Séminaire petit déjeuner du 28 novembre 2017 : “Méthodes de provisionnement individuel à l’aide du Machine Learning”

Christian ROBERT, Chaire DAMI / Laboratoire SAF
Maximilien BAUDRY, Chaire DAMI / Laboratoire SAF / DataLab BNP Paribas Cardif

Abstract : Les montants des réserves des compagnies d’assurance constituent un élément important de leur bilan et une évaluation best-estimate est nécessaire. Ces montants sont généralement évalués à l’aide de modèles de niveau macro et sur des données agrégées dans des triangles en run-off. Au cours des dernières années, une littérature proposant des modèles d’évaluation à partir des données individuelles de sinistralités est apparue. Elle propose la plupart du temps des modèles paramétriques pour lesquels il est nécessaire de faire des hypothèses très fortes qui ne sont pas toujours simples à vérifier au regard des données. Dans cet atelier, nous proposerons des outils non paramétriques (apprentissage par machine principalement) pour estimer les réserves de type IBNR et RBNS pour chaque contrat d’assurance sous ‘exposition’ en incluant toutes les variables pertinentes liées au contrat, à l’assuré, ou au sinistre (expertise, paiements, …). Ces évaluations sont assez complexes à mettre en œuvre car la variable cible (sévérité des sinistres) est censurée à droite la plupart du temps. La performance de notre approche est évaluée en comparant les valeurs prédites avec leurs valeurs réelles sur un grand nombre de données simulées. Nous comparons également notre approche individuelle avec des méthodes agrégées classiques telles que Mack/Chain Ladder et étudions plus spécifiquement le biais et la volatilité des estimations pour ces différentes approches.

Paris, mardi 28 novembre, 9h
Membres IA : 12 points PPC

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