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La chaire DAMI, partenaire de la conférence EAJ 2016

eaj2016La chaire DAMI est partenaire, avec l’ISFA et le laboratoire SAF de l’organisation de la 3ème conférence internationale du European Actuarial Journal « EAJ 2016 » du 6 au 8 septembre 2016 à l’ISFA – Lyon, organisée conjointement avec l’école d’été de l’Institut des Actuaires.
Cette conférence internationale en science actuarielle et mathématiques en assurance réunira environ 250 actuaires et universitaires autour de thématiques telles que :

  • Mathématiques dans l’assurance vie et retraite
  • Data science pour l’assurance et la finance
  • Mathématiques et Assurances Non-Vie
  • Gestion des risques et Solvabilité II
  • Finance mathématique et applications en assurance
  • Economie de l’assurance

site eaj2016

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Première journée Data Science de la chaire DAMI

Head with Digital Zeros and Ones - blueLe 6 juin 2016, les membres de la chaire DAMI se sont réunis pour la première journée Data Science.

Au programme:

  • Cartographie de la recherche en Machine Learning (R. Chertouk)
  • Arbres CART et données censurées”(O. Lopez)
  • Retour d’expériences et problèmes de recherche en Machine Learning dans le cadre des activités de Cardif (S. Conort)
  • SRI investment: applying a supervised learning algorithm to environmental, social and governance historical scores (C. Geissler)
  • Premiers retours sur le challenge Kaggle de Cardif (S. Conort)

Ces échanges ont permis aux membres de la chaire de proposer des actions communes de recherche sur les sujets Data Science.

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Retour sur la conférence “Market inconsistencies”, les slides en ligne

IMG_0265Nicole EL KAROUI et Julien VEDANI nous ont présenté leurs réflexions sur certaines incohérences du concept de market-consistency pour la valorisation économique en assurance-vie.

Il a été question de la pertinence de la notion de risque-neutre en assurance et des limites de ce qu’implique la directive Solvabilité II, notamment sur la calibration des modèles de taux.

 

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Retrouvez les slides Market-inconsistencies-chaire-dami

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Le livre “Modelling in Life Insurance : A Management Perspective” est disponible !

ouvrageCet ouvrage s’appuie sur les travaux de la chaire durant sa première période et propose un ensemble de réflexions sur l’utilisation des modèles dans la gestion des entreprises d’assurance vie.

  • Quels apports des modèles dans la prise de décisions ?
  • Quelles limites / biais dans l’utilisation des modèles ?

Rédigé conjointement par des chercheurs en sciences actuarielles, en finance et en gestion et par des praticiens, ce livre s’adresse à un large public et donne à se faire une idée du rôle des modèles, leur pertinence et le recul nécessaire pour une juste appréciation de leurs résultats (qualité des données, volatilité des résultats, processus de calcul…)

Cet ouvrage est disponible sur le site de l’éditeur Springer.

TABLE DES MATIERES

1- LIFE INSURANCE CONTEXT

PARADIGMS IN LIFE INSURANCE
ABOUT MARKET CONSISTENT VALUATION IN INSURANCE

2- DESIGN AND IMPLEMENTATION OF LIFE INSURANCE MODELS

CASH FLOW PROJECTION MODELS
ECONOMIC SCENARIO GENERATORS
FROM INTERNAL TO ORSA MODELS
BUILDING A MODEL: PRACTICAL IMPLEMENTATION

3- MODEL VALIDATION AND STEERING PROCESSES

EX-ANTE MODEL VALIDATION AND BACK-TESTING
THE THREAT OF MODEL RISK FOR INSURANCE COMPANIES
META-MODELS AND CONSISTENCY ISSUES

4- MODELS AND BUSINESS PROCESSES

MODEL FEEDING AND DATA QUALITY
THE ROLE OF MODELS IN MANAGEMENT DECISION-MAKING
MODELS AND BEHAVIOUR OF STAKEHOLDERS

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Conférence “Market inconsistencies” Nicole El Karoui & Julien Vedani- CHANGEMENT DE LIEU

LES INSCRIPTIONS SONT A NOUVEAU OUVERTES !

Devant le succès de la thématique de notre prochain petit déjeuner et le grand nombre d’inscriptions, la conférence change de lieu et se déroulera finalement :

fm_vue_seine_gdPetit Auditorium
Bibliothèque nationale de France – Site François-Mitterrand
Quai François Mauriac
75013 PARIS

Inscrivez-vous !

