Mémoire d'actuariat

Création d'un modèle de tarification du risque inondation
Auteur(s) AYOUB Rimen
Société Allianz IARD
Année 2019
Confidentiel jusqu'au 13/03/2021

Résumé
Durant ces dernières années, la fréquence des catastrophes naturelles s'est accrue partout dans le monde, y compris en France. En ce qui concerne les inondations, la France n'est pas épargnée avec les évènements dans le Sud-Est en 2015 (entre 500 et 650 M€), les inondations sur le bassin versant de la Seine en juin 2016 (1,2 Md€ soit la plus coûteuse depuis 1982) et janvier 2018 (entre 150 et 200 M€). Bien que la France dispose d'un régime spécifique pour l'indemnisation des catastrophes naturelles (Cat Nat) qui permet aux différentes compagnies de partager les coûts et le risque d'un évènement, les inondations restent une charge non négligeable sur les comptes de résultats des assureurs. Par ailleurs, l'évènement Irma donne à réfléchir sur le devenir du régime Cat Nat. Les axes de réflexion s'orientent vers le développement de la prévention en amont, plus de résilience afin d'absorber les chocs et être plus réactifs vis-à-vis de la population et enfin, une réflexion sur les conditions de déclenchement d'une reconnaissance Cat Nat, sur les franchises et sur la tarification en général. Il est ainsi nécessaire pour Allianz France de bien connaître l'exposition de son portefeuille au péril inondation et d'adapter son système décisionnel afin de pouvoir absorber ces risques, entre autres, via la tarification. L'objectif de ce mémoire est de créer un modèle de tarification du risque inondation pour les contrats MRH, contrats pour les particuliers. Dans une première partie, nous allons parler du contexte général du régime Cat Nat en France, pour mieux comprendre le cadre réglementaire régissant l'indemnisation des sinistres catastrophes naturelles en France. La deuxième partie décrira les caractéristiques des inondations et les risques qu'elles présentent. Elle présentera aussi les cartes d'inondation et les systèmes d'informations géographiques utilisés dans notre étude. Ensuite, la troisième partie expliquera les étapes suivies pour créer la base de données finale et une analyse du portefeuille pour justifier les choix pris lors de la modélisation. La dernière partie traitera le modèle de tarification basé sur les cartes inondations et les caractéristiques des contrats. Nous validerons également le modèle par rapport à l'historique d'Allianz France.

Abstract
Over the last few years, the frequency of natural disasters has increased all over the world. France was not spared from the river floods catastrophes, with the events in the South-West in 2015 (an estimated cost between 500 and 650 M€), the floods of the Seine catchment in June 2016 ( 1.2 B€, the most expensive since 1982), and January 2018 (between 150 and 200 M€). France has an elaborate compensation system, which reimburse insurance companies for the claims they paid for events related to natural disasters. This prevents companies from having to bear the full cost of these events. Floods, however, remain a heavy charge for insurers. Also, events like Irma put into question the future of the Nat Cat regime. Companies are giving importance to beforehand prevention, more resilience to be able to better absorb shocks and last but not least more thoughts on the Nat Cat recognition conditions, deductibles and pricing in general. Thus, it is necessary for Allianz France to better understand and gauge its portfolio's exposure to flood risks, as well as adapt its decisional system to better absorb these risks and that's via pricing. The objective of this study is to create a river flood pricing model for individuals' household insurance portfolio. To that end, we will start by presenting the general context of the study as well as France's Natural disaster compensation scheme, in order to better understand the regulatory perimeter governing disaster claims' compensation in France. The second part will address floods' characteristics as well as the risks they present. Flood maps and the geographical information system used in this study will also be addressed in this part. Afterwards, in the third part, the steps followed to create the final data base as well as an analysis of the portfolio will be explained, to justify the choices made for the model. Lastly, the pricing model, created using the new flood maps, will be implemented and validated in view of Allianz's historical data and experts' results.