Mémoires d'Actuariat
Révision du tarif sur les flottes automobiles de taille intermédiaire
Auteur(s) GUINET N.
Société MMA
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 14/03/2025
Résumé
Lorsqu'il s'agit de tarifer une flotte automobile, les informations relatives au conducteur ne sont pas disponibles. Cependant, d'autres critères tarifaires peuvent être utilisés, comme les caractéristiques de l'entreprise ou celles des véhicules. Par ailleurs, plus la flotte est de taille importante, plus il y a d'informations sur son profil de risque. Une flotte comportant un nombre important de véhicules sur plusieurs années reflétera statistiquement bien sa sinistralité et pourra prétendre à un tarif individualisé. À l'inverse, une flotte comptant un l'historique trop faible, sera plutôt tarifé sur le modèle collectif. À partir de ce constat, il est donc possible d’individualiser progressivement le tarif d’une flotte pour prendre en compte une partie de son expérience. Ce principe d'individualisation du tarif se retrouve dans les méthodes de crédibilité. Ce mémoire a pour objectif de réviser le modèle actuel de crédibilité, mis en place pour tarifer les flottes de taille intermédiaire. Pour la composante collective de cette crédibilité, les modèles confrontés sont des Modèles Linéaires Généralisés ainsi que des forêts aléatoires. Pour déterminer le degré d'individualisation, appelé coefficient de crédibilité, le modèle de Bühlmann-Straub et le modèle hiérarchique de Jewell seront étudiés. Cette dernière méthode nécessite une classification de nos données, effectuée avec les méthodes d'Analyse des Correspondances Multiples et de Classification Hiérarchique sur Composantes Principales. Ce tarif révisé a pour objectif d'être plus adapté à la réalité du risque et d'être facilement et rapidement implémentable pour des révisions futures.
Abstract
When it comes to pricing a vehicle fleet we don’t have any information regarding the driver. However, other pricing criteria may be used, such as the characteristics of the company or the vehicles. Moreover, the larger the fleet, the more information there is about its risk profile. A fleet having a large number of vehicles over several years will statistically reflect its loss experience and be eligible for an individual tariff. Conversely, a fleet with a smaller history will be priced on the collective model. Based on this observation, it is therefore possible to gradually individualize the tariff of a fleet to take into account part of its experience. This principle of individualization of the tariff is reflected in credibility methods. This essay aims to revise the current model of credibility, implemented to price mid-size fleets. For the collective component of this credibility, the models compared are Generalized Linear Models as well as Random Forests. The Bühlmann-Straub model and the Jewell hierarchical model will be studied to determine the degree of individualisation, known as the credibility coefficient. This last method requires a classification of our data, carried out with the methods of Multiple Correspondence Analysis and Hierarchical Classification on Main Components. This revised tariff aims to better match with the reality of the risk and to be easily and quickly implemented for future revisions.
Auteur(s) GUINET N.
Société MMA
Année 2023
Confidentiel jusqu'au 14/03/2025
Résumé
Lorsqu'il s'agit de tarifer une flotte automobile, les informations relatives au conducteur ne sont pas disponibles. Cependant, d'autres critères tarifaires peuvent être utilisés, comme les caractéristiques de l'entreprise ou celles des véhicules. Par ailleurs, plus la flotte est de taille importante, plus il y a d'informations sur son profil de risque. Une flotte comportant un nombre important de véhicules sur plusieurs années reflétera statistiquement bien sa sinistralité et pourra prétendre à un tarif individualisé. À l'inverse, une flotte comptant un l'historique trop faible, sera plutôt tarifé sur le modèle collectif. À partir de ce constat, il est donc possible d’individualiser progressivement le tarif d’une flotte pour prendre en compte une partie de son expérience. Ce principe d'individualisation du tarif se retrouve dans les méthodes de crédibilité. Ce mémoire a pour objectif de réviser le modèle actuel de crédibilité, mis en place pour tarifer les flottes de taille intermédiaire. Pour la composante collective de cette crédibilité, les modèles confrontés sont des Modèles Linéaires Généralisés ainsi que des forêts aléatoires. Pour déterminer le degré d'individualisation, appelé coefficient de crédibilité, le modèle de Bühlmann-Straub et le modèle hiérarchique de Jewell seront étudiés. Cette dernière méthode nécessite une classification de nos données, effectuée avec les méthodes d'Analyse des Correspondances Multiples et de Classification Hiérarchique sur Composantes Principales. Ce tarif révisé a pour objectif d'être plus adapté à la réalité du risque et d'être facilement et rapidement implémentable pour des révisions futures.
Abstract
When it comes to pricing a vehicle fleet we don’t have any information regarding the driver. However, other pricing criteria may be used, such as the characteristics of the company or the vehicles. Moreover, the larger the fleet, the more information there is about its risk profile. A fleet having a large number of vehicles over several years will statistically reflect its loss experience and be eligible for an individual tariff. Conversely, a fleet with a smaller history will be priced on the collective model. Based on this observation, it is therefore possible to gradually individualize the tariff of a fleet to take into account part of its experience. This principle of individualization of the tariff is reflected in credibility methods. This essay aims to revise the current model of credibility, implemented to price mid-size fleets. For the collective component of this credibility, the models compared are Generalized Linear Models as well as Random Forests. The Bühlmann-Straub model and the Jewell hierarchical model will be studied to determine the degree of individualisation, known as the credibility coefficient. This last method requires a classification of our data, carried out with the methods of Multiple Correspondence Analysis and Hierarchical Classification on Main Components. This revised tariff aims to better match with the reality of the risk and to be easily and quickly implemented for future revisions.
