Mémoires d'Actuariat
Approche bayésienne pour la tarification à posteriori en assurance santé collective
Auteur(s) SUN A.
Société Malakoff Humanis
Année 2024
Résumé
Le secteur de l'assurance santé collective est un domaine dynamique, confronté à des changements réglementaires significatifs, tels que la généralisation de la couverture complémentaire santé et la réforme du 100% santé. Ces évolutions, couplées à la possibilité de résiliation infra-annuelle, accentuent la concurrence sur le marché. Dans ce contexte, il est crucial pour les assureurs de maîtriser les risques et d'adapter leurs primes de manière réactive et stratégique. Ce mémoire présente une approche bayésienne avancée pour la tarification a posteriori en assurance santé collective, exploitant des données riches et diversifiées pour modéliser avec précision les différentes garanties de santé. L'application de méthodes statistiques avancées permet de saisir la complexité et la variabilité inhérentes à ces données. Des exemples concrets illustrent l'utilisation de cette méthodologie bayésienne pour élaborer des primes pures ajustées. Cette stratégie permet une tarification flexible, adaptée aux spécificités de chaque entreprise. Le mémoire se penche également sur l'utilisation des modèles hiérarchiques bayésiens. Ces modèles, en structurant les données de manière hiérarchique, fournissent une compréhension nuancée des risques et facilitent une segmentation fine du marché. Cette approche novatrice ouvre des perspectives enrichissantes pour la tarification actuarielle, en alignant les modèles tarifaires sur les réalités complexes du secteur de la santé collective.
Abstract
The group health insurance sector is a dynamic field, facing significant regulatory changes, such as the generalization of supplementary health coverage and the « 100% Santé » reform. These developments, combined with the possibility of intra-annual termination, intensify market competition. In this context, it is crucial for insurers to manage risks and adapt their pricing strategies responsively and strategically. This thesis presents an advanced Bayesian approach to a posteriori pricing in group health insurance, leveraging rich and diverse data to accurately model various health coverage guarantees. The application of advanced statistical methods captures the inherent complexity and variability of these data. Concrete examples illustrate the use of this Bayesian methodology in developing adjusted insurance premiums. This strategy allows for flexible pricing, tailored to the specificities of each company. The thesis also delves into the use of Bayesian hierarchical models. These models, by structuring data hierarchically, provide a nuanced understanding of risks and facilitate a fine segmentation of the market. This innovative approach opens up enriching perspectives for actuarial pricing, aligning pricing models with the complex realities of the group health sector.
Mémoire complet
Auteur(s) SUN A.
Société Malakoff Humanis
Année 2024
Résumé
Le secteur de l'assurance santé collective est un domaine dynamique, confronté à des changements réglementaires significatifs, tels que la généralisation de la couverture complémentaire santé et la réforme du 100% santé. Ces évolutions, couplées à la possibilité de résiliation infra-annuelle, accentuent la concurrence sur le marché. Dans ce contexte, il est crucial pour les assureurs de maîtriser les risques et d'adapter leurs primes de manière réactive et stratégique. Ce mémoire présente une approche bayésienne avancée pour la tarification a posteriori en assurance santé collective, exploitant des données riches et diversifiées pour modéliser avec précision les différentes garanties de santé. L'application de méthodes statistiques avancées permet de saisir la complexité et la variabilité inhérentes à ces données. Des exemples concrets illustrent l'utilisation de cette méthodologie bayésienne pour élaborer des primes pures ajustées. Cette stratégie permet une tarification flexible, adaptée aux spécificités de chaque entreprise. Le mémoire se penche également sur l'utilisation des modèles hiérarchiques bayésiens. Ces modèles, en structurant les données de manière hiérarchique, fournissent une compréhension nuancée des risques et facilitent une segmentation fine du marché. Cette approche novatrice ouvre des perspectives enrichissantes pour la tarification actuarielle, en alignant les modèles tarifaires sur les réalités complexes du secteur de la santé collective.
Abstract
The group health insurance sector is a dynamic field, facing significant regulatory changes, such as the generalization of supplementary health coverage and the « 100% Santé » reform. These developments, combined with the possibility of intra-annual termination, intensify market competition. In this context, it is crucial for insurers to manage risks and adapt their pricing strategies responsively and strategically. This thesis presents an advanced Bayesian approach to a posteriori pricing in group health insurance, leveraging rich and diverse data to accurately model various health coverage guarantees. The application of advanced statistical methods captures the inherent complexity and variability of these data. Concrete examples illustrate the use of this Bayesian methodology in developing adjusted insurance premiums. This strategy allows for flexible pricing, tailored to the specificities of each company. The thesis also delves into the use of Bayesian hierarchical models. These models, by structuring data hierarchically, provide a nuanced understanding of risks and facilitate a fine segmentation of the market. This innovative approach opens up enriching perspectives for actuarial pricing, aligning pricing models with the complex realities of the group health sector.
Mémoire complet
