Séminaire – Petit déjeuner – Analyse de sinistres en assurance cyber-criminalité à l’aide d’arbres de régression basés sur les distributions Pareto généralisées , par Maud Thomas

Date / Heure
Date(s) - 19/11/2019
8 h 30 - 10 h 30

Emplacement
BNP Paribas Site Bergère - Salle S1459A


Petit déjeuner d’échanges

Analyse de sinistres en assurance cyber-criminalité à l’aide d’arbres de régression basés sur les distributions Pareto généralisées

Présenté par Maud THOMAS, Sorbonne Université

Au cours de cet exposé, nous proposerons une méthodologie pour analyser l’hétérogénéité des bases de données en assurance cyber-criminalité. Cette hétérogénéité est due à l’évolution du risque mais également à l’évolution de la qualité des données et des sources d’information au fil du temps. Nous considérons une base de données publique, déjà étudiée par Eling et Loperfido [2017], qui est considérée comme une base de référence. À l’aide d’arbres de régression, nous étudions l’hétérogénéité des actes de cyber malveillance déclarés. Une attention particulière est consacrée à la queue de la distribution, en utilisant un critère de découpage basé sur la vraisemblance de la distribution de Pareto généralisée dans nos arbres de régression. En combinant cette analyse avec un modèle de fréquence des sinistres, nous développons un modèle simple pour la tarification et le calcul des réserves en assurance cyber-criminalité.

 

D’après le papier : « Cyber claim analysis through Generalized ParetoRegression Trees with applications to insurance pricingand reserving »

Abstract: In this paper we propose a methodology to analyze the heterogeneity of cyberclaim databases. This heterogeneity is caused by the evolution of the risk but alsoby the evolution in the quality of data and of sources of information through time.We consider a public database, already studied by Eling and Loperfido [2017], whichis considered as a benchmark for cyber event analysis. Using regression trees, weinvestigate the heterogeneity of the reported cyber claims. A particular attentionis devoted to the tail of the distribution, using a Generalized Pareto likelihood assplitting criterion in the regression trees. Combining this analysis with a model forthe frequency of the claims, we develop a simple model for pricing and reserving incyber insurance.

Lien vers le papier

 

Bookings


Filed under: Séminaires trimestriels