Contributions à la gestion des risques en assurance vie

Contributions to risk management in life insurance

• Auteur / Autrice : Baptiste Dieltiens
• Direction : Stéphane Loisel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Actuariat
• Date : Soutenance le 13/07/2021
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences économiques et de gestion (Lyon ; 2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière
• Jury : Président / Présidente : Séverine Arnold
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Loisel, Didier Folus, Maria Mercèdes Claramunt Bielsa, Frédéric Planchet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Didier Folus, Maria Mercèdes Claramunt Bielsa

Mots clés

Mots clés contrôlés

Assurance-vie -- Mathématiques

Transhumanisme

Assurance-vie

Gestion du risque

Compagnies d'assurances

Mots clés libres

Versements libres

Transferts Fourgous

Transferts PACTE

Hypothèse transhumaniste

Séries temporelles

Gradient Boosting

Régression logistique

Free payments

Fourgous transfers

PACTE transfers

Transhumanist assumption

Time series

Gradient Boosting

Logistic regression

Résumé

La gestion des risques est un enjeu majeur pour le pilotage d’une compagnie d’assurance. Les données toujours plus nombreuses, les modèles toujours plus sophistiqués et la puissance informatique croissante permettent aujourd’hui aux actuaires, risk managers et data scientists d’affiner la connaissance de leurs portefeuilles d’assurés et des risques sous-jacents. C’est dans ce contexte que se situe cette thèse, qui a pour objectif de contribuer à la compréhension et à la modélisation des risques biométriques et comportementaux en assurance vie, par le biais de trois chapitres introduits et contextualisés dans une introduction générale. Le Chapitre 1 s’intéresse aux versements libres sur les contrats d’assurance vie. Nous proposons une méthodologie basée sur l’apprentissage automatique pour les piloter efficacement : le modèle, construit via l’algorithme de Gradient Boosting, s’appuie aussi bien sur des variables liées aux versements passés que sur des variables liées au produit en question et au business plan, et nous montrons qu’il donne de meilleurs résultats qu’une méthodologie plus classique fondée sur l’utilisation de séries temporelles. En outre, l’analyse du modèle via le cadre proposé par SHAP (Shapley Additive Explanations) permet de mettre en évidence certains faits stylisés; enfin, l’étude à une maille plus fine complète les travaux et interroge la relation entre les versements et les rachats et arbitrages. Le Chapitre 2 concerne les transferts en assurance vie, qui offrent la possibilité à un épargnant d’investir de l’argent sur un nouveau contrat tout en conservant une partie des avantages afférents à son contrat d’origine. En particulier, nous nous intéressons aux transferts Fourgous et PACTE que nous présentons et dont nous mettons en exergue les principaux points communs et différences majeures. Nous proposons alors une modélisation de l’amendement Fourgous via une régression logistique dynamique et analysons, au vu des premières observations, dans quelle mesure les enseignements que l’on peut en tirer sont applicables à la loi PACTE. Enfin, nous élargissons la réflexion en discutant du cadre législatif et de ses impacts potentiels en termes de comportements des assurés. Enfin, le Chapitre 3 est consacré au risque de longévité, et s’intéresse en particulier à une hypothèse extrême, peu considérée en actuariat : le transhumanisme. Cette hypothèse envisage une potentielle amélioration gigantesque de la longévité par l’apport de la science et des technologies. Après avoir rappelé l’état de la connaissance sur la longévité et tous les sujets y afférent (espérance de vie, âge biologique maximal en particulier) et les principales hypothèses sur son évolution future, mettant ainsi en évidence l’absence de consensus et la complexité du sujet, nous analysons plus en détail l’hypothèse transhumaniste et discutons de ses tenants et aboutissants.

Risk management is a major issue for the piloting of an insurance company. The increasing amount of data, the sophistication of models and the growing computing power now allow actuaries, risk managers and data scientists to refine the knowledge of their policyholder portfolios and the underlying risks. This is the context of this thesis, which aims to contribute to the understanding and modeling of biometric and behavioral risks in life insurance, through three chapters introduced and contextualized in a general introduction. Chapter 1 focuses on free payments on life insurance contracts. We propose a methodology based on machine learning to pilot them efficiently: the model, based on the Gradient Boosting algorithm, relies on variables related to past payments as well as variables related to the product in question and its business plan, and we show that it gives better results than a more classical methodology based on the use of time series. In addition, the analysis of the model via the framework proposed by SHAP (Shapley Additive Explanations) makes it possible to highlight certain stylized facts; finally, the study at a finer scale completes the work and questions the relationship between payments and surrenders or arbitrages. Chapter 2 deals with life insurance transfers, which allow a saver to invest money in a new contract while retaining some of the advantages of the original contract. In particular, we are interested in the Fourgous and PACTE transfers, which we present; we highlight the main common points and major differences of those transfers. We then propose a model of the Fourgous amendment using dynamic logistic regression and analyze, given the initial observations, to what the extent the lessons that can be drawn from it are applicable to the PACTE law. Finally, we broaden the reflection by discussing the legislative framework and its potential impacts in terms of policyholder behavior. Finally, Chapter 3 is devoted to the risk of longevity, and focuses in particular on an extreme assumption, not really considered in actuarial science: transhumanism. This assumption considers a potential gigantic improvement in longevity through the use of science and technology. After discussing the state of the art on longevity and all the related subjects (life expectancy, maximum biological age in particular) and the main hypotheses on its future evolution, thus highlighting the lack of consensus and the complexity of this subject, we analyze the transhumanist assumption in more details and discuss its ins and outs.