Adaptation de l'algorithme CART pour la tarification des risques en assurance non-vie

Antoine Paglia, Martial Phélippé-Guinvarc'h and Philippe Lenca ()
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Antoine Paglia: LUSSI - Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information - UEB - Université européenne de Bretagne - European University of Brittany - Télécom Bretagne - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris], GEOARCHI - Institut de Géoarchitecture - UBS - Université de Bretagne Sud - UBO - Université de Brest - IBSHS - Institut Brestois des Sciences de l'Homme et de la Société - UBO - Université de Brest, Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (UMR 3192) - UEB - Université européenne de Bretagne - European University of Brittany - UBS - Université de Bretagne Sud - UBO - Université de Brest - Télécom Bretagne - IBNM - Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques - UBO - Université de Brest - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique
Philippe Lenca: Lab-STICC_TB_CID_DECIDE - Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance - UEB - Université européenne de Bretagne - European University of Brittany - ENIB - École Nationale d'Ingénieurs de Brest - UBS - Université de Bretagne Sud - UBO - Université de Brest - Télécom Bretagne - IBNM - Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques - UBO - Université de Brest - ENSTA Bretagne - École Nationale Supérieure de Techniques Avancées Bretagne - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris] - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique, LUSSI - Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information - UEB - Université européenne de Bretagne - European University of Brittany - Télécom Bretagne - IMT - Institut Mines-Télécom [Paris]

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Abstract: Les développements récents en tarification de l'assurance non-vie se concentrent majoritairement sur la maîtrise et l'amélioration des Modèles Linéaires Généralisés. Performants, ces modèles imposent cependant à la fois des contraintes sur la structure du risque modélisé et sur les interactions entre variables explicatives du risque. Ces restrictions peuvent conduire, dans certaines sous-populations d'assurés, à une estimation biaisée de la prime d'assurance. Les arbres de régression permettent de s'affranchir de ces contraintes et, de plus, augmentent la lisibilité des résultats de la tarification. Nous présentons une modification de l'algorithme CART pour prendre en compte les spécificités des données d'assurance non-vie. Nous comparons alors notre proposition aux modèles linéaires généralisés sur un portefeuille réel de véhicules. Notre proposition réduit les mesures d'erreur entre le risque mesuré et le risque modélisé, et permet ainsi une meilleure tarification.

Date: 2011-01-26
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Citations:

Published in Conférence internationale francophone sur l'extraction et la gestion des connaissances, Jan 2011, Brest, France. pp.611 - 622

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