Mémoire d'actuariat

pandemic risk modelling: Impact of mitigations in a diffusion model
Auteur(s) LUONG Romain
Société AXA
Année 2019
Confidentiel jusqu'au 21/02/2024

Résumé
La pandémie est la présence d'une maladie contagieuse entre les humains et une large aire géographique durant un court laps de temps. La grippe sera au centre de l'étude comme elle est le centre de l'attention pour beaucoup d'organisation de santé dans le monde. Le mémoire s'inscrit dans la construction d'un nouveau modèle pandémie qui satisfait trois objectifs : - Inclure une approche prospective (modèle épidémiologique) ; - Exploiter au mieux les outils de Data Science (stockage et collecte de données, puissance de calcul, ...) - Avoir un bon équilibre entre temps de calcul et précision. Le mémoire s'intéresse en particulier à la modélisation de la diffusion et aux effets de mitigations. Une approche fréquence-sévérité est gardée comme principe général du modèle. L'étude sur la sévérité correspond à la partie prépondérante du mémoire et comprend deux grandes parties. La première permet d'obtenir une distribution des taux d'infection dans le monde dans chaque pays et sous-région. Cela est réalisé grâce à un modèle de diffusion comportant trois couches : une structure de population mondiale, un réseau de transport et un modèle épidémiologique compartimental. La séparation en trois couche permet une inclusion des mitigations modélisées. La seconde partie correspond au modèle de létalité. Parmi les trois mitigations modélisées, la vaccination a un effet modéré, la quarantaine a un effet plus élevé et la réduction des transports un impact plutôt faible. La prise en compte des mitigations permet d'obtenir des résultats plus affinés et leur modularité permet de toujours adapter le modèle à l'environnement actuel. Ce type de modélisation est donc très utile pour l'estimation du risque pandémique d'un assureur ayant une exposition internationale.

Abstract
Pandemic is the presence of a contagious disease between humans over a large geographical area in a short period of time. Influenza is modelled in this thesis as it is the disease that has the most attention from many health institutions worldwide. The thesis forms part of the new pandemic modelling taht fulfils three objectives: - Including a prospective approach; - Taking advantage of the data-driven era; - Having a good balance between computational time and accuracy. The thesis will give particular interrest into the modelling of the diffusion and the mitigations effect. A frequency-severity approach is kept as general principle of the modelling. The severity study, which needs most development, is divided into two main parts. The first one allows to get the distribution of infectious rate across the globe for each county and sub-region. It's the diffusion model where three layers are considered: a population layer, a transport layer and an epidemiological model. The separation in three layers allows to include the modelled mitigations. The second one is the inclusion of the lethality distribution. Among the three modelled mitigations, vaccination has a moderate effect, quarantine has a higher effect and transport reduction has a rather low impact. Taking mitigations into account allows more refined results to be obtained and their modularity always allows the model to be adapted to the current environment. This type of modelling is therefore very useful for estimating the pandemic risk of an insurer with international exposure.