Mémoires d'Actuariat
Approche top-down de la crédibilisation et allocation du capital dans le cadre d'un modèle interne partiel hybride Cat Nat
Auteur(s) COURTEAUX H.
Société CCR
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 11/01/2027
Résumé
Dans l’objectif de proposer une protection satisfaisante contre les catastrophes naturelles à ses citoyens, la France s’est dotée d’un régime d’indemnisation des catastrophes naturelles (Cat Nat). En tant qu’acteur principal de ce régime, CCR doit évaluer son exposition aux risques naturels. Pour ce faire, CCR a développé un Modèle Interne Partiel (MIP) crédibilisé qui repose à la fois sur des modèles physiques ainsi que les données historiques transmises à CCR par ses cédantes. Ce MIP hybride permet d’obtenir une distribution hybride tous périls marché (somme des cédantes). Cependant, il ne permet pas d’obtenir une distribution hybride par péril. Or, afin d’avoir une analyse des risques la plus fine possible, il est préférable d’évaluer l’exposition de CCR péril par péril. Le premier objectif de ce mémoire est donc de proposer une nouvelle structure pour le MIP hybride qui permette de déterminer une distribution hybride marché par péril. La structure proposée repose sur une crédibilisation top-down et les méthodes d’allocation du capital sont appliquées afin de déterminer une distribution hybride par péril. De plus, comme CCR est exposé aux risques à travers ses programmes de réassurance, il est également intéressant de déterminer la charge de sinistralité CCR induite par chacun de ces périls. Comme les programmes de réassurance de CCR sont constitués d’une partie non-proportionnelle, il est nécessaire de la répartir entre les périls. La deuxième problématique de ce mémoire consiste donc à répartir la charge CCR non-proportionnelle entre les périls. Ici encore, les méthodes d’allocation du capital sont mises en œuvre afin de répartir la charge non-proportionnelle de CCR.
Abstract
In order to provide a satisfying compensation to its citizens against natural disasters, France has built a compensation scheme against Natural Catastrophes (Nat Cat). As the main actor of this scheme, CCR has to evaluate its exposure to natural disasters. To do so, CCR has developed a hybrid Partial Internal Model (PIM) that relies on both physical models and historical data. With this PIM it is possible to compute an all-hazards distribution on the scale of CCR’s market (sum of its cedants). However, it does not give a hybrid distribution per peril. In order for CCR to analyse risks more precisely, it is better to measure CCR’s exposure to each peril. The first goal of this thesis is to build a new structure for the hybrid PIM that allows the calculation of a hybrid market distribution for each peril. The chosen structure relies on a top-down credibilisation and uses capital allocation methods to compute these hybrid peril distributions. Moreover, since CCR is exposed to natural disasters through its reinsurance programs, it is also interesting to know to what extension each peril contributes to CCR’s loss. CCR’s reinsurance programs are composed of a non-proportional component. Therefore it is necessary to allocate the non-proportional loss of CCR among the perils. The second goal of this thesis consists in allocating CCR’s non-proportional loss among the perils. Once again, capital allocation methods are applied in order to solve this problem.
Auteur(s) COURTEAUX H.
Société CCR
Année 2022
Confidentiel jusqu'au 11/01/2027
Résumé
Dans l’objectif de proposer une protection satisfaisante contre les catastrophes naturelles à ses citoyens, la France s’est dotée d’un régime d’indemnisation des catastrophes naturelles (Cat Nat). En tant qu’acteur principal de ce régime, CCR doit évaluer son exposition aux risques naturels. Pour ce faire, CCR a développé un Modèle Interne Partiel (MIP) crédibilisé qui repose à la fois sur des modèles physiques ainsi que les données historiques transmises à CCR par ses cédantes. Ce MIP hybride permet d’obtenir une distribution hybride tous périls marché (somme des cédantes). Cependant, il ne permet pas d’obtenir une distribution hybride par péril. Or, afin d’avoir une analyse des risques la plus fine possible, il est préférable d’évaluer l’exposition de CCR péril par péril. Le premier objectif de ce mémoire est donc de proposer une nouvelle structure pour le MIP hybride qui permette de déterminer une distribution hybride marché par péril. La structure proposée repose sur une crédibilisation top-down et les méthodes d’allocation du capital sont appliquées afin de déterminer une distribution hybride par péril. De plus, comme CCR est exposé aux risques à travers ses programmes de réassurance, il est également intéressant de déterminer la charge de sinistralité CCR induite par chacun de ces périls. Comme les programmes de réassurance de CCR sont constitués d’une partie non-proportionnelle, il est nécessaire de la répartir entre les périls. La deuxième problématique de ce mémoire consiste donc à répartir la charge CCR non-proportionnelle entre les périls. Ici encore, les méthodes d’allocation du capital sont mises en œuvre afin de répartir la charge non-proportionnelle de CCR.
Abstract
In order to provide a satisfying compensation to its citizens against natural disasters, France has built a compensation scheme against Natural Catastrophes (Nat Cat). As the main actor of this scheme, CCR has to evaluate its exposure to natural disasters. To do so, CCR has developed a hybrid Partial Internal Model (PIM) that relies on both physical models and historical data. With this PIM it is possible to compute an all-hazards distribution on the scale of CCR’s market (sum of its cedants). However, it does not give a hybrid distribution per peril. In order for CCR to analyse risks more precisely, it is better to measure CCR’s exposure to each peril. The first goal of this thesis is to build a new structure for the hybrid PIM that allows the calculation of a hybrid market distribution for each peril. The chosen structure relies on a top-down credibilisation and uses capital allocation methods to compute these hybrid peril distributions. Moreover, since CCR is exposed to natural disasters through its reinsurance programs, it is also interesting to know to what extension each peril contributes to CCR’s loss. CCR’s reinsurance programs are composed of a non-proportional component. Therefore it is necessary to allocate the non-proportional loss of CCR among the perils. The second goal of this thesis consists in allocating CCR’s non-proportional loss among the perils. Once again, capital allocation methods are applied in order to solve this problem.
