Mémoires d'Actuariat

Stategic Analysis of Cancer Incidence Impact on Rinsurance Profitability : A Korean Market Case Study
Auteur(s) AFFIF Y.
Société CCR RE
Année 2024
Confidentiel jusqu'au 12/06/2026

Résumé
Le mémoire intitulé "Analyse Stratégique de l'Impact de l'Incidence du Cancer sur la Rentabilité de la Réassurance: Une Étude de Cas du Marché Coréen" présente une évaluation approfondie de l'influence des taux d'incidence du cancer sur la rentabilité d'un portefeuille de réassurance en Corée du Sud. En se concentrant sur un accord de réassurance quota-partage pour un portefeuille d'assurance cancer entré en phase de run-off en juillet 2019, l'étude analyse les données de sinistres et de primes de fin 2018 à début 2022. L'objectif principal est d'évaluer la santé financière et l'efficacité de la gestion des sinistres liés au cancer tout en prévoyant les flux de trésorerie futurs. En utilisant des modèles statistiques avancés comme le Modèle Binomial Négatif, le Modèle Quasi-Poisson et le Modèle Binomial Négatif à Inflation de Zéros, l'étude projette les taux d'incidence du cancer et compare les taux modélisés aux benchmarks nationaux et aux taux de prime initiaux. L'étude révèle des ratios de sinistralité dépassant les 100%, indiquant une inadéquation des primes pour couvrir les risques. Les recommandations pour améliorer la stabilité financière incluent la mutualisation des risques, le renforcement des réserves et l'amélioration de l'efficacité opérationnelle dans la gestion des sinistres.

Abstract
The thesis titled "Strategic Analysis of Cancer Incidence Impact on Reinsurance Profitability: A Korean Market Case Study" provides a detailed evaluation of how cancer incidence rates affect the profitability of a specific reinsurance portfolio in South Korea. It focuses on a quota share reinsurance agreement for a cancer insurance portfolio that transitioned to runoff status in July 2019 and analyzes claims and premium data from Q4 2018 to Q1 2022. The main objective is to assess the financial health and efficiency in managing cancer-related claims while forecasting future cash flows. Using advanced statistical models such as the Negative Binomial Model, Quasi-Poisson Model, and Zero-Inflated Negative Binomial Model, the study estimates cancer incidence rates and compares modeled rates against national benchmarks and initial premium rates. It identifies discrepancies in medical selection and inherent risk assessment. The study reveals loss ratios exceeding 100%, indicating that current premium rates are inadequate to cover the risks effectively. Recommendations to enhance financial stability include risk pooling, reserve strengthening, and improving operational efficiency in claims management.