Mémoire d'actuariat

Problématique de seuils de gravité en provisionnement non-vie
Auteur(s) LACOUR Jean-Sébastien
Société Generali France
Année 2019

Résumé
Lors du calcul des provisions, les actuaires peuvent choisir de segmenter les sinistres. Pour améliorer la qualité des estimations, il est crucial de créer des groupes de sinistres homogènes. Une segmentation adaptée doit générer des groupes contenant suffisamment de données en leur sein, et une homogénéité suffisante pour l'application de la méthode choisie. Nous proposons dans cette étude d'analyser la segmentation des sinistres en fonction de leur coût. Le travail présenté est la recherche d'une méthode permettant la détermination de seuils de séparation optimaux. Dans le but d'améliorer la qualité des estimations, différents seuils de gravité seront mis en évidence. Une amélioration de la robustesse des estimations sera finalement apportée. Ce mémoire détaille l'évolution de l'étude et des différentes techniques utilisées. Nous utiliserons la méthode Chain Ladder pour l'évaluation des provisions. Les variantes stochastiques de cette méthode nous permettrons d'estimer l'incertitude des provisions, notamment dans un cadre de groupes corrélés. Nous proposerons finalement une méthode d'évaluation de la volatilité de l'estimateur par un ré-échantillonage ligne à ligne.

Abstract
When computing the reserves of an insurance company, actuaries may choose to split claims. To improve the estimations quality, it is crucial to create groups of claims that are homogeneous. A relevant segmentation has to generate groups with enough data, and a sufficient homogeneity to implement the chosen method. In this study we propose to examine the segmentation of claims regarding their cost. This paper describes the research of a method enabling the identification of optimal thresholds. Aiming to improve the quality of those estimations, different thresholds will be highlighted. We will show that adapted thresholds can help to improve the stability of the estimations. This paper details the study and the different methods used in its purpose. We will apply Chain Ladder method to evaluate the reserves. Stochastic variations of Chain Ladder will enable the estimation of the predictions error, especially in the case of correlated groups. Finally, we will propose a method that enables to evaluate the estimator volatility, using a claim by claim resampling.

Mémoire complet