id string | embedding list | metadata dict | document string |
|---|---|---|---|
100446 | [
-0.289995402097702,
0.481306254863739,
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0.6346634030342102,
-0.19117502868175507,
-0.2928970456123352,
0.46027281880378723,
-0.42099377512931824,
-0.5138064026832581,
0.9809925556182861,
0.4382167458534241,
1.1721947193145752,
0.0198033656924963,
0.1404806524515152,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | pour le risque de catastrophes naturelles, sont dotés d’une portée infinie. La franchise du
traité représente donc pour l’assureur le montant maximum de sinistres qu’il peut être
amené à supporter au cours d’un exercice. La charge supportée par la CCR pour un traité
stop-loss est donc la suivante :
Charge SL CCR = max (... |
100447 | [
0.018549630418419838,
0.15052367746829987,
-0.3108147978782654,
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0.18351933360099792,
-0.03131357580423355,
-0.11349447071552277,
-0.4555869400501251,
0.032057955861091614,
0.9175339341163635,
1.0431615114212036,
0.5647028088569641,
-0.20827078819274902,
0.22755517065525... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | (en montant) est fixée à 300 millions d’euros.
Figure 1.6 – Mécanisme de réassurance Cat Nat proposé par la CCR.
Si nous appliquons ce schéma de réassurance pour la cédante i, dans différents scénarios,
nous observons que le coût annuel net de la cédante est bien plafonné au montant de la
franchise du stop-loss (figure 1.... |
100448 | [
-0.1737711876630783,
-0.1076255813241005,
0.18252219259738922,
0.18319597840309143,
-0.4084737002849579,
-0.23578570783138275,
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-0.5574474334716797,
1.1570308208465576,
0.21699285507202148,
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-0.1159050241112709,
0.144598647952079... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | l’Etat (SIE). Il dépend du montant de la provision pour égalisation et de la réserve spéciale
constituée pour le risque catastrophes naturelles. Depuis la création du régime Cat Nat, ce
seuil d’intervention de l’Etat n’a jamais été dépassé. La garantie de l’Etat n’a donc jamais
été mise en jeu malgré la survenance d’év... |
100449 | [
-0.0282420851290226,
0.008583715185523033,
0.30778971314430237,
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0.11224620789289474,
-0.18661820888519287,
-0.5872319936752319,
-0.33705633878707886,
-0.7085053324699402,
1.0206043720245361,
0.8355871438980103,
-0.09504397958517075,
-0.18784043192863464,
0.1596380919... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Ils permettent d’obtenir l’exposition de chaque cédante péril par péril. Les résultats de ces
modèles sont ensuite utilisés afin de connaître l’exposition de la CCR et de l’Etat après
application des programmes de réassurance.
2.1
La modélisation des périls par la CCR
La CCR a développé des modèles physiques pour la maj... |
10045 | [
-0.029819073155522346,
0.7396023869514465,
0.09795910120010376,
-0.015932787209749222,
-0.09532584249973297,
-0.46607664227485657,
-0.16356384754180908,
0.25271469354629517,
0.011437616311013699,
1.1359736919403076,
0.5537533164024353,
-0.028077559545636177,
-0.06182011216878891,
-0.024821... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | Conclusion
Dans chacun des deux cas étudiés dans cette partie, la mortalité du portefeuille d’adhérents a été
modélisée de sorte que la mortalité moyenne du portefeuille coïncide avec la mortalité anticipée
par l’assureur.
Dans le premier cas, il s’agissait d’une population homogène, où la mortalité individuelle co... |
100450 | [
0.5555423498153687,
0.8602961897850037,
0.13244403898715973,
-0.7667574882507324,
-0.3490873873233795,
0.22309382259845734,
-0.1746433675289154,
-0.07863526046276093,
-0.4946025013923645,
1.29111909866333,
0.7110982537269592,
0.7099536061286926,
0.16407626867294312,
-0.6916825771331787,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Des modèles ont été développés pour les cinq principaux périls pris en charge par le régime :
les inondations, les sécheresses, les séismes, les vents cycloniques et les submersions marine.
Les modèles physiques sont soit entièrement développés par la CCR (inondations, sé-
cheresse, submersion marine) soit développés à... |
100451 | [
0.034537505358457565,
-0.20375971496105194,
-0.17342394590377808,
0.20836926996707916,
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-0.20920534431934357,
1.0445396900177002,
0.4082033634185791,
0.37492015957832336,
0.45870503783226013,
-0.09037245064... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | pour une inondation.
• Le module de vulnérabilité : il permet de recenser l’ensemble des données relatives
1516
Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
aux polices. En particulier, leur localisation, leurs caractéristiques et les valeurs
assurées. Ces données sont ensuite croisées avec les données d’aléa.
• ... |
100452 | [
-0.11351239681243896,
0.3548172116279602,
0.659191906452179,
-0.3776639699935913,
-0.015121124684810638,
0.10772723704576492,
-0.10940125584602356,
-0.2861593961715698,
-0.39573174715042114,
1.470595121383667,
0.5399605631828308,
0.14298808574676514,
0.2963034212589264,
-0.1801201105117797... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | nements associés à leurs fréquences et à leurs coûts.
Figure 2.1 – Modélisation physique des catastrophes naturelles.
2.1.1
Le modèle inondation
Définition du péril inondation
Dans le cadre du régime Cat Nat, le péril inondation fait référence aux phénomènes
suivants :
• les débordements de cours d’eau ;
• les ruisselle... |
100453 | [
0.00023030649754218757,
0.6918742060661316,
0.7619664072990417,
-0.12675225734710693,
-0.3772674798965454,
0.20801879465579987,
0.3673478364944458,
-0.29329752922058105,
0.2025901973247528,
1.2699275016784668,
0.23755542933940887,
0.11956800520420074,
0.5244655609130859,
-0.158653035759925... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | débordement, de l’intensité de la précipitation pour les ruissellements et de la hauteur
de la mer pour les submersions marines. En ce qui concerne les remontées de nappes
phréatiques, le seuil n’est pas défini aussi précisément du fait de la difficulté de suivre le
niveau des nappes phréatiques.
Historiquement, les débor... |
100454 | [
0.39680877327919006,
0.7141850590705872,
0.17450375854969025,
-0.7278500199317932,
-0.3393353819847107,
0.25905802845954895,
0.28177720308303833,
-0.16879349946975708,
0.2967259883880615,
1.145630955696106,
0.0698423832654953,
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0.38445401191711426,
-0.2232128530740738,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Xynthia de 2010.
Le modèle inondation modélise les deux premiers phénomènes (débordement et ruissel-
lement). Le phénomène submersion marine fait, quant à lui, l’objet d’un autre modèle.
Le module aléa
Le module aléa du modèle inondation a pour but de construire un catalogue d’évé-
nements exhaustif représentant au mie... |
100455 | [
0.21812909841537476,
0.6397401690483093,
0.824914813041687,
-0.44476884603500366,
-0.31476813554763794,
-0.12299008667469025,
0.3010149896144867,
-0.23796366155147552,
-0.0034749098122119904,
1.554783582687378,
0.7262718677520752,
0.09388817101716995,
0.2587992548942566,
-0.083379596471786... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | d’eau, calcule le débit des cours d’eau et procure des valeurs d’écoulement pour environ
5000 stations de mesures. Ces données sont disponibles par mois sur une période de plus
de 30 ans.
Afin de constituer le catalogue d’événements fictifs d’inondations par débordement, la
théorie des copules a été utilisée. Tout d’abor... |
100456 | [
-0.1913885474205017,
0.6364406943321228,
0.4833640158176422,
-0.9200166463851929,
-0.1288604587316513,
-0.06076729670166969,
0.09213513880968094,
-0.15902233123779297,
0.1085728332400322,
1.0921415090560913,
-0.2794966697692871,
0.1905176043510437,
0.5819603204727173,
0.37009289860725403,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Le générateur de pluie a, quant à lui, été construit sur les données historiques de plu-
viométrie horaire recueillies par Météo France. Ce générateur est développé par l’Institut
national de recherche en sciences et technologies pour l’environnement et l’agriculture. Il
permet de générer le catalogue d’évènements ficti... |
100457 | [
-0.01859521120786667,
-0.11875196546316147,
-0.13016094267368317,
0.2063332051038742,
-0.43931668996810913,
-0.30572858452796936,
-0.05495091900229454,
-0.4613412022590637,
-0.27546459436416626,
1.1874048709869385,
-0.059096239507198334,
0.868377685546875,
0.01608898490667343,
-0.048394057... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | La figure ci-dessous (figure 2.2) permet d’illustrer l’aléa inondation modélisé par la
CCR.
Figure 2.2 – Aléa inondation en France métropolitaine.
