Analyse de survie bivariée à facteurs latents : théorie et applications à la mortalité et à la dépendance
Auteur / Autrice : | Yang Lu |
Direction : | Christian Gourieroux |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques appliquées |
Date : | Soutenance le 24/06/2015 |
Etablissement(s) : | Paris 9 |
Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole doctorale SDOSE (Paris) |
Partenaire(s) de recherche : | Entreprise : SCOR |
Laboratoire : Centre de recherche en mathématiques de la décision (Paris) | |
Jury : | Président / Présidente : Serge Darolles |
Examinateurs / Examinatrices : Christian Gourieroux, Serge Darolles, Michel Denuit, Christian Genest, Xavier d' Haultfoeuille, Donatien Hainaut, Armelle Guillou | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Michel Denuit, Christian Genest |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Cette thèse étudie quelques problèmes d’identification et d’estimation dans les modèles de survie bivariée, avec présence d’hétérogénéité individuelle et des facteurs communs stochastiques.Chapitre I introduit le cadre général.Chapitre II propose un modèle pour la mortalité des deux époux dans un couple. Il permet de distinguer deux types de dépendance : l’effet de deuil et l’effet lié au facteur de risque commun des deux époux. Une analyse de leurs effets respectifs sur les primes d’assurance écrites sur deux têtes est proposée.Chapitre III montre que, sous certaines hypothèses raisonnables, on peut identifier l’évolution jointe du risque d’entrer en dépendance et du risque de mortalité, à partir des données de mortalité par cohortes. Une application à la population française est proposée.Chapitre IV étudie la queue de distribution dans les modèles de survie bivariée. Sous certaines hypothèses, la loi jointe des deux durées résiduelles converge, après une normalisation adéquate. Cela peut être utilisé pour analyser le risque parmi les survivants aux âges élevés. Parallèlement, la distribution d’hétérogénéité parmi les survivants converge vers une distribution semi-paramétrique.