Mémoire d'actuariat

Risque incapacité en prévoyance collective : analyse et optimisation de la segmentation tarifaire
Auteur(s) HUBLIN Iaroslav
Société Malakoff Médéric Humanis
Année 2019
Confidentiel jusqu'au 25/11/2021

Résumé
Actuellement les tarifs de prévoyance collective intègrent un nombre important de données sur les assurés. Cependant, les règles de segmentation utilisées par les assureurs pour les contrats collectifs sont en général fixes et ne font pas l’objet de révision ou d’optimisation. La présente étude propose, pour le risque incapacité en prévoyance collective, une analyse de la segmentation et de ses impacts et une démarche de recherche d’un positionnement concurrentiel optimal pour un assureur. Les travaux consistent en une modélisation du comportement des assurés sur un marché fictif. Le modèle de simulation est calibré avec une base de données regroupant les données d’absentéisme pour un grand nombre d’entreprises sur une période de trois ans. La construction du modèle de simulation peut être séparée en trois étapes principales : construction d’une base tarifaire grâce à un modèle simplifié, calcul des tarifs par entreprise pour différents types de segmentation, qui constituent des offres d’assurance, simulation de la répartition des entreprises par offres d’assurance au sein d’un marché avec différentes hypothèses comportementales. Les résultats de la simulation nous permettent d’analyser les impacts de la segmentation en fonction d’un comportement théorique des assurés et de proposer une optimisation du positionnement tarifaire en termes de segmentation en fonction de la stratégie de l’assureur.

Abstract
The insurance rates in group protection insurance in France currently incorporate a large amount of information on the insureds. However, the segmentation rules that are used by the insurers for group protection insurance, are generally steady and are not subject to updates or optimization. This study proposes, for the disability risk in group general insurance, an analysis of the segmentation and its impacts and an optimal positioning research approach. The presented work consists in modelling the insureds’ behavior in a fictional market. The simulation model is calibrated with a database containing absenteeism data for a large number of companies over a 3-year period. The simulation model’s construction can be divided in three main steps. First, we build a pricing basis using a simplified model. This basis is then used for the calculation of company rates for different segmentation types, which are considered as insurance products. At last, we simulate the market breakdown by insurance product with different behavioral scenarios. The market composition and the characteristics of the insurance portfolios, which have been obtained with the simulation, enable us to analyze the segmentation impacts for different theoretical behaviors of the insureds. We propose an optimization in terms of segmentation for different possible strategies of an insurer.