Modélisation individuelle des réserves en assurance I.A.R.D. : distribution Tweedie multivariée avec choc commun

Yanez, Juan Sebastian (2017). « Modélisation individuelle des réserves en assurance I.A.R.D. : distribution Tweedie multivariée avec choc commun » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.

Fichier(s) associé(s) à ce document :
[img]
Prévisualisation
PDF
Télécharger (6MB)

Résumé

Dans ce mémoire on présente un modèle stochastique pour les réserves en assurances I.A.R.D. (Incendie, Accidents et Risques Divers). On cherche à combiner deux approches étudiées dans la littérature : l'utilisation de la dépendance entre différentes lignes d'affaires (ou secteurs d'activités) et la modélisation individuelle des réserves. Afin d'étudier cette dépendance, on propose d'utiliser la famille de distributions Tweedie multivariée avec choc commun. L'avantage de cette famille est qu'elle est particulièrement flexible et, surtout, que les prédictions peuvent être obtenues sous forme fermée. En outre, on montrera que l'utilisation des données individuelles plutôt que collectives ouvre la porte à d'autres méthodes d'estimation des paramètres. Les résultats théoriques sont illustrés à l'aide d'un jeu de données réel. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Réserves individuelles, Dépendance, Distribution Tweedie multivariée, Choc commun

Type: Mémoire accepté
Informations complémentaires: Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur.
Directeur de thèse: Pigeon, Mathieu
Mots-clés ou Sujets: Assurance -- Réserves -- Modèles mathématiques / Distribution Tweedie multivariée avec choc commun / Demandes de règlement
Unité d'appartenance: Faculté des sciences > Département de mathématiques
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 13 nov. 2017 13:49
Dernière modification: 13 nov. 2017 13:49
Adresse URL : http://archipel.uqam.ca/id/eprint/10640

Statistiques

Voir les statistiques sur cinq ans...