Mémoires d'Actuariat
Pricing segmentation of a travel insurance heterogeous portfolio
Auteur(s) DANNEAUX O.
Société Europ Assistance Group
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 21/06/2023
Résumé
Mots clés : Assurance Non-Vie, Assurance Voyage, Couverture Annulation, B2B2C, Segmentation tarifaire, portefeuille hétérogène, MLG . Historiquement, les sociétés d’assurance Voyage en Europe (la situation est différente aux Etats Unis) ont peu développé des modèles de tarification segmentés car peu de données étaient disponibles (notamment à la suite de la vente intermédiée de ces produits) et aussi car le montant moyen de primes est très faible par rapport à d’autres produits d’assurance. Néanmoins, ces dernières années, certains modèles ont commencé à être développés sur des périmètres restreints et ne s’appliquant pas à la totalité des portefeuilles B2B2C assurés étant donné la diversité des portefeuilles d’Assurance Voyage. L’objet du présent mémoire est donc d’élargir l’usage de la tarification segmentée sur la couverture Annulation (qui représente la majorité des primes d’assurance voyage) en adressant les problèmes soulevés par l’hétérogénéité des portefeuilles à modéliser. Afin d’atteindre cet objectif, deux principales problématiques sont adressées dans ce mémoire. La première problématique adressée est de tester différentes méthodologies de modélisation de la fréquence. En effet, les quelques modèles développés jusque-là utilise la loi de Poisson comme loi de modélisation alors que la nature de la couverture Annulation tend à faire penser que la loi Binomiale serait plus appropriée. La deuxième problématique adressée sera de définir, sur base des données disponibles, dans quelle mesure des modèles de tarification plus globaux (moins spécifiques à un périmètre donné) peuvent être construits sans diminuer trop la qualité de la prédiction du modèle. A cette fin, nous construirons différents MLGs à des niveaux de granularités différents (par partenaire, par segment de marché et global), comparerons les mesures appropriées de performance des modèles obtenus et définirons ainsi à quel niveau de granularité les modèles de tarification doivent être construits.
Abstract
Keywords : Non-Life insurance, Travel insurance, B2B2C, pricing segmentation, heterogeneous portfolio, GLM Historically, Travel Insurance companies in Europe (the situation is different in the United States) have merely developed segmented pricing models as little data were made available for the Insurance Company (notably because of the intermediated sales process of Travel Insurance products) and as well, because of the low average premium amount per policy of Travel Insurance products. Nevertheless, over the last years, some models started to be developed on restricted perimeters without allowing to be applied across a whole portfolio given the heterogeneity of the Travel Insurance portfolios. The purpose of this thesis is thus to extend the use of segmented pricing models on the Cancellation cover (that represents most of the Travel Insurance Premiums) by addressing the issues raised by the heterogeneity of the portfolio to be modeled. In order to achieve this objective, two main issues will be addressed in this thesis. First, different modelling methodologies will be tested for the frequency models. Indeed, the GLM models developed so far were using a Poisson distribution whereas the nature of the Travel Cancellation cover would make us think that the binomial distribution would be best suited. Secondly, based on data available, we will see to what extent we are able to build more global pricing segmentation models without loosing too much accuracy of the models. In that respect, we will build different GLMs at different levels of granularity (per partner, per segment, global), compare their performance based on appropriate performance metrics and define the appropriate level of granularity at which the models should be built moving forward.
Mémoire complet
Auteur(s) DANNEAUX O.
Société Europ Assistance Group
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 21/06/2023
Résumé
Mots clés : Assurance Non-Vie, Assurance Voyage, Couverture Annulation, B2B2C, Segmentation tarifaire, portefeuille hétérogène, MLG . Historiquement, les sociétés d’assurance Voyage en Europe (la situation est différente aux Etats Unis) ont peu développé des modèles de tarification segmentés car peu de données étaient disponibles (notamment à la suite de la vente intermédiée de ces produits) et aussi car le montant moyen de primes est très faible par rapport à d’autres produits d’assurance. Néanmoins, ces dernières années, certains modèles ont commencé à être développés sur des périmètres restreints et ne s’appliquant pas à la totalité des portefeuilles B2B2C assurés étant donné la diversité des portefeuilles d’Assurance Voyage. L’objet du présent mémoire est donc d’élargir l’usage de la tarification segmentée sur la couverture Annulation (qui représente la majorité des primes d’assurance voyage) en adressant les problèmes soulevés par l’hétérogénéité des portefeuilles à modéliser. Afin d’atteindre cet objectif, deux principales problématiques sont adressées dans ce mémoire. La première problématique adressée est de tester différentes méthodologies de modélisation de la fréquence. En effet, les quelques modèles développés jusque-là utilise la loi de Poisson comme loi de modélisation alors que la nature de la couverture Annulation tend à faire penser que la loi Binomiale serait plus appropriée. La deuxième problématique adressée sera de définir, sur base des données disponibles, dans quelle mesure des modèles de tarification plus globaux (moins spécifiques à un périmètre donné) peuvent être construits sans diminuer trop la qualité de la prédiction du modèle. A cette fin, nous construirons différents MLGs à des niveaux de granularités différents (par partenaire, par segment de marché et global), comparerons les mesures appropriées de performance des modèles obtenus et définirons ainsi à quel niveau de granularité les modèles de tarification doivent être construits.
Abstract
Keywords : Non-Life insurance, Travel insurance, B2B2C, pricing segmentation, heterogeneous portfolio, GLM Historically, Travel Insurance companies in Europe (the situation is different in the United States) have merely developed segmented pricing models as little data were made available for the Insurance Company (notably because of the intermediated sales process of Travel Insurance products) and as well, because of the low average premium amount per policy of Travel Insurance products. Nevertheless, over the last years, some models started to be developed on restricted perimeters without allowing to be applied across a whole portfolio given the heterogeneity of the Travel Insurance portfolios. The purpose of this thesis is thus to extend the use of segmented pricing models on the Cancellation cover (that represents most of the Travel Insurance Premiums) by addressing the issues raised by the heterogeneity of the portfolio to be modeled. In order to achieve this objective, two main issues will be addressed in this thesis. First, different modelling methodologies will be tested for the frequency models. Indeed, the GLM models developed so far were using a Poisson distribution whereas the nature of the Travel Cancellation cover would make us think that the binomial distribution would be best suited. Secondly, based on data available, we will see to what extent we are able to build more global pricing segmentation models without loosing too much accuracy of the models. In that respect, we will build different GLMs at different levels of granularity (per partner, per segment, global), compare their performance based on appropriate performance metrics and define the appropriate level of granularity at which the models should be built moving forward.
Mémoire complet
