Mémoire d'actuariat

Analyse spatiale d\'un traité de réassurance Multi-Péril sur récolte
Auteur(s) BIKOUMOU Malcom-Chris
Société Nexialog
Année 2017
Confidentiel jusqu'au 16/06/2019

Résumé
En France, le potentiel de sinistres sur les récoltes agricoles dus aux risques climatiques est extrêmement élevé. La sécheresse de l'été 2011 l'a prouvé en provoquant des dommages à hauteur de 242 millions d'euros sur le territoire. Ce risque de sécheresse, combiné au risque de tempête, de grêle, de gel et d'inondation est couvert par les assurances Multi-Périls sur récoltes. Ce risque Multi-Péril est particulièrement difficile à modéliser car il repose sur plusieurs risques non-linéaires. Néanmoins, cette modélisation s'avère nécessaire pour l'assureur et le réassureur pour définir et tarifer la couverture de ce type de risque. L'objet de ce mémoire est, du point de vue du réassureur, d'étudier la distribution spatiale de ce risque. Nous appréhenderons ce risque en quatre étapes : - Tout d'abord, nous définirons les principes de base de la réassurance et de l'assurance multi-périls sur récolte. - Dans un second temps, nous nous intéresserons à la corrélation spatiale globale entre toutes les communes du portefeuille. - Ensuite, nous découperons le territoire en zones géographiques homogènes, ce qui nous permettra d'étudier les corrélation spatiales des communes au niveau local. - Enfin, nous effectuerons un lissage spatial des loss-cost nous permettant de mettre en exergue le risque géographique.

Abstract
The potential of loss on yields of farm producers is extremely high in France. The drought in summer 2011 proved this fact, by damaging french territory up to €242 billion. Perils like drought, combines to hail, frost, flood and wing are covered by Multiple Peril Crop Insurance. This Multiple Peril risk is particulary hard to model because it relies on many non-linear risks. Nonetheless, insurers and reinsurers need to be able to model and price this type of risk. This paper aims at studying the spatial distribution of this risk. - The first part is a reminder about the fundamentals of reinsurance and multiple peril crop insurance. - The second part deals with the spatial autocorrelation of the portfolio - In the third part, we define homogeneous regions in which we can study the local autocorrelation - In the fourth part, we use a spatial smoothing on the loss costs in order to highlight the geographic risks.