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Teaching › formation continue

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Tuesday, December 15 2009

Incertitude et boni-mali en provisionnement

Formation lundi dans le cadre de la formation continue de l'Institut des Actuaires sur le thème "incertitudes dans les modèles de provisionnement en assurance non-vie". Au programme, on a retrouvé des noms connus du blog,
  • Yannnick Appert Raulin "provisionnement et solvabilité II" [slides ici]
  • Arthur Charpentier "modélisation des boni-mali" [slides ici]
  • Jérémie Payen "modéles GLM en provisionnement" [slides ici]
  • Arnaud Lacoume "le risque à un an" [slides ici] (malheureusement cloué au lit à cause de la grippe et que j'ai remplacé autant que fait se pu)
Sinon je remets en ligne quelques références classiques sur le sujet, avec le papier du GIRO (ici) ou celui de Panning (). Sur l'incertitude à un an, je renvoie vers des vieux billets que j'ai pu faire (ici ou là), mais le coeur du sujet se trouve évoqué dans les documents récents du CEIOPS (),


où clairement il est dit que ce qui nous intéressera sera le "risque à un an",

où l'on retrouve explicitement l'idée de calculer  des msep selon la méthode de Merz & Wüthrich (2008).
Il existe aussi une étude menée auprès d'assureurs que je trouve un trop peu uniforme, dans le rapport dit AISAM-ACME (ici)

Il est mentionné que sur l'étude menée, le risque à un an était plus faible que le risque à ultime tel qu'il était calculé initialement,

Il y a aussi des documents récents sur le sujet, en particulier les slides utilisés par Peter England à Zürich le mois dernier (ici) ou les travaux originaux de Merz et Wüthrich sur le sujet ().
Mais j'attends toujours des réactions concrètes d'assureurs qui auraient essayé de mettre en oeuvre ces nouvelles résolutions. Pour ma part, je pense que certains auront la mauvaise surprise d'être loins des "gains" annoncés par le rapport AISAM-ACME... Mais comme le faisaient remarquer des participants à la formation, je suis mauvaise langue à vouloir voir le mal partout (ce que j'admet entièrement).

Remarque: histoire de me faire râler davantage, je vais reprendre un passage du rapport AISAM-ACME. Après m'être emporté sur les annologies simplistes liant VaR et TVaR (ici), voilà qu'on nous explique que les aspects temporels ne jouent pas vraiment... Si j'ai le temps de travailler sur ce point, je ferais un billet !

 

Wednesday, December 10 2008

Formation sur les méthodes de provisionnement

Formation Caritat sur les méthodes de provisionnement en assurance non-vie.

La formation aura lieu sur deux jours. En guise d'introduction, je renvois à un l'article paru en 2004 dans l'Argus de l'Assurance. Sinon les slides que je vais utiliser son maintenant accessibles. Ils reposent sur une feuille excel et des codes R (ces derniers seront donnés lors de la formation).

1. Introduction aux techniques de provisionnement : Vers une classification des modèles
2. L’approche Chain-Ladder et quelques modèles déterministes

L’approche Chain-Ladder
Le problème de l’inflation dans les triangles
3/ Méthodes récursives model-free : l’approche de Mack
Erreur par année de survenance
Erreur par triangle
Impact sur les boni-mali
4/ Modèles factoriels

Quelles variables explicatives ?
Régression lognormale
Régression poissonnienne
Modélisation GLM
Uniformisation par les modèles Tweedie
Introduction aux modèles GAM
5/ Méthodes de simulation
Le bootstrap, ou simulation non paramétrique
Les simulations paramétriques
Calculs de VaR ou de TVaR
6/ Approche bayésienne
Introduire un avis d’expert
L’approche bayésienne du provisionnement
7/ La difficulté du choix de modèle
8/ Agréger les triangles
9/ La problématique du provisionnement dans l’optique Solvabilité 2

Sur le plan pratique, les premiers modèles seront développés sous Excel, directement, et ensuite nous verrons l'utilisation de R. Un fichier source pour R sera bientôt mis en ligne, ainsi qu'un fichier xls. Pour motiver un peu (si besoin était) l'utilisation de R pour les actuaires, je renvois simplement aux slides présentés au Meeting de la CAS mi-novembre. Nous évoquerons également l'interface possible Excel/R, i.e. utiliser les fonctionalités de R depuis Excel, via le RExcel-Addin. Sinon, côté biblio, je renvoie à un document du GIRO 2007 sur une comparaison entre les méthodes de provisionnement.