Le module vulnérabilité
Le module vulnérabilité a pour but de modéliser l’exposition de chaque cédante en
fonction de la localisation des polices assurées. Pour cela, la CCR à... |
100458 | [
0.26714327931404114,
-0.05836581066250801,
-0.04456731304526329,
0.20858526229858398,
-0.8880521059036255,
-0.842176616191864,
-0.22701895236968994,
-0.12458086013793945,
-0.18411892652511597,
1.3292592763900757,
0.4968211054801941,
0.8352442383766174,
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-0.0432517938315... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | 19
Ces données de localisation peuvent ensuite être superposées aux données d’aléa provenant
du module précédent (figure 2.3).
Figure 2.3 – Exemple de superposition des données d’aléa inondation et de localisation
des polices dans la région de Nice.
Le module dommages
Le module dommages permet d’évaluer le coût des inon... |
100459 | [
0.4799560010433197,
-0.06182847544550896,
0.3299008905887604,
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-0.4942794740200043,
-0.5713116526603699,
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-0.5358708500862122,
1.5463186502456665,
1.1851097345352173,
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-0.26557353138923645,
0.26888978481292... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | possible d’évaluer le coût de l’événement grâce au montant de la valeur assurée.20
Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
Pour une police i donnée, située dans la commune c, sa probabilité de sinistre est
calculée à partir de :
• la probabilité de demande de reconnaissance de l’état de catastrophe naturelle... |
10046 | [
-0.2363121062517166,
0.4781535267829895,
0.3601701259613037,
-0.10808970779180527,
-0.3585658669471741,
-0.7449793219566345,
-0.06410915404558182,
-0.10369962453842163,
-0.6183619499206543,
0.6041441559791565,
0.5479362607002258,
-0.09854723513126373,
0.22711944580078125,
0.240148708224296... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | On perturbe alors ce cadre idéal avec de l’hétérogénéité, pour étudier dans un deuxième cas la
sensibilité de cet équilibre financier. Ainsi pour le fonds de rente RVD, l’équilibre était maintenu
car elle se base sur le profil de la mortalité de la population générale, qu’on a supposé identique
aux attentes de l’ass... |
100460 | [
0.4037710726261139,
0.41876450181007385,
-0.1529146283864975,
0.5438806414604187,
-0.7523841261863708,
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1.2621926069259644,
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-0.2917068600654602,
0.138874202966690... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | tensité de l’événement, c’est-à-dire de la hauteur maximale de débordement et de la vi-
tesse maximale de ruissellement sur l’ensemble des polices rattachées à la commune. Les
communes pour lesquelles ces valeurs sont nulles ont une probabilité de demande de recon-
naissance de l’état de catastrophe naturelle égale à z... |
100461 | [
-0.06564773619174957,
0.22818124294281006,
0.09173335134983063,
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-0.6475124955177307,
-0.7293692231178284,
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0.10566975176334381,
-0.525508463382721,
1.3485231399536133,
0.7247933149337769,
0.16671542823314667,
0.019588470458984375,
0.086417898535728... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | l’état de catastrophe naturelle sachant qu’elle en a fait la demande.
Enfin, la probabilité de sinistre d’une police sachant que l’état de catastrophe naturelle
a été reconnu pour la commune à laquelle elle est rattachée dépend des caractéristiques de
la police et de l’intensité de l’événement. Les polices sont classées... |
100462 | [
-0.02509424462914467,
0.24506992101669312,
0.5976063013076782,
0.12080170214176178,
-0.4001038372516632,
-0.7895601987838745,
-0.26899394392967224,
-0.20026814937591553,
-0.3950345814228058,
1.68069589138031,
0.7850649952888489,
0.26877450942993164,
-0.08228369802236557,
-0.055248323827981... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | d’être au rez-de-chaussée. Pour les polices en zone de ruissellement, la probabilité de si-
nistre est estimée en fonction de la hauteur de ruissellement et, lorsque le risque est un
appartement, sa probabilité d’être au rez-de-chaussée. Lorsqu’une police est à la fois dans
une zone de débordement et dans une zone de r... |
100463 | [
-0.38433098793029785,
0.4703405499458313,
0.569343090057373,
-0.03242507949471474,
-0.7050811648368835,
-0.5219438076019287,
-0.224871426820755,
-0.3953087329864502,
-0.24054616689682007,
1.306816577911377,
0.35133278369903564,
0.3612147867679596,
-0.02238166332244873,
-0.2749439477920532,... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | de la localisation de la police. Les polices n’étant pas dans une zone de débordement ou de
ruissellement ont un taux de destruction nul.
Il est finalement possible d’évaluer le coût de l’inondation par police, Ci en appliquant
la formule ci-dessous :
Ci = P(Si) × ti × V Ai,
où V Ai est la valeur assurée de la police i.... |
100464 | [
0.025655223056674004,
0.8936728835105896,
0.3895227313041687,
-0.499441534280777,
-0.7330119609832764,
0.1622275561094284,
-0.15492801368236542,
-0.19323505461215973,
-0.3197670876979828,
1.3114700317382812,
0.044994331896305084,
0.3275361657142639,
0.18907728791236877,
-0.2401291131973266... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | sécheresse Retrait-Gonflement des Argiles (RGA) qui peut être à l’origine de désordres dans
les constructions. Le péril sécheresse ne fait donc pas référence aux sécheresses agricoles
qui ne sont pas prises en compte par le régime Cat Nat.
Le module aléa
L’aléa du modèle sécheresse dépend de deux indicateurs : un indica... |
100465 | [
0.1784638911485672,
0.9618579745292664,
0.04614116623997688,
-0.11172956228256226,
-0.809175968170166,
0.2586412727832794,
-0.018046094104647636,
0.2683510482311249,
-0.19812461733818054,
0.9982439875602722,
-0.10094679892063141,
0.6173630952835083,
0.05970250442624092,
-0.4600611031055450... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | grâce à des séries temporelles.22
Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
Le second indicateur porte sur la nature des sols. Cet indicateur est évalué par le Bureau
de Recherches Géologiques et Minières (BRGM). Il permet de diviser le territoire français
en quatre zones d’aléa, que nous appellerons l’aléa BR... |
100466 | [
0.08222287148237228,
-0.28751569986343384,
-0.265600323677063,
0.2743525505065918,
-0.61203533411026,
-0.7418220043182373,
0.10680115967988968,
-0.38408079743385315,
-0.013771571218967438,
1.0050077438354492,
0.5000637769699097,
0.6146895885467529,
0.5647255778312683,
0.24675241112709045,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | 23
Le module vulnérabilité
Le module vulnérabilité du modèle sécheresse permet, comme celui du modèle inon-
dation, de croiser les données du module aléa aux caractéristiques des polices. Il permet
notamment de connaître, pour chaque police, sa catégorie de risque. Cet information est
très importante dans la modélisati... |
100467 | [
0.3182642459869385,
0.2818860113620758,
0.17474177479743958,
0.443157821893692,
-0.7888002395629883,
-0.7764930129051208,
-0.30582964420318604,
-0.34806281328201294,
-0.5121378898620605,
1.6878408193588257,
0.30660170316696167,
0.6418541669845581,
0.16986191272735596,
-0.30824291706085205,... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | chaque police.
Le module dommages
Le module dommages permet d’estimer le coût des événements sécheresse. Il se base
sur les informations issues des deux modules précédents, les modules aléa et vulnérabilité.
Le module aléa indique quelles sont les zones touchées par la sécheresse et avec quelle
intensité. Le module vul... |
100468 | [
-0.03057806007564068,
0.570824384689331,
0.8829896450042725,
-0.1622946411371231,
-0.6963969469070435,
-0.16022460162639618,
-0.3295155465602875,
0.30508747696876526,
-0.21502335369586945,
1.4279521703720093,
1.2078354358673096,
0.04023225978016853,
-0.27040722966194153,
-0.018552906811237... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | P(Si) = P(Dc) × P(Rc/Dc) × P(Si/Rc),
où :
• P(Dc) est la probabilité de demande de reconnaissance de l’état catastrophe natu-
relle de la commune c ;
• P(Rc/Dc) est la probabilité de reconnaissance de cet état pour la commune c sachant
qu’elle en a fait la demande ;
• P(Si/Rc) est la probabilité de sinistre de la polic... |
100469 | [
0.20916031301021576,
0.8483827710151672,
-0.2752053439617157,
0.3210128843784332,
-0.4282940626144409,
0.10116484761238098,
-0.0681445449590683,
0.3267921209335327,
-0.6486932039260864,
1.242688536643982,
0.6596654057502747,
0.12331150472164154,
-0.2337368130683899,
-0.4718238413333893,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | ayant fait la demande est également estimée à partir des indicateurs météorologiques et
géologiques qui sont confrontés à des critères d’éligibilité.24
Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
Enfin, la probabilité de sinistre d’une police sachant que l’état de catastrophe naturelle
a été reconnu pour la commu... |
10047 | [
-0.049674708396196365,
0.2305515855550766,
-0.11498082429170609,
-0.3825136721134186,
-0.27797168493270874,
-0.07437049597501755,
-0.5398155450820923,
-0.05743639916181564,
0.06386153399944305,
0.409341037273407,
0.3658088147640228,
-0.7066994905471802,
-0.40142419934272766,
0.547263324260... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | Dans le deux cas précédents, la mortalité de la population des adhérents a été modélisée de sorte
qu’elle coïncide avec la mortalité anticipée par l’assureur dans ses tarifs : on ne tenait pas compte du
risque d’estimation pour la population globale.
