Mémoires d'Actuariat
Modélisation géographique des déviations de mortalité en vue d'optimiser la tarification de produits d'assurance
Auteur(s) BIRENHOLZ C.
Société RGA International Reinsurance Company dac
Année 2021
Résumé
Ce mémoire cherche à évaluer les risques de sur ou de sous-mortalité imputables à la géographie, en vue d’optimiser la tarification de produits d’assurance. Il propose pour ce faire une méthodologie originale, basée sur l’exploitation de données publiques. A l’issue de ce mémoire, nous serons en mesure de proposer des coefficients reflétant l’impact du lieu de domicile sur le risque de mortalité. Ces résultats seront dès lors exploitables à des fins de pilotage produit et, à l’avenir, pourront être utilisés lors de tarifications d’assurances décès. Ce mémoire a pour vocation de s’appliquer à l’ensemble des habitants de France métropolitaine entre 30 et 62 ans. Dans un premier temps, nous estimerons le nombre de décès survenus sur le territoire métropolitain par des méthodes actuarielles. Nous viendrons ensuite comparer nos estimations avec les décès effectivement observés. Nous serons alors en mesure de cartographier les écarts de prédictions. Nous chercherons alors, dans un second temps, à analyser ces divergences. L’idée sera ici de modéliser les écarts observés par le salaire moyen dans la ville ou la densité de population par exemple. Cela se fera au travers d’un modèle linéaire adapté. A l’issue de cette partie, nous disposerons d’une carte de France des déviations de mortalité, contextualisée et chiffrée. Nous proposerons également un lissage spatial de nos résultats. Enfin, nous discuterons des visées et perspectives de ces travaux. Nous illustrerons nos résultats par leur l’application à des portefeuilles emprunteur et de prévoyance individuelle.
Abstract
This thesis seeks to assess the deviation of mortality attributable to geography, for the purpose of optimizing insurance pricing. To do this, it proposes an original methodology, based on the exploitation of public data. At the end of this thesis, we will have determined coefficients reflecting the impact of the place of residence on the risk of mortality. These results will therefore be usable for product management purposes and, in the future, can be used in pricing of death insurance. This thesis is intended to apply to all residents of metropolitan France between 30 and 62 years old. First, we will estimate the number of deaths that have occurred in the metropolitan area by actuarial methods. We will then compare our estimates with the deaths actually observed. Thus, we will be able to map the prediction deviations. We will then seek, in a second step, to analyze these divergences. The idea here will be to model the differences observed by the average salary in the city or the population density for example. This will be done through an adapted linear model. At the end of this part, we will have a map of France of mortality deviations, contextualized and quantified. We will also propose a spatial smoothing of our results. Finally, we will discuss the aims and perspectives of this work. We will illustrate our results by applying them to both a credit insurance portfolio and an individual protection portfolio.
Mémoire complet
Auteur(s) BIRENHOLZ C.
Société RGA International Reinsurance Company dac
Année 2021
Résumé
Ce mémoire cherche à évaluer les risques de sur ou de sous-mortalité imputables à la géographie, en vue d’optimiser la tarification de produits d’assurance. Il propose pour ce faire une méthodologie originale, basée sur l’exploitation de données publiques. A l’issue de ce mémoire, nous serons en mesure de proposer des coefficients reflétant l’impact du lieu de domicile sur le risque de mortalité. Ces résultats seront dès lors exploitables à des fins de pilotage produit et, à l’avenir, pourront être utilisés lors de tarifications d’assurances décès. Ce mémoire a pour vocation de s’appliquer à l’ensemble des habitants de France métropolitaine entre 30 et 62 ans. Dans un premier temps, nous estimerons le nombre de décès survenus sur le territoire métropolitain par des méthodes actuarielles. Nous viendrons ensuite comparer nos estimations avec les décès effectivement observés. Nous serons alors en mesure de cartographier les écarts de prédictions. Nous chercherons alors, dans un second temps, à analyser ces divergences. L’idée sera ici de modéliser les écarts observés par le salaire moyen dans la ville ou la densité de population par exemple. Cela se fera au travers d’un modèle linéaire adapté. A l’issue de cette partie, nous disposerons d’une carte de France des déviations de mortalité, contextualisée et chiffrée. Nous proposerons également un lissage spatial de nos résultats. Enfin, nous discuterons des visées et perspectives de ces travaux. Nous illustrerons nos résultats par leur l’application à des portefeuilles emprunteur et de prévoyance individuelle.
Abstract
This thesis seeks to assess the deviation of mortality attributable to geography, for the purpose of optimizing insurance pricing. To do this, it proposes an original methodology, based on the exploitation of public data. At the end of this thesis, we will have determined coefficients reflecting the impact of the place of residence on the risk of mortality. These results will therefore be usable for product management purposes and, in the future, can be used in pricing of death insurance. This thesis is intended to apply to all residents of metropolitan France between 30 and 62 years old. First, we will estimate the number of deaths that have occurred in the metropolitan area by actuarial methods. We will then compare our estimates with the deaths actually observed. Thus, we will be able to map the prediction deviations. We will then seek, in a second step, to analyze these divergences. The idea here will be to model the differences observed by the average salary in the city or the population density for example. This will be done through an adapted linear model. At the end of this part, we will have a map of France of mortality deviations, contextualized and quantified. We will also propose a spatial smoothing of our results. Finally, we will discuss the aims and perspectives of this work. We will illustrate our results by applying them to both a credit insurance portfolio and an individual protection portfolio.
Mémoire complet
