8.5 Exercices
1- On suppose que le coût total des réclamations annuelles d’un groupe pour son contrat t suit une loi gamma de paramètres nt×Θ,τ, où nt est le nombre d’assurés dans le groupe. Les actuaires pensent qu’il existe 4 types d’assurés dans le portefeuille:
Profils | #1 | #2 | #3 | #4 |
---|---|---|---|---|
Θ | 800 | 950 | 1000 | 1450 |
Pr | 40% | 20% | 20% | 20% |
Un assuré a été observé pendant 3 contrats annuels, et cherche à s’assurer pour une 4e année. Les sinistres réclamés et le nombre d’assurés n_t pour les années t=1,2,3,4 sont:
Année (t) | n_t | s_t |
---|---|---|
1 | 100 | 120,000 |
2 | 120 | 93,000 |
3 | 75 | 99,000 |
4 | 120 | ? |
A l’aide de l’approche de Bühlmann-Straub, répondez aux questions suivantes:
- Calculez la prime a priori de ce groupe au temps t=4;
- Calculez la valeur du coefficient \mathsf{Z} au temps T=4;
- Trouvez la prime de crédibilité du modèle de Bühlmann-Straub pour l’année 4;
- Comparez les résultats obtenus avec un calcul bayésien.
2- On suppose S_t |\Theta=\theta \sim Poisson(\lambda_t \theta), avec \Theta \sim gamma(\alpha = 1.2, \alpha=1.2). Deux assurés ont eu les primes a priori et l’expérience de sinistres suivante:
Année | Prime a priori assuré #1 | Sinistres réclamés assuré #1 | Prime a priori assuré #2 | Sinistres réclamés assuré #2 |
---|---|---|---|---|
1 | 0.350 | 0 | 0.275 | 0 |
2 | 0.175 | 2 | 0.350 | 2 |
3 | 0.250 | 1 | 0.350 | 1 |
4 | 0.240 | 4 | 0.200 | 4 |
5 | 0.100 | 0 | 0.222 | 0 |
6 | 0.242 | 1 | 0.230 | 1 |
7 | 0.200 | ? | 0.200 | ? |
Pour les années 1 à 7, déterminez la prime à accorder aux assurés 1 et 2.
3- Le nombre de sinistres annuels est S_{t}|\Theta=\theta \sim Poisson(\lambda_{t} \theta). Utilisez les informations ci-dessous. Indice: au début de la première année, l’assuré n’a pas encore d’historique de réclamations.
Année | Prime a priori | Prime chargée | Sinistres réclamés |
---|---|---|---|
1 | 0.150 | a | 0 |
2 | ? | 0.2 | 1 |
3 | b | 0.4 | 0 |
- Trouvez la valeur de a;
- Sachant que \Theta \sim gamma(\alpha=2,\alpha=2), trouvez b.
4- Soit le modèle binomial-négatif/béta. Ainsi, pour un contrat t:
\Pr[S_{t}=s_{t}|\Theta=\theta] = \frac{\Gamