Mémoire d'actuariat

Modélisation du résultat financier opérationnel économique en retraite collective
Auteur(s) BOMISSO Roméo
Société AXA France
Année 2017
Confidentiel jusqu'au 19/06/2019

Résumé
Le contexte actuel des taux d'intérêts bas génère beaucoup de difficultés à l'assureur quant à la production des résultats financiers attendus. L'assureur a donc mis en place deux indicateurs pour mesurer sa performance financière : marge financière opérationnelle et marge financière courante. Indicateur de publication utilisé dans la communication financière en IFRS, la marge financière opérationnelle est un élément clé de la rentabilité de l'activité d'un opérateur économique et est suivi par les investisseurs. Même si la définition "Indicateur" est normée, sa construction dépend toutefois de l'assureur. Nous avons noté que l'approche actuelle de calcul de cet indicateur contrat par contrat, nous fournit une marge financière opérationnelle qui n'est pas optimale pour l'assureur. En effet, nous avons constaté une affectation non optimale de la richesse du portefeuille entre les contrats déficitaires avec des marges opérationnelles négatives et les contrats excédentaires qui pourraient couvrir la perte des contrats déficitaires. L'objectif du présent mémoire est donc la détermination via des outils statistiques du niveau d'agrégation optimal des contrats pour une meilleure mutualisation tout en garantissant la qualité des regroupements : homogénéité, granularité qui reflète correctement les engagements contrat par contrat. Ainsi, avons nous mis en place une méthodologie de classification "hybrid clustering", outil incontournable dans le Data Mining pour la subdivision de l'ensemble des données en classes homogènes. Les algorithmes "clustering" souvent utilisés en Data Science, permettent entre autres de mieux anticiper le comportement client et d'accompagner les décisions de Management dans sa politique d'investissement par rapport au rendement des placements des actifs. En outre, l'évaluation de l'impact des éléments non récurrents sur la marge financière opérationnelle nous a poussé à créer un nouvel indicateur de performance de la marge financière opérationnelle des contrats appelé "ratio de performance". Par ailleurs, nous avons évalué l'impact du "clustering" sur le résultat financier opérationnel. Enfin, nous avons fait une étude de sensibilité sur les différentes composantes du résultat opérationnel.

Abstract
The current context of low interest rates generates many difficulties for the insurer to produce the expected financial results. The insurer has therefore established two indicators to measure its financial performance: operating margin and current financial margin. A publication indicator that is widely used in financial reporting under IFRS, operating margin is a key element in the profitability of an economic operator's activity and is monitored by investors. Even if the definition "Indicator" is standardized, its construction depends on the insurer. We noted that the current approach to calculating this contract-by-contract indicator provides us with an operating margin that is not optimal for the insurer. Indeed, we noticed a non-optimal allocation of portfolio wealth between loss-making contracts with negative operating margins and excess contracts that could cover the loss of loss-making contratct. The objective of this study is therefore to determine, via statistical tools, the optimal level of aggregation of contracts for better mutualisation while guaranteeing the quality of the grouping: homogeneity, granularity, which reflects contratctual commitments. Thus, we implemented a hybrid clustering classification method, an essential tool in Data Mining for the subdivition of the data set into homogeneous classes. The clustering algorithms often used in Data Science enable us to better anticipate customer behavior and to accompany Management decisions in its investment policy in relation to the return on investment of assets. In addition, the assessment of the impact of exceptional items on the operating margin led us to create a new performance margin indicator for the operating margin called "performance ratio". Furthemore, we evaluated the impact of "clustering" on the operating financial result. Finally, we conducted a sensitivity study on the various components of the operating financial result.