Théorie de la crédibilité TD1
M1 EURIA
27 mars 2017
Exercice 1
On reprend l’exemple du cours ci-dessous.
Année 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total
Contrat 1 10 5 15
Contrat 2 15 12 5 10 42
Contrat 3 2 3 5 10
Contrat 4 20 15 25 60
Contrat 5 5 10 15
Contrat 6 3 2 5 10
Contrat 7 5 2 5 12
Contrat 8 30 15 20 20 85
Contrat 9 2 5 2 9
Contrat 10 10 10
Table1 – Sinistralité observée
1. Vérifier à l’aide d’une analyse de la variance à un facteur si on peut supposer que le portefeuille est homogène.
2. Dans cette question, on considère le modèle Exponentielle-Gamma avec les notations du cours.
(a) Exprimer l’espéranceE[Xi,j]et la variancevar(Xi,j)de la loi a priori en fonction des paramètresαetβ de la loi gamma.
(b) Inverser les relations précédentes pour exprimerαetβ en fonction deE[Xi,j] et var(Xi,j).
(c) Proposer une estimation deαetβ en utilisant la méthode des moments (c’est à dire en remplaçantE[Xi,j]et var(Xi,j)par leurs estimateurs usuels dans la relation de la question précédente).
(d) En déduire une estimation de la prime a posteriori pour les10assurés du tableau 1.
(e) Comparer la loi GPD ajustée à la loi des observations à l’aide d’un graphique simple et discuter.
3. Ecrire un code R qui permet de simulernannées de sinistre pourpassurés. Le résultat sera stocké dans un tableau de dimensionpparn. On prendra les valeursαetβ estimées dans la question précédente.
(a) Calculer la prime collective E[Xi,j]en utilisant une méthode de Monte Carlo et retrouver le résultat obtenu par le calcul.
1
(b) Vérifier que la loi marginale deXi, j est une loi GPD à l’aide d’un graphique simple.
4. Dans cette question, on considère le modèle de crédibilité linéaire avec les notations du cours.
(a) Donner une estimation deµ,ΣetM.
(b) En déduire une estimation de la prime a posteriori pour les 10 assurés du tableau 1 Exercice 2
Dans un portefeuille se côtoient trois types de conducteur A, B et C. Les conducteurs de type A représentent la moitié du portefeuille et ceux de type B le tiers. Le nombre annuel de sinistre pour chaque type de conducteur est donné dans le tableau 2.
Un assuré pris au hasard a eu un sinistre la première année. Calculer l’espérance du nombre de sinistres pour la deuxième année.
Groupe P[Xi,t= 0|Groupe] P[Xi,t= 1|Groupe] P[Xi,t= 2|Groupe] P[Xi,t= 3|Groupe] P[Xi,t= 4|Groupe]
A 1/3 1/3 1/3
B 1/6 2/3 1/6
C 1/6 2/3 1/6
Table 2 – Nombre annuel de sinistres pour chaque groupe de conducteur
Exercice 3
Le tableau 3 donne le nombre de sinistres pour 10 assurés sur 10 ans.
1. Donner une estimation de la prime a posteriori pour les 10 assurés du tableau à l’aide du modèle de Bühlmann.
2. Donner une estimation de la prime a posteriori pour les 10 assurés du tableau à l’aide du modèle Binomiale négatif. On utilisera une méthode similaire à celle de l’exercice 1 pour estimer les paramètres du modèle (on pourra utiliser que siX suit une loi binomiale négative de paramètres γ >0 etπ∈]0,1[alorsE[X] =γ(1π−π) et var(X) =γ(1π−2π)) et on vérifiera l’adéquation de la loi a priori à une loi Binomiale négative.
3. Comparer les facteurs de crédibilité des deux questions précédentes.
Année 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total
Contrat 1 1 1 2 4
Contrat 2 1 1 1 1 2 6
Contrat 3 1 1
Contrat 4 1 1 2
Contrat 5 1 3 4
Contrat 6 2 2 1 2 2 2 11
Contrat 7 1 1 1 3
Contrat 8 1 2 2 1 3 9
Contrat 9 1 1 2 4
Contrat 10 1 1
Table3 – Sinistralité observée
2
