使用SAS软件分析竞争风险模型
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用SAS模型（Sampling-Analyzing-Sampling）是一种常用的内部审计方法，可以帮助保险公司有效地进行内部审计工作。
本文将讨论SAS模型在保险公司内部审计中的应用。
SAS模型的第一个阶段是抽样（Sampling）。
内部审计是一项庞大的工作，涉及到大量的数据和信息。
为了在有限的时间和资源下进行审计，采用抽样的方法是一种有效的方式。
通过抽样，可以从大量的数据中选择一部分进行审计，并且保证所抽样的数据具有代表性。
在保险公司内部审计中，可以根据关注的风险领域、重要的业务过程或者特定的审计目标进行抽样。
SAS模型的第二个阶段是分析（Analyzing）。
在这个阶段，审计人员需要对抽样得到的数据进行详细分析。
他们可以使用各种分析工具和技术，例如数据挖掘、统计分析和比较分析等，来识别潜在的异常情况、不合规行为和风险点。
在保险公司内部审计中，可以对保单数据、理赔数据、投资数据等进行分析，以确保业务运作的合规性和风险的控制。
SAS模型的第三个阶段是再抽样（Sampling）。
在分析阶段发现问题后，需要进一步对问题进行深入的调查和审计。
通过再抽样，可以对问题的根本原因进行更为详细的了解，以便采取相应的纠正和改进措施。
在保险公司内部审计中，再抽样可以帮助审计人员了解为什么会出现问题，是由于不合理的操作规程、存在的漏洞还是内部控制不足等原因。
SAS模型在保险公司内部审计中的应用可以带来一系列的好处。
通过抽样，可以大大减少审计工作的工作量和时间，提高审计效率。
通过分析抽样数据，可以及时识别和纠正问题，帮助保险公司及时发现业务运作中的风险和不合规行为。
通过再抽样，可以对问题的原因进行更为深入的了解，为保险公司提供更准确的改进建议。
SAS模型也存在一些限制和挑战。
抽样的结果可能不完全代表整个数据集的情况，存在一定的抽样误差。
在数据分析和再抽样的过程中，需要具备一定的数据分析和技术能力。
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用1. SAS模型的定义和应用（1）风险评估在保险公司内部审计中，风险评估是一项重要的工作。
通过SAS模型，保险公司可以通过数据挖掘技术对特定的业务进行风险评估，如理财产品、保险产品等。
SAS模型可以基于样本数据集，使用一些统计方法比如回归分析和统计因子建模，创建出能够核算风险评估的数据模型。
（2）欺诈检测欺诈检测在保险公司内部审计中也是非常重要的一个方面。
SAS模型在欺诈检测方面的应用，可以通过提供大容量的数据管理来实现对保险欺诈的精准检测。
例如，基于保险公司内部数据建立欺诈检测模型，SAS模型可以快速地检测出存在欺诈嫌疑的销售用具，从而在保险业务的运行过程中及时发现各种欺诈行为。
（3）投资风险控制在保险投资过程中，由于市场变化不确定性和外部环境变化，保险公司需要通过使用SAS模型，进行投资风险评估和优化，从而有效地控制投资风险。
例如，使用SAS模型对各类资产进行风险评估，可以帮助保险公司更好地控制投资风险。
（4）信息披露保险公司需要保证信息披露的准确性和完整性，因此，SAS模型在信息披露方面也得到广泛应用。
通过SAS模型，可以构建出数据模型来统计信息披露的数据，并快速生成各种基于统计学的报告。
（1）通过SAS模型进行风险评估，保险公司能够更科学、更客观地了解业务模型的风险性。
（2）SAS模型可以为保险公司提供高效、便捷、准确的欺诈检测和数据挖掘服务，提高了保险公司的竞争力和市场份额。
（3）SAS模型的应用不仅提高了信息披露的准确度，而且可以大大简化内部审计等人员工作频繁人工操作的压力。
综上所述，SAS模型在保险公司内部审计中的应用是十分广泛的，可以帮助保险公司更好地掌握业务的风险性、提高风险控制能力、进一步提升业务质量和竞争力。
SAS模型被广泛运用于保险行业，并且将持续提高保险行业保险运营效率和质量。
sas数据分析
sas数据分析标题：SAS数据分析与决策支持引言：在当今信息化的时代，数据已经成为企业决策的重要依据。
然而，海量的数据如何进行有效地整理和分析已经成为企业面临的挑战。
SAS作为一个强大的数据分析工具，通过其丰富的功能和灵活的应用，为企业提供了一种有效的决策支持方法。
本文将详细介绍SAS数据分析的概念、应用和优势，以及它如何为企业决策提供支持。
一、SAS数据分析的概念SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的统计分析软件，它通过收集、整合、管理和分析数据，帮助用户在决策过程中作出有效的预测和判断。
SAS数据分析可以应用于各个领域，包括市场营销、金融风险评估、医疗保健、生物信息学等。
二、SAS数据分析的应用1. 市场营销决策支持：SAS数据分析可以帮助企业对产品销售进行预测和监测，分析市场竞争对手的策略，并优化企业的市场定位和营销策略。
