Mémoires d'Actuariat
Modélisation Stochastique des Tempêtes en France Métropolitaine
Auteur(s) DE BIZEMONT E.
Société Covéa
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 21/09/2026
Résumé
Avec l’avènement du changement climatique, les risques liés à ce phénomène sont d’autant plus des enjeux majeurs dans les assurances. Il est alors important de repenser les modèles afin de maîtriser ces évènements et de prévoir leur sinistralité. La tempête étant l’évènement le plus coûteux dans cette catégorie, ce risque est d’autant plus important à maîtriser. Cependant, comme le reste des risques climatiques, il demeure très compliqué à prévoir et à simuler au vu de sa fréquence faible et de sa sévérité élevée. L’enjeu de ce mémoire est de reprendre un modèle déterministe propre à Covéa, datant de 2012, calibré sur des tempêtes allant de 1999 à 2011. Ce mémoire s’inscrit dans le processus d’amélioration continue de ce modèle. La première étape consiste à valider ce modèle déterministe sur des tempêtes récentes de le corriger et/ou de le modifier. Au vu de son ancienneté, il est important de vérifier sa robustesse pour les risques d’aujourd’hui et de demain. En outre, la qualité de prédiction du modèle historique est certes convenable mais elle peut être améliorée, c’est pourquoi une refonte du modèle est entreprise. La deuxième étape consiste alors à créer un nouveau modèle déterministe, construit à partir de variables inhérentes aux phénomènes tempétueux. Les modélisations seront basées sur une méthode de type GLM, permettant de modéliser le coût d’un côté et le nombre de l’autre. Enfin, l’objectif de la dernière étape est la construction d’un modèle stochastique à partir d’un set de tempêtes stochastiques. Ce dernier, créé par les experts en climatologie de Covéa, comprend 10500 tempêtes provenant de perturbations faites sur 362 tempêtes historiques. Ces perturbations sont cohérentes avec le profil climatique des tempêtes et rendent le set de données équiprobable, permettant ainsi de simuler des années « types » de risque.
Abstract
Climate change arise must change the insurer way to evaluate their risks and exposure to severe weather events. It is therefore important to rethink the models in order to control these events and to predict their loss. As storms are the most costly event in this category, this risk is all the more important to control. However, like the rest of the climatic risks, it remains very complicated to predict and simulate given its low frequency and high severity. The aim of this thesis is to use a deterministic model specific to Covéa, dating from 2012, calibrated on storms from 1999 to 2011. This thesis is part of the continuous improvement process of this model. The first step is to validate this deterministic model on recent storms to correct and/or modify it. Given its age, it is important to verify its robustness for the risks of today and tomorrow. In addition, the predictive quality of the historical model is adequate but can be improved, which is why a redesign of the model is undertaken. The second step is to create a new deterministic model, built from variables inherent to storm events. The modelling will be based on a GLM type method, allowing the modelling of cost on one side and number on the other. Having updated the categorisation of storms and with the current fineness of the data, an improvement of the results will be observed for this modelling. Finally, the objective of the last step is the construction of a stochastic model from a stochastic storm set. This set, created by Covéa’s climatology experts, includes 10500 storms from disturbances made on 362 historical storms. These disturbances are consistent with the climatic profile of the storms and make the dataset equiprobable, allowing the simulation of risk years.
Auteur(s) DE BIZEMONT E.
Société Covéa
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 21/09/2026
Résumé
Avec l’avènement du changement climatique, les risques liés à ce phénomène sont d’autant plus des enjeux majeurs dans les assurances. Il est alors important de repenser les modèles afin de maîtriser ces évènements et de prévoir leur sinistralité. La tempête étant l’évènement le plus coûteux dans cette catégorie, ce risque est d’autant plus important à maîtriser. Cependant, comme le reste des risques climatiques, il demeure très compliqué à prévoir et à simuler au vu de sa fréquence faible et de sa sévérité élevée. L’enjeu de ce mémoire est de reprendre un modèle déterministe propre à Covéa, datant de 2012, calibré sur des tempêtes allant de 1999 à 2011. Ce mémoire s’inscrit dans le processus d’amélioration continue de ce modèle. La première étape consiste à valider ce modèle déterministe sur des tempêtes récentes de le corriger et/ou de le modifier. Au vu de son ancienneté, il est important de vérifier sa robustesse pour les risques d’aujourd’hui et de demain. En outre, la qualité de prédiction du modèle historique est certes convenable mais elle peut être améliorée, c’est pourquoi une refonte du modèle est entreprise. La deuxième étape consiste alors à créer un nouveau modèle déterministe, construit à partir de variables inhérentes aux phénomènes tempétueux. Les modélisations seront basées sur une méthode de type GLM, permettant de modéliser le coût d’un côté et le nombre de l’autre. Enfin, l’objectif de la dernière étape est la construction d’un modèle stochastique à partir d’un set de tempêtes stochastiques. Ce dernier, créé par les experts en climatologie de Covéa, comprend 10500 tempêtes provenant de perturbations faites sur 362 tempêtes historiques. Ces perturbations sont cohérentes avec le profil climatique des tempêtes et rendent le set de données équiprobable, permettant ainsi de simuler des années « types » de risque.
Abstract
Climate change arise must change the insurer way to evaluate their risks and exposure to severe weather events. It is therefore important to rethink the models in order to control these events and to predict their loss. As storms are the most costly event in this category, this risk is all the more important to control. However, like the rest of the climatic risks, it remains very complicated to predict and simulate given its low frequency and high severity. The aim of this thesis is to use a deterministic model specific to Covéa, dating from 2012, calibrated on storms from 1999 to 2011. This thesis is part of the continuous improvement process of this model. The first step is to validate this deterministic model on recent storms to correct and/or modify it. Given its age, it is important to verify its robustness for the risks of today and tomorrow. In addition, the predictive quality of the historical model is adequate but can be improved, which is why a redesign of the model is undertaken. The second step is to create a new deterministic model, built from variables inherent to storm events. The modelling will be based on a GLM type method, allowing the modelling of cost on one side and number on the other. Having updated the categorisation of storms and with the current fineness of the data, an improvement of the results will be observed for this modelling. Finally, the objective of the last step is the construction of a stochastic model from a stochastic storm set. This set, created by Covéa’s climatology experts, includes 10500 storms from disturbances made on 362 historical storms. These disturbances are consistent with the climatic profile of the storms and make the dataset equiprobable, allowing the simulation of risk years.
