Mémoire d'actuariat

Le provisionnement non vie des sinistres RC corporelles sur la branche automobile
Auteur(s) POMMIER Isabelle
Société MAAF Assurances
Année 2017
Confidentiel jusqu'au 30/06/2019

Résumé
Ce mémoire concerne l'estimation des provisions économiques des sinistres graves de la garantie RC corporelle de la branche automobile. dans le cadre de Solvabilité 2, ces provisions représentent un fort enjeu. Nous nous demandons si un modèle de provisionnement exploitant au mieux la richesse des informations disponibles au niveau sinistre va permettre d'améliorer la robustesse des prévisions. Ce mémoire cherche à réduire cette volatilité en proposant une méthode de segmentation des sinistres basée sur des critères propres au provisionnement. La segmentation retenue s'appuie sur deux approches distinctes : classification selon des indicateurs de provisionnement (duration, service de gestion et taux d'AIPP) et détermination du critère de segmentation par minimisation de la volatilité des résultats du chain-ladder sur les sinistres de fréquence. Une fois le périmètre des sinistres graves défini, la modélisation des provisions distingue l'évaluation calculée sur des techniques vies de celles non vies. Ces dernières se basent sur l'agrégation linéaire des 2 modèles actuariels : le premier est construit à partir d'un arbre de régression sur les informations de gestion (délai de développement, ratio de paiement, tranches d'évaluation gestion, type d'expertise médicale). Le second élabore une grille d'évaluation économique par préjudice sur des informations de typologie de sinistres (taux d'AIPP, âge de la victime, typologie de blessures...). L'estimation des préjudices sur techniques vie est principalement dépendante de la table de mortalité et du taux d'actualisation. Les résultats du modèle sont enfin soumis à des tests de sensibilité. Les estimations réalisées sur plusieurs dates d'inventaire permettent de mieux appréhender l'évolution du modèle. Les variations sont mises en regard d'indicateur "résumé" réels. Une comparaison avec les méthodes classiques permet de positionner le modèle en termes d'ordre de grandeur des provisions et de fiabilité des paramètres.

Abstract
Bodily injury claims in motor insurance show high volatility in reserves. Current methodologies focus on large aggregated data set. We exploire the possibility of reducing this volatility by leveraging additional information at claim level. This paper discusses the large claim scope according to reserves view. The partitioning between attritional and large claims relies often on a choice of a threshold. Here, we would like to diversify partitioning options: claims variables as claim management service, disability rates... We develop 2 complementary methods; one based on reserving indicators classification, the other on a minimization of volatility of chain-ladder. The model of large claims separates the life and non-life methods. For non-life technical reserves, we aggregate two models. The first one is based on regression tree above claim management covariates (development date, payment rate, medical expertise...). The second one tries to determine the ultimate by calculating each damage type with economic parameters. For life technical reserves, we use mortality table and actualization rate. The robustness' assessment is achieved through sensitivity test and comparison with classical methods.