Mémoire d'actuariat

Construction de tables de mortalité d\'expérience pour des produits d\'assurance de personnes
Auteur(s) BLANLUET Sarah
Société Prévoir
Année 2018
Confidentiel jusqu'au 14/02/2020

Résumé
Dans le cadre de la nouvelle directive Solvabilité II, les compagnies d'assurance ont le devoir d'évaluer au mieux les risques auxquels elles sont soumises. Pour cela, elles ont la possibilité de construire leur propre table de mortalité, dite d'expérience, sur la base de leur portefeuille d'assurés. Le présent mémoire a pour objectif de présenter la construction des tables d'expérience pour refléter au mieux la mortalité de la population assurée par le groupe Prévoir. Ces tables seront intégrées au modèle de projection des flux techniques et permettront au service actuariat de justifier la tarification d'un nouveau produit. Le groupe Prévoir est spécialisé dans les produits d'assurance de personnes, destinés à une clientèle populaire. Ces produits présentent des caractéristiques et des garanties très structurantes pour le risque décès. Par ailleurs, la commercialisation de ces produits a la particularité d'être effectuée par un réseau de commerciaux debout qui se déplace directement chez le client ou à son lieu de travail. Le profil des assurés ainsi que le risque à assurer sont alors différents selon le type de contrat souscrit. C'est pourquoi, nous décidons d'élaborer ces tables de mortalité pour les différents types de produits commercialisés. Deux approches permettent d'étudier la mortalité d'un groupe d'individus : les tables de mortalité périodiques et les tables de mortalité prospectives. Les assurés du groupe Prévoir sont principalement constitués d'ouvrier et d'employés à revenus modestes provenant des régions historiquement minières de la France. La mortalité des assurés ne s'améliore pas de manière significative au fil du temps. D'une part, la mortalité d'une population à revenus modestes n'évolue pas de la même manière que celle de la population nationale française. D'autre part, la commercialisation des produits, effectuée par un réseau "debout", favorise le phénomène d'anti-sélection. Il est alors nécessaire d'élaborer des tables d'expérience périodiques dont le principal avantage est d'être proche des données.

Abstract
As part of the new Solvency II directive, insurance companies have the duty to thoroughly assess the risks they are faced with. To this end, they have the possibility to create their own mortality tables, otherwise knows as experience tables, based on their insured customer portfolio. This paper has the aim to present the creation of experience tables in order to best reflect the mortality of the population covered by group Prévoir's insurance plans. These tables will be integrated into the projection pattern of technical flows and will allow the actuarial service to justify the pricing of a new product. The group Prévoir specializes in individual insurance plans, destined to populations with a modest income. These products present characteristic and warranties that have a highly structuring effect on the death risk. Furthermore, marketing these products finds its interest int he fact it is performed by a network of stand-up salespeople who meet their customers at their homes or at work. The profile of the insureds, as well as the insurance risk, often varies according to the type of contract subscribed. This is why we have decided to create mortality tables for the various product types marketed. Two approaches help us to study the mortality of a group of individuals: the period-based mortality tables and the prospective mortality tables. The group Prévoir's insured mainly constitute working individuals and modest income employees from French regions historically known for their mining industries. The mortality rate of the insureds does not significantly improve with time. First of all, the mortality rate of modest income populations does not evolve the same way as does that of the French population as a whole. Furthermore, the marketing of products, which is performed by a stand-up network, encourages the adverse selection phenomenon. It is thus necessary to create period-based experience tables whose asset is to be close to data.