Mémoire d'actuariat

Etude sur la modélisation statistique du risque tempête d\'un assureur dans le contexte de la réassurance
Auteur(s) LAMAUD Alexis
Société Sia Partners
Année 2018
Confidentiel jusqu'au 12/03/2019

Résumé
Pour un assureur, les catastrophes naturelles sont un fléau à part entière. Parmi ces fléaux, en France surtout, nous trouvons la tempête, un phénomène météorologique dépressionnaire provoquant des rafales de vent dévastatrices. En effet, la France est très touchée par les tempêtes, que nous parlions en nombre ou en intensité. L'évènement le plus traumatisant étant les tempêtes de décembre 1999, Lothar et Martin, qui ont, à elles deux, balayé l'ensemble de l'hexagone et dévasté de nombreuses régions. Dans ce mémoire nous nous intéresserons à une modélisation statistique du risque tempête pour l'assureur dans le cadre de la réassurance. La complexité du phénomène nous a fait étudier plusieurs approches qui nous ont amené à développer notre propre modèle. De plus, la problématique des données fût déterminante dans la construction de notre modèle : à partir d'un niveau d'information restreint, les fréquences annuelles de tempêtes et leur coût, nous réalisons une modélisation du risque au niveau du marché français, nous parvenons à une modélisation adaptée au risque de l'assureur. Ce modèle permet d'avoir une connaissance adaptée du risque de l'assureur en ayant recours à moins d'informations que les autres méthodes de modélisation.

Abstract
For an insurer, natural disasters are a scourge in their own right. Among these scourges, especially in France, is the storm, a low pressure meteorological phenomenon causing devastating wind gusts. Indeed, France is very concerned by storms, whether we speak in number or intensity; the most traumatic event being the storms of December 1999, Lothar and Martin, which, together, swept accross the hexagon and devastated many regions. In this paper we consider a statistical modeling of storm risk for the insurer in the context of reinsurance. The complexity of the phenomenon has led us to study several approaches that have brought us to develop our own model. In addition, the issue of data was decisive in the construction of our model: from a limited level of information, the annual frequencies of storms and their cost, we carry out a risk modeling at the level of the French market, we manage to get a suitable modeling of the insurer risk. This model makes it possible to have an adapted knowledge of the risk of the insurer by resorting to less information than the other methods of modeling.