2. 金融风险评估：SAS数据分析可以对金融数据进行建模和分析，帮助金融机构评估风险、监控市场波动，并制定相应的风险管理策略。
3. 医疗保健决策支持：SAS数据分析可以通过分析大量的医疗数据，辅助医疗机构提供个性化的诊断和治疗方案，提高医疗效率和病人满意度。
4. 生物信息学研究：SAS数据分析可以处理大规模的生物数据，帮助生物学家解决基因组学、蛋白质组学等领域的问题，加速科学研究的进展。
三、SAS数据分析的优势1. 数据整合能力：SAS可以集成多种类型的数据，并通过其强大的数据处理功能进行统一管理和整合，使得数据的利用更加高效和便捷。
2. 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法和模型，可以通过这些方法和模型对数据进行深入分析和挖掘，从而发现数据背后的规律和关联。
3. 可视化分析：SAS提供了强大的可视化分析功能，可以通过图表、图像和地图等形式呈现数据分析结果，帮助用户更加直观地理解和解释数据。
4. 高性能计算：SAS具备较强的计算能力，可以处理大规模的数据和复杂的计算任务，加速数据分析和决策过程。
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用SAS模型是一种统计分析系统，广泛应用于数据挖掘、预测模型、模式识别等领域。
在保险公司的内部审计中，SAS模型也具有重要的应用价值。
本文将从以下几个方面进行浅谈。
SAS模型可以用于保险公司的流程审计。
保险公司的业务流程非常复杂，包括保单发布、理赔审核、保费结算等多个环节。
通过SAS模型，审计人员可以对这些流程进行全面分析和评估，识别潜在的风险点和漏洞，并提出相应的改进措施。
通过对理赔审核流程的数据分析，可以发现是否存在审批权限越权、虚假理赔等问题，并及时采取相应的措施，提高审批效率和准确性。
SAS模型还可以用于保险公司的风险评估和控制。
保险公司承担着大量的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
通过SAS模型，审计人员可以对保险公司的风险进行综合评估和分析，确定风险的来源和规模，并提出相应的风险控制策略。
通过对保险产品销售和赔付数据的统计分析，可以发现不同产品的风险特征和潜在问题，并及时调整产品设计和定价，减少不良风险的发生。
SAS模型还可以用于保险公司的内部控制评估。
保险公司需要建立和完善一套有效的内部控制制度，以确保业务运作的合规性和安全性。
通过SAS模型，审计人员可以对保险公司的内部控制制度进行评估和测试，发现存在的问题和不足，并提出相应的改进建议。
通过对保险公司的数据系统和权限管理的分析，可以发现是否存在数据泄露和滥用的风险，并采取相应的措施，加强数据安全和保护。
SAS模型在保险公司的内部审计中具有广泛的应用价值。
通过SAS模型的应用，可以提高审计的效率和准确性，及时发现和解决潜在问题，加强内部控制和风险管理，促进保险公司的健康发展。
SAS财务分析模型案例分析
SAS财务分析模型案例分析武商集团2000年中期报告财务分析在本案例中，我们主要从投资人的角度，对集团2000年中期财务报告中的偿债能力和获利能力进行分析。
（一）企业战略分析1、行业分析。
武商集团是一家以商业零售业为主，集房地产、物业管理、餐饮服务等于一体的大型集团公司。
武汉是国内少有的四足鼎立的零售业局面，竞争异常激烈；行业集中，产品差异程度较低，市场议价能力较差。
所以企业在这种商业竞争环境中必须充分重视管理，利用这种软资源创造优势竞争力。
2、企业竞争策略分析——围绕商业主业大面积扩张、寻求新项目多元化投资。
2000年中期财务报告中企业集团披露其竞争策略调整集中在：首先，积极主动进行战略调整:（1）围绕商业主业调整商业结构。
（2）调整产业结构，保持优势商业产业、并且低迷的房地产产业、寻求新的高效产业。
（3）调整资产结构，实行资产重组，大力甩掉盘活不良资产。
其次，大力开展扩销活动，充分利用企业无形资产的资源，提高经济效益。
再次，加强制度建设，提高管理水平。
但与此同时， 2000年春天，创造“武广经营模式”的胡冰心却突然辞职。
嗅觉灵敏的财务分析人士会发现，武商集团的管理体制在短期之内会存在较多磨合，并将会因此丧失部分竞争优势。
因此，可以认为，武商集团已经认识到企业集团存在投资过多、资金压力比较大、企业集团管理体制中存在漏洞等问题，并且采取了有效的措施来缓解，但是如此庞大的财务负担在短期之内将不会立即消失。
（二）会计分析的具体指标比较99年和2000年的财务报告，可以发现整体上来讲，企业所应用的会计政策、制度规范比较合理，与同行业会计信息的可比性比较高。
