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    FINANCESIMPLE | GUIDES CLAIRS, OUTILS ET ACTUALITÉS FINANCE

    Qu’est-ce que la théorie de la fiabilité ? Comprendre l’estimation du risque pour les actuaires

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    Par Nicolas Bernard sur April 11, 2019 Assurance
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    Qu’est-ce que la théorie de la fiabilité ?

    La théorie de la fiabilité fait référence aux outils, politiques et procédures utilisés par les actuaires lors de l’examen des données pour estimer le risque. La théorie de la fiabilité utilise des modèles et des méthodes mathématiques pour effectuer des estimations basées sur l’expérience, où « expérience » fait référence à des données historiques.

    Leçon principale

    • La théorie de la fiabilité aide les actuaires à estimer le risque à l’aide de modèles mathématiques et de données historiques.
    • Les compagnies d’assurance utilisent la théorie de la fiabilité pour équilibrer les risques et fixer les primes en fonction de leur expérience passée.
    • Les actuaires analysent les données historiques politique par politique pour identifier les différences et ajuster les estimations.
    • La théorie de la fiabilité combine des estimations empiriques et des estimations de base pour développer des formules statistiquement significatives pour évaluer le risque.

    L’importance de la théorie de la fiabilité dans l’évaluation des risques

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    La théorie de la crédibilité aide les actuaires à comprendre les risques liés à la fourniture d’une assurance et permet aux assureurs de limiter leur exposition aux sinistres et aux pertes. Les compagnies d’assurance et les actuaires développent des modèles basés sur les pertes historiques, dans lesquels le modèle prend en compte un certain nombre d’hypothèses qui doivent être testées statistiquement pour déterminer leur fiabilité. Par exemple, une compagnie d’assurance examinera les pertes passées subies lors de l’assurance d’un groupe particulier d’assurés pour estimer combien il pourrait en coûter pour assurer un groupe similaire à l’avenir.

    Lors de l’élaboration d’une estimation, l’actuaire sélectionnera d’abord une estimation de base. Par exemple, une compagnie d’assurance-vie peut choisir une table de mortalité comme base de son estimation de base, car les sinistres ne surviennent qu’au décès de l’assuré. Les actuaires utiliseront diverses estimations de base pour aborder différents aspects du type de police, y compris le prix généralement facturé par l’assureur pour les primes.

    Appliquer la théorie de la fiabilité à la pratique actuarielle

    Une fois l’estimation de base établie, l’actuaire examinera l’expérience historique de l’assureur, police par police. L’actuaire étudiera ces données historiques pour voir en quoi l’expérience de l’assureur peut différer de celle des autres assureurs. Les tests permettent aux actuaires de générer différents poids en fonction de la variance.

    Par exemple, il peut segmenter les conducteurs par âge, sexe et type de voiture ; un jeune homme conduisant une voiture rapide est considéré comme à haut risque, et une vieille femme conduisant une petite voiture est considéré comme à faible risque. La division est effectuée en équilibrant les deux exigences, à savoir que les risques dans chaque groupe soient suffisamment similaires et que le groupe soit suffisamment grand pour qu’une analyse statistique significative de l’expérience en matière de sinistres puisse être effectuée pour calculer les primes. Ce compromis signifie qu’aucun groupe ne comporte exactement les mêmes risques. Le problème est alors de trouver un moyen de combiner l’expérience du groupe avec l’expérience individuelle en matière de risque pour parvenir à une rémunération plus appropriée. La théorie de la fiabilité apporte une solution à ce problème.

    La théorie de la fiabilité repose en fin de compte sur une combinaison d’estimations empiriques issues de données historiques ainsi que d’estimations de base pour développer des formules. Les formules sont utilisées pour recréer des expériences passées et sont ensuite testées par rapport aux données réelles. Les actuaires peuvent utiliser de petits ensembles de données lors de la création des estimations initiales, mais en fin de compte, les grands ensembles de données sont préférés car ils sont plus significatifs sur le plan statistique.

    Nicolas Bernard
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    Je décortique entreprises et portefeuilles: valorisation, qualité, risques et scénarios. Je vous aide à éviter les décisions émotionnelles et à suivre une stratégie cohérente. Objectif: comprendre ce que vous détenez et pourquoi, avec un suivi clair.

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