Le but de la partie suivante est de considérer, de manière simpli... |
100470 | [
0.04773138463497162,
0.5950384736061096,
0.3194533586502075,
0.5812585353851318,
-0.5402395725250244,
-0.5852715969085693,
-0.3942818343639374,
-0.1712649166584015,
-0.3274848461151123,
1.1887341737747192,
0.3445272147655487,
0.39925616979599,
-0.14057128131389618,
-0.6616818308830261,
-... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Après avoir déterminé ces différentes probabilités nous obtenons la probabilité de si-
nistre de chaque police. Afin de connaître le coût d’une sécheresse pour chaque police, il
est ensuite nécessaire d’évaluer le taux de destruction causé par l’événement pour chacune
d’entre elles. Il dépend à la fois de la valeur de l’... |
100471 | [
-0.505660891532898,
1.2015317678451538,
0.93390953540802,
-0.2596479058265686,
-0.8110100030899048,
-0.014119589701294899,
-0.24856363236904144,
-0.04235343635082245,
-0.4892638921737671,
1.464002013206482,
0.3284037709236145,
0.4755336344242096,
0.26939284801483154,
-0.6064006090164185,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Ci = P(Si) × ti × V Ai.
Comme dans le modèle inondation, si nous souhaitons connaître le coût d’un événement
au niveau d’une cédante, il suffit de sommer le coût de l’événement pour chaque police
constituant son portefeuille.
2.1.3
Le modèle séisme
Définition du péril séisme
Les séismes sont causés par le déplacement des ... |
100472 | [
0.4147646725177765,
0.8542818427085876,
0.12044023722410202,
-0.10895992070436478,
-0.13654258847236633,
0.3351219892501831,
-0.6109317541122437,
-0.35963183641433716,
-0.406109482049942,
1.022434115409851,
0.3621543347835541,
0.18946217000484467,
-0.30542272329330444,
-0.05293829739093780... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | catastrophe naturelle par le régime. Le modèle séisme de la CCR à été réalisé à partir d’un
logiciel commercial de la société RMS, le logiciel RiskLink.
Le module aléa
Le module aléa du modèle séisme comporte un catalogue d’événements en trois parties.
La première correspond à une sismicité historique. Elle est composé... |
100473 | [
-0.0006220621871761978,
1.0767844915390015,
0.12248233705759048,
-0.23805810511112213,
-0.4164487421512604,
0.4156593382358551,
-0.010701209306716919,
-0.24645021557807922,
-0.14991061389446259,
1.6357076168060303,
0.5413585305213928,
0.37255793809890747,
-0.43163660168647766,
-0.663377285... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | réelle mais qui semblent cohérentes avec la sismicité régionale.
Chaque événement du catalogue est décrit par sa localisation, sa magnitude de moment
et sa période de retour. La localisation fait référence à l’épicentre du tremblement de terre
ainsi qu’à la profondeur du foyer. Le magnitude de moment dépend de la taill... |
100474 | [
0.22558672726154327,
1.3339015245437622,
0.20977020263671875,
-0.17835862934589386,
-0.7461273670196533,
0.271803081035614,
-0.02044375240802765,
0.1816694438457489,
-0.330859899520874,
1.282304048538208,
0.563461422920227,
0.6954799890518188,
0.3376217782497406,
-0.7486900091171265,
-0.... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | calculée à partir d’études géologique.
Le module aléa du modèle séisme permet également de modéliser le mouvement de sol
provoqué par un événement. Le tremblement du sol causé par l’atténuation des ondes est
le phénomène ayant le plus d’impact sur les constructions. A ce phénomène peut s’ajouter
l’amplification ponctuel... |
100475 | [
0.31200405955314636,
0.7947112917900085,
-0.029590008780360222,
-0.37846630811691284,
-0.509066104888916,
0.3812354803085327,
0.056843407452106476,
-0.07848692685365677,
-0.2770273983478546,
0.8314130306243896,
0.5786202549934387,
0.6489095091819763,
0.46564680337905884,
-0.511721432209014... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Il nécessite, comme pour les autres modèles, de géolocaliser le plus précisément possible
l’ensemble des polices afin de pouvoir croiser ces données avec celles du module aléa. Dans
le cas du modèle séisme, il est également important de prendre en compte les spécificités
des bâtiments. En effet, l’impact d’un événement dé... |
100476 | [
-0.07366123795509338,
0.6487113833427429,
0.07192068547010422,
0.13176503777503967,
-0.42158254981040955,
-0.593216061592102,
-0.6278786063194275,
-0.7215282917022705,
0.12821346521377563,
0.98138827085495,
-0.10298669338226318,
0.7186185717582703,
0.30667707324028015,
-0.04297154024243355... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | d’événement en croisant les données provenant des modules aléa et vulnérabilité. Le modèle
RiskLink calcule, pour chaque risque, un taux de destruction à partir de courbes d’endom-
magement. Elles dépendent de l’intensité de l’événement et des spécificités du risque. Pour
les polices n’étant pas touchées par l’événement... |
100477 | [
0.057347480207681656,
0.5542434453964233,
0.13401584327220917,
-0.09284918010234833,
-0.11740419268608093,
-0.10599790513515472,
-0.592332124710083,
-0.16930969059467316,
0.2767481207847595,
1.2641475200653076,
0.2900072932243347,
0.2780331075191498,
-0.14699988067150116,
-0.31740424036979... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Définition du péril vents cycloniques
Le terme vents cycloniques fait référence aux cyclones, situés dans l’océan indien et aux
ouragans, situés dans l’océan atlantique nord.28
Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
Dans le cadre du régime des catastrophes naturelles, seuls les phénomènes cycloniques
ayant l... |
100478 | [
0.19117166101932526,
0.7942657470703125,
-0.0767744928598404,
-0.42704904079437256,
-0.08779624104499817,
-0.06664079427719116,
-0.44390830397605896,
-0.4481858015060425,
-0.18633617460727692,
1.1110813617706299,
0.32873624563217163,
0.4099699854850769,
-0.5580711364746094,
-0.364551126956... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | directement, par l’événement cyclonique. En effet, des dommages peuvent être causés di-
rectement par la force du vent mais également par des éléments naturels provoqués par le
cyclone comme des inondations, des crues torrentielles ou encore des submersions marines.
Afin de modéliser le péril vents cycloniques la CCR dis... |
100479 | [
-0.0326615571975708,
0.9171967506408691,
0.3610028624534607,
-0.2152731716632843,
-0.07571548223495483,
0.18150277435779572,
-0.7038776278495789,
-0.45849037170410156,
0.12222707271575928,
1.2257859706878662,
0.4436608552932739,
0.27780237793922424,
-0.6327486038208008,
0.1800776869058609,... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | logue d’événements, historiques ou fictifs, fourni par le logiciel RiskLink. Les événements
contenus dans ce catalogue sont caractérisés par les éléments suivants :
• la trajectoire de l’oeil de l’ouragan ;
• les paramètres météorologiques tout au long de la trajectoire de l’ouragan ;
• la zone impactée sur les îles ;
•... |
10048 | [
-0.3027153015136719,
-0.1108790785074234,
0.3695424199104309,
0.7493240237236023,
0.6839785575866699,
-0.36251986026763916,
-0.027244623750448227,
-0.44165298342704773,
-0.7157047986984253,
1.1782028675079346,
-0.09643973410129547,
0.5816798806190491,
0.14180199801921844,
-0.17690354585647... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | d’ « articles 83 » en capitalisation viagère. La période considérée est celle du 01/01/2008 au
31/12/2012.
