Andra Crainic, MSc.

Maitrise en mathématiques
UQAM

2019/10

Direction de recherche:

  • Mathieu Pigeon, professeur au Département de mathématiques de l’Université du Québec à Montréal

Mémoire de maitrise:

Crainic, Andra (2019), « Arbres de décision pour la fréquence dans le cadre de la modélisation des réserves en assurance non-vie » , Dir.: Mathieu Pigeon, Mémoire. Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en mathématiques.

Les compagnies d’assurance non-vie doivent constamment s’assurer que les obligations financières sont respectées. Pour ce faire, les actuaires doivent vérifier régulièrement s’il y a suffisamment de liquidités dans la réserve. Basé sur la granularité de la base de données, presque tous les modèles peuvent être divisés en deux grandes catégories : individuel et collectif. Dans ce projet, on a décidé d’utiliser l’approche individuelle pour ses nombreux avantages malgré qu’elle soit rarement utilisée en industrie. On pose que la réserve suit une structure fréquence-sévérité où la fréquence est modélisée avec la méthode d’apprentissage statistique arbres de décision en ligne avec des publications récentes comme, par exemple, (Wuthrich, 2018). La sévérité est modélisée à l’aide des modèles linéaires généralisés pour réserves individuelles. On présente les résultats d’une analyse empirique utilisant un portfolio réel d’un grand assureur Canadien tout en quantifiant le risque associé à la réserve.

Publications

  • J.-P. Boucher, A.Crainic, A.LeBlanc & V.Masse (2024), Modelling of Fire Contagion with Application in Farm Insurance, Variance, Vol. 17, Issue 1

    In a farm, a fire that starts in any structure can spread to all other structures of that same farm, to barns, granaries, silos, etc.. Intuitively, we then expect that a farm with more structures will be more at risk of fire propagation than a smaller one. From an actuarial perspective, as the total premium for farm insurance is the sum of premiums of each structure of that farm, it is therefore necessary to propose a way to compute each premium by considering the risk of fire propagation. Based on the distances between structures on the same farm, we propose a new pricing approach that considers fire propagation. The proposed model makes it possible to analytically compute the probability of fire propagation as a function of the fire origin. This can in turn be used to price all individual structures of any given farm. A practical application of the model based on insurance data and satellite images is given.

Présentations scientifiques

  • Tree-Based Models For Individual Loss Reserving, Actuarial Research Conference (ARC), Indianapolis, USA (IN), 14 août 2019.

Implications

Démonstrations