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Modélisation statistique des tables de mortalité avec R
DATE : 11, 18 & 25 octobre 2022
DURÉE : 3 x 3h30 (de 15:00 à 18h30 dont 2x15min de pause)
FORMAT : En ligne
INDUSTRIE : Assurance
EXPERTISE : Actuariat
NIVEAU : Tous les niveaux
PRÉREQUIS : Un PC avec une version récente de R studio
LANGUE : Formateur : Français | Matériel : Anglais
ACCREDITATION : 9 CPD | 54 PPC
PRIX : 525€ hors TVA
PRIX ÉTUDIANT : 90€ hors TVA
Description
Cette formation porte sur l’estimation statistique des tables de mortalité statiques et dynamiques en R. Après une introduction générale, nous présentons les approches non-paramétriques (lissage) et paramétriques (modèle statique Poisson, Binomial et Gaussien). Pour illustrations, nous utilisons les packages R MortalityLaws et Demography.
La seconde partie porte sur la construction d’une table de mortalité d’expérience en présence de censure. Ces tables permettent la comparaison de la mortalité d’expérience de l’assureur à la mortalité générale.
La dernière partie de ce cours est consacrée aux modèles dynamiques. Nous débutons avec le modèle Lee-Carter et comparons l’approche SVD au modèle de Poisson. Nous présentons ensuite les modèles CBD et âge-période-cohorte, ainsi que leur implémentation en R à l’aide du package STMoMo.
La session est conclue par une introduction aux modèles dynamiques à populations multiples. Nous étudions d’abord le modèle Lee-Carter stratifié et l’implémentons en R. Nous présentons ensuite le modèle de Li & Lee et le package R MortalityForecast. Le cours est illustré avec des exemples en Python, fournis aux participants. Le code R de toutes les illustrations est distribué aux participants.
Programme
- Introduction
- Probabilités de survie/décès
- Lecture de données de HMD en R
- Probabilités statiques de mortalité
- Lissage statique non paramétrique
- Lissage statique paramétrique
- Tables de mortalité d’expérience avec censure
- Tables de mortalité prospectives
- Tables multi-populations prospectives
Compétences acquises
Au terme de ce cours, les participants seront capables de traiter les données de mortalité disponibles sur le web en R, d’estimer en R tout modèle statique paramétrique avec une méthode statistique rigoureuse en évitant les erreurs habituelles, de construire une table de mortalité d’expérience et de gérer la censure. Ils sauront également générer des tables de mortalité prospective avec les modèles Age-Période-Cohorte et ses variantes, utiliser les packages R, MortalityLaws, Demography, StMoMo, MortalityForecast, estimer un modèle à populations multiples et développer son propre code implémentant un modèle non-standard.
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