Mémoires d'Actuariat
Risque de table en assurance Dépendance
Auteur(s) MIKOU M.
Société ACS - LinkPact
Année 2022
Résumé
Dans le cadre de ce Mémoire, nous avons fait le choix d’étudier le risque de table lié à la loi de décès en dépendance totale d’un portefeuille CNP Assurances. Le risque de table constitue l’un des principaux risques auxquels sont soumis les portefeuilles d’assurance Dépendance. Il désigne le risque financier pour l’assureur qui est lié à l’incertitude relative à l’utilisation d’une loi biométrique. Le risque de table intègre le risque d’estimation mais aussi a priori d’autres sources potentielles de méconnaissance de la table résultant par exemple d’une évolution des techniques médicales ou des règles d’admission des assurés. Ce risque peut avoir des conséquences significatives sur la tarification et le provisionnement d’une telle garantie. En pratique, nous nous sommes focalisés sur une composante essentielle du risque de table relatif au portefeuille analysé : le risque d’estimation. Dans le but de le quantifier, nous avons commencé par un traitement de données appliqué à la base des assurés, de façon à éliminer toutes les anomalies que peut inclure un système d’informations (présence de doublons, motifs de sortie incorrects, dates incohérentes, éléments discriminants manquants etc.). Une fois cette étape effectuée, nous avons procédé à la construction de la loi de décès en dépendance totale sur la base des données retraitées. Dans ce cadre, deux méthodes de lissage non paramétriques ont été appliquées puis départagées au moyen du critère BIC. Ensuite, pour tenir compte du risque d’estimation, nous avons effectué un rééchantillonnage des taux bruts au moyen de la méthode Bootstrap.
Abstract
In the context of this report, we have chosen to study the table risk related to the law of mortality in LTC of a CNP Assurances portfolio. The table risk is one of the main risks LTC insurance portfolios are subject to. It refers to the financial risk for the insurer related to the uncertainty of using a biometric law. The table risk includes the estimation risk but also other potential sources of misunderstanding of the table resulting, for example, from changes in medical techniques or in the rules for admitting insureds. This risk has a big impact on the pricing and the reserving of such a guarantee. In practice, we focused on one important component of the table risk related to the analyzed portfolio : the estimation risk. So as to evaluate it, we started by processing the insureds database, in order to eliminate all the anomalies that can be included in the data-system (presence of duplicated and wrong data). Once this step was completed, we proceeded to the construction of the law of mortality in LTC on the basis of the reprocessed data. Within this framework, non-parametric smoothing methods were applied and then separated using the BIC criterion. Then, we resampled the crude rates using the Bootstrap method so as to assess the estimation risk.
Mémoire complet
Auteur(s) MIKOU M.
Société ACS - LinkPact
Année 2022
Résumé
Dans le cadre de ce Mémoire, nous avons fait le choix d’étudier le risque de table lié à la loi de décès en dépendance totale d’un portefeuille CNP Assurances. Le risque de table constitue l’un des principaux risques auxquels sont soumis les portefeuilles d’assurance Dépendance. Il désigne le risque financier pour l’assureur qui est lié à l’incertitude relative à l’utilisation d’une loi biométrique. Le risque de table intègre le risque d’estimation mais aussi a priori d’autres sources potentielles de méconnaissance de la table résultant par exemple d’une évolution des techniques médicales ou des règles d’admission des assurés. Ce risque peut avoir des conséquences significatives sur la tarification et le provisionnement d’une telle garantie. En pratique, nous nous sommes focalisés sur une composante essentielle du risque de table relatif au portefeuille analysé : le risque d’estimation. Dans le but de le quantifier, nous avons commencé par un traitement de données appliqué à la base des assurés, de façon à éliminer toutes les anomalies que peut inclure un système d’informations (présence de doublons, motifs de sortie incorrects, dates incohérentes, éléments discriminants manquants etc.). Une fois cette étape effectuée, nous avons procédé à la construction de la loi de décès en dépendance totale sur la base des données retraitées. Dans ce cadre, deux méthodes de lissage non paramétriques ont été appliquées puis départagées au moyen du critère BIC. Ensuite, pour tenir compte du risque d’estimation, nous avons effectué un rééchantillonnage des taux bruts au moyen de la méthode Bootstrap.
Abstract
In the context of this report, we have chosen to study the table risk related to the law of mortality in LTC of a CNP Assurances portfolio. The table risk is one of the main risks LTC insurance portfolios are subject to. It refers to the financial risk for the insurer related to the uncertainty of using a biometric law. The table risk includes the estimation risk but also other potential sources of misunderstanding of the table resulting, for example, from changes in medical techniques or in the rules for admitting insureds. This risk has a big impact on the pricing and the reserving of such a guarantee. In practice, we focused on one important component of the table risk related to the analyzed portfolio : the estimation risk. So as to evaluate it, we started by processing the insureds database, in order to eliminate all the anomalies that can be included in the data-system (presence of duplicated and wrong data). Once this step was completed, we proceeded to the construction of the law of mortality in LTC on the basis of the reprocessed data. Within this framework, non-parametric smoothing methods were applied and then separated using the BIC criterion. Then, we resampled the crude rates using the Bootstrap method so as to assess the estimation risk.
Mémoire complet