同时，企业的会计政策也给出了我们一些另外的信息：例如，公司集团从1999年1月1日起执行减值准备会计准则，在1999年年度报告中大量提取了坏账准备，但是对于企业的长期投资、短期投资、存货等没有提取减值准备，而实际上，在部分控股的房地产开发经营企业中的投资在1999年已经显现出了亏损的迹象，所以，在2000年中期财务报告中不免有亏损负担不均衡的嫌疑。
使用SAS进行数据分析的基础知识
使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。
它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。
二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。
整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。
清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。
三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。
导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。
2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。
常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。
3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。
可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。
还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。
四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。
以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。
可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。
2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。
3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。
如何使用SAS进行数据分析和建模的教程
如何使用SAS进行数据分析和建模的教程一、SAS的简介及基本操作SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和建模中。
下面将介绍SAS的简单操作流程。
1. 安装和启动SAS：根据官方指南，下载并安装SAS软件。
启动SAS后，会出现主界面，包括编辑窗口和日志窗口。
2. 导入数据：点击编辑窗口中的“Import Data”按钮，选择要导入的数据文件，并按照提示完成导入过程。
导入的数据可以是CSV、Excel等格式。
3. 数据探索：通过使用SAS的数据探索功能，可以查看数据的基本信息，如变量名、数据类型等。
点击编辑窗口中的“Explore Data”按钮，选择导入的数据文件，即可查看数据的摘要统计信息。
二、数据预处理在进行数据分析和建模之前，需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和完整性。
1. 缺失值处理：SAS提供了多种处理缺失值的方法，如删除含有缺失值的观测样本、插补缺失值等。
通过使用SAS的函数和命令，可以快速处理数据中的缺失值。
2. 异常值处理：SAS可以通过绘制箱线图、散点图等图形，来检测和处理数据中的异常值。
针对异常值，可以选择删除、替换或者离群点处理。
3. 数据标准化：标准化数据可以使得不同变量之间具有可比性，常用的方法包括Z-score标准化、最大-最小标准化等。
在SAS中，可以使用相应的函数和过程来进行数据标准化。
三、探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是数据分析的关键步骤之一，它旨在通过可视化和统计方法，了解数据的分布和关系，为后续建模做准备。
1. 描述性统计：使用SAS的summary、means等函数，可以计算数据的均值、方差、中位数等统计量，从而对数据进行初步的描述。
2. 可视化分析：SAS提供了多种绘图函数，如histogram、scatter plot等，可以绘制直方图、散点图等图形，来展示变量之间的关系和分布情况。
sas案例分析
sas案例分析SAS案例分析。
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，它提供了强大的数据分析和数据管理功能，广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
