Wajdi BEN SAAD | Université Paris Cité (original) (raw)

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Academic work by Wajdi BEN SAAD

One of the most important tasks for the insurance company is the valuation of technical provision... more One of the most important tasks for the insurance company is the valuation of technical provisions and more specically the claims reserves. In order to quantify its legal
engagements towards the beneciaries of insurance policies, the insurance company is
legally obliged to keep reserves for the incurred claims and also for the accidents that
hasn't been reported to the company.
The aim of this project is to implement, to analyse and to establish a comparative
study of technical reserving methods in non-life insurance.
Along the way, we compare results from classical deterministic methods such as
the Chain-Ladder, the London-Chain, the d-factors and the average cost methods. We
introduce afterwards the Bornhuetter-Ferguson method that takes in consideration an
exogenous variable as an "expert opinion" of the ultimate loss-ratio. We can not proceed
on working with future payments without taking into consideration the ination factor
treated in Taylor model. The Chain-Ladder model was studied rst and was used as a
benchmark. Deterministic models are intuitively appealing and simple to calculate but,
data must be stable across the origin periods for the methods to produce sensible results
and such stability is unusual.
In the second part of the report, we introduce a new concept to our study with the
application of stochastic methods in order to quantify the uncertainty related to the
estimation of reserve amounts. We apply the Mack stochastic model to measure prediction errors related to technical reserves estimation. This model enables us to build
condence intervals and to validate assumptions of the basic Chain-Ladder method. We
also add a newly applied method in reserving based on the technique of re-sampling, it
is the Bootstrap method. This model allows us to have the full distribution of reserves
from a sample of independent and identically distributed observations .
Finally, we summarize the results gathered from all the methods and we establish an
analysis of these results in order to determine the model that best suits our company's
risk portfolio .
Key words: Claims reserving, deterministic methods, Chain-Ladder, claims ination, Bornhuetter-Ferguson, average cost, stochastic methods, Mack model, Bootstrap
------------------------------------------------
Une des tâches les plus importantes pour une société d'assurances est l'évaluation de
ses provisions techniques et plus précisément les réserves pour sinistres. An de quanti-
er ses engagements légales envers les assurés, la société d'assurances est obligée par la
loi de provisionner pour les sinistres survenus et déclarés et aussi pour les sinistres qui
sont survenus et qui n'ont pas été déclarés.
L'objectif de ce projet est d'implémenter, d'analyser et d'établir une étude comparative des méthodes de calcul des provisions techniques en assurances non-vie.
Tout au long du projet nous comparons les résultats des méthodes déterministes
classiques comme les méthodes Chain-Ladder, London-Chain, d-factors et la méthode
du coût moyen. Nous introduisons par la suite le modèle de Bornhuetter-Ferguson qui
prend en considération une variable exogène en tant que "avis d'expert". Nous ne pouvons pas travailler sur les réserves pour des futures paiements sans considérer le facteur
ination qui est traité avec le modèle de Taylor. Le modèle de Chain-Ladder a été étudié
au début et a été utilisé comme référence. Les méthodes déterministes sont intuitives et
simples à utiliser, mais les données doivent être stables tout au long de la période étudiée
an de produire des résultats précises. Une telle stabilité n'est pas toujours valable.
Dans la deuxième partie de ce rapport, nous introduisons un nouveau concept à notre
étude avec l'application des méthodes stochastiques an de quantier l'incertitude liée à
l'estimation des montants de réserves . Nous appliquons le modèle stochastique de Mack
pour mesurer l'erreur de prédiction des provisions. Ce modèle nous permet de construire
des intervalles de conance autour des résultats trouvés et de valider les hypothèses de la
méthode Chain-Ladder. Nous ajoutons aussi une nouvelle technique d'échantillonnage
en provisionnement qui est la méthode Bootstrap. Cette méthode nous permet d'estimer la distribution des réserves à partir d'un échantillon d'observations indépendant et
identiquement distribué.
Finalement, nous résumons les résultats de toutes les méthodes utilisées dans ce projet, et nous établissons une analyses de ces résultats an de déterminer la méthode la
plus appropriée au portefeuille risque de la société.
Mots clés : Provisionnement, méthodes déterministes, Chain-Ladder, ination des
réserves, Bornhuetter-Ferguson, Coût moyen, méthodes stochastiques, modèle de Mack,
Bootstrap

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Collecter , organiser et structurer l'information stratégique d'une entreprise sont des procédures indispensables aux développement et à la croissance de toute activité économique.

L’intelligence économique est l'opération de collecter de traiter d'analyse et de diffuser de l'information utile aux acteurs économiques et aux décideurs dans l'objectif de fournir une vision globale et stratégique de la société.

L'intelligence économique est souvent liées à l'innovation technologique et aux outils d'aide à la décision. D'où l’existence de l’informatique décisionnelle ou le Business Intelligence.

Le Business Intelligence est toute technologie ou outils et processus permettant aux entreprises de collecter, consolider, modéliser et restituer les données, matérielles ou immatérielles, en vue d'offrir une aide à la décision et de permettre à un décideur d’avoir une vue d’ensemble de l’activité traitée.

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