La motivation initiale était de quantifier les risques liés à la prorogation dans le cadre des « articles
83 » d’AXA. Mais des limites pratiques se sont vite manifestées. En effet, pour arriver au but visé, i... |
100480 | [
0.3440210223197937,
0.5703372359275818,
-0.23436619341373444,
-0.13537952303886414,
-0.5281989574432373,
-0.1997537910938263,
-0.5790727734565735,
-0.4055234491825104,
0.2536832392215729,
1.3702971935272217,
-0.12280964106321335,
0.5658437609672546,
-0.08534043282270432,
-0.223516985774040... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Le module aléa du modèle vents cycloniques pour l’île de la Réunion est également
composé d’un catalogue d’événements. Il a été développé autour de trois axes, supposés
indépendants, à savoir :
• les vents insulaires ;
• la submersion marine (ne prenant pas en compte l’action des vagues) ;
• le ruissellement causé par ... |
100481 | [
-0.24430181086063385,
0.3925981819629669,
0.031653568148612976,
-0.3000759184360504,
-0.6442389488220215,
-0.3408982753753662,
-0.6519297361373901,
-0.010488957166671753,
0.2037474811077118,
1.3590118885040283,
0.1533489227294922,
0.6886481046676636,
0.3422192633152008,
-0.2570289671421051... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
sation des polices, des données sur les constructions telles que :
• le type de construction ;
• le type d’occupation ;
• l’année de construction ;
• la hauteur du bâtiment ;
• la superficie de la construction.
Elles sont très utiles à l’estimation de l’impact d’un évén... |
100482 | [
-0.2811378836631775,
0.34784984588623047,
-0.30021199584007263,
0.11170190572738647,
-0.4093908667564392,
0.10361059755086899,
-0.3790818750858307,
-0.33529916405677795,
0.191050723195076,
0.7512075304985046,
0.3197498619556427,
0.6503011584281921,
-0.4885348677635193,
0.10712907463312149,... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | • en bois ;
• en matériaux de récupération.
Ainsi, pour chaque commune de la Réunion, il est possible d’estimer la proportion de
chaque type de construction. La CCR a construit un portefeuille "marché" pour l’île de la
Réunion. Il est géocodé à la commune et contient les informations sur le nombre de polices
pour chaqu... |
100483 | [
-0.1564001739025116,
0.6226706504821777,
0.33753401041030884,
-0.8385934233665466,
-0.8702528476715088,
0.23786062002182007,
-0.04322391003370285,
0.25433072447776794,
0.22975662350654602,
1.1955549716949463,
0.39950358867645264,
0.45471900701522827,
-0.23315976560115814,
-0.28396245837211... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | ainsi qu’un coefficient de variation associés à chaque événement du catalogue qu’il fournit.
Le coefficient de variation est utilisé afin d’appliquer un taux de redressement au taux
d’endommagement moyen en fonction des caractéristiques des constructions.
Dans le cas de la Réunion, les taux d’endommagement sont estimés grâc... |
100484 | [
0.8673673272132874,
1.016190528869629,
0.08782445639371872,
-0.621647834777832,
-0.22739841043949127,
0.40288636088371277,
-0.2318136990070343,
0.14185523986816406,
0.2716696560382843,
0.8767527341842651,
0.7702265977859497,
0.1725756675004959,
-0.06652511656284332,
-0.5377027988433838,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Définition du péril submersion marine
Le péril submersion marine fait référence à une inondation temporaire du littoral par
la mer. Ce phénomène a souvent lieu lors de forts coefficients de marées accompagnés par
le passage d’une tempête.
La surélévation du niveau marin est provoquée par trois facteurs principaux :
• la d... |
100485 | [
0.6933192610740662,
1.1052333116531372,
-0.07600469887256622,
-0.9128344655036926,
-0.541935384273529,
0.21821190416812897,
0.05284949019551277,
-0.09306704998016357,
0.49268606305122375,
1.138358235359192,
0.29855412244796753,
0.597099244594574,
0.03770347312092781,
-0.3696947395801544,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | principe que le modèle inondation.
Le module aléa
Le module aléa du modèle submersion marine permet d’estimer le niveau d’eau atteint
par la mer, les zones inondées ainsi que les hauteurs d’eau associées dans les terres. Il se
base sur des données marégraphiques disponibles sur les stations de mesures depuis 1846.
Un c... |
100486 | [
0.5671470761299133,
0.5350663065910339,
-0.11631519347429276,
-0.37330952286720276,
-0.6608588695526123,
-0.23198021948337555,
0.1964537352323532,
0.054611608386039734,
0.1509089469909668,
1.0978225469589233,
0.30885863304138184,
0.7904047966003418,
0.22929199039936066,
-0.0449751280248165... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
Figure 2.7 – Aléa submersion sur l’île d’Oléron et sur l’île de Noirmoutier.
Le module vulnérabilité
Le module vulnérabilité du modèle submersion marine permet de localiser les données
des polices assurées. Ainsi, il est essentiel de géocoder le plus précisément possib... |
100487 | [
0.09531138092279434,
0.29407280683517456,
0.8286796808242798,
-0.5859167575836182,
-0.39770594239234924,
-0.2514297664165497,
0.14636729657649994,
-0.245134636759758,
0.18917636573314667,
1.2001031637191772,
0.9555557370185852,
0.35379162430763245,
0.14910665154457092,
-0.5878375172615051,... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | afin d’estimer le coût d’un événement de type submersion.2.2. La modélisation de la charge CCR et de la charge de l’Etat
33
Une fonction de sinistralité permet de calculer, pour chaque police, sa probabilité d’être
submergée en fonction de la hauteur d’eau et de la surcote au large. Ensuite, le taux de
destruction poten... |
100488 | [
0.008436239324510098,
-0.01072966493666172,
-0.1915595680475235,
-0.17180076241493225,
-0.3045886158943176,
-0.19339896738529205,
-0.21225056052207947,
-0.6011559963226318,
-0.11869727820158005,
1.2536718845367432,
0.37130120396614075,
0.3597366511821747,
0.04412200674414635,
-0.1155871972... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | • V Ai est la valeur assurée de la police i.
Il est à noter que, contrairement aux autres modèles, le modèle submersion marine ne
prend pas en compte la probabilité de reconnaissance Cat Nat de la commune.
2.2
La modélisation de la charge CCR et de la charge
de l’Etat
2.2.1
La modélisation de la charge brute
Les modèle... |
100489 | [
-0.06919245421886444,
0.12743981182575226,
0.5423330664634705,
0.14649063348770142,
0.029794611036777496,
-0.431331068277359,
0.13708871603012085,
-0.4581089913845062,
0.30163609981536865,
1.445900321006775,
0.19007551670074463,
0.10263793170452118,
0.022844966500997543,
0.2310384511947631... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Figure 2.8 – Exemple de Year Loss Table pour une cédante.34
Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
La sinistralité de chacune des cédantes est corrélée pour un péril donné. En effet, chaque
événement affecte l’ensemble des cédantes comme l’illustre la figure 2.9.
Figure 2.9 – Illustration de la dépendance de l... |
10049 | [
-0.018818320706486702,
0.25860127806663513,
-0.19627761840820312,
0.016697285696864128,
0.320557177066803,
-0.2673550248146057,
-0.2052498161792755,
-0.3232446610927582,
-0.1581059694290161,
1.19063401222229,
-0.15293943881988525,
0.24876827001571655,
0.44789108633995056,
-0.34748768806457... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | -
faire une analyse sur la mortalité générale du portefeuille et modéliser une éventuelle
mortalité ;
-
faire une analyse du comportement des assurés à la retraite pour modéliser les dates de
départ en retraite.
Mais force était de constater que les contraintes techniques, opérationnelles et temporelles
qu’exige... |
100490 | [
-0.2156831920146942,
0.503659725189209,
0.09826650470495224,
-0.6006180644035339,
-0.3378306031227112,
0.2028132975101471,
-0.18316487967967987,
-0.04264097288250923,
0.13031768798828125,
1.1010221242904663,
0.5199316740036011,
0.4344715178012848,
0.3185325264930725,
-0.6839239001274109,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | le cas des tremblements de terre, comme ces derniers ne dépendent pas des conditions
météorologiques, il est naturel de considérer qu’ils ne sont pas liés aux autres périls. Les
vents cycloniques n’affectant que les DOM, ils peuvent être considérés indépendants de
l’inondation, de la sécheresse et de la submersion marin... |
100491 | [
0.12121003866195679,
0.3978281021118164,
0.49535271525382996,
0.22525998950004578,
0.0036730021238327026,
-0.6553173065185547,
-0.0677206739783287,
-0.552053689956665,
-0.4325653314590454,
1.4334429502487183,
0.7157091498374939,
-0.09914740175008774,
0.04106318950653076,
-0.712898135185241... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | phénomènes avancent plusieurs arguments en faveur de l’absence de corrélation. La nature
des périls est en effet très différente et il est tout à fait possible qu’une zone sois touchée
par des inondations en hiver et une sécheresse en été. De plus, le graphique ci-dessous
(figure 2.10) représentant le coût des inondations... |
100492 | [
-0.13415220379829407,
0.014468317851424217,
0.37353387475013733,
0.041569244116544724,
-0.2345096468925476,
0.08952275663614273,
-0.05808159336447716,
-0.4079495966434479,
-0.42531678080558777,
1.0574681758880615,
1.1278772354125977,
0.2837052643299103,
-0.0417063869535923,
-0.444389760494... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | de connaître la charge brute de la CCR, par simulation et cédante. Pour ce faire, nous
appliquons à chaque cédante son programme de réassurance (figure 2.11).