本文将通过一个实际案例，介绍SAS在数据分析中的应用。
案例背景。
某公司想要了解其销售业绩与市场环境的关系，以制定更科学的销售策略。
为了达到这一目的，他们收集了过去几年的销售数据以及市场环境的相关指标，希望通过数据分析找出其中的规律，并进行预测。
数据准备。
首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。
这些数据包括销售额、销售量、市场份额、市场规模、竞争对手数据等。
在SAS中，我们可以通过数据步骤和PROC SQL来完成数据的清洗和整理工作，确保数据的质量和准确性。
数据分析。
接下来，我们可以利用SAS进行数据分析。
首先，我们可以通过描述性统计分析来了解各个变量的分布情况，包括平均值、标准差、最大最小值等。
然后，我们可以利用相关性分析来探索不同变量之间的关系，找出销售业绩与市场环境的相关性。
在SAS中，我们可以使用PROC CORR来进行相关性分析，并通过相关系数来衡量变量之间的相关程度。
模型建立。
在了解了各个变量之间的关系后，我们可以利用SAS来建立预测模型。
常用的预测模型包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。
通过这些模型，我们可以预测未来的销售业绩，为公司制定销售策略提供参考依据。
结果解释。
最后，我们需要对模型的结果进行解释和评估。
在SAS中，我们可以利用PROC REG、PROC LOGISTIC等过程来进行模型的拟合和评估，得到模型的参数估计、显著性检验、预测能力等指标。
通过这些指标，我们可以评估模型的有效性，并对结果进行解释，为公司决策提供支持。
结论与建议。
通过对销售数据的分析，我们可以得出销售业绩与市场环境存在一定的相关性，市场规模、竞争对手数据等因素对销售业绩有一定影响。
基于这些分析结果，我们可以向公司提出一些建议，包括加大市场推广力度、优化产品结构、加强竞争对手分析等，以提升销售业绩。
sas数据分析报告
SAS数据分析报告1. 引言SAS（统计分析系统）是一款广泛应用于数据分析和统计建模的软件工具。
本报告将介绍如何使用SAS进行数据分析，并提供一系列步骤，以帮助读者快速上手。
2. 数据准备在开始数据分析之前，我们首先需要准备好待分析的数据集。
数据集应包含所需的变量和观测值，并且应该经过清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。
3. SAS环境设置在使用SAS进行数据分析之前，我们需要设置SAS环境。
这包括设置工作目录、导入数据和加载所需的SAS库。
markdown sas ** 设置工作目录** libname mydata ‘/path/to/data/’;** 导入数据** data mydata.mydataset; infile ‘/path/to/dataset.csv’ delimiter = ‘,’ firstobs = 2; input var1 var2 var3; run;** 加载SAS库 ** proc sql; create table mydata.mytable as select * from mydata.mydataset; quit; ```4. 数据探索一旦准备好数据并设置好SAS环境，我们可以开始进行数据探索。
这包括计算描述性统计量、绘制图表和查找数据间的相关性等操作。
markdown sas ** 计算描述性统计量 ** proc means data = mydata.mytable; var var1 var2 var3; output out = mydata.summary_stats mean = mean std = std min = min max = max; run;** 绘制直方图 ** proc univariate data = mydata.mytable; histogram var1; run;** 计算相关性 ** proc corr data = mydata.mytable; var var1 var2 var3; run; ```5. 数据分析有了对数据的初步了解后，我们可以开始进行更深入的数据分析。
stata竞争风险模型定义
stata竞争风险模型定义
Stata是一个统计分析软件，竞争风险模型是用来评估企业或个体在市场竞争中面临的风险和机会的模型。
在Stata中，竞争风险模型通常使用生存分析方法，如Cox比例风险模型或Weibull模型来评估竞争环境下个体或企业的生存时间或退出概率。
这些模型可以帮助分析人员预测市场竞争中的风险因素，识别关键的竞争因素，并评估这些因素对生存时间或退出概率的影响。
竞争风险模型在Stata中的定义包括以下几个方面：
