Mémoire d'actuariat

Détermination des facteurs influençant les remboursements anticipés sur les prêts à la consommation et construction d\'un modèle prédictif pour en calibrer la loi
Auteur(s) ANUTH Dooshyant Rajdhun
Société Sogecap
Année 2017

Résumé
Dans ce document nous réalisons une étude sur un produit d'assurance emprunteur commercialisé sur le marché Polonais. L'objectif de cette étude est de déterminer les facteurs influençant les remboursements anticipés sur les prêts à la consommation et de construire un modèle de prédiction pour calibrer à nouveau la loi de remboursement anticipé. Nous faisons cette analyse car la loi actuellement utilisée en entreprise ne permet pas de capturer les tendances baissières ou haussières des nouvelles générations. Nous débutons l'étude en exploitant la théorie de la régression pénalisée Lasso sur des données d'assurance pour déterminer les facteurs correspondant aux profils des assurés qui influencent les remboursements anticipés. Nous utilisons par la suite ces résultats pour modéliser les remboursements anticipés à l'aide d'un modèle de régression logistique. Nous concluons que nous ne possédons pas assez d'informations concernant les profils individuels des assurés pour expliquer le phénomène de remboursement anticipé. Cela nous pousse à changer complètement d'approche. Nous nous tournons vers l'exploitation des données macroéconomiques à l'aide d'un modèle de régression simple. Les résultats obtenus sont certes meilleurs que ceux obtenus avec le modèle de régression logistique mais restent toutefois très éloignés de ceux que nous espérons obtenir. Nous décidons de changer encore une fois notre approche en utilisant la théorie des séries temporelles pour modéliser le nombre de contrats rachetés. Cette méthode permet de capturer des tendances ainsi que des saisonnalités. Les résultats obtenus sont meilleurs que ceux produits par les deux méthodes vues précédemment. Nous utilisons ensuite les séries temporelles pour calibrer à nouveau la loi de rachat obtenue par la méthode opérationnelle de l'entreprise. Nous terminons l'étude en appliquant cette nouvelle loi de rachat sur les projections budgétaires d'un portefeuille fictif pour montrer son impact sur les résultats techniques comparé à l'utilisation de la loi actuelle.

Abstract
The present document is a study conducted on a credit insurance product sold on the Polish market. The goal of this research work is to determine the factors influencing early reimbursement of consumer loan. This work is also aimed at finding a prediction model to calibrate the law of early reimbursement and thus allow us to seize the bearish or upward trend of rising generations, which is hitherto unachievable by the present method utilised in the company. We begin the study by using the theory of Lasso regression on insurance data so as to determine which characteristics of insurees’ profiles affect early reimbursement. We then use the found results to predict early reimbursements with the help of a logistic regression model. We came to the conclusion that we do not possess enough information on the targeted insurees’ profiles to explain this phenomenon. This leads us to consider a completely different approach to this problem; exploiting instead macroeconomic data using a linear regression model. This time, the results obtained are more interesting that those produced by the logistic regression model. However, these remain still far from our expected values. We decided to change again our vision of this conundrum by turning to the use of the theory of time series to model the number of early reimbursed contracts. Compared to the previous methods paraphrased above, this one can not only seize the trends of this phenomenon but also its seasonality, if it has any. Indeed, the results outputted by the model proved to be better than those produced by the linear regression model. The model performed far better than the one which is actually used in the company. We thus used the time series model to calibrate the early reimbursement law obtained from the operational method. We ended the research by showing the impacts of the application of this new law on the technical results of financial projections for a fictitious portfolio compared to the one used presently by the company.

Mémoire complet