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Lyon-Columbia Workshop – 27 & 28 juin 2016 à l’ISFA Lyon

image-eventLa première édition de l’atelier de recherche organisé conjointement par le Laboratoire SAF et l’université de Columbia de New-York City sur les sciences actuarielles, le Quantitative Risk Management et le Data Science pour l’assurance et la finance.
Pendant 2 jours, académiques et professionnels participeront à des conférences, sur les thématiques de la chaire DAMI de BNP Paribas Cardif, présentées par des chercheurs des laboratoires SAF et Columbia ainsi que par des invités spéciaux.

Au terme du séminaire, une cérémonie aura lieu en l’honneur d’Emil Julius Gumbel, célèbre statisticien et ancien professeur à l’ISFA et à l’Université de Columbia.

Découvrez le programme et inscrivez-vous en ligne !

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Petit déjeuner de la chaire “Market inconsistencies” par Nicole El Karoui

elkaroui-sem-s“Market inconsistencies”
Nicole EL KAROUI

Le 7 juin 2016 de 9h à 10h30
Amphithéâtre Louis Le Grand ( BNP Paribas)
3 rue Louis Le Grand – 75002 PARIS

Inscriptions en ligne

Abstract : The Solvency II directive has introduced a specific so-called risk-neutral framework to valuate economic accounting quantities throughout European life insurance companies. The adaptation of this theoretical notion for regulatory purposes requires the addition of a specific criterion, namely the market-consistency, in order to objectify the choice of the valuation probability measure. This paper aims at pointing out and fixing some of the major risk sources embedded in the current regulatory life insurance valuation scheme. We compare actuarial and financial valuation schemes. We then address first operational issues and potential market manipulation sources in life insurance, induced by both theoretical and regulatory pitfalls. For example, we show that calibrating the interest rate model in October 2014 instead of December 31st 2014 generates a 140%-increase in the economic own funds of a representative French life insurance company. We propose various adaptations of the current implementations, including product-specific valuation scheme, to limit the impact of these market-inconsistencies.

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Projet de thèse – Données incomplètes et Apprentissage statistique

La Chaire DAMI est une chaire de recherche financée par BNP Paribas Cardif qui s’intéresse aux problématiques liées aux Données et Modèles en Assurance (http://chaire-dami.fr/). Elle propose, pour une durée de trois ans, un financement de thèse dans le cadre de son axe de recherche “Analyse des données pour l’assurance”.

Les données d’assurance sont souvent incomplètes. Dans le cas des assurances de personnes, il est fréquent d’avoir des données de survie censurées, voire tronquées. Dans le cas des assurances de type Responsabilité Civile où les montants des sinistres ne sont évalués que très tardivement après leur réalisation, il est nécessaire de calculer des montants de réserve avec une information partielle. Pour proposer de nouveaux produits d’assurance à des clients, il faut réussir à définir leur besoin et leur niveau de risque en ayant observé leur comportement sur d’autres produits. La détection de fraudes en assurance est souvent construite à partir d’algorithmes n’observant qu’un nombre limité d’exemples de fraude avérée.

L’objectif de la thèse est d’identifier dans un premier temps les schémas de perte d’information les plus fréquents en assurance et d’y associer des techniques d’apprentissage permettant de tenir compte de l’information partielle. Dans un second temps, le doctorant proposera des nouvelles techniques d’apprentissage ou des évolutions de techniques existantes en fonction des schémas clés qui auront été identifiés.

Parmi les schémas possibles de perte d’information, on pourra citer:

  • la censure (à droite, à gauche, par intervalle,…) et la technique d’arbre de régression (Lopez et al. (2015));
  • la troncature (observation que d’une partie des modalités de la variable à expliquer) et les techniques du type One-class/Multi-class classification, Positive and Unlabeled learning,…;
  • l’étiquetage échantillonné (une petite partie seulement des données ont été étiquetées de manière plus ou moins aléatoire) et les techniques d’apprentissage semi-supervisé.

Nous recherchons un(e) étudiant(e) de Master 2 en Data science, ou en Intelligence artificielle et Décision ou en Actuariat avec une forte appétence pour le Machine Learning.

LES CANDIDATURES POUR CE PROJET DE THESE SONT CLOSES !

Références:
– Shehroz Khan, Michael Madden (2013). One-Class classification: taxonomy of study and review of techniques, arXiv:1312.0049.
– Olivier Lopez, Xavier Milhaud, Pierre-Emmanuel Thérond  (2015). Tree-based censored regression with applications to insurance, hal-01141228v1.
– Xiaojin Zhu, Andrew Goldberg (2009). Introduction to semi-supervised learning. Morgan & Claypool.

Projet thèse SAF-130408

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