ISUP SCOR /

Provisionnement d’un portefeuille de RC médicale anglais (MDU)

Domaine(s)	Mémoire
formation(s)	ISUP () / resp.: / intervenant:

Informations sur les documents

Type de document	Mémoires
société	SCOR
Auteur(s)	ENNADIFI I.
Numéro
Date de référence	12/09/2011

Résumé

Dans le cadre de ses activités de réassurance Scor UK souscrit auprès de la Medical Defence Union LTD (MDU) un contrat couvrant les médecins adhérents contre les négligences se produisant durant la période de couverture du contrat. Dans le cadre de l‟évaluation des provisions techniques d‟un portefeuille de Responsabilité Civile (RC) médicale, des méthodes classiques telles que Chain Ladder, Bornhuetter Ferguson, ou la méthode fréquence/coûts moyens sont souvent utilisées. Les méthodes utilisées pour une grande part agrègent l‟ensemble des données disponibles. L‟objectif de cette étude est d‟établir des méthodes actuarielles alternatives permettant de tirer partie des données sinistre par sinistre, ainsi que des variables qualitatives disponibles. Ce mémoire propose trois modèles différents de régression pour déterminer la charge à l‟ultime. Les deux premiers utilisent l‟information dossier/dossier. Deux techniques sont alors proposées pour étudier ces données : la régression multiple linéaire et généralisée dans un premier temps puis la théorie des modèles de durée et de censure par le biais du modèle de Cox appliqué sur la charge ultime dans un deuxième temps. Enfin, le troisième modèle utilise également la régression linéaire généralisée (GLM) mais sur des données agrégées. Le premier modèle utilisant la régression linéaire pour les sinistres attritionnels et l‟ajustement de la loi de Pareto pour les sinistres graves est le plus pertinent parmi ceux étudiés. En effet, il utilise l‟historique dossier/dossier et permet de séparer la modélisation des sinistres selon leur gravité. En outre, il permet une meilleure modélisation des sinistres graves. L‟utilisation de la censure dans le deuxième modèle fournit une estimation plus prudente et contribue à l‟utilisation des sinistres ouverts pour paramétrer le modèle. Cependant, la mise en pratique du modèle de Cox n‟autorise pas la décomposition du traitement des sinistres selon leur gravité. Le recours aux GLM sur les triangles de liquidation est un compromis entre le modèle de Chain Ladder et les deux premiers modèles. En effet, ils permettent un traitement des données plus fin que l‟utilisation des coefficients multiplicatifs de Chain Ladder, mais reste au niveau de la mise en oeuvre plus facilement praticable que les deux premiers modèles.

Abstract

SCOR UK provides the Professional Indemnity coverage in respect of medical negligence only, to the Medical Defence Union LTD (MDU). For this kind of coverage, the usual analytical approaches are Chain Ladder, Bornhuetter Ferguson, or frequency/severity methods. For most of these, the available data is aggregated. The purpose of this study is to establish some alternative actuarial methods which take advantage of additional information through claim-by-claim data, as well as qualitative variables. This thesis provides three different models based on regression in order to determine the ultimate losses. The first two methods use the information claim-by-claim whereas the third one uses aggregated information in triangle. The first model uses classical linear regression and also Generalized Linear Model (GLM) theory, whereas the second one uses artificial data point theory and censored data through the Cox model. The last one uses also GLM but applied this time on the aggregated triangle and not claim-by-claim data. The first model using linear regression for small claims and fitting a Pareto distribution for large claims is the more relevant among all the models studied. Indeed, it uses claim-by-claim data, permitting a split between claims according their severity. And moreover it is more better at modelling large claims. The use of censored data in the second model provides also a more careful estimation of the ultimate amount than the Chain Ladder, and takes advantage of the information from open claims. Unfortunately, the practicalities of the Cox model don‟t allow a split according to severity. The use of GLM on triangles is a compromise between Chain Ladder and the first two models. The treatment of the data and the pattern is more precise than the multiplicative coefficients of Chain Ladder, and it is easier to use than the other models.

Mémoire complet

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Memoire & Resume ENNADIFI Isa.pdf

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