ULP MATMUT /

Calcul et projection d'un score

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

Informations sur les documents

Type de document	Mémoires
société	MATMUT
Auteur(s)	MARDOC T.
Numéro
Date de référence	12/10/2020

Résumé

La mise en place d’un score pour évaluer les sociétaires commence à se répandre dans les organismes d’assurances. Chaque entreprise a sa propre formule qui se base généralement sur les cotisations reçues et le coût des sinistres survenus. Sous la forme d’un solde cumulable année après année, le score conçu dans ce mémoire apporte de nombreuses déductions sur sa dynamique que ce soit pour un sociétaire, un groupe de sociétaire ou pour le portefeuille entier. Une analyse du score sur chaque produit est réalisable mais aussi l’analyse d’une combinaison de plusieurs produits et ce pour différentes périodes de temps. Ce nouvel outil est idéal pour identifier et sélectionner au mieux les mauvais risques dont il est préférable de se séparer, et au contraire, sélectionner les bons risques à conserver dans le portefeuille. Si certains sociétaires peuvent être considérés comme de mauvais risques pour une branche, ce n’est pas toujours le cas une fois l’ensemble des contrats qu’ils détiennent pris en compte. L’intégration des frais et l’agrégation des scores par foyer sont des idées novatrices pour acquérir une vision exhaustive de l’état d’un sociétaire. Renforcée de quelques indicateurs, la valeur actuelle permet une projection convenable de ce score à plusieurs horizons à l’aide de régressions logistiques, de forêts aléatoires ou de matrices de transition empiriques. Les valeurs futures peuvent alors influencer certaines décisions présentes. Bien qu’il soit naissant, le score est utilisable sous sa forme actuelle et montre son potentiel pour les années à venir. Mots clés : Score sociétaire, Frais, Foyer, Valeur actuelle, analyse descriptive, Valeur Future, Régression Logistique, Forêt aléatoire, Matrice de transition.

Abstract

Setting up a score to rate insurance members starts spreading across insurance organisations. Each company got its own formula which is usually based on received contributions and the cost of insurance claims. Shaped as a cumulative balance made year after year, the master’s thesis’ score brings numerous conclusions about its dynamic which is for an insurance member, a group of insurance members or for the whole insurance portfolio. A score’s analysis on each product is doable but also the analysis of a combination of products and that for different time periods. This new tool is ideal to flag and select at best the bad risks that it is better to dissociate with, and at the contrary, select the good risks to keep in the portfolio. If some insurance members could be considered as bad risks to an insurance branch, it’s not always the case once all contracts put together. The integration of the fees and the aggregation of scores by household are new ideas to get an exhaustive vision of the member’s value. Reinforced with some indicators, the present value makes a suitable projection of this score possible to multiple time horizons using logistic regression, random forest or empirical transition matrices. Then, future values can influence some today’s decisions. Even though it’s incipient, the score can be use in its actual form and shows potential for future years to come. Key-words : Member’s score, Fees, Household, Present value, Descriptive analysis, Future value, Logistic Regression, Random forest, transition matrices.

Mémoire complet

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Memoire MARDOC Théo.pdf

Lien permament : https://www.ressources-actuarielles.net/C12574E200674F5B/0/D93D4995DDDCB124C1258804002A945B