Adéquation des mois "Best Estimate" de mortalité et de résiliation en assurance emprunteur
Auteur(s) CONJAT E.
Société Crédit Agricole Assurances Solutions
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 10/01/2025

Résumé
Obtenir des écarts d’expérience (écarts entre les hypothèses et la réalité) est courant dans le domaine de l’assurance. En revanche, il est nécessaire de les maitriser, d’autant plus avec l’apparition de la norme IFRS 17. PREDICA a ainsi mis en place une étude dans le domaine de l’assurance emprunteur, un domaine avec beaucoup d’enjeux financiers, dans le but de déterminer les causes de ces écarts d’expérience et de trouver des solutions pour les réduire. Le processus permettant d’obtenir les projections financières a été revu : de la création des données en input du modèle de projection jusqu’aux tables « Best Estimate » permettant de modéliser les différents risques dans le modèle de projection Prophet. Dans une première partie, le code de construction des données en input de Prophet a été analysé. Une partie importante des contrats était manquante au sein des Model Points (données placées en input de Prophet). Ce problème a été corrigé et a permis d’expliquer une partie des écarts d’expériences. La cohérence des tables d’expériences a ensuite été étudiée. Dans un premier temps, les tables de mortalité ont été testées. Une inadéquation entre leur méthode de création et leur utilisation a été repérée. Des nouvelles méthodes de création sont donc proposées afin d’obtenir des lois cohérentes avec leur utilisation. Enfin, de nouvelles tables de sortie anticipée ont été créées puisque les anciennes n’étaient plus valides. Des analyses d’impacts financiers ont été réalisées à la fois sur les résultats de 1ère année ainsi que sur les résultats jusqu’à l’extinction du portefeuille. Ce processus de revues a permis de corriger la création des Model Points ainsi que de construire des nouvelles lois offrant une meilleure modélisation du risque. Mots Clés : Assurance emprunteur, Ecarts d’expériences, Model Point, Best Estimate, Tables de Mortalité, Tables de sortie anticipée, Whittaker-Henderson, Estimateur de Hoem

Abstract
Getting actuarial losses (differences between assumptions and reality) is common in the insurance field. However, it is necessary to control them, especially with the introduction of IFRS 17. PREDICA has thus set up a study on the field of creditor insurance, which is a field with a lot of financial stakes, in order to determine the causes of these actuarial losses and to find solutions to reduce them. The process for achieving financial projections has been reviewed : from the creation of the projection model input data to the "Best Estimate" tables for modeling the various risks in the Prophet projection model. In the first part, Prophet’s input data construction code was analyzed. A large part of the contracts was missing within the Model Points (data placed in Prophet input). This problem has been corrected and explained some actuarial losses. Experience tables consistency was then examined. Initially, mortality tables were tested. A mismatch between their method of creating and their use has been identified. New methods of creating are therefore proposed in order to harmonise mortality tables and their use. Finally, new early exit tables were created as the old ones were no longer valid. Financial impacts analyses were carried out on both the 1st year results as well as the results up to the run-off of the portfolio. This review process permitted to correct the creation of the Model Points as well as to create new laws offering better risk modelling. Keywords: Creditor Insurance, Actuarial losses, Model Point, Best Estimate, Mortality Tables, Early Exit Tables, Whittaker-Henderson, Hoem Estimator