Figure 2.11 – Application du programme de réassurance d’une cédante à sa sinistralité
Cat Nat.36
Chapitre 2. Présentation du modèle interne partiel
En agrégeant l... |
100493 | [
-0.366413414478302,
-0.11438526958227158,
0.15757231414318085,
0.27590620517730713,
-0.32163599133491516,
-0.09187731146812439,
0.22377002239227295,
-0.5818500518798828,
-0.6041483283042908,
1.1749141216278076,
0.8805363774299622,
0.1625036597251892,
0.06869027018547058,
-0.456601381301879... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | 2.2.2
La modélisation de la charge de réassurance
Lorsque nous connaissons la charge brute de la CCR pour chaque simulation, nous
pouvons calculer la charge nette de la CCR en appliquant la garantie de l’Etat (figure 2.13).
Pour cela, il est nécessaire de connaître le montant du seuil d’intervention de l’Etat (SIE)
au-d... |
100494 | [
-0.4235057234764099,
0.1930878907442093,
0.12307275086641312,
0.20090346038341522,
-0.1059674620628357,
-0.2823529541492462,
0.03746533393859863,
-0.3315525949001312,
-0.1860615611076355,
1.064711093902588,
0.5740435123443604,
0.6516619920730591,
0.21088524162769318,
-0.35851946473121643,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | moyenne de la charge nette sur les 50000 simulations.
2.2.3
La modélisation de la charge de l’Etat
La distribution de la charge brute permet également d’estimer la charge de l’Etat.
En effet, pour chaque simulation, nous pouvons savoir quel est l’impact pour l’Etat en
effectuant le calcul suivant :
Charge Etati = max ( C... |
100495 | [
-0.04220481961965561,
0.017498407512903214,
0.35915350914001465,
-0.7459226250648499,
-0.11311867088079453,
0.2151518166065216,
-0.525204598903656,
-0.5293602347373962,
-0.2827714681625366,
1.4682388305664062,
0.532416820526123,
0.6042997241020203,
-0.05956791713833809,
-0.1843945086002349... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | données qui est pourtant utilisé dans la tarification des traités. La sinistralité brute obtenue
à l’aide du modèle interne partiel dépasse la moyenne historique. Cet écart est dû à la non
survenance d’événement extrême inondation, et d’événement majeur tremblement de terre
et vents cycloniques.
La conception d’un modèl... |
100496 | [
0.19166232645511627,
0.19110296666622162,
0.49692338705062866,
0.6624005436897278,
0.18473905324935913,
-0.35082265734672546,
-0.7495071887969971,
-0.28225836157798767,
-0.06485321372747421,
0.8963304162025452,
0.8123102188110352,
-0.024571843445301056,
-0.35601750016212463,
0.046803217381... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Ces informations ont été communiquées à la CCR au fil du temps, dans le cadre du régime
d’indemnisation des catastrophes naturelles. La couverture de réassurance proposée par la
CCR ne distinguant pas les périls, les données de sinistralité transmises par les cédantes
sont "tous périls". Il n’est donc pas possible de co... |
100497 | [
0.3548808693885803,
0.6369509696960449,
0.8432613611221313,
0.40634649991989136,
-0.13926033675670624,
-0.40599724650382996,
-0.48789873719215393,
-0.1733187586069107,
0.13692595064640045,
0.9675607681274414,
0.827372133731842,
0.46023979783058167,
-0.36140191555023193,
-0.0437478944659233... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Chapitre 3. L’élaboration du modèle interne partiel hybride
"S/P", pour chaque année de l’historique. Quatre lois de probabilité (log-normale, Weibull,
gamma et exponentielle) sont ensuite ajustées à ces rapports S/P grâce à la méthode du
maximum de vraisemblance. Des tests statistiques tels que le test de Cramér-von M... |
100498 | [
-0.2444799244403839,
0.07925043255090714,
0.7539126873016357,
-0.18714693188667297,
-0.3007725477218628,
-0.7419870495796204,
-0.3336459994316101,
0.0016901670023798943,
0.10544092953205109,
1.0144046545028687,
0.8276067972183228,
0.7295106649398804,
0.20012536644935608,
0.0937707796692848... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | formule suivante :
Taux pur = E[(X − f)+]
=
Z
Ω
(X − f) 1X>f dP
=
Z ∞
f
(x − f) fX(x) dx
=
Z ∞
f
(x − f)
1
xσ
√
2π exp
−(ln(x) − µ)2
2σ2
dx.
En développant l’expression, nous trouvons :
Taux pur =
1
σ
√
2π
Z ∞
f
exp
−(ln(x) − µ)2
2σ2
dx
− f
Z ∞
f
1
xσ
√
2π exp
−(ln(x) − µ)2
2σ2
dx.3.1. Pourquoi un MIP hybri... |
100499 | [
0.21240302920341492,
0.26563990116119385,
0.5080722570419312,
-0.07731866091489792,
-0.4109506905078888,
-0.7639310956001282,
-0.055784158408641815,
-0.013134857639670372,
0.15893954038619995,
0.8988093733787537,
0.6760397553443909,
-0.05417657643556595,
0.20038920640945435,
0.068413846194... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | lorsque cette dernière n’existe pas, en effectuant un grand nombre de simulations de la
loi de probabilité théorique ajustée à la distribution des rapports S/P. Pour calculer le
montant de la prime technique il est tout d’abord nécessaire de calculer le taux technique
qui correspond au taux pur auquel divers chargements... |
1005 | [
0.2597545087337494,
0.38759469985961914,
0.13230960071086884,
0.2752712368965149,
-0.6321818232536316,
-0.9284285306930542,
0.35465291142463684,
0.012884547002613544,
0.19708676636219025,
0.7767457365989685,
1.0690337419509888,
-0.30810239911079407,
0.42977359890937805,
0.48515453934669495... | {
"title": "2016_0385d80451de5c2ac868eb3227756a80.pdf"
} | risks ») et sont calculés comme étant la somme de la meilleure estimation des flux futurs
(« Best Estimate ») et d’une marge pour risque (qui représenterait en quelque sorte
l’erreur d’estimation) :
Risques non réplicables
Risques réplicablesLe cadre réglementaire : la Directive Solvabilité II
Optimisation de la s... |
10050 | [
-0.09821687638759613,
0.13017775118350983,
-0.11108098924160004,
0.06873791664838791,
0.27558809518814087,
-0.5293245315551758,
-0.049094364047050476,
-0.2567521631717682,
-0.3045678734779358,
0.826420247554779,
0.1341172754764557,
0.26795294880867004,
0.3409131169319153,
0.179698094725608... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | techniques et spécifiques à chaque client, dont l’assimilation et la modélisation exigent une
certaine expérience professionnelle du contrat.
Suite à ces contraintes, des simplifications ont dû être apportées à la méthode d’extraction.
b. Principes d’extraction
Seuls deux « articles 83 » en capitalisation viagère o... |
100500 | [
-0.10501668602228165,
0.0010003943461924791,
0.25842395424842834,
0.2706005573272705,
-0.13180752098560333,
-0.4640779495239258,
-0.40599700808525085,
-0.4115299880504608,
-0.3402157127857208,
1.122779369354248,
0.01780477724969387,
0.6838663220405579,
0.26109305024147034,
0.29217326641082... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | 3.1.2
L’approche à l’exposition
Les modèles physiques décrits précédemment permettent de connaître l’exposition des
cédantes aux principaux périls couverts par le régime d’indemnisation des catastrophes
naturelles. Grâce à ces informations, il est possible de calculer le tarif des traités stop-loss
en prenant en compte... |
100501 | [
-0.02523134835064411,
-0.4143896698951721,
0.4128427803516388,
-0.06472044438123703,
0.042625896632671356,
-0.583572506904602,
-0.302022248506546,
-0.27992308139801025,
-0.5291129350662231,
1.0610417127609253,
0.020743731409311295,
-0.02906460128724575,
0.16579020023345947,
0.5541195273399... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Chapitre 3. L’élaboration du modèle interne partiel hybride
Figure 3.1 – Illustration de la différence d’exposition entre deux cédantes.
