Mémoire d'actuariat

Modélisation des rachats sur des contrats d'épargne en assurance vie
Auteur(s) DIALLO Fatoumata Binta
Société SOGECAP
Année 2017
Confidentiel jusqu'au 20/11/2019

Résumé
La connaissance du comportement des assurés est importante pour une compagnie d'assurance vie, car elle lui permet de mieux gérer son activité. En effet, imaginons qu'un assuré verse une somme d'argent à un assureur, et que celui-ci se couvre par une obligation, si les taux montent, la valeur de l'obligation baisse. Si l'assuré rachète son contrat à ce moment-là, l'assureur doit être en mesure de lui verser la somme qu'il lui doit, indépendamment de la valeur de l'obligation à ce moment-là. Donc en cas de rachat massif, l'assureur pourrait être amené à céder des actifs en moins-value latente afin d'honorer ses engagements, et cela pourrait engendrer des pertes. D'où l'intérêt de bien identifier les variables qui expliquent le mieux le comportement des assurés afin d'anticiper les rachats. C'est dans ce but que nous proposons d'exploiter la théorie de la régression logistique afin de déterminer un ensemble de variables propres à l'assuré, au contrat, et à la situation économique qui peut fournir de l'information sur le comportement des assurés.

Abstract
The knowledge of the behavior of its policyholders is important for a life insurance company, because it allows a better management of its activity. In fact, imagine that an insured pays a sum of money to an insurer, and that it is covered by a bond, if the rates rise, the bond's value decreases. If the insured redeems his contract at that time, the insurer must be able to pay him back the amount awed. And this, irrespective of the bond's value at that time. Therefore, in the event of a massive surrender, the insurer may be required to dispose of the latent assets in order to honor its liabiilties. And this could result in losses. Hence the interest of identifying the variables that best explain the behavior of the policyholders in order to anticipate surrenders. It is for this purpose that we propose to exploit the theory of logistic regression in order to determine a set of variables specific to the insured, the contract, and the economic situation that can provide information on the behavior of the policyholders.