Mémoire d'actuariat

Représentation des périls non-modélisés dans un contexte d\'agrégation d\'un portefeuille de réassurance
Auteur(s) BARDON Morgane
Société Scor Global P&C
Année 2016
Confidentiel jusqu'au 17/02/2017

Résumé
Avec la mise en application de la réglementation Solvabilité 2 en janvier 2016, les assureurs et réassureurs doivent représenter les risques de leur portefeuille. C'est dans ce contexte que s'inscrit cette étude, la représentation des catastrophes naturelles dans un portefeuille de réassurance pour des périls où il n’y a pas de modèles catastrophes disponibles. En effet, une catastrophe naturelle (CAT) est un phénomène caractérisé par une faible fréquence et une forte sévérité. Pour représenter ces périls CAT, une répartition du monde en « Régions Périls » est effectuée afin d'avoir l’ensemble des catastrophes naturelles. Une partie des « Régions Périls » est modélisée par des logiciels vendeurs (modèle dont la caractéristique est de tenir compte des corrélations et accumulations par une représentation physique de l'ensemble des évènements possibles) et l'autre partie des «Régions Périls » utilise une méthode alternative pour les représenter (essentiellement basée sur un jugement d’expert), car il n'y a pas de modèle CAT disponible. L'objectif de ce mémoire est d'améliorer la représentation de ces « Régions Périls » non modélisés à partir de statistiques issues de la tarification du portefeuille de réassurance et d'hypothèses d'accumulations. Ce travail permet à partir de ces données de définir un ensemble de paramètres et d'ajuster des distributions de Pareto. Enfin une simulation de ces pertes selon un tirage de Monte Carlo permet d'assembler à la partie modélisée, cette partie non modélisée pour avoir une vision complète du portefeuille. Finalement nous comparerons les résultats de cette amélioration avec le processus existant.

Abstract
With the implementation of Solvency 2 in January 2016, insurers and reinsurers should represent the risk of their portfolio. It is in this context that this study is created, the representation of natural CAT perils in a reinsurance portfolio for which models are not available. Indeed, a natural catastrophe (CAT) is a phenomenon characterized by low frequency and high severity. For a CAT representation, a division of the world into « Region Perils » is done in order to have a complete representation of all natural disasters. Part of the « Region Perils » are modeled using third parts models (model which have the characteristic to take account the correlations and accumulations using physical representation of all possible events) and the other part of the « Region Perils » for which model CAT doesn't exists and an alternative method is proposed (based on expert judgment). The objective of this dissertation is to improve this representation of these non-modeled « Region Perils » with statistics from the pricing of the reinsurance portfolio and accumulations assumptions. The work from these data allows us to define a set of parameters and adjust Pareto distributions. A simulation of the losses with Monte Carlo simulation is used to assemble the modeled part and the non-modeled part, in order to have a complete vision of the portfolio. Finally we compare the results of this improvement to the existing process. The benefit of such improvement method is to reduce expert judgment part.

Mémoire complet