L’historique des données de sinistralité peut permettre de capter une partie de cette
différence d’exposition. En effet, la cédante la plus exposée au péril inondation, la cédante
B, dev... |
100502 | [
-0.11520654708147049,
0.32647690176963806,
0.31808045506477356,
-0.02956501953303814,
-0.29916706681251526,
-0.9615288972854614,
-0.37135353684425354,
-0.5195732712745667,
0.5366570353507996,
0.9887149930000305,
0.2706703841686249,
0.5051012635231018,
-0.08372554928064346,
0.14555916190147... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | périls dans la tarification des traités stop-loss et dans le calcul de l’exposition de la CCR.
Cependant, les tarifs obtenus de cette manière sont trop élevés et ne peuvent pas être
utilisés pour des raisons commerciales.
3.1.3
Un équilibre entre les deux méthodes : l’approche hybride
L’objectif de l’approche hybride es... |
100503 | [
0.24218504130840302,
0.5442882776260376,
0.6046540141105652,
-0.6636399030685425,
0.12797623872756958,
-0.2997948229312897,
0.03344794735312462,
-0.3849545121192932,
-0.3768337368965149,
1.677473783493042,
0.5330483317375183,
0.26332205533981323,
0.1230967715382576,
-0.3263363540172577,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | d’inclure des événements extrêmes à forte période de retour.
Afin de créer un modèle hybride, deux méthodes ont été envisagées. La première consiste
à modéliser la sinistralité brute des cédantes grâce à une loi log-normale. La moyenne de la
loi log-normale est estimée à partir des données historiques. L’écart-type de l... |
100504 | [
0.2883506119251251,
0.10647004097700119,
0.52033531665802,
-0.657520592212677,
0.11452159285545349,
-0.25258520245552063,
-0.42625728249549866,
-0.31960567831993103,
-0.07839512825012207,
1.4196094274520874,
0.6010646224021912,
-0.22602267563343048,
0.23319467902183533,
-0.1870824098587036... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | L’atout de cette méthode est d’être justifiable scientifiquement mais sa mise en oeuvre est
plus complexe que la première. C’est cette dernière approche que nous avons retenue.
3.2
Présentation de l’approche hybride
L’approche retenue afin de créer le modèle hybride consiste à mélanger les distributions
de sinistralité hi... |
100505 | [
0.16527888178825378,
0.09329185634851456,
0.4374154508113861,
-0.07866788655519485,
-0.26107436418533325,
-0.25701576471328735,
-0.15217262506484985,
0.21804498136043549,
-0.1896284967660904,
1.3887077569961548,
0.24765686690807343,
-0.08462785184383392,
0.017393680289387703,
-0.0399379730... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | historique et ceux issus des modèles physiques en leur attribuant des poids. Notons qexpo
p
le
quantile d’ordre p issu de la distribution de la sinistralité à l’exposition et qhisto
p
celui issu
de la distribution historique.
Le quantile hybride d’ordre p, que nous noterons qhyb
p
, est alors obtenu de la manière
suiva... |
100506 | [
0.2519073486328125,
0.06191937252879143,
0.715709924697876,
0.45060762763023376,
-0.07190355658531189,
-0.11677354574203491,
-0.23539796471595764,
-0.18039721250534058,
-0.6692160964012146,
1.6683427095413208,
0.2675022482872009,
-0.11052455008029938,
0.007368401624262333,
-0.2354514747858... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | définissons une fonction de crédibilité, notée f, permettant d’attribuer un poids différent
à chaque distribution en fonction de l’ordre p du quantile, et donc de la période de retour
associée, telle que :
f(p) = αp .44
Chapitre 3. L’élaboration du modèle interne partiel hybride
3.2.1
La fonction de crédibilité
Afin de dé... |
100507 | [
0.18272864818572998,
-0.2614356279373169,
0.7350780963897705,
0.1539265215396881,
0.3604487180709839,
-0.1361033022403717,
0.1627224236726761,
-0.25920993089675903,
-0.5144535899162292,
1.5710889101028442,
0.19084513187408447,
0.24487705528736115,
0.21930131316184998,
0.023631371557712555,... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | nous disposons nous permettent d’avoir des résultats plus fiables pour les faibles périodes
de retour. A l’inverse, pour les périodes de retour supérieures à 100 ans (p ≥ 0, 99), les
données à l’exposition sont plus pertinentes car nous ne disposons pas d’assez d’historique.
Au-delà de 100 ans, nous souhaitons donc avoi... |
100508 | [
-0.006513405591249466,
0.3223417401313782,
0.533872127532959,
0.08825322985649109,
-0.09674836695194244,
-0.11910592019557953,
-0.1559721827507019,
-0.4003062844276428,
-0.19037748873233795,
1.3518682718276978,
0.30788755416870117,
-0.3601478338241577,
-0.026311971247196198,
-0.50121438503... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | les contraintes. Pour les faibles périodes de retour, le poids attribué à l’exposition est très
faible. Dans le cas d’une période de retour inférieure à 20 ans, ce qui correspond à un
quantile d’ordre p inférieur à 0, 95, le coefficient de crédibilité αp est inférieur à 0, 06 et
pour une période de retour de 50 ans il es... |
100509 | [
-0.29899418354034424,
0.20469827950000763,
0.2911732792854309,
-0.3254059851169586,
-0.005112573504447937,
-0.6220133304595947,
0.1809319108724594,
-0.11472003161907196,
0.026758499443531036,
1.1103302240371704,
0.4809539020061493,
0.4999871253967285,
0.18703334033489227,
0.220592841506004... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Le calcul de la distribution hybride
Le calcul de la distribution hybride peut être effectué à trois niveaux différents :
• au niveau CCR ;
• au niveau de chaque cédante ;
• au niveau de chaque péril modélisé et de chaque cédante.
Le premier cas de figure est réalisable car nous disposons à la fois des données comptables
... |
10051 | [
0.22616048157215118,
0.27363988757133484,
-0.7067873477935791,
0.007104901131242514,
-0.528751790523529,
-0.3527933359146118,
-0.10018832981586456,
0.24498577415943146,
-0.1741553097963333,
1.141841173171997,
0.6125116348266602,
0.05592243745923042,
0.15477412939071655,
0.17697834968566895... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | 2008
2009
2010
2011
2012
Femmes
51
51
48
47
41
Homme
33
37
31
33
31
Nombre de décès
Décès
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
140%
6062646668707274767880828486889092949698
Taux de mortalité
Estimateur de Hoem pour les
hommes
2008
2009
2010
2011
2012
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 ... |
100510 | [
-0.023378822952508926,
0.027886230498552322,
0.3278389275074005,
0.01905830018222332,
-0.06366114318370819,
-0.956139862537384,
-0.16042450070381165,
-0.1980147361755371,
0.07471904903650284,
1.0749001502990723,
0.5938094258308411,
0.27075621485710144,
0.17454516887664795,
-0.0872382149100... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | plus complexe à mettre en oeuvre que la première. Enfin, le troisième niveau est encore
plus précis. Cependant, nous ne disposons pas des données comptables péril par péril
pour les cédantes. En effet, les couvertures de réassurance proposées dans le cadre du
régime d’indemnisation des catastrophes naturelles ne distingu... |
100511 | [
-0.2652117908000946,
0.2798994779586792,
0.055418290197849274,
0.1473599076271057,
-0.12092508375644684,
-0.0744638741016388,
0.22806157171726227,
-0.2816013693809509,
-0.12567511200904846,
1.180612325668335,
0.31460899114608765,
0.41252633929252625,
0.014153016731142998,
-0.15070381760597... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Nous calculons la distribution de la sinistralité hybride au niveau de chaque cédante.
Cependant, nous souhaitons, in fine, connaître la distribution de la sinistralité hybride à
la charge de la CCR.
Pour ce faire, il est nécessaire d’agréger la sinistralité hybride à la charge de la CCR de46
Chapitre 3. L’élaboration d... |
100512 | [
-0.42229965329170227,
0.17698383331298828,
0.21308369934558868,
-0.11728134751319885,
-0.14431335031986237,
-0.1735030710697174,
0.1057392805814743,
-0.39894673228263855,
-0.005815132055431604,
1.2107335329055786,
0.7504966259002686,
0.33765316009521484,
-0.03794171288609505,
-0.6174188256... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | leur exposition. La sinistralité à la charge de la CCR pour une période de retour donnée ne
peut donc pas être calculée en sommant la sinistralité de chaque cédante pour une même
période de retour. Nous perdrions l’effet de diversification du portefeuille de la CCR.
Nous allons présenter dans la suite la méthode retenue ... |
100513 | [
-0.43832769989967346,
0.2923729121685028,
0.17063358426094055,
-0.0009208862902596593,
-0.23607836663722992,
-0.2527637481689453,
-0.29965388774871826,
-0.19432243704795837,
-0.14512181282043457,
1.14803147315979,
-0.7389237880706787,
0.024308787658810616,
-0.11152228713035583,
0.302954286... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | historique et de la sinistralité à l’exposition.
