ $20 _name_ $20; |
| 12 | _model_='basic_sev'; |
| 13 | _name_='mu'; |
| 14 | estimate=8; |
| 15 | OUTPUT; |
| 16 | _model_='basic_sev'; |
| 17 | _name_='sigma'; |
| 18 | estimate=1.5; |
| 19 | OUTPUT; |
| 20 | |
| 21 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Verificación de las tablas de entrada en la sesión CAS.
¡Copiado!
| 1 | PROC CAS; TABLE.tableInfo / caslib='casuser'; RUN; |
2
Ejecución de cdm.cdm con modelo COLLECTIVERISK y cálculo de percentiles extremos.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC CAS; |
| 3 | cdm.cdm aggLossModelType='COLLECTIVERISK', countDistributions={{name='Poisson', parmValues={{value=50}}}}, severityDefinitions={name='sevdefs', caslib='casuser'}, severityEst={name='sevest', caslib='casuser'}, nReplicates=50000, seed=12345, outsum={outSummary={name='reserva_summary', caslib='casuser'}, percentiles={{percentile=99.5}}, summaryStatistics={{statistic='mean'}, {statistic='stddev'}}}; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
| 6 |
Resultado esperado
La acción debe completarse sin errores. La tabla 'reserva_summary' debe contener la media, la desviación estándar y el valor exacto del percentil 99.5 de las pérdidas agregadas simuladas, permitiendo al actuario fijar la reserva de capital.