Tarification d’un contrat d’assurance emprunteur et modélisation de sa rentabilité par la génération d’un portefeuille fictif d’assurés
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Type de document Mémoires
sociétéAPRIL
Auteur(s) DEWAELE P.
Numéro
Date de référence 09/18/2018


Résumé

Les évolutions du marché de l’assurance emprunteur nous amènent à nous interroger sur les processus de tarification qui étaient utilisés jusqu’à présent. Ceux-ci étaient coûteux en temps et destinés à la conception d’un produit ciblant une population aux caractéristiques générales. Le marché semble désormais pousser à la conception de produits spécialisés sur certaines populations spécifiques. Afin de résoudre cette problématique, le présent mémoire présente une méthodologie de tarification se voulant rapide, adaptable à des populations de caractéristiques différentes. Néanmoins, cette méthode implique un processus itératif, dans le sens où les hypothèses utilisées dans celle-ci ne peuvent être calibrées de manière plus précise que dans un second temps. En effet, ces hypothèses concernent notamment la répartition démographique de la cible d’assurés, qui dépendra notamment de la compétitivité du tarif et de sa rentabilité sur les principaux segments de population visés. Afin d’analyser la rentabilité du tarif, nous nous sommes intéressés à deux indicateurs qui sont la rentabilité technique et la marge brute d’ASP, afin d’intégrer la double vision ASP (courtier grossiste) et porteur de risque. Pour réaliser cette analyse, les outils à disposition n’étaient pas suffisants. En effet, nous sommes dans une situation particulière où les données à disposition sont partielles et dans le cas où elles sont présentes, elles sont globales. C’est pour cette raison que nous présentons une méthode de simulation d’un portefeuille fictif d’assurés, qui se base sur lois marginales des différentes variables qui représentent un portefeuille d’assurés et sur les dépendances entre celles-ci. Enfin, nous réalisons une application pratique, grâce à certaines données démographiques externes au portefeuille ASP. Pour cela, nous présentons tout d’abord de manière précise le modèle de projection de la rentabilité utilisé, avant d’effectuer certains scénarios sur la granularité des modalités de différenciation tarifaire comme la segmentation Fumeur / Non-fumeur ou Présence d’un co-emprunteur / Pas de co-emprunteur. Grâce aux tests présentés dans notre dernière partie, nous montrons de quelle manière il est possible d’optimiser la structure tarifaire suivant différents horizons de temps considérés et nous validons également l’ensemble de la méthode de tarification présentée précédemment.

Abstract

Developments in the loan insurance market question the pricing processes that have been used so far. These were until now expensive in time and intended for the design of a product targeting a population with general characteristics. The market now seems to be pushing for the design of specialized products for certain specific populations. In order to solve this problem, this thesis presents a pricing methodology that is intended to be fast and adaptable to populations of different characteristics. Nevertheless, this method involves an iterative process, in the sense that the hypotheses used in it have to be calibrated more precisely in a second time. In fact, these assumptions concern in particular the demographic distribution of the intended insured target, which will depend in particular on the competitiveness of the pricing and its profitability on the main target population segments. In order to analyze the profitability of the pricing, we are interested in two indicators: the technical profitability and the gross margin of ASP. This ensures that we have the dual vision ASP and risk-bearing partner that characterizes the specific role of ASP as a wholesale broker. To carry out this analysis, the available tools were not sufficient. Indeed, we are in a particular situation where the available data are partial and in the case where they are present, they are global. It is for this reason that we present a method of simulation of a fictitious portfolio of policyholders, which are based on marginal laws of the various variables that represent a portfolio of policyholders and the dependencies between them. Finally, we realize a practical application, thanks to some demographic data external to the ASP portfolio. To do this, we first present in a precise way the profitability projection model used, before making some scenarios on the granularity of tariff differentiation methods such as Smoker / Non-smoker segmentation or Presence of a co-borrower / no co-borrower. Thanks to the tests presented in our last part, we show how it is possible to optimize the pricing structure according to different time horizons and we also validate the entire pricing method presented above.

Mémoire complet

>Paul DEWAELE - Mémoire d'actuaire.pdfPaul DEWAELE - Mémoire d'actuaire.pdf


Lien permament : https://www.ressources-actuarielles.net/C12574E200674F5B/0/1C25A4CA484DDE49C125826100537300