Mémoires d'Actuariat
Refonte des ELR sur la garantie Dégât des eaux pour le produit Habitation
Auteur(s) PERRIN S.
Société Axa France
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 25/03/2024
Résumé
L'objectif de ce mémoire est d'effectuer une refonte de la modélisation du risque principal en assurance Habitation sur le périmètre des appartements, qui correspond au dégât des eaux. Cela, afin d'obtenir ainsi un tarif plus compétitif tout en effectuant un compromis entre la mutualisation (répartition du coût d’un sinistre au sein d’une classe la plus homogène possible) et la segmentation visant à minimiser l'anti-sélection des risques. En ce sens, une fois la phase de traitement des données effectuée (constitution de la base de modélisation, définition du seuil de sinistres graves, vieillissement des sinistres), cette étude se déroulera en trois étapes principales. Tout d’abord, la prime pure sera tarifée en utilisant deux approches mathématiques différentes : les modèles linéaires généralisés sous leurs déclinaisons pénalisées (Lasso, Ridge et Elastic Net) ainsi que des méthodes d'agrégation d'arbres (Random Forest et Gradient Boosting). Puis ensuite sera pris en compte le signal porté par la segmentation géographique via la création de zoniers à différentes mailles. Cette étape est nécessaire au perfectionnement de la tarification en prime pure en assurance Habitation. Ainsi, il peut être intéressant de tenter de capter la contribution géographique du risque par un zonier, défini comme la correspondance entre une zone et un coefficient tarifaire. Enfin, un suivi de la rentabilité selon le type de contrats (affaires nouvelles ou non) par segments commerciaux sera effectué en utilisant différents indicateurs.
Abstract
As part of the continuous updating of the household product, the aim of this dissertation is to propose a price revision for the main guarantee, on the perimeter of the apartments, in terms of the number of claims: the water damage guarantee. This, in order to obtain a more competitive price while making a compromise between pooling (distribution of the cost of a claim within a class that is as homogeneous as possible) and segmentation aimed at minimizing the anti-selection of risks. In this sense, once the data processing phase has been completed (constitution of the modeling base, definition of the threshold for large claims, aging of claims), this study will be carried out in several main parts. First, the pure premium will be priced using penalized generalized linear models (Lasso, Ridge and Elastic Net) as well as Machine Learning (Random Forest and Gradient Boosting). Then, the signal carried by the geographical segmentation via the creation of zones with different levels will be taken into account. Taking geographical risk into account is one of the steps necessary to perfect pure premium pricing. Thus, it can be interesting to model the geographical contribution of the risk by a zone manager, defined as the correspondence between a zone and a tariff coefficient. Finally, profitability monitoring according to the type of contracts (new business or not) by commercial segment will be carried out using different indicators.
Mémoire complet
Auteur(s) PERRIN S.
Société Axa France
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 25/03/2024
Résumé
L'objectif de ce mémoire est d'effectuer une refonte de la modélisation du risque principal en assurance Habitation sur le périmètre des appartements, qui correspond au dégât des eaux. Cela, afin d'obtenir ainsi un tarif plus compétitif tout en effectuant un compromis entre la mutualisation (répartition du coût d’un sinistre au sein d’une classe la plus homogène possible) et la segmentation visant à minimiser l'anti-sélection des risques. En ce sens, une fois la phase de traitement des données effectuée (constitution de la base de modélisation, définition du seuil de sinistres graves, vieillissement des sinistres), cette étude se déroulera en trois étapes principales. Tout d’abord, la prime pure sera tarifée en utilisant deux approches mathématiques différentes : les modèles linéaires généralisés sous leurs déclinaisons pénalisées (Lasso, Ridge et Elastic Net) ainsi que des méthodes d'agrégation d'arbres (Random Forest et Gradient Boosting). Puis ensuite sera pris en compte le signal porté par la segmentation géographique via la création de zoniers à différentes mailles. Cette étape est nécessaire au perfectionnement de la tarification en prime pure en assurance Habitation. Ainsi, il peut être intéressant de tenter de capter la contribution géographique du risque par un zonier, défini comme la correspondance entre une zone et un coefficient tarifaire. Enfin, un suivi de la rentabilité selon le type de contrats (affaires nouvelles ou non) par segments commerciaux sera effectué en utilisant différents indicateurs.
Abstract
As part of the continuous updating of the household product, the aim of this dissertation is to propose a price revision for the main guarantee, on the perimeter of the apartments, in terms of the number of claims: the water damage guarantee. This, in order to obtain a more competitive price while making a compromise between pooling (distribution of the cost of a claim within a class that is as homogeneous as possible) and segmentation aimed at minimizing the anti-selection of risks. In this sense, once the data processing phase has been completed (constitution of the modeling base, definition of the threshold for large claims, aging of claims), this study will be carried out in several main parts. First, the pure premium will be priced using penalized generalized linear models (Lasso, Ridge and Elastic Net) as well as Machine Learning (Random Forest and Gradient Boosting). Then, the signal carried by the geographical segmentation via the creation of zones with different levels will be taken into account. Taking geographical risk into account is one of the steps necessary to perfect pure premium pricing. Thus, it can be interesting to model the geographical contribution of the risk by a zone manager, defined as the correspondence between a zone and a tariff coefficient. Finally, profitability monitoring according to the type of contracts (new business or not) by commercial segment will be carried out using different indicators.
Mémoire complet
