Mémoires d'Actuariat
Risque de crue sur le bassin parisien
Auteur(s) BREHIN F.
Société Sia Partners
Année 2021
Résumé
L’évaluation des risques naturels sera de plus en plus présente au sein des métiers de l’assurance dans les années à venir. L’accélération du dérèglement climatique ces dernières années, comme le montre le dernier rapport du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat, entraîne une explosion des catastrophes naturelles et menace la solvabilité du système financier. En France, dans ce contexte, le régulateur commence à inciter les institutions financières à mieux appréhender ces risques au travers d’exercices climatiques. Premier risque naturel en France en termes de dommages provoqués et de communes exposées, le risque inondation en est le parfait exemple. De par sa situation géographique en aval immédiat de la confluence de la Seine et de la Marne, le bassin parisien n’échappe pas à cette menace, bien au contraire. Paris se trouve être l’une des métropoles européennes les plus exposées au risque d’inondation. Selon l’Établissement public territorial de bassin Seine grands lacs, une crue semblable à celle observée en 1910 dans la capitale engendrerait des pertes d’a minima 20 milliards d’euros. Il devient alors nécessaire pour les groupes assurantiels de se protéger contre ce risque en se munissant d’outils d’aide à la décision afin de réussir à l’appréhender. Ce mémoire vise à proposer une méthodologie en identifiant, cartographiant et probabilisant le risque sur la base des données d’un portefeuille MRH en y intégrant des variables externes issues de l’open data. La première étape consiste à identifier et cartographier les expositions sur différents niveaux de crues de la Seine. Dans un second temps, nous calibrerons des taux de destruction afin d’associer des pertes aux différentes crues de la Seine. Enfin, il conviendra d’évaluer le temps de retour des crues au travers de scénarios météorologiques probabilisés et d’en déduire la distribution des pertes brutes de réassurance.
Abstract
The assessment of natural risks will be even more core to the insurer’s strategy in the years to come. The acceleration of climate change in recent years, as shown in the latest intergovernmental panel on climate change report, is leading to a large increase of natural disasters and threatens the solvency of the financial system. In France, in this context, the regulator is beginning to encourage financial institutions to better understand these risks through climate risk exercises. The flood risk is a perfect example. Due to its geographical location immediately downstream from the confluence of the Seine and Marne rivers, the Paris basin is exposed to this threat and is one of the European cities most exposed to the risk of flooding. According to the Public territorial basin establishment, a flood similar to the one observed in 1910 would result in losses of at least 20 billion euros. The public authorities have been looking into this problem for years, without ever having found a conclusive solution. It is therefore necessary for insurance groups to protect themselves against this risk by developing decision making tools to apprehend and measure this risk, whether in solvency assessment, portfolio management or prevention exercises. The complexity of flood risk assessment stems from the fact that it involves a large number of parameters. This thesis aims at proposing a methodology to identify, map and probabilise the risk based on the data of a property insurance portfolio by integrating open data variables. The first step is to identify and map the exposures over different flood levels of the Seine. Secondly, we will calibrate the destruction rate in order to associate losses with the different Seine floods. Finally, we will evaluate the return time of floods through probabilised meteorological scenarios and then deduce the distribution of gross reinsurance losses.
Mémoire complet
Auteur(s) BREHIN F.
Société Sia Partners
Année 2021
Résumé
L’évaluation des risques naturels sera de plus en plus présente au sein des métiers de l’assurance dans les années à venir. L’accélération du dérèglement climatique ces dernières années, comme le montre le dernier rapport du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat, entraîne une explosion des catastrophes naturelles et menace la solvabilité du système financier. En France, dans ce contexte, le régulateur commence à inciter les institutions financières à mieux appréhender ces risques au travers d’exercices climatiques. Premier risque naturel en France en termes de dommages provoqués et de communes exposées, le risque inondation en est le parfait exemple. De par sa situation géographique en aval immédiat de la confluence de la Seine et de la Marne, le bassin parisien n’échappe pas à cette menace, bien au contraire. Paris se trouve être l’une des métropoles européennes les plus exposées au risque d’inondation. Selon l’Établissement public territorial de bassin Seine grands lacs, une crue semblable à celle observée en 1910 dans la capitale engendrerait des pertes d’a minima 20 milliards d’euros. Il devient alors nécessaire pour les groupes assurantiels de se protéger contre ce risque en se munissant d’outils d’aide à la décision afin de réussir à l’appréhender. Ce mémoire vise à proposer une méthodologie en identifiant, cartographiant et probabilisant le risque sur la base des données d’un portefeuille MRH en y intégrant des variables externes issues de l’open data. La première étape consiste à identifier et cartographier les expositions sur différents niveaux de crues de la Seine. Dans un second temps, nous calibrerons des taux de destruction afin d’associer des pertes aux différentes crues de la Seine. Enfin, il conviendra d’évaluer le temps de retour des crues au travers de scénarios météorologiques probabilisés et d’en déduire la distribution des pertes brutes de réassurance.
Abstract
The assessment of natural risks will be even more core to the insurer’s strategy in the years to come. The acceleration of climate change in recent years, as shown in the latest intergovernmental panel on climate change report, is leading to a large increase of natural disasters and threatens the solvency of the financial system. In France, in this context, the regulator is beginning to encourage financial institutions to better understand these risks through climate risk exercises. The flood risk is a perfect example. Due to its geographical location immediately downstream from the confluence of the Seine and Marne rivers, the Paris basin is exposed to this threat and is one of the European cities most exposed to the risk of flooding. According to the Public territorial basin establishment, a flood similar to the one observed in 1910 would result in losses of at least 20 billion euros. The public authorities have been looking into this problem for years, without ever having found a conclusive solution. It is therefore necessary for insurance groups to protect themselves against this risk by developing decision making tools to apprehend and measure this risk, whether in solvency assessment, portfolio management or prevention exercises. The complexity of flood risk assessment stems from the fact that it involves a large number of parameters. This thesis aims at proposing a methodology to identify, map and probabilise the risk based on the data of a property insurance portfolio by integrating open data variables. The first step is to identify and map the exposures over different flood levels of the Seine. Secondly, we will calibrate the destruction rate in order to associate losses with the different Seine floods. Finally, we will evaluate the return time of floods through probabilised meteorological scenarios and then deduce the distribution of gross reinsurance losses.
Mémoire complet
