Développement d'une méthodologie de provisionnement sinistre par sinistre en assurance non-vie et articulation avec les méthodes agrégées
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Domaine(s)Mémoire
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Type de document Mémoires
sociétéMAIF
Auteur(s) WORTHINGTON G.
Numéro
Date de référence 11/28/2014


Résumé

L’objet de ce mémoire est de développer une méthodologie de provisionnement, pour la garantie responsabilité civile corporelle automobile, à partir de données individuelles et de l’articuler avec les méthodes de provisionnement sur données agrégées. L’idée générale développée est de considérer que sur les exercices « anciens » où les sinistres non clos sont peu nombreux et les situations sont disparates entre exercices de survenance, la prise en compte des données spécifiques au sinistre pourrait améliorer la précision des estimations. La méthode sur données individuelles est fondée sur l’estimation de la durée de vie du sinistre et de la chronique des paiements restants pour ce sinistre. La durée de survie est confrontée à des données censurées, nous utilisons un modèle de survie paramétrique AFT, incorporant des variables explicatives. Les paiements sont décomposés en deux variables, la probabilité et le montant de paiement pour une année, et sont modélisés à l’aide des modèles linéaires généralisés. Le modèle de provisionnement individuel est appliqué aux sinistres non clos appartenant aux exercices de survenance « anciens ». Le modèle est ensuite articulé avec la méthode Chain Ladder pour projeter les exercices de survenance récents.

Abstract

The aim of this document is to develop a reserving methodology, for automobile third party liability, based on individual claim data and to connect it with a reserving methodology based on aggregated data. The general concept developed is that, for longstanding years of occurrence where there are few claims and different situations amongst the years of occurrence, claim specific data can enhance the precision of the predictions. This method is based on survival probability and claim’s future payments. Survival data is confronted to censored data; we use a parametric accelerated failure time model based on explanatory variables to forecast survival probability. Payments are segmented in two variables, the probability and the amount of the payment during each development year. They are modeled using general linear models. The individual reserving model is applied to all outstanding claims belonging to longstanding years of occurrence. Then, the model is connected with Chain Ladder in order to forecast the recent years of occurrence.

Mémoire complet

>WORTHINGTON.pdfWORTHINGTON.pdf


Lien permament : https://www.ressources-actuarielles.net/C12574E200674F5B/0/EBF01A77F3DB7044C1257DDA002DAC24