Mémoire d'actuariat

Optimisation de réassurance par algorithme génétique
Auteur(s) ARNAUD Stéphane
Société ACTUARIS
Année 2019

Résumé
En plus de constituer pour l'assureur une protection indispensable contre les évènements extrêmes ou les fréquences de sinistres élevées, assurant une certaine stabilité pour un portefeuille donné, la réassurance est désormais de plus en plus perçue comme un outil de pilotage permettant de réduire son besoin en capital, sa solvabilité, ou encore de bénéficier de l'effet de diversification sous la norme Solvabilité 2. La question de l'optimisation de la réassurance se pose donc via deux aspects bien distincts. du point de vue de la cédante, il devient indispensable de concilier maîtrise de la sinistralité dans un but de maintien du résultat technique et considérations liées à Solvabilité 2. L'objectif de ce mémoire est ainsi de mettre en place un outil permettant aux assureurs de déterminer la stratégie de réassurance la plus adaptée à un portefeuille IARD donné, se basant sur les traités historiques en place et cherchant à optimiser l'ensemble de leurs paramètres. Cet outil s'intéresse à la fois au résultat technique sur l'ensemble des branches d'activité, et au coût en capital réglementaire. La modélisation effectuée dans ce mémoire repose sur l'utilisation d'un algorithme évolutionnaire nommé algorithme génétique. Ce dernier consiste en un processus itératif, dans le but de faire évoluer la stratégie de réassurance dela cédante vers un optimal.

Abstract
In addition to providing insurers with essential protection against extreme events or high claims frequencies, ensuring certain stability for a given portfolio, reinsurance is now increasingly perceived as a management tool that reduces their capital requirements and volatility, as well as benefiting from the diversification effect under Solvency 2. The question of optimizing reinsurance is therefore raised via two very distinct aspects. From the ceding company's point of view, it is becoming essential to reconcile loss control, in order to maintain the technical result, with Solvency 2 considerations. The objective of this thesis is thus to set up a tool enabling insurers to determine the most appropriate reinsurance strategy for a given P&C portfolio, based on the historical treaties in place and seeking to optimize all their parameters. This tool focuses both on the technical result for all business lines and on the regulatory capital cost. The modelling performed in this thesis is based on the use of an evolutionary algorithm called a genetic algorithm. It consists of an iterative process, with the aim of developing the insurer's reinsurance strategy towards an optimal one.

Mémoire complet