Mémoires d'Actuariat

Méthodes d’apprentissage statistique pour la segmentation des sinistres et l’évaluation des provisions non-vie
Auteur(s) VIAL B.
Année 2021

Résumé
Les règlementations assurantielles de valorisation du besoin en fonds propres d’un assureur, varient d’un pays ou d’une zone géographique à l’autre. Le présent mémoire traite de la mise en œuvre d’un module de calcul de perte extrême pour un assureur-crédit en Australie, dans le cadre d’une utilisation à des fins règlementaires locales. Initié à l’occasion de la création d’une entité d’assurance-crédit en Australie pour un assureur international, le modèle élaboré s’est inspiré de la mesure du risque de crédit présente dans la règlementation internationale bancaire (Bâle II), basée sur une approche fréquence x coût de la sinistralité et un modèle de corrélation des défauts de Merton. Des années plus tard, le recul historique a permis d’en réaliser la validation, suivie plus tard de la calibration du modèle sur les données propres à l’entité. Ce sont ces différentes études qui sont rassemblées et détaillées ici, représentant le fruit d’un travail s’étalant sur plusieurs années, et illustrant bien qu’un bon modèle est un modèle utile… Une adaptation de la norme assurantielle européenne Solvabilité 2 à la règlementation australienne pour les assureurs-crédit est aussi proposée. Mots-clés : assurance-crédit, règlementation, Australie

Abstract
Insurance supervision in various countries relies on specific rules concerning the assessment of capital needs of an insurance company. We present hereafter a model dedicated to Australian regulation in terms of assessment of the Insurance Concentration Risk Charge module of the capital needs formula, for a credit insurer. Initially developed for a new entity in Australia of a worldwide credit insurer, the model has been inspired from credit risk measure in international banking regulation (Basel II). Based on a frequency x cost approach, it relies on Merton model of default correlation. Some years after, historical depth has been deep enough to allow a complete validation of the model. Later, a calibration study has been done on the own data of the entity. All these studies are merged in the present study, representing a significant work on a lot of years, and demonstrating well that only useful models can be good models. Last but not least, an adaptation of european insurance regulation Solvency 2 to australian regulation is suggested for credit insurance. Key words: credit insurance, PML, regulation, Australia

Mémoire complet