Mémoires d'Actuariat
Modification d'un zonier et conséquences opérationnelles - Application sur une gamme de produits individuels en complémentaire santé
Auteur(s) PLUNET E.
Société Aesio Mutuelle
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/06/2023
Résumé
La différenciation des primes pures par zone géographique est un sujet régulièrement évoqué dans la littérature. En effet, autant en IARD qu’en complémentaire santé nombre de mémoires d’actuariat, entre autres, traitent des méthodes de mise en œuvre ou de comparaison de zoniers. Il est désormais communément accepté que la localisation géographique est un facteur déterminant pour une tarification sur de nombreux risques. Cela étant, la mise à jour et le suivi d’un zonier existant est un sujet qui semble plus rarement évoqué. Dans le cadre de ce mémoire, après la mise en œuvre de méthodes de construction de zoniers usuelles, des comparaisons de zoniers seront réalisées par le biais d’analyses moins proposées dans la littérature relative à la complémentaire santé. Ainsi, après l’utilisation des modèles linéaires généralisés et la présentation des méthodes de classification comme la CAH ou les K-moyennes, nous sélectionnerons le zonage le plus adapté par la réintégration dans les modèles des variables de zones créées d’une part et par l’utilisation de critères statistiques d’autre part. Enfin, ce mémoire s’intéressera également aux conséquences opérationnelles associées à la mise à jour d’un zonier existant en particulier sur la commercialisation et l’étude du risque. La modification en profondeur d’un zonier peut être assez difficile à comprendre notamment commercialement et les conséquences sur les modifications de la structure du portefeuille, potentiellement difficiles à anticiper tant sur les résiliations que sur les adhésions. Aujourd’hui, la mise à jour du zonier en complémentaire santé se fait plutôt de manière empirique par le biais, par exemple, d’analyse des P/C par département. En outre, un P/C dégradé par département n’est pas nécessairement en lien avec le zonage réalisé mais peut s’expliquer par d’autres facteurs. Ainsi, l’utilisation de méthodes plus théoriques pourrait constituer une alternative intéressante au suivi de zonier et à la compréhension des différents facteurs sur le risque.
Abstract
The differentiation of pure premiums by geographical area is a subject regularly raised in the literature. Indeed, in both P&C and supplementary health insurance sectors, a number of actuarial dissertations, among others, deal with methods of implementation or comparison of segmentations. It is now commonly accepted that geographic location is a determining factor in the pricing of many risks. However, the updating and monitoring of an existing segmentation is a subject that seems to be less frequently discussed. In the framework of this thesis, after the implementation of standard methods for segmentations, comparisons of segmentations will be made through analyses less proposed in the literature on supplementary health insurance. Thus, after the use of generalized linear models and the presentation of classification methods such as hierarchical clustering or K-means, we will select the most suitable segmentation by reintegrating obtained geographical variables into the models on the one hand and by using statistical criteria on the other hand. Finally, this dissertation will also look at the operational consequences associated with the updating of an existing segmentation system, in particular with respect to marketing and risk analysis. The in-depth modification of a segmentation can be quite difficult to understand, notably for commercial purposes, and consequences on changes in the portfolio structure potentially difficult to anticipate both on terminations and memberships. Today, the updating of the complementary health insurance segmentation is done rather empirically through, for example, P/C analysis by department. In addition, a degraded P/C by department is not necessarily related to the segmentation carried out but can be explained by other factors. Thus, the use of more theoretical methods could be an interesting alternative to segmentation monitoring and for understanding the various factors associated with risk.
Mémoire complet
Auteur(s) PLUNET E.
Société Aesio Mutuelle
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 15/06/2023
Résumé
La différenciation des primes pures par zone géographique est un sujet régulièrement évoqué dans la littérature. En effet, autant en IARD qu’en complémentaire santé nombre de mémoires d’actuariat, entre autres, traitent des méthodes de mise en œuvre ou de comparaison de zoniers. Il est désormais communément accepté que la localisation géographique est un facteur déterminant pour une tarification sur de nombreux risques. Cela étant, la mise à jour et le suivi d’un zonier existant est un sujet qui semble plus rarement évoqué. Dans le cadre de ce mémoire, après la mise en œuvre de méthodes de construction de zoniers usuelles, des comparaisons de zoniers seront réalisées par le biais d’analyses moins proposées dans la littérature relative à la complémentaire santé. Ainsi, après l’utilisation des modèles linéaires généralisés et la présentation des méthodes de classification comme la CAH ou les K-moyennes, nous sélectionnerons le zonage le plus adapté par la réintégration dans les modèles des variables de zones créées d’une part et par l’utilisation de critères statistiques d’autre part. Enfin, ce mémoire s’intéressera également aux conséquences opérationnelles associées à la mise à jour d’un zonier existant en particulier sur la commercialisation et l’étude du risque. La modification en profondeur d’un zonier peut être assez difficile à comprendre notamment commercialement et les conséquences sur les modifications de la structure du portefeuille, potentiellement difficiles à anticiper tant sur les résiliations que sur les adhésions. Aujourd’hui, la mise à jour du zonier en complémentaire santé se fait plutôt de manière empirique par le biais, par exemple, d’analyse des P/C par département. En outre, un P/C dégradé par département n’est pas nécessairement en lien avec le zonage réalisé mais peut s’expliquer par d’autres facteurs. Ainsi, l’utilisation de méthodes plus théoriques pourrait constituer une alternative intéressante au suivi de zonier et à la compréhension des différents facteurs sur le risque.
Abstract
The differentiation of pure premiums by geographical area is a subject regularly raised in the literature. Indeed, in both P&C and supplementary health insurance sectors, a number of actuarial dissertations, among others, deal with methods of implementation or comparison of segmentations. It is now commonly accepted that geographic location is a determining factor in the pricing of many risks. However, the updating and monitoring of an existing segmentation is a subject that seems to be less frequently discussed. In the framework of this thesis, after the implementation of standard methods for segmentations, comparisons of segmentations will be made through analyses less proposed in the literature on supplementary health insurance. Thus, after the use of generalized linear models and the presentation of classification methods such as hierarchical clustering or K-means, we will select the most suitable segmentation by reintegrating obtained geographical variables into the models on the one hand and by using statistical criteria on the other hand. Finally, this dissertation will also look at the operational consequences associated with the updating of an existing segmentation system, in particular with respect to marketing and risk analysis. The in-depth modification of a segmentation can be quite difficult to understand, notably for commercial purposes, and consequences on changes in the portfolio structure potentially difficult to anticipate both on terminations and memberships. Today, the updating of the complementary health insurance segmentation is done rather empirically through, for example, P/C analysis by department. In addition, a degraded P/C by department is not necessarily related to the segmentation carried out but can be explained by other factors. Thus, the use of more theoretical methods could be an interesting alternative to segmentation monitoring and for understanding the various factors associated with risk.
Mémoire complet
