Mémoires d'Actuariat
Modélisation dynamique des résiliations sur une portefeuille d'assurance emprunteur en contrat groupe
Auteur(s) HENAFF G.
Société Predica
Année 2023
Résumé
Depuis 2010, le marché de l’assurance emprunteur a connu de nombreuses évolutions techniques et réglementaires, visant à ouvrir le marché à la concurrence pour permettre aux assurés de bénéficier de tarifs plus attractifs. Sur la même période, le marché du crédit immobilier a été dynamisé par une baisse significative des taux – même si la tendance s’est inversée depuis 2022, et par des incitations fiscales d’investissement sur le marché locatif. Ce contexte favorable aux assurés emprunteurs les a incités à revoir à la fois leurs conditions d’emprunt et d’assurance (ADE) associée. Il s’est traduit par une augmentation des renégociations et une volatilité des résiliations directes des contrats d’assurance (substitution du contrat initial par une délégation externe), ou indirectes (via le rachat du crédit). La modélisation actuelle des résiliations, basée sur des taux moyens de résiliation rétrospectifs capte insuffisamment cette volatilité. L’objectif visé est d’utiliser le potentiel des méthodes statistiques prédictives supervisées pour construire des scores par ancienneté et les ajuster pour modéliser dynamiquement le risque de résiliation au cours du temps. Le travail proposé présente la construction des scores par ancienneté à partir d’une base d’étude, les différentes étapes de la modélisation du risque à partir des scores ajustés et son back-testing dans un cadre solvabilité 2, en analysant ses forces et ses axes d’amélioration.
Abstract
Since 2010, the borrower insurance market has undergone many technical and regulatory developments, aimed at opening the market to competition to enable policyholders to benefit from more attractive rates. Over the same period, the real estate credit market was boosted by a significant fall in interest rates - although the trend has reversed since 2022 - and by tax incentives for investment in the rental market. This favorable context for insured borrowers prompted them to review both their associated loan and insurance (ADE) terms. This has resulted in increased renegotiations and volatility in the direct cancelation of insurance contracts (substitution of the original contract by an external delegation), or indirect (via the repurchase of credit). Current resilience modeling, based on average retrospective termination rates, does not capture this volatility sufficiently. The aim is to use the potential of predictive statistical methods to construct seniority scores and adjust them to dynamically model the risk of termination over time. The proposed work presents the construction of seniority scores from a study basis, the different steps of risk modeling from adjusted scores and its back-esting in a solvency framework 2, analyzing its strengths and its improvement axes.
Mémoire complet
Auteur(s) HENAFF G.
Société Predica
Année 2023
Résumé
Depuis 2010, le marché de l’assurance emprunteur a connu de nombreuses évolutions techniques et réglementaires, visant à ouvrir le marché à la concurrence pour permettre aux assurés de bénéficier de tarifs plus attractifs. Sur la même période, le marché du crédit immobilier a été dynamisé par une baisse significative des taux – même si la tendance s’est inversée depuis 2022, et par des incitations fiscales d’investissement sur le marché locatif. Ce contexte favorable aux assurés emprunteurs les a incités à revoir à la fois leurs conditions d’emprunt et d’assurance (ADE) associée. Il s’est traduit par une augmentation des renégociations et une volatilité des résiliations directes des contrats d’assurance (substitution du contrat initial par une délégation externe), ou indirectes (via le rachat du crédit). La modélisation actuelle des résiliations, basée sur des taux moyens de résiliation rétrospectifs capte insuffisamment cette volatilité. L’objectif visé est d’utiliser le potentiel des méthodes statistiques prédictives supervisées pour construire des scores par ancienneté et les ajuster pour modéliser dynamiquement le risque de résiliation au cours du temps. Le travail proposé présente la construction des scores par ancienneté à partir d’une base d’étude, les différentes étapes de la modélisation du risque à partir des scores ajustés et son back-testing dans un cadre solvabilité 2, en analysant ses forces et ses axes d’amélioration.
Abstract
Since 2010, the borrower insurance market has undergone many technical and regulatory developments, aimed at opening the market to competition to enable policyholders to benefit from more attractive rates. Over the same period, the real estate credit market was boosted by a significant fall in interest rates - although the trend has reversed since 2022 - and by tax incentives for investment in the rental market. This favorable context for insured borrowers prompted them to review both their associated loan and insurance (ADE) terms. This has resulted in increased renegotiations and volatility in the direct cancelation of insurance contracts (substitution of the original contract by an external delegation), or indirect (via the repurchase of credit). Current resilience modeling, based on average retrospective termination rates, does not capture this volatility sufficiently. The aim is to use the potential of predictive statistical methods to construct seniority scores and adjust them to dynamically model the risk of termination over time. The proposed work presents the construction of seniority scores from a study basis, the different steps of risk modeling from adjusted scores and its back-esting in a solvency framework 2, analyzing its strengths and its improvement axes.
Mémoire complet
