Mémoire d'actuariat

Méthode de provisionnement ligne à ligne par calibration de lois paramétriques
Auteur(s) TAN Charles
Société AXA France
Année 2019

Résumé
Avec la mise en place récente de Solvabilité II et l'arrivée prochaine d'IFRS 17, l'approche dans l'estimation des provisions techniques en assurance a évolué. Tandis qu'on demandait seulement dans le passé aux assureurs de disposer de réserves "suffisantes", la réglementation exige à présent que l'entité estime la valeur la plus probable de ses engagements futurs. C'est ainsi qu'est née la notion de Best Estimate qui se matérialise dans les bilans prudentiels et comptables de Solvabilité II et IFRS 17. Dans ce contexte, il est nécessaire pour l'assureur de disposer de techniques adaptées pour calculer ses provisions avec une précision maîtrisée. En assurance non vie, les techniques traditionnellement employées s'appuient sur des triangles agrégés de paiements de charges. Si ces techniques se sont montrées relativement efficaces jusqu'ici, on peut douter de leur capacité à répondre aux exigences des nouvelles normes. En effet, la perte d'information liée à l'agrégation des données peut leur être préjudiciable. L'objet de ce mémoire est donc de proposer une méthode de provisionnement ligne à ligne stochastique qui exploite la base des sinistres afin de proposer une distribution de provisions ainsi qu'un montant de Best Estimate. Elle se basera sur un modèle multi-états par la calibration de lois paramétriques. L'objectif est donc de gagner en précision par l'exploitation de la quantité d'information disponible dans les bases.

Abstract
With the recent introduction of Solvency II and the forthcoming arrival of IFRS 17, the approach in estimating technical reserves in the insurance has evolved. While insurers were only asked to have "sufficient reserves" in the past, the regulation now requires the entity to estimate the most likely value of its future liabilities. This is how the concept of Best Estimate was born which materializes in the prudential and accounting balance sheets of Solvency II and IFRS 17. In this context, it is necessary for the insurer to acquire the appropriate techniques to calculate its reserves with a controlled precision. In non-life insurance, the traditionnally used techniques rely on aggregate triangles of payments and expenses. If those techniques have been relatively effective so far, there is some doubt about their ability to meet the requirements of new regulations. Indeed, the loss of information related to the aggregations of data can be detrimental to them. Furthermore, the estimates obtained often require to be adjested by an expert judgment. The aim of this thesis is therefore to propoe a stochastic line-to-line reserving method that would use the claim base to propose a distribution of reserves as well as an amount of Best Estimate. It will be based on a multiple states model by parametric calibration. The purpose is to gain precision by exploiting the amount of information available in the databases.

Mémoire complet