1. 数据准备，在Stata中，竞争风险模型的建立首先需要对数据进行准备，包括收集竞争环境中的相关数据，如市场份额、竞争对手数量、市场增长率等。
2. 模型选择，在Stata中，可以使用各种竞争风险模型，如Cox比例风险模型或Weibull模型等。
根据具体情况选择适合的模型。
3. 变量选择，在建立竞争风险模型时，需要选择合适的解释变量和控制变量，这些变量可以包括市场份额、市场增长率、竞争对
手数量、市场集中度等。
4. 模型拟合，使用Stata中的相应命令进行模型拟合，得到模型的参数估计和显著性检验结果。
5. 结果解释，最后，需要解释模型的结果，包括各个变量的影响程度、风险比、生存曲线等，以便对竞争环境中的风险因素进行深入分析和预测。
总之，在Stata中，竞争风险模型是用来评估市场竞争中个体或企业面临的风险和机会的重要工具，通过对竞争环境中的数据进行建模和分析，可以帮助决策者更好地理解市场竞争的动态变化，制定相应的竞争策略和风险管理措施。
使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险
使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险讲座时间：2015年7月14日讲座地点：清华大学伟伦楼讲座嘉宾：向凌主持人：大家好，欢迎来到清华大数据“技术·前沿”系列讲座的现场，我是清华大数据协会的小数点。
简单对我们的主讲人做一个介绍。
（向凌介绍）。
今天向博士将与我们分享的题目是：《使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险》。
我相信大家对最近的股灾深有感触，下面让我们有请向博士，看看他能通过什么办法对这个问题有一些预测和解答。
向凌：大家好我叫向凌，我04年去美国攻读博士学位，08年获得了工业工程博士学位和金融数学硕士学位，毕业以后留在SAS工作，我在SAS的研发部工作了三年，主要负责金融模型的建模、模型的调整。
三年之后我加入了现在的部门，SAS的咨询部门，现在我是咨询经理，我带领的部门主要负责在全球范围内大的投行和保险公司以及一些商业银行里面负责SAS风控软件的实施，在这方面有一些经验。
很高兴在这里跟大家一起分享。
首先，刚才她介绍的对股灾有什么好的预测作用，我今天讲的东西跟股灾没有直接的联系，如果大家对大数据在这方面有好的应用和想法，我们可以到时候一起讨论。
今天演讲的主要内容就是怎么进行风险的实时聚合，这个话题自从华尔街投行和对冲基金开始做高频的交易的时候就已经被炒的很热了，但是当时因为技术还不成熟，因为数据量很大，会带来各种各样的问题。
现在因为技术慢慢成熟起来，SAS有这样的产品，所以我现在讲的案例就是实际的案例，在全球很大的投行我们用这两个产品为他做了一个平台，可以达到实时金融数据聚合的功能。
今天我在这里讲的只是代表我个人的观点，跟SAS的官方观点没有任何关系。
大数据这几年在全球、在中国都炒的很热。
什么叫做大数据呢？大数据其实就是描述了一种数据呈指数化增长的趋势。
体现在大上面，数据容量，数据主要是非结构化的数据。
结构化的数据量大的时候，处理起来有一定的方法，而且速度还是比较快的。
proc lifetest用法
proc lifetest用法proc lifetest是SAS中用于进行生存分析（Survival Analysis）的过程。
生存分析是一种统计方法，用于研究个体从某一特定时点到另一特定事件（如死亡、疾病发生、损坏等）发生的概率。
proc lifetest的基本用法如下：1.数据准备：首先需要准备包含时间、事件状态和可能的影响因素等变量的数据集，如生存时间（time），事件状态（status），协变量等。
2.运行proc lifetest过程：通过指定数据集和相应的参数，可以执行生存分析。
常用的参数包括输入数据集（data），时间变量（time），事件状态变量（status），协变量等。
3.输出结果：proc lifetest可以产生多种统计结果，如生存曲线图、生存概率表格、统计检验等。
这些结果可以帮助研究人员理解个体在不同时间点的生存率、生存时间的分布情况以及可能的影响因素。
除了基本用法外，proc lifetest还提供了更多的拓展功能，如：-考虑协变量：通过使用协变量，可以分析事件发生与其他因素（如性别、年龄等）之间的关系，以探索可能的影响因素和其效应大小。
-处理时间依赖型：生存分析中有时过程中的协变量会随时间变化，称为时间依赖型协变量。
proc lifetest提供了一些方法，如时间依赖协变量和时间依赖协变量的平均动态效应，来解决这个问题。
-处理竞争风险：在某些研究中，个体可能会面临多种可能的事件，而不仅仅是一个事件。
proc lifetest提供了处理竞争风险（competing risks）的功能。
总而言之，proc lifetest是SAS中进行生存分析的功能强大的过程，可以用于研究不同事件的发生和可能的影响因素。
