Abstract
En assurances de dommages (IARD), lorsqu’un sinistre survient, une compagnie d’assurance doit estimer et réserver le coût total de ce dernier. Cette évaluation doit également être répétée tant que ce sinistre n’est pas liquidé. Ainsi, plusieurs techniques pour estimer ces coûts existent. Depuis plusieurs années, les actuaires sont habitués à évaluer les réserves à l’aide de méthodes collectives, n’incluant aucune information individuelle. Cependant, avec la disponibilité des données individuelles et l’accroissement de la puissance informatique, les actuaires sont de plus en plus tentés d’incorporer ces informations dans l’évaluation des réserves en vue d’améliorer leurs prédictions. Néanmoins, le coût algorithmique de telles approches individuelles reste relativement important. C’est pourquoi, depuis peu, des techniques mêlant des modélisations collectives en utilisant l’information au niveau individuel, ont également vu le jour. Dans cette note, nous nous contentons de présenter différentes approches et leurs aspects théoriques. Le but est d’avoir une idée suffisamment précise de chaque méthode, permettant ainsi de déterminer celle qui est la mieux adaptée aux besoins et aux données à disposition. Pour faciliter les comparaisons, un schéma explicatif commun est utilisé.
Sector: Insurance
Expertise: Cyber Insurance
Authors: Gireg Willame,
Michel Denuit
et Julien Trufin
Publisher: Detralytics
Date: January 2019
Language: French
Pages: 40
Reference : Detra Note 2019-1
About the authors
Gireg Willame
Gireg is an Expert and Domain Lead Non-Life at Detralytics. During his various missions, Gireg has worked on the automation of the taxation scheme for pensions saving; on P&C pricing with Bank datas (genetic algorithm); on P&C reserving and IFRS17, among others. Prior to joining Detralytics, Gireg worked as an intern at AG Insurance.
Michel Denuit
Michel is an Honorary Scientific Advisor at Detralytics, as well as a professor in actuarial science at the Université Catholique de Louvain. He has international experience as a visiting professor, and has promoted many projects in collaboration with the industry. At Detralytics, Michel coaches young talents, provides cutting-edge training, fosters innovation and oversees R&D projects.
Julien Trufin
Julien is a Scientific Advisor at Detralytics, as well as a professor in Actuarial Science at the department of mathematics of the Université Libre de Bruxelles. Julien has experience as a consultant and a strong academic background developed at prominent institutions, including Université Laval (Canada), UCL, and ULB (Belgium). At Detralytics, Julien coaches young talents, provide cutting-edge training, fosters innovation and oversees R&D projects.