La distribution de la sinistralité à l’exposition correspond aux 50000 années fictives
simulées grâce aux modèles physiques. Pour chacune des années fictives simulées, un évé-
nement se produit et impacte l’ensemble du marché. Les cédantes sont donc, potentielle-
ment, tou... |
100514 | [
-0.07825316488742828,
0.1708696037530899,
0.3706710934638977,
-0.050685491412878036,
0.05524629354476929,
-0.21198219060897827,
-0.0976337194442749,
-0.6361169219017029,
0.23917707800865173,
1.3204904794692993,
0.1033160388469696,
0.2984740138053894,
-0.06718913465738297,
-0.34240078926086... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Ainsi, un même événement peut correspondre à une période de retour de dix ans pour
une cédante et à une période de retour de 50 ans pour une autre. Pour un tel événement,
la sinistralité hybride de la première cédante est obtenue par combinaison linéaire entre :
• le coût du modèle à l’exposition associé à une période ... |
100515 | [
-0.09937383979558945,
0.21252870559692383,
0.12752805650234222,
0.09934809803962708,
0.02636641263961792,
-0.26765701174736023,
0.17968134582042694,
-0.3749595880508423,
-0.3377147912979126,
1.0893363952636719,
0.48758944869041443,
0.17769069969654083,
0.17048783600330353,
-0.3691353201866... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | L’idée est de prendre les périodes de retour associées au modèle physique qui par définition
prend en compte l’exposition d’une cédante pour chaque événement.
Enfin, nous obtenons la distribution de la sinistralité hybride à la charge de la CCR
selon le même principe que celui détaillé dans la partie 2.2 (page 33). Après... |
100516 | [
-0.27074161171913147,
0.47711557149887085,
0.22277042269706726,
0.2024834305047989,
-0.11537745594978333,
-0.16625374555587769,
0.009697937406599522,
-0.5404409766197205,
0.17445912957191467,
1.4897098541259766,
0.5088139176368713,
0.5192843079566956,
-0.09193558990955353,
-0.6344510316848... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | par période de retour. En effet, cela reviendrait à sommer des coûts issus de simulations
différentes. De plus, chaque événement impacte l’ensemble des cédantes. Il existe donc une
corrélation entre la sinistralité les cédantes dont il faut tenir compte. Pour calculer la sinis-
tralité hybride à la charge de la CCR, nous... |
100517 | [
0.3014339506626129,
0.12835192680358887,
0.07414115220308304,
-0.672338604927063,
-0.03461194410920143,
-0.7271620631217957,
-0.15056556463241577,
-0.7202762365341187,
0.029414286836981773,
1.088982343673706,
0.2482658475637436,
0.9867210388183594,
-0.08384781330823898,
-0.0406323000788688... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | événements simulés.
Finalement, l’élaboration du modèle interne partiel hybride peut être illustré grâce au
schéma suivant :48
Chapitre 3. L’élaboration du modèle interne partiel hybride
Figure 3.4 – Schéma général du MIP hybride.3.3. Les enjeux de l’élaboration d’un MIP hybride
49
3.3
Les enjeux de l’élaboration d’un ... |
100518 | [
0.3738691806793213,
-0.4186963737010956,
0.24132776260375977,
-0.5732452869415283,
-0.011902764439582825,
-0.4133538603782654,
-0.17463886737823486,
-0.8385596871376038,
-0.29622671008110046,
1.1123416423797607,
0.5312832593917847,
0.29700902104377747,
0.0028319323901087046,
-0.19336608052... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | 3.3.1
L’architecture du processus
Le modèle hybride développé fait appel à plusieurs logiciels et à des bases de données.
Il s’appuie notamment sur le logiciel commercial développé par la société Aon Benfield,
ReMetrica. Ce logiciel permet d’appliquer les conditions des traités de réassurance de
chaque cédante et donc d... |
100519 | [
0.14895468950271606,
-0.11366919428110123,
-0.08469152450561523,
-0.3152068257331848,
-0.053496282547712326,
0.16221001744270325,
-0.034418970346450806,
0.05785399675369263,
-0.29218336939811707,
1.191318154335022,
0.28739121556282043,
0.008511502295732498,
0.16839364171028137,
-0.14739342... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Création de l’architecture du modèle ReMetrica
Cette partie fait référence à l’étape "Modification du modèle" du schéma (figure 3.5).
Afin de créer notre modèle hybride sous ReMetrica, nous partons d’un modèle ReMetrica
élaboré selon l’approche à l’exposition. Cette approche se base entièrement sur les résultats
issus des... |
10052 | [
0.059405338019132614,
0.1516975462436676,
-0.10260283201932907,
-0.2917383015155792,
-0.09676625579595566,
-0.38420170545578003,
-0.24461117386817932,
0.11961290240287781,
-0.15233884751796722,
1.4434505701065063,
0.23894229531288147,
0.04540102928876877,
-0.21267588436603546,
0.5002680420... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | c. Analyse descriptive des rentiers
Il en résulte alors une base de rentiers, dont les caractéristiques principales sont récapitulées
graphiquement :
.
On constate notamment que l’exposition et le nombre de décès sont très faibles : on peut d’ores et
déjà noter que le nombre de données à dispositio... |
100520 | [
-0.1272348016500473,
-0.38239866495132446,
0.6257162094116211,
-0.6686013340950012,
0.2732985317707062,
-0.5216220617294312,
0.2350006252527237,
-0.5347065329551697,
-0.02043789066374302,
1.4236904382705688,
0.40096089243888855,
0.2240106165409088,
-0.4994169771671295,
-0.38467440009117126... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Le logiciel possède une interface Visual Basic for Applications (VBA) permettant de
manipuler certains objets du modèle. Grâce à cette interface, il nous est possible d’adapter
le modèle à l’exposition pour créer le modèle hybride. Cette approche est plus rapide
qu’élaborer le modèle dès le début car les données relati... |
100521 | [
-0.22104574739933014,
-0.3878156542778015,
0.5561572313308716,
-0.01280809286981821,
-0.2080317735671997,
-0.5350289940834045,
0.11901857703924179,
-0.7809485793113708,
-0.006555262487381697,
1.376288890838623,
0.09288077056407928,
0.3068092167377472,
-0.016829730942845345,
0.4648841023445... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | données comptables" et "Sinistralité hybride" du schéma (figure 3.5). Cette étape est réa-
lisée grâce au langage R. Pour ce faire, deux types de données sont nécessaires :
• les données à l’exposition, c’est-à-dire la Year Loss Table tous périls de la cédante ;
• les données historiques.
Les premières sont stockées sou... |
100522 | [
0.008749831467866898,
-0.22924791276454926,
0.09419095516204834,
-0.27259987592697144,
0.057888537645339966,
-0.31443503499031067,
0.007771513424813747,
-0.7854326367378235,
-0.13828127086162567,
1.2115105390548706,
0.5289434194564819,
0.6504939794540405,
-0.1435755044221878,
-0.2732345163... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Chargement de la sinistralité hybride de chaque cédante
L’étape suivante permet de charger la sinistralité hybride de chaque cédante dans le
modèle ReMetrica. Elle correspond à l’étiquette "Chargement des données du schéma (fi-3.3. Les enjeux de l’élaboration d’un MIP hybride
51
gure 3.5). Cet acte est accompli depuis l... |
100523 | [
0.017245743423700333,
-0.24892041087150574,
0.3950165808200836,
-0.01960086263716221,
0.03009222447872162,
-0.3809765577316284,
0.18559026718139648,
-0.6114012598991394,
-0.4252718687057495,
0.9570075869560242,
0.24031315743923187,
0.9291635751724243,
-0.49305233359336853,
-0.1360786408185... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | il est nécessaire d’intervenir à plusieurs reprises. Pour le modèle hybride, nous avons voulu
automatiser l’intégralité du processus afin qu’il soit le plus fluide possible et pour éviter
au maximum les erreurs opérationnelles. En partant du modèle ReMetrica à l’exposition,
il est donc possible de générer l’ensemble du M... |
100524 | [
0.27888473868370056,
-0.20388957858085632,
0.8049651980400085,
0.005996125750243664,
0.024075403809547424,
-0.49532651901245117,
-0.3524816036224365,
-0.727389931678772,
-0.15585671365261078,
0.875139594078064,
0.07333952933549881,
0.8043036460876465,
-0.5451880693435669,
-0.13656285405158... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | des arguments depuis l’interface VBA de ReMetrica.
