Les techniques d'analyse de survie appliquées à un produit d'invalidité Ethias : CAMI

Details

Supervisors

Courtois, Cindy

Faculty

Faculté des sciences

Degree label

Master [120] en sciences actuarielles, à finalité spécialisée

Abstract

La compagnie d'assurance Ethias possède, parmi ses produits d'assurance de groupe, un produit d'assurance complémentaire nommé CAMI pour "Assurance collective maladie-invalidité". C'est de ce produit dont il sera question dans ce mémoire. La modélisation actuelle de la compagnie présente une série de faiblesses, que nous détaillerons dans la suite, et l'objectif du mémoire est de remédier à ces lacunes. Nous recherchons un modèle qui corresponde au mieux au produit tout en tenant compte des contraintes existantes que nous allons décrire dans le travail, notamment au niveau de la qualités des données disponibles sur le produit. Nous établirons également des raccourcis qu'il conviendra de prendre en raison de ces contraintes. Pour ce faire, il conviendra dans un premier temps, de décrire au mieux le produit et d'énoncer les principales caractéristiques qui seront nécessaires à sa modélisation. Des rappels théoriques des concepts de base seront également faits pour une meilleure appréhension du produit. Une fois que le produit en lui-même sera bien compris, deux modèles seront alors présentés. L'approche classique en assurance invalidité, à savoir le modèle de Weibull et une approche basée sur le modèle proportionnel de Cox. Ces deux modèles seront d'abord étudiés de manière théorique, afin de comprendre pourquoi ils pourraient éventuellement convenir pour le produit CAMI. Ensuite, des applications pratiques seront effectuées sur une base de données de polices CAMI de chez Ethias. Une étude préliminaire de la base de données sera faite pour s'assurer que ce jeu de données soit utilisable. L'objectif final sera alors d'apporter la meilleure solution pour la compagnie, soit garder le modèle existant bien qu'imparfait et nous verrons pourquoi dans la suite lors de la description de l'approche actuelle, soit choisir un des deux modèles proposés pour leur modélisation future si toutefois ceux-ci parviennent à être calibrés sur nos données.