Cause-of-death modelling and mortality risk
Auteur(s) GE Y.
Société SCOR
Année 2022

Résumé
Après une amélioration pendant près d’un siècle, l’espérance de vie aux États-Unis à la naissance a récemment diminué, en raison de la détérioration des taux de mortalité pour certaines tranches d’âges. Pour les compagnies d’assurance et de réassurance qui ont une exposition aux risques de la vie, les prévisions de taux de mortalité ont un impact sur leur rentabilité et leur solvabilité. Une évaluation appropriée et une compréhension précise de l’expérience de la mortalité sont donc essentielles. En plus de l’analyse des taux de mortalité historiques sur une base agrégée, la modélisation des causes de décès pourrait permettre de mieux comprendre les tendances parmi les différents groupes d’âge et sexes. Des études plus granulaires sont nécessaires pour mieux comprendre la source de la détérioration des taux de mortalité. Ce mémoire utilise une vision par cause de décès pour modéliser le risque de mortalité, et étudie la pertinence de trois approches de modélisation par causes de décès dans le cadre de la modélisation du risque de mortalité. Après une revue de l’approche classique de la modélisation du risque de mortalité et une introduction des causes de décès dans les deux premiers chapitres, ce mémoire teste d’abord un modèle basé sur l’hypothèse des causes indépendantes dans le troisième chapitre, puis le quatrième chapitre teste une approche de modélisation alternative - les techniques d’analyse des données de compositions permettant une projection de taux de mortalité par cause de décès plus cohérente et une génération de scénarios pour le risque de mortalité. Mots-clés : Mortalité ; Cause de décès ; Prévision ; Risque de mortalité ; Lee-Carter ; Analyse des données compositionnelles ; Espérance de vie

Abstract
Following an improvement for almost a century in the US, life expectancy at birth has recently edged down, due to the deterioration of mortality rates among certain ages. For (re-)insurance companies which hold exposure on life risks, mortality rates forecast impact their profitability as well as their solvency. Thus appropriate evaluation and precise understanding of mortality experience are essential. In addition to the analysis of the historical mortality rates on an aggregate basis, cause-of-death modelling could shed light on refined understanding of trends among different age groups and genders. More granular studies are needed to further understand the source of the deterioration of mortality rates. This thesis attempts to use a cause-of-death view to model mortality risk, and investigates the suitability of three cause-of-death modelling approaches under the framework of mortality risk modelling. After a review of the classical mortality risk modelling approach and an introduction to the cause-of-death modelling in the first two chapters, this thesis first tests a model based on independent cause assumption in the third chapter and the fourth chapter intends to employ an alternative modelling approach - Compositional data analysis techniques to produce more coherent cause-specific projection and future scenarios of mortality risk. Keywords: Mortality; Cause-of-Death; Forecast; Mortality risk; Lee-Carter; Compositional data analysis; Life expectancy

Mémoire complet