Modélisation de la fréquence des sinistres avec données télématiques par le modèle GBMP

Meraihi, Noureddine (2019). « Modélisation de la fréquence des sinistres avec données télématiques par le modèle GBMP » Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.

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Résumé

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont de nos jours couramment utilisés dans plusieurs domaines comme outils de prédiction. Toutefois, certains modèles nécessitent une adaptation à la réalité de l'industrie avant de les appliquer. À l'aide de données télématiques, nous intéressons à la modélisation de la fréquence de réclamations par le modèle Gradient Boosting Machine Poisson (GBMP). Nous modifions sa fonction de perte afin de refléter la surdispersion dans les données d'assurance. Pour comprendre les résultats obtenus, nous examinons l'influence marginale des variables explicatives au moyen de graphiques d'importance relative et de diagrammes de dépendance partielle (PDPs). Ensuite, nous utilisons les valeurs SHapley Additive exPlanations (SHAP) afin de sélectionner et segmenter nos variables. Finalement, nous mesurons la performance prédictive de notre modèle à l'aide des règles de scores pour les données de comptage. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : actuariat, tarification en assurance automobile, modélisation de la fréquence, sélection et segmentation des variables, données télématiques, apprentissage automatique, Gradient Boosting Machine Poisson (GBMP), diagrammes de dépendance partielle (PDPs), SHapley Additive exPlanations (SHAP)

Type: Mémoire accepté
Informations complémentaires: Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur.
Directeur de thèse: Boucher, Jean-Philippe
Mots-clés ou Sujets: Assurance-automobiles / Tarifs / Demandes de règlement / Modèles mathématiques / Gradient Boosting Machine Poisson (GBMP) / Apprentissage automatique / Actuariat
Unité d'appartenance: Faculté des sciences > Département de mathématiques
Déposé par: Service des bibliothèques
Date de dépôt: 04 déc. 2020 12:12
Dernière modification: 04 déc. 2020 12:12
Adresse URL : http://archipel.uqam.ca/id/eprint/13722

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