Friday, November 28 2008

formation administrateur de l'insee

Il y a quelques années, j'ai animé les sessions de probabilité & statistiques de la  "préparation au concours interne" pour devenir administrateur de l'INSEE. Comme je suis régulièrement contacté à ce sujet, j'ai décidé de mettre en ligne quelques pages d'annales des années passées. Certaines sont très anciennes, et l'esprit du concours a sensiblement changé (me semble-t-il). J'ai retrouvé des scans et j'ai tout mis ensemble (ce qui explique la taille du fichier, 21Mo). Il y a sûrement des incohérences, et des questions qui manquent, mais c'est l'essentiel doit être là. Pour les examens des années plus récentes, le service concours met les annales à disposition, je crois.

Sinon oui, j'ai effectivement rédigé une "bible corrigée", reprenant l'essentiel des annales, et proposant des corrections d'exercices données à l'oral. Le document fait 200 pages et doit être truffé de coquillettes (de petite coquilles), et je ne préfère donc pas le laisser en ligne... mais il suffit de me le demander. On peut également utiliser les "commentaires" de ce billet pour proposer des éléments de correction pour ceux qui le souhaitent.

Sinon je met aussi un lien vers le site http://www.sauvonslastatistiquepublique.org/, qui propose (enfin) de parler un peu de statistique publique (qui d'ailleurs est au programme du concours d'administrateur interne). Un lien aussi vers le papier de Pierre Yves Geoffard sur le même sujet, dans Libé.

Monday, October 13 2008

Econométrie nonlinéaire, en finance et en assurance

Cours pour la Fondation du Risque, avec Raphael Douady et Gilles Celleux sur les méthodes nonlinéaires en économétrieLA FORMATION EST REPORTEE DE QUELQUES SEMAINES. Ce cours visera a présenter les principaux problèmes de la modélisation non-linéaire en économétrie, et sa mise en oeuvre pratique sous R (les slides seront mis en ligne très prochainement).

1. Rappels sur le modèle linéaire en économétrie
2. Les aspects non-linéaires en économétrie: calcul d'une espérance conditionnelle,
    2.1 Approche paramétrique et moindres carrés nonlinéaires
    2.2 Aproche nonparamétrique, régression locale, splines, noyau,
3. Mise en oeuvre sous R
4. Présentation des modèles GLM (Generalized Linear Models) et GAM (Generalized Additive Models)
    4.1 GLM: régression logistique, probit, 
    4.2 GLM: régression Poissonnienne
    4.3 des GLM aux GAM
5. Application en provisionnement (en assurance non-vie)
    5.1 introduction à la problématique du provisionnement
    5.2 utilisation de la régression Poissonnienne et bootstrap
6. application aux tables de mortalité prospectives. 
    6.1 introduction
    6.2 gnm (generalized nonlinear models) 


Monday, September 29 2008

Formation R pour les actuaires

Formation (avec Manuela Royer) à R pour les actuaires, à Niort, organisée par Caritat.

Prise en main de « R » et Statistiques de base

1.1. Introduction
1.2. Prise en mains de « R »
Calculs simples. Calculs avec des vecteurs. Gestion des données manquantes. Nature des objets. Forme des objets
1.3. Application à une base de données en assurance automobile
Présentation des données. Charger les données sous ‘R’. Traitement des dates. Explication des variables : fichier client, fichier prime, fichier sinistre
1.4. Statistiques descriptives
Variables qualitatives. Variables quantitatives. Utilisation des différents types de graphiques
1.5. Statistiques inférentielles
Problématiques. Rappels sur les tests : comparaison d'une moyenne à une moyenne théorique, comparaison de moyennes entre échan-tillons indépendants, analyse de variance, test d'indépendance du Chi-2, test de corrélation. Applications.

Analyse multivariée sous « R »

2.1. Rappels de géométrie euclidienne
Nuage de points. Inertie. Nuage centré. Récapitulatif
2.2. Analyse en composantes principales
Principe, données, exemple. Interprétation : espace des individus, espace des variables, récapitulatif. Mise en pratique : application sur le fichier prime, récapitulatif des commandes
2.3. Analyse factorielle des correspondances
Principe, données, test d’indépendance du Chi-2. Nuages, profils colonnes, métrique du Chi-2, centrage du nuage. Interprétation.
2.4. Analyse des correspondances multiples
Principe, données brutes, tableaux disjonctifs. Cas particulier de deux variables. AFC du tableau disjonctif complet Z, généralisation à l’ACM. Application sur le fichier client. Application sur les données « banque » d’ade4.