通过适当拓展和使用各种参数，可以进一步深入分析生存数据并获得更准确的结果。
使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险
使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险讲座时间：2015年7月14日讲座地点：清华大学伟伦楼讲座嘉宾：向凌主持人：大家好，欢迎来到清华大数据“技术·前沿”系列讲座的现场，我是清华大数据协会的小数点。
简单对我们的主讲人做一个介绍。
（向凌介绍）。
今天向博士将与我们分享的题目是：《使用SAS事件流处理和高性能风险分析软件实时掌控金融风险》。
我相信大家对最近的股灾深有感触，下面让我们有请向博士，看看他能通过什么办法对这个问题有一些预测和解答。
向凌：大家好我叫向凌，我04年去美国攻读博士学位，08年获得了工业工程博士学位和金融数学硕士学位，毕业以后留在SAS工作，我在SAS的研发部工作了三年，主要负责金融模型的建模、模型的调整。
三年之后我加入了现在的部门，SAS的咨询部门，现在我是咨询经理，我带领的部门主要负责在全球范围内大的投行和保险公司以及一些商业银行里面负责SAS风控软件的实施，在这方面有一些经验。
很高兴在这里跟大家一起分享。
首先，刚才她介绍的对股灾有什么好的预测作用，我今天讲的东西跟股灾没有直接的联系，如果大家对大数据在这方面有好的应用和想法，我们可以到时候一起讨论。
今天演讲的主要内容就是怎么进行风险的实时聚合，这个话题自从华尔街投行和对冲基金开始做高频的交易的时候就已经被炒的很热了，但是当时因为技术还不成熟，因为数据量很大，会带来各种各样的问题。
现在因为技术慢慢成熟起来，SAS有这样的产品，所以我现在讲的案例就是实际的案例，在全球很大的投行我们用这两个产品为他做了一个平台，可以达到实时金融数据聚合的功能。
今天我在这里讲的只是代表我个人的观点，跟SAS的官方观点没有任何关系。
大数据这几年在全球、在中国都炒的很热。
什么叫做大数据呢？大数据其实就是描述了一种数据呈指数化增长的趋势。
体现在大上面，数据容量，数据主要是非结构化的数据。
结构化的数据量大的时候，处理起来有一定的方法，而且速度还是比较快的。
使用SAS进行数据分析的步骤
使用SAS进行数据分析的步骤第一章：引言数据分析是现代商业和科学领域中不可或缺的一部分。
它可以帮助我们从数据中获取有价值的信息和见解，用以支持决策制定和问题解决。
而SAS（Statistical Analysis System）作为一种流行的数据分析工具，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍使用SAS进行数据分析的步骤，并以实例来说明每个步骤的具体操作。
第二章：数据准备一个成功的数据分析过程必须以正确的数据准备开始。
首先，收集所需数据，并确保数据的完整性和准确性。
然后，对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
接下来，对数据进行变量选择和变换，以便更好地适应后续的分析需求。
第三章：探索性数据分析在进行正式的统计分析之前，我们需要对数据进行探索性分析，以了解数据的基本特征和潜在关系。
这包括计算和绘制描述性统计指标，如均值、中位数、方差等，以及创建图表和图形，如直方图、散点图、箱线图等。
通过这些分析，我们可以对数据的分布、相关性和异常情况有一个初步的了解。
第四章：假设检验当我们想要通过数据来验证一个假设时，可以使用假设检验进行统计分析。
首先，我们需要明确研究的问题和假设，并选择适当的假设检验方法。
然后，我们将数据导入SAS，并根据所选的假设检验方法进行相应的计算和分析。
最后，根据分析结果来判断是否拒绝或接受原假设。
第五章：建立模型在一些情况下，我们希望通过建立数学模型来解释和预测数据。
在SAS中，我们可以使用线性回归、逻辑回归、时间序列分析等方法来建立模型。
首先，我们需要选择适当的变量和模型类型。
然后，我们可以使用SAS的建模工具来进行变量筛选、模型拟合和验证。
最后，我们可以评估模型拟合的好坏，并通过模型预测来进行决策支持。
第六章：结果解释和报告当我们完成数据分析时，需要将结果进行解释和报告，以便他人理解和使用。
首先，我们需要对分析结果进行解释，包括各个变量的作用和解释、模型的拟合程度、假设检验的结论等。
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用随着保险业的不断发展和变革，内部审计也逐步成为了保险公司中的重要环节。
而在内部审计中，SAS模型的应用越来越受到保险公司的重视和青睐。
本文将介绍SAS模型在保险公司内部审计中的应用。
一、什么是SAS模型？SAS模型即尽职调查（SAS）模型，它的主要作用是识别可能存在的风险或欺诈行为并提供相关的依据。
SAS模型通过对数据的采集、处理和分析，能够对保险公司全面的业务操作进行监控，从而发现潜在的风险和问题。
