Mémoire d'actuariat

Assurance Emprunteur Collective: Modélisation de la sinistralité en modèle interne via une approche en tête par tête et en S/C dynamique
Auteur(s) MAR S.
Société AXA France
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/01/2023

Résumé
Lorsque l’on souhaite réaliser un emprunt auprès d’un établissement de crédit, il est nécessaire de souscrire une assurance emprunteur pour garantir notre emprunt. C'est une sécurité pour l’assuré et sa famille, c'en est une aussi pour l’organisme de crédit. Cette assurance prévoit le remboursement du capital restant dû ou des mensualités en cas de sinistre. Cette assurance de prêt (ou assurance emprunteur) est temporaire, limitée à la durée de l’emprunt. Elle prend donc fin dès que l’emprunt est remboursé, soit à la date de fin du prêt prévue initialement, soit à la suite d’un rachat anticipé (cas très fréquent). L’assurance emprunteur est indispensable à l’obtention d’un emprunt auprès d’un établissement de crédit. Ce mémoire a pour objectif de modéliser les contrats emprunteurs par une approche tête par tête. Le modèle actuel permettant de calculer les différents indicateurs de Solvabilité II (EOF, STEC, BEL, etc.), ainsi que les indicateurs de rentabilité (EEV, NBV, PVPF) sur la base d'une modélisation simplifiée du périmètre Emprunteurs en tenant compte de la modélisation via des S/C constants (pour toutes les garanties : Décès, incapacité temporaire, perte totale et irréversible d'autonomie) durant toute la durée du prêt, de la mutualisation du fonds de participations aux bénéfices pour plusieurs garanties d’un même contrat et sous Solvabilité II, l'application de la frontière des contrats. Ainsi, nous devrons faire évoluer la modélisation vers une représentation plus fidèle des engagements et des conditions contractuelles sur la base des données tête par tête. L'objectif de cette approche est de modéliser les flux de trésorerie des prestations (sinistres et primes) en fonction des probabilités de passer d'un état (garantie) à un autre et du capital restant dû en utilisant les tables réglementaires et les lois d'expérience, et du calcul des provisions. Cette étude s'achève avec une autre modélisation via des S/C dynamiques avec une analyse d'impact des différents types de modélisation, notamment sur la VIF, le BEL et le STEC. Mots clés : Contrat emprunteur, tête par tête, EOF, EEV, BEL, VIF, STEC, NBV.

Abstract
When you want to make a loan from a credit institution, it is necessary to take out borrower insurance to guarantee our loan. It is a security for the insured and his family, it is also a security for the credit institution. This insurance provides for the reimbursement of the outstanding capital or monthly payments in the event of a claim. This loan insurance (or credit insurance) is temporary, limited to the duration of the loan. It therefore ends as soon as the loan is repaid, either on the end date of the loan initially scheduled or following an early redemption (very common case). Creditor insurance is essential for obtaining a loan from a credit institution. This thesis aims to model borrower contracts using a head-to-head approach. The current model making it possible to calculate the various Solvency 2 indicators (EOF, STEC, BEL, etc.), as well as profitability indicators (EEV, NBV, PVFP) on the basis of a simplified modeling of the borrowers perimeter taking into account the modeling via S/C flats (for all guarantees: death, temporary incapacity, total and irreversible loss of autonomy) throughout the duration of the loan, the pooling of the profit sharing fund for several guarantees of the same contract and under Solvency II, the application of the frontier of contracts. Thus, we will have to make the modeling evolve towards a more faithful representation of commitments and contractual conditions on the basis of data head by head. The objective of this approach is to model the cash flows of the services (claims and premiums) according to the probabilities of moving from one state (guarantee) to another and of the outstanding capital using the regulatory tables and the laws of experience, and the calculation of provisions. This study ends with another modeling via S/C dynamics with an impact analysis of the different types of modeling, in particular on the VIF, the BEL and the STEC. Keywords: credit insurance, head by head, EOF, EEV, BEL, VIF, STEC, NBV.