Mémoire d'actuariat

Tarification Habitation
Auteur(s) KOUAME A.S.
Société AGPM
Année 2020
Confidentiel jusqu'au 13/10/2022

Résumé
Ce mémoire s’inscrit dans le cadre d’une campagne de renouvellement tarifaire. Dans ce contexte, les actuaires auront pour mission de préciser au mieux ce tarif à l’aide des outils statistiques (descriptifs et inférentiels) et probabilistes. Une fois la prime déterminée, un suivi de ce produit sera effectué à l’aide des indicateurs tels que le Loss Ratio (S/P), etc. Dans les cas où : -le Loss Ratio supérieur à 100%, -la présence de nouveaux profils dans le portefeuille, alors la contrepartie de l’assuré ne reflètera plus son risque transféré à l’assureur. Et donc une refonte du tarif s’impose. C’est dans cette optique que l’on fait la mise à jour du tarif habitation de l’AGPM dans un monde fortement concurrentiel. Nous déterminons la prime pure à l’aide de deux modélisations une paramétrique (GLM) et l’autre le meilleur modèle non paramétrique que nous avons précisé. Les données utilisées sur le portefeuille Habitation, s’étendent de la date du 01/01/2015 à celle du 31/12/2018.

Abstract
This thesis is part of a price renewal campaign. In this context, the actuaries will be tasked with specifying this tariff as well as possible using statistical (descriptive and inferential) and probabilistic tools. Once the premium is determined, this product will be tracked using indicators such as Loss Ratio (S/P) . In cases where The Loss Ratio greater than 100%. The presence of new profiles in the portfolio, then the insured’s counterparty will no longer reflect his risk transferred to the insurer. And therefore an overhaul of the tariff is necessary. It is with this in mind that we are updating the AGPM housing price in a highly competitive world. We determine the pure premium using two models, one parametric (GLM) and the other the best non-parametric model that we specified. The data used on the Housing portfolio extends from the date of 01/01/2015 to that of 12/31/2018.