Mémoires d'Actuariat
Construction d'un zonier à la maille ville en assurance santé collective à l'aide de méthodes de Data Science
Auteur(s) AUBIGNAT B.
Société Optimind
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 31/08/2023
Résumé
L'impact géographique sur la consommation médicale est un sujet complexe, tant sur le plan politique qu'actuariel. En assurance santé, la situation géographique constitue une des principales sources de risque. Négliger l'impact du risque spatial relatif à un portefeuille d'assurés peut conduire à un mauvais ajustement de la prime pure d'assurance. Cette prime, calculée actuariellement, vise à être la plus proche possible du risque intrinsèque des assurés. Une tarification trop peu précise sur ce point peut entraîner de l'antisélection, et à terme, la souscription du mauvais risque. Le comportement d'un assuré quant à sa consommation médicale est en partie véhiculé par des facteurs liés à la zone, tels que l'offre de soins ou le niveau de vie. Pour segmenter les risques, les organismes complémentaires d'assurance maladie cherchent à isoler le plus justement possible l'influence de l'effet spatial afférent au comportement d'un assuré. Cet effet spatial peut être peu ou prou important d'une zone à l'autre. De ce fait, ces zones peuvent être regroupées dans des classes de risques homogènes. L'ensemble de ces classes est appelé zonier. Ce mémoire a pour objectif de détailler la construction de zoniers sur un portefeuille santé collective à l'aide de méthodes de Data Science et de données médicales et socio-économiques en libre accès et exogènes au portefeuille initial, ainsi que l'interprétation des résultats qui en découlent.
Abstract
The impact of geographic effect on medical consumption is a complex issue on many levels, such as political, health, and actuarial levels. In health insurance, geographic information is one of the main sources of risk. Neglecting the impact of spatial risk on an insured’s portfolio can lead to an under or over priced one. The health insurance premium, calculated based on actuarial formulas, aims to cover the insured’s value of risk. An insured's medical consumption behavior is partly driven by area-related factors, such as the health care supply, medical needs, standard of living, or other unexplained components. In order to split the risk, supplementary health insurance organizations try to isolate the effect of one variable at a time, in particular the influence of the spatial effect on an insured's behavior.The importance of this latter may differ from one area to another. As a result, these areas can be grouped into homogeneous risk classes. The set of classes is called zoning. The objective of this thesis is to detail the ways of setting zonings' area on a group health insurance portfolio using Data Science methods and open source external medical and socio-economic data, and to analyze the results.
Mémoire complet
Auteur(s) AUBIGNAT B.
Société Optimind
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 31/08/2023
Résumé
L'impact géographique sur la consommation médicale est un sujet complexe, tant sur le plan politique qu'actuariel. En assurance santé, la situation géographique constitue une des principales sources de risque. Négliger l'impact du risque spatial relatif à un portefeuille d'assurés peut conduire à un mauvais ajustement de la prime pure d'assurance. Cette prime, calculée actuariellement, vise à être la plus proche possible du risque intrinsèque des assurés. Une tarification trop peu précise sur ce point peut entraîner de l'antisélection, et à terme, la souscription du mauvais risque. Le comportement d'un assuré quant à sa consommation médicale est en partie véhiculé par des facteurs liés à la zone, tels que l'offre de soins ou le niveau de vie. Pour segmenter les risques, les organismes complémentaires d'assurance maladie cherchent à isoler le plus justement possible l'influence de l'effet spatial afférent au comportement d'un assuré. Cet effet spatial peut être peu ou prou important d'une zone à l'autre. De ce fait, ces zones peuvent être regroupées dans des classes de risques homogènes. L'ensemble de ces classes est appelé zonier. Ce mémoire a pour objectif de détailler la construction de zoniers sur un portefeuille santé collective à l'aide de méthodes de Data Science et de données médicales et socio-économiques en libre accès et exogènes au portefeuille initial, ainsi que l'interprétation des résultats qui en découlent.
Abstract
The impact of geographic effect on medical consumption is a complex issue on many levels, such as political, health, and actuarial levels. In health insurance, geographic information is one of the main sources of risk. Neglecting the impact of spatial risk on an insured’s portfolio can lead to an under or over priced one. The health insurance premium, calculated based on actuarial formulas, aims to cover the insured’s value of risk. An insured's medical consumption behavior is partly driven by area-related factors, such as the health care supply, medical needs, standard of living, or other unexplained components. In order to split the risk, supplementary health insurance organizations try to isolate the effect of one variable at a time, in particular the influence of the spatial effect on an insured's behavior.The importance of this latter may differ from one area to another. As a result, these areas can be grouped into homogeneous risk classes. The set of classes is called zoning. The objective of this thesis is to detail the ways of setting zonings' area on a group health insurance portfolio using Data Science methods and open source external medical and socio-economic data, and to analyze the results.
Mémoire complet