Méthodes de régression

3.1. Le modèle linéaire
Format data frame. Fonction lm. Syntaxe model. Analyse de la régression
3.2. Les modèles GLM – Generalized Linear Model
Le principe des GLM : lois exponentielles et fonctions de lien. Comparaison des modèles. Analyse des régressions
3.3. Les modèles GAM – Generalized Additive Model
Principes des modèles GAM, le package gam. L’utilisation des splines en régression. Extension vers les modèles non paramétriques de régression
3.4. Mise en oeuvre des modèles
Modèle binaire 0/1. Données de comptage. Données positives
3.5. Les modèles dynamiques. Introduction aux séries temporelles
Les modèles ARIMA, le package forecast. Estimation des modèles ARIMA. Prévision à l’aide d’un modèle ARIMA

Provisionnement, Modèles non linéaires et Tables prospectives
4.1. La problématique du provisionnement et Chain ladder
Les triangles de provisionnement. Les link ratio et la méthode chain ladder. Incertitude sur les paramètres, la méthode de Mack
4.2. Les modèles factoriels
Utilisation des GLM en provisionnement. Mise en oeuvre de la régression log-Poisson
4.3. Bootstrap et provisionnement
Simulation des résidus du modèle GLM. Bootstrap ou simulations non paramétriques. Méthodes de Monte Carlo ou simulations paramétriques
4.4. Le modèle de Lee & Carter sur les tables de mortalité
Principe des tables prospectives. Package gnm et modèles non linéaires. Les programmes de LifeMetrics. Le package demography

Tuesday, September 16 2008

Méthodes de provisionnement en assurance non-vie

formation Sépia. sur le provisionnement en assurance non-vie, mardi 16 septembre, une courte introduction,

  • 09h30 – Jean-Marie NESSI, Introduction à la problématique (slides)
    (Méthodes déterministes, particularités des différentes branches, impact de la réassurance)
  • 11h00 – Pause
  • 11h15 - Nathalie BALSON, Les méthodes stochastiques de provisionnement et incertitude sur l'estimation des provisions (slides)
    (Approches récursives et factorielles)
  • 12h30 - Déjeuner
  • 14h00 – Arthur CHARPENTIER, Mise en œuvre pratique sous R (slides)
  • 15h30 – Pause
  • 15h45 – Emmanuel PIERRON, Solvabilité 2 et IFRS
  • 17h15 - Clôture de la journée
Pour les inscriptions, Eliane Rouland. (01 44 51 72 72) à l'Institut des Actuaires, ou bien cpa@institutdesactuaires.com. La formation aura lieu à Espace Monceau, 44 rue de la Bienfaisance, 75008 Paris (Métros Miromesnil,  Saint Augustin ou Saint Lazare), plan ou ici.

Pour la mise en oeuvre pratique, il faudra installer R sur les ordinateurs portables (PC a priori), ainsi que quelques packages dont ChainLadder (et Hmisc), ou gam. Pour l'importation (propre) de données Excel, il pourra être utile d'installer également RODBC.Enfin, le fichier de base pour les triangles se trouve en format csv ou xls.

Pour plus d'information, site de Sépia. Sinon sur le provisionnement, des cours en ligne existent, en particulier à la CASS Business School.

Tuesday, June 24 2008

Formation "mesurer les grands risques"

Formation CARITAT, mesurer les risques extrêmes en assurance (flyer)

Introduction : mesurer les grands risques 9 :00 - 12 :30, A. Charpentier (slides)
  • Modèles probabilistes pour les extrêmes et estimation
  • Mesures de downside-risques, VaR, TVaR et mesures spectrales
  •  ... un peu de R
Quelques compléments sur la TVaR 14 :00 - 15 :30, F. Planchet (http://www.ressources-actuarielles.net/)
  • Proprietes de la TVaR
  • Mise en oeuvre pratique, sous R
  • Application(s) en reassurance
SCR, estimation et robustesse 16 :00 - 17 :30, P. Therond
  • Solvency Capital Requirement : estimation
  • Solvency Capital Requirement : robsutesse
  • Mise en oeuvre dans une optique Solvency II

Thursday, December 6 2007

Formation EdF, mesures de risques et dépendance

Deux séances dans le cadre de la formation Gestion des risques bancaires et financiers,

10. Mesures de risques, aspect règlementaires et principes de base (slides)

11. Copules et dépendance (slides)

Tuesday, May 15 2007

Measuring and covering catastrophic risk

Formation interne pour AXA University Measuring and covering catastrophic risk [slides]