Estimation des risques prévisibles et imprévisibles en assurance automobile.

Résumé Ce projet s'appuie sur le modèle de risque développé par Li et al. (2015) et s'intéresse à la modélisation, l'estimation et la tarification de l'assurance pour les risques liés aux technologies innovantes ou à d'autres risques émergents ou latents. Le modèle considère deux flux de risques différents qui apparaissent ensemble, mais qui ne sont pas clairement séparés ou observés. Plus précisément, nous considérons un processus de surplus de risque où les primes sont ajustées en fonction de la fréquence des sinistres passés, comme dans un système de bonus-malus (BM), lorsque nous considérons un flux de risque classique ou historique et un flux de risque imprévisible. Ces derniers sont des risques inconnus qui peuvent présenter une grande incertitude et qui, lors de la tarification de l'assurance (tarification et taux d'expérience), suggèrent une stratégie sensible d'ajustement des primes. Il n'est pas évident pour l'actuaire d'observer quel sinistre provient de l'un ou l'autre flux. Lors de la modélisation de tels risques, il est crucial d'estimer le comportement de ces sinistres, leur occurrence et leur gravité. Le calcul des primes doit refléter équitablement la nature de ces deux types de flux de risques. Nous commençons par proposer un modèle, en séparant le nombre de sinistres et leur gravité, puis nous proposons une méthode de calcul des primes, et enfin une procédure d'estimation des paramètres. Dans la modélisation, nous supposons une approche bayésienne telle qu'utilisée dans la théorie de la crédibilité, une approche de crédibilité pour le calcul de la prime et l'utilisation de l'algorithme Expectation-Maximisation (EM) dans la procédure d'estimation.