1.自动化审计SAS模型可以自动化地进行审计，并将结果反馈给审计人员。
它能够在非常短的时间内对大量的数据进行分析和比对，从而发现不符合标准的交易和操作。
这对于审计人员来说，可以节省大量的时间和精力，从而能够更快速地发现问题所在。
2.风险监控SAS模型能够对保险公司的风险进行有效的监控，从而预测可能出现的问题，并及时采取措施加以避免。
同时，它还能对保险公司的运营进行实时监控，及时识别和解决潜在的风险，保障公司的安全和稳定运营。
3.数据挖掘SAS模型可以对保险公司的数据进行挖掘和分析，分析出其中的规律和特征，并将其与欺诈行为相关数据进行比对。
从而能够更准确地判断某个操作和交易是否存在欺诈的嫌疑，提升保险公司的风险控制能力。
4.精准识别欺诈行为保险公司存在巨大的欺诈风险，SAS模型能够通过对大量的数据分析和比对，精准识别出潜在的欺诈行为。
这对保险公司来说，是一项非常有价值和必要的工作，能够帮助他们更快速地发现问题，并及时采取措施避免损失。
5.提高内部审计效率SAS模型的应用可以提高保险公司内部审计的效率和准确性。
尽管许多保险公司依然需要审计人员进行手动审计，但是SAS模型的应用可以让他们更快速地发现问题和风险，并加以解决。
从而能够更好地保障保险公司的运营和发展。
三、总结总的来说，SAS模型的应用在保险公司内部审计中具有非常重要的意义。
它可以有效地识别潜在的风险和欺诈行为，提高保险公司的风险控制能力，以及加强内部审计工作的准确性和效率。
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用随着社会的不断发展和进步，保险行业在我国的发展速度也越来越快，保险公司在发展过程中也面临着诸多的挑战和问题。
这就需要保险公司加大内部审计力度，及时发现问题并及时处理。
而SAS模型正是在这一背景下应运而生的一种内部审计工具。
本文将重点就SAS模型在保险公司内部审计中的应用进行探讨和分析。
一、SAS模型的概念及原理SAS，即"Statistical Analysis System"的缩写，中文意为"统计分析系统"。
它是一种基于统计学原理的数据分析工具，通过对数据进行统计、分析和建模等操作，为企业提供科学的数据支持，帮助企业更全面、准确的了解自身的经营状况。
在保险公司的内部审计中，SAS模型主要应用于数据挖掘、风险评估、欺诈检测等方面。
其原理主要包括数据抽样、数据分析、模式识别和预测分析等。
1. 数据挖掘保险公司拥有大量的数据资料，包括客户信息、投保信息、理赔信息等，这些数据的挖掘对于审计工作非常重要。
通过SAS模型的数据挖掘功能，可以对这些数据进行深入挖掘和分析，发现其中的规律和模式，帮助内部审计人员更好地了解企业运营状况，及时发现问题。
比如可以通过数据挖掘技术，从大量的数据中找到异常的模式，从而及时发现潜在的风险点。
2. 风险评估风险评估是保险公司内部审计的重要环节之一。
SAS模型可以通过对数据进行分析和建模，帮助审计人员更准确地评估企业的风险状况。
通过风险评估，可以及时发现可能存在的风险点，采取相应的控制措施，降低企业的风险。
比如可以通过SAS模型对客户投保信息进行分析，找到高风险客户，以便针对性地加强风险管理。
3. 欺诈检测在保险公司内部审计中，欺诈检测是一个非常重要的环节。
通过SAS模型的欺诈检测功能，可以对理赔信息、保单信息等进行深入分析，找出其中的异常模式，比如重复理赔、虚假投保等情况，有针对性地加强对欺诈的排查和控制。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
此 处 是 结 局类 型 ， ｚ是协 变 量 ， 是其 系 数 。 而对 Ｃ Ｉ Ｆ 的估计 公 式为 ：
数据的真结局没有被观察到 ， 但该病例仍有可能发生
真结局 ， 只不过研究者不知道而已； 而竞争事件是因为 该 事件 的 出现 ， 使 得 真 结 局 确 实 无 法 出现 。如果 此 时
的方 法 ， 主要基 于 以上这 三篇文 献 。
医学论文 ， 其中２ ４篇 （ ６ ７ ％） 被认为可能存在竞争风 险偏倚 ； 而Ｃ ｖ ａ ｎ Ｗａ ｌ ｒ ａ ｖ ｅ ｎ等 人在 一项 专 门对竞 争 风 险偏 倚进 行 的研究 中发 现 ， 有４ ６ ％ 的文 献 可 能存 在
对 于这 样带 有竞 争 风 险 的 数 据 ， 早 先 的 做法 是 将 竞 争事件 也 定义 为 删 失 ， 然后 直 接 使 用 Ｋ Ｍ 估 计 。然 而 竞争 事 件与删 失 数据 还 是 有 很 大 差别 的 ： 删 个得分 统 计量 ：
将 竞争 事件 简单 视 为删 失 数 据 ， 将 会 高估 真结 局 的发 生率¨ Ｊ ， 也就是 出现了所谓 的竞争风 险偏倚 （ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ —
ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｉ ｓ ｋ ｂ ｉ ａ ｓ ） 。
…
） ＝ （ ｅ ｘ ｐ （ ｌ ｆ ＇ Ｚ ￣ ） 厂
ｚ ＝ （ ｆ ） ｛ 一 ｝
然 后根 据这个 得 分 的方差 协 方 差 矩 阵进 行 计 算 ， 由 于 篇 幅有 限 ， 此 处不 再展 开， 有 兴 趣 的读 者 可 以参 看
Ｇ ｒ ａ ｙ的原 文 。
而 对 于带有 协变量 的 Ｃ Ｉ Ｆ检 验 ， 则 是 基 于传 统 的 Ｃｏ ｘ比例 风 险模型 ， 它是 由Ｆ ｉ ｎ ｅ 和Ｇ ｒ ａ ｙ 在１ ９ ９ ９ 年 提 出 的 Ｊ 。 此时 ：
Ｆ ｍ （ ｆ ） ＝Ｐ（ ≤ｔ ， ＝ ）
在我国， 明确使用竞争风险模型进行分析的中文 医学文献寥寥无几 ， 而介绍这种模型的文献也不多见 ，
这些都 可 以通过 Ｃ ＮＫ Ｉ 等 网站 清晰地 看 到 。有 学 者 在
２ ０ ０ ８ 年曾写过一篇介绍如何使用 Ｒ软件进行分析的 文章 ， 那时的 Ｓ Ａ Ｓ只能使用宏 （ ｍ ａ ｃ ｒ ｏ ） 分析竞争风
险模 型 ， 并不 方 便 ， 而这 种 形 势 直 到 ２ ０ １ ３年 Ｓ ＡＳ ９ ． ４
的发布才有所改变。本文并非是对竞争风险模型的理 论介绍 ， 而是将 Ｓ Ａ Ｓ如何进行该模型分析 的发展历程 与实战方法呈现给大家 ， 以期对一线科研工作者有所
这 种偏倚 ， 同样 的 ， 他 们 的样本 也来 自于 医学 领域 的一 些 高 分文 献 Ｊ 。 对 于竞 争风 险模 型 ， 通 常使 用 的终 点 指 标 是 累计 发 生率 函数 （ ｃ ｕ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉ ｎ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ， Ｃ Ｉ Ｆ） ， 最 经 典 的 估 计 方 法 来 自 于 Ｋａ ｌ ｂ ｆ ｌ ｅ ｉ ｓ ｃ ｈ和 Ｐ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ｃ ｅ的 著 作ｌ ４ Ｊ ， 它 的表 达式 为 ：
１ ９ ８ ８年 Ｇｒ ａ ｙ在 该定 义 的基础上 给 出了对 Ｃ Ｉ Ｆ在 各 组进 行组 间 比较 的检验 方 法 ， 被称 为 Ｇ ｒ ａ ｙ检 验 ］ 。
数据（ ｃ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｅ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ） 。但 在医疗实践 中， 纵 向数列并 不 总是 仅仅 出现研究者感 兴趣 的事件 ， 或称真结 局 （ ｔ ｒ ｕ ｅ ｏ ｕ ｔ ｃ ｏ ｍ ｅ ） ， 还会出现一些并不感兴趣的结局。比 如对于一个骨髓移植后的病人来说 ， 复发是真结局 ， 但 是 如果 某个 病人 在 复发 前 就 死 亡 了 ， 而死 亡 就不 是 研 究者感兴趣的结局 ， 但是死亡将使得复发无法出现 ， 因 此死亡这个事件就成为了一个竞争事件（ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｅ — ｖ ｅ ｎ ｔ ） ， 更为 通俗 的 叫法 是 ： 死 亡是 复发 的竞 争 风险 （ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｉ ｓ ｋ ） （ 其实更确切的说法是双方互为竞争 风险） …。
・
１ ０ ５ ４・
中 国 卫生 统 计 ２ ０ １ ６年 １ ２月 第 ３ ３卷 第 ６期
・
计算机应用 ・
使用 Ｓ ＡＳ软件 分 析 竞争 风 险模 型
北医仁智 （ 北京 ） 医学科技 发展有 限公司医学统计 中心（ １ ０ ０ ０ ２ ９ ） 陶 庄
在生存分 析中， 无疑 Ｋ ａ ｐ ｌ ａ ｎ — Ｍｅ ｉ ｅ ｒ （ Ｋ Ｍ） 估 计是 生存 函数 等 指标最 流行 的非参 数 估 计 方 法 ， 在 实 施 这
而其 中 ：
Ｇ（ Ｘ ｉ ）
ｗ
盂
竞 争 风险偏 倚 频 繁地 出现 在 医学 研究 的文 献 中 ， Ｋ ｏ ｌ ｌ ｅ ｒ 等观察 了 ３ ５篇 使 用 Ｋ Ｍ 估 计 的高 影 响 因子 的
这里 的 ａ（ ｘ） 指 的是 相应 的 Ｋ ａ ｐ ｌ ａ ｎ — Ｍｅ ｉ ｅ ｒ 估计 。 可 以说 ， 目前统计 软件 使用 的 ， 进 行竞 争风 险模 型
种 方法 的数 据 中 ， 一部 分 出现 了研究 者感 兴趣 的结 局 ，
而 另一部 分则 没有 出现 ， 这 后 一 部 分被 处 理 成 为 删 失
由此 Ｆ ｉ ｎ ｅ和 Ｇ ｒ ａ ｙ在 １ ９ ９ ９年 提 出其 危 险率 函数 为 ： ｈ ｉ （ ｔ ） ｏ ｇ （ １一Ｆ ｊ （ ｔ ） ）