Mémoires d'Actuariat
Refonte ded la garantie Responsabilité Civile Automobile du produit Garages
Auteur(s) BERSON E.
Société AXA France
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 11/01/2023
Résumé
L'objectif de ce mémoire est la refonte de la garantie Responsabilité Civile Automobile du produit Garages. Cette évolution devra répondre aux problématiques de dégradation de rentabilité et de simplification en tant que fil conducteur du groupe AXA. Dans le cadre d'une refonte de tarification, les étapes de collecte et traitement des données sont primordiales afin de s'assurer de la qualité de la modélisation. C'est pour cela qu'une part non négligeable des travaux ont été menés en ce sens, à la fois pour la pré-sélection de variables adaptées au risque à modéliser, pour fiabiliser les données existantes, et pour traiter les données manquantes. Une fois les données collectées et fiabilisées, les étapes de modélisation vont permettre d'expliquer et de comprendre le risque étudié. La garantie Responsabilité Civile Automobile étant ici l'objet de cette étude, le but est d'appréhender au mieux ces spécificités. Dans la mesure où l'indemnisation concerne un tiers, la notion de responsabilité de l'assuré et du (ou des) tiers entre en jeu. Par conséquent, cela se reflète dans la charge des sinistres et peut créer des biais dans sa distribution. L'objectif est alors de choisir une modélisation qui s'adaptera au mieux aux données à expliquer. Les travaux se baseront sur les modèles linéaires généralisés, en tant que pilier de la modélisation non vie, mais les conclusions seront également appuyées par l'apprentissage statistique pour valider les résultats. Enfin, la composante géographique ne sera pas négligée et amènera à la création d'un zonier dédié au risque étudié.
Abstract
This memorandum aims to overhaul the Motor third party liability coverage of the Garages product. The overhaul of this product will have to answer to the issues of deteriorating profitability and simplification as a guiding principle of the AXA Group. In the context of a tariff overhaul, the stages of data collection and processing are essential to ensure the quality of the modelling. This is why a significant amount of work has been carried out in this area, both for the pre-selection of variables adapted to the risk to be modelled, to make existing data more reliable, and to process missing data. Once the data has been collected and made reliable, the modelling stages will enable the risk being studied to be explained and understood. As Motor Third Party Liability cover is the subject of this overhaul, the aim is to gain a better understanding of these specificities. Insofar as the indemnity involves a third party, the notion of the liability of the insured and the third party (or parties) comes into play. Consequently, this is reflected in the burden of claims and may create biases in its distribution. The objective is then to choose a model that will best fit the data to be explained. Modelling will be based on generalized linear models, as a pillar of non-life modelling, but conclusions will be supported by statistical learning to validate the results. Finally, the geographical component will not be neglected and will lead to the creation of a zone dedicated to the risk studied.
Mémoire complet
Auteur(s) BERSON E.
Société AXA France
Année 2021
Confidentiel jusqu'au 11/01/2023
Résumé
L'objectif de ce mémoire est la refonte de la garantie Responsabilité Civile Automobile du produit Garages. Cette évolution devra répondre aux problématiques de dégradation de rentabilité et de simplification en tant que fil conducteur du groupe AXA. Dans le cadre d'une refonte de tarification, les étapes de collecte et traitement des données sont primordiales afin de s'assurer de la qualité de la modélisation. C'est pour cela qu'une part non négligeable des travaux ont été menés en ce sens, à la fois pour la pré-sélection de variables adaptées au risque à modéliser, pour fiabiliser les données existantes, et pour traiter les données manquantes. Une fois les données collectées et fiabilisées, les étapes de modélisation vont permettre d'expliquer et de comprendre le risque étudié. La garantie Responsabilité Civile Automobile étant ici l'objet de cette étude, le but est d'appréhender au mieux ces spécificités. Dans la mesure où l'indemnisation concerne un tiers, la notion de responsabilité de l'assuré et du (ou des) tiers entre en jeu. Par conséquent, cela se reflète dans la charge des sinistres et peut créer des biais dans sa distribution. L'objectif est alors de choisir une modélisation qui s'adaptera au mieux aux données à expliquer. Les travaux se baseront sur les modèles linéaires généralisés, en tant que pilier de la modélisation non vie, mais les conclusions seront également appuyées par l'apprentissage statistique pour valider les résultats. Enfin, la composante géographique ne sera pas négligée et amènera à la création d'un zonier dédié au risque étudié.
Abstract
This memorandum aims to overhaul the Motor third party liability coverage of the Garages product. The overhaul of this product will have to answer to the issues of deteriorating profitability and simplification as a guiding principle of the AXA Group. In the context of a tariff overhaul, the stages of data collection and processing are essential to ensure the quality of the modelling. This is why a significant amount of work has been carried out in this area, both for the pre-selection of variables adapted to the risk to be modelled, to make existing data more reliable, and to process missing data. Once the data has been collected and made reliable, the modelling stages will enable the risk being studied to be explained and understood. As Motor Third Party Liability cover is the subject of this overhaul, the aim is to gain a better understanding of these specificities. Insofar as the indemnity involves a third party, the notion of the liability of the insured and the third party (or parties) comes into play. Consequently, this is reflected in the burden of claims and may create biases in its distribution. The objective is then to choose a model that will best fit the data to be explained. Modelling will be based on generalized linear models, as a pillar of non-life modelling, but conclusions will be supported by statistical learning to validate the results. Finally, the geographical component will not be neglected and will lead to the creation of a zone dedicated to the risk studied.
Mémoire complet
