Proc Genmod ( Hestitaion sur le choix de vari. explicatives)

Bonjour, tout le monde

J’aimerais faire une estimation de nbr annuel de sinistres (assurance-non vie, par ex: incendie, dégat d'eaux, vol.....)
Mais, je ne dipose pas bcp de donnnées relative au preneur de police. ( pas comme l’assurance d ‘automobile, on peut utiliser la SEXE ou AGE… pour caractériser les souscripteur, dans mon cas, les souscripteur sont des entreprises)

Donc, finalement, j’ai choisi les variables suivantes comme mes variables explicatives:

Cap: capitaux assurés
Frac: Fractionnement de la prime (l'assuré paye la prime annuellement/ semestriellement ou trimestriellement, ceci peut etre traduir une position sociale fragilisée d'entreprise)
Taille : groupement de l’entreprise selon leur chiffre d’affaire
Dure : dure de couverture (en l’année)
Region : région paris ou non
Coassu : si le police est co-assuré par l’autre compagnie
Frequence : historique de la fréquence annuelle de sinistre
Prime : cout de sinistre ( cotisation émise pour l’année donnée)
Activ : activité de souscripteur

comment vous en pensez, est ce que j'ai raison d'utiliser ces varialbes la??


et puis, comment je peux recuperer les résidu(j fait mon estimation avec PROC GENMOD)

Merci d'avance......

Salut DAN,


il faut tout d'abrd que tu vérifies que tes variables explicatives sont bien significatives, c'est-à-dire que le "Pr > Chisq" soit inférieur à 0.05.
Je te conseil d'aller sur le site de la doc sas (http://v8doc.sas.com/sashtml) dans SAS/STAT User's Guide - The GENMOD Procedure - Example 29.2.

Merci de m'avoir repondu, Isa

en fait, j deja lancé Proc Genmod, et le plupart de var.exp sont significatives, et la dispersion est proche de 1. normalement, ceci valide mon modele. mais le pbm est que, quand j'essaie d'interprète les resultats, des fois, ca me parait bizarre.

par ex:
1. entreprise ayant moins de chiffre d'affaire ont survenue plus de sinistres...
2. le nbr de sinistre est plus élève chez l'entreprise qui payé leur prime annuellement que ceux qui payent semestriellement ou trimestriellement.

c pour ça que j'ai de hesitation sur mon choix de varibales.

en fait, la plupart de mes var. sont de variables catégorielles; je n'ai lancé aucune procédure pour classer mes vari. Je l’'ai fait par hasard.

Est ce que je dois tracer une fonction de densité variable par variable pour voir le croisement de courbes afin de faire mon coupage ???

je ne vois pas bien ce que tu veux dire par "je n'ai lancé aucune procédure pour classer mes vari. Je l’'ai fait par hasard. "

Si tu as des variables catégorielles il faut le préciser dans ton modèle (class variables) et si tu parles de définir les classes pour tes variables il faut évidemment en étudier la distribution avant.

Les valeurs initiales sont de valeurs continues, j ‘ai fait le coupage par harzard pour qu’ils soient categorielles. Par ex :

Cap = 1, si 0=<capitaux<=1000
Cap = 2, si 1000<capit<=10000
Cap = 3, si 10000<capit<=100000
.
.
.

je doit tracer une courbe de densité pour faire le coupage???

Je te conseil de jeter un coup d'oeil sur ce site : http://www.iumsp.ch/Unites/us/Alfio/polybiostat/ch01.pdf
au paragraphe 1.3

Merci..... Isa
ça m'a bcp aidé....

SALUT

TU Fé un proc format pour tes classes
proc genmod peut prendre aussi des var explicatves qualitative ( ajouter le nom de la var dans class de genmod ) ou quantitative.
c'est a toi de voir
c'est mieux de les classer!!!!
et apres faire des formats.

1/ choisir la bonne distribution pour ton Y
proc univariate historgramm poisson et gamma
mais la freq des sinistre c'est tj poisson

2/ tres important
faire un croissement des X avec proc summary
avec l'option waysn et l'output out=toto sum=;
run;
etc
3 proc genmod
avec les sortie et n'oublie pas de faier l'exp des coefs.!!!

4/ proc univariate des reschi residus de pearson.
càd tester la normalité.

pour tes frequence s'ils prennent 0 1 2 3 4 5 6 4 13 25 .... c'est poisson
si c'est 0 1 c'est logit et donc loi c'est binomial négative..
5/ les cases tarifaires et là je te laisse faire

bonjour, fert, merci

j'ai deja présque fini mon projet, ce que j'ai retenu est :

1. la majorité des mes variables explicatives sont des varialbes catégorielles (je l'ai fait à l'aide de la graph de la fonction de densité)

2. "le nombre de sinistre" suit une loi de binomiale négative ( car je n'ai pas vérifié l'égalité entre la moyenne et la vairance(la propriété de la loi de Poisson), donc on se trouve dans le cas de surdispersion;)

3. les résidus ne suivent pas la loi de normale, mais plutot une loi de Gamma (mais, je ne sais pas comment le vérifier, j'ai pensé d'ustiliser Proc capacity, mais c'est bizzare, il m'a donné toujour le test de normalité, mais pas le test de khi-deux, je comprends pas!)

4. exp(paramétre estimé) = le risque relatif à une reference.

5. le dernier point que j'ai retenu est:
le modèle de comptage n 'est pas évident.
hahaha......
mais, j'ai appris pas mal de chose.

merci, a tous

J'ose vous répondre une dernière fois, et ce, même si je me répète:

Les résidus ne peuvent pas etre utilisés directement pour les modèles de comptage. Travailler sur ce domaine est du temps perdu et est théoriquement faux. Il vous faudrait davantage utiliser les résidus de Pearson ou autres. Mais même là, les recherches ne sont pas convaincantes...

pardon, j n'ai pas bien précisé
en fait, les résidus dans le modèle comptage, pour moi,
automatiquement il s'agit les résidus de Pearson, ou les résidus de déviance....