Le langage de programmation R permet d’interagir avec des bases de données et génère
des fichiers ".csv". Un fort enjeux de l’élaboration du MIP hybride fut d’automatiser les
extractions des données comptables depuis les bases de données. Ces extractions étaient
jusqu’à... |
100525 | [
0.06054168567061424,
-0.464013010263443,
0.6198989152908325,
-0.3431814908981323,
0.1287078559398651,
-0.5398910045623779,
-0.18121343851089478,
-0.787097692489624,
0.23439808189868927,
0.8166003227233887,
0.1676904857158661,
0.5574365258216858,
-0.129673033952713,
0.22670921683311462,
-... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | pouvoir réaliser des contrôles par la suite.
Enfin, il a fallu automatiser le chargement du fichier ".csv" de sinistralité hybride de
chaque cédante dans le modèle ReMetrica. Nous avons pu réaliser cette dernière étape à
l’aide de l’interface VBA du logiciel.
3.3.3
Un outil de cotation
Un des objectifs majeurs du MIP hyb... |
100526 | [
0.3667958974838257,
0.2152223438024521,
0.5937105417251587,
-0.236567884683609,
0.17147472500801086,
-0.4198761582374573,
-0.6373620629310608,
-0.6116966605186462,
0.0314980074763298,
1.0518289804458618,
0.4292917549610138,
0.5696569681167603,
0.03830138221383095,
-0.17623849213123322,
-... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | Chapitre 3. L’élaboration du modèle interne partiel hybride
Nous avons évoqué précédemment que pour calculer la distribution de la sinistralité
hybride, les données à l’exposition et historiques sont nécessaires. La tarification des traités
se base également sur ces données. Nous avons donc profité de cette opportunité p... |
100527 | [
-0.27374669909477234,
0.2002340406179428,
0.012342902831733227,
-0.0032397855538874865,
-0.4157358407974243,
-0.5512911081314087,
0.3981422185897827,
-0.4035400152206421,
-0.17733466625213623,
0.8855493068695068,
0.31791627407073975,
0.2262728214263916,
0.035344719886779785,
-0.06576213240... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | nentielle.
La seconde méthode de tarification intégrée dans le modèle permet de calculer les tarifs
selon une approche hybride. Elle a pour but d’utiliser les données de sinistralité historique
et à l’exposition de la cédante. Pour ce faire, nous utilisons la distribution hybride de la
cédante calculée en amont. Cette d... |
100528 | [
0.2093885987997055,
0.16552498936653137,
0.1233028769493103,
-0.37090733647346497,
-0.10886181145906448,
-0.32084760069847107,
-0.12734951078891754,
-0.5138480067253113,
-0.055562783032655716,
1.047147274017334,
0.3111366927623749,
0.8786457777023315,
0.04051865637302399,
0.168573409318923... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | et à l’exposition sont nécessaire à l’élaboration du modèle hybride mais également à la
tarification des traités. Nous réalisons de ce fait la cotation des traités en même temps que
l’élaboration du modèle. Secondement, l’utilisation des mêmes distributions hybrides pour
l’élaboration des tarifs hybrides et le calcul de... |
100529 | [
-0.15380406379699707,
-0.2660391628742218,
0.2709317207336426,
-0.310033917427063,
0.1309903860092163,
-0.4602915644645691,
-0.06016480550169945,
-0.5583648085594177,
0.27743834257125854,
1.0324598550796509,
0.057135146111249924,
1.275844931602478,
0.1316312551498413,
-0.27153271436691284,... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | 3.3.4
Les contrôles
Lors de l’élaboration d’un modèle, il est indispensable de faire différents contrôles.
En effet, l’automatisation du processus à l’avantage d’éviter les erreurs opérationnelles, à
condition d’être contrôlé. Nous allons distinguer les contrôles effectués lors de la mise en
place du modèle et ceux réalis... |
10053 | [
0.36286836862564087,
0.06446535140275955,
-0.3882819414138794,
-0.029814567416906357,
0.22435733675956726,
-0.14729703962802887,
-0.16293741762638092,
0.1432827115058899,
0.0717291310429573,
1.09177565574646,
-0.30977946519851685,
0.38843661546707153,
0.008739153854548931,
0.28935566544532... | {
"title": "2016_3090fc160532a2ee243c3ca4be83d406.pdf"
} | 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
Estimateur de sortie
Estimateur de Hoem de la base des actifs
2008
2009
2010
2011
2012
Il n’est donc pas aisé d’en ressortir des conclusions robustes par rapport aux comportements de la
mortalité au cours du temps, du fait du faible échantillon de rentiers. Entre autres, pou... |
100530 | [
0.3269611597061157,
-0.3697178065776825,
0.08767372369766235,
-0.1730760782957077,
-0.0054360032081604,
-0.27314990758895874,
0.2904655337333679,
-0.516122043132782,
0.11937590688467026,
1.3627763986587524,
0.46786436438560486,
0.679487943649292,
0.18124456703662872,
0.07593987882137299,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | des traités de l’année 2017. Nous nous sommes donc placés à la même date de valeur que
celle utilisée pour les extractions comptables pour le renouvellement 2017. Nous avons
ensuite comparé les données comptables obtenues grâce au modèle à celles extraites à la
main (figure 3.6).
Figure 3.6 – Schéma représentant le cont... |
100531 | [
0.1805965006351471,
-0.14470481872558594,
0.47404229640960693,
-0.38424837589263916,
0.05545671284198761,
-0.32669782638549805,
-0.24010662734508514,
-0.23473890125751495,
-0.1446387767791748,
1.7820271253585815,
0.14453984797000885,
0.6931526064872742,
0.39758816361427307,
0.1015323847532... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | types de données.
Lors de l’élaboration du modèle hybride, nous avons la possibilité de modifier la fonc-
tion de crédibilité afin d’attribuer un poids nul à la distribution historique (∀ p, αp = 1).
Nous obtenons alors un modèle hybride uniquement constitué de sinistralité à l’exposition.
Nous pouvons comparer les résul... |
100532 | [
0.37415599822998047,
-0.4776366055011749,
0.6544715762138367,
-0.5134432911872864,
-0.09214109182357788,
-0.34418219327926636,
-0.15309354662895203,
-1.169567346572876,
-0.3372407853603363,
1.2526957988739014,
0.438899964094162,
0.7502764463424683,
0.05962945520877838,
0.3028601109981537,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | (figure 3.7).54
Chapitre 3. L’élaboration du modèle interne partiel hybride
Figure 3.7 – Schéma représentant le contrôle des cotations.
Les contrôles réalisés lors du lancement du MIP hybride
En ce qui concerne les contrôles réalisés lors du lancement du modèle, plusieurs types
de vérifications sont effectuées.
La premièr... |
100533 | [
0.24632267653942108,
-0.22876650094985962,
0.22852815687656403,
-0.2940225601196289,
-0.1703084111213684,
-0.5196123123168945,
-0.34690621495246887,
-0.2565017342567444,
0.24761566519737244,
0.7078694105148315,
0.5180957913398743,
0.8828480243682861,
-0.035270676016807556,
0.21206906437873... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | l’exposition. Nous confrontons alors les résultats obtenus de la sorte à ceux du modèle
ReMetrica à l’exposition. Les résultats des deux modèles doivent être identiques.
La dernière vérification concerne les tarifs obtenus grâce au modèle hybride. Nous dis-
posons d’un outil de cotation indépendant du modèle, utilisé ju... |
100534 | [
0.24953693151474,
0.24581241607666016,
0.4832867383956909,
-0.40539130568504333,
0.18528617918491364,
-0.4540834128856659,
-0.5131515860557556,
-0.6845457553863525,
0.029068702831864357,
1.243398904800415,
0.19672609865665436,
0.5057809352874756,
-0.03101550042629242,
0.11231930553913116,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | 55
Figure 3.8 – Contrôle des cotations après le lancement du MIP hybride.Chapitre 4
Applications sur le portefeuille CCR
4.1
Réflexions autour de l’approche historique : impacts
sur le MIP hybride
La distribution de la sinistralité historique utilisée afin de créer la distribution hybride
est obtenue en ajustant une loi ... |
100535 | [
0.5714598298072815,
0.6432030200958252,
0.6153494119644165,
-0.026727158576250076,
-0.2321287840604782,
-0.4681953191757202,
-0.13709275424480438,
0.4914223253726959,
-0.98325115442276,
1.118373990058899,
0.49800774455070496,
0.4339292049407959,
0.011207121424376965,
-0.21313215792179108,
... | {
"title": "2017_7f6ebf68fbbef3961fe9ca988aff2008.pdf"
} | du maximum de vraisemblance. Cette méthode est recommandée dans le cas de petits
échantillons, ce qui est le cas ici. En effet, nous disposons d’environ 30 valeurs pour chaque
cédante. Dans la majeure partie des cas, la loi log-normale est adaptée pour modéliser la
sinistralité historique des cédantes. Les cédantes pour... |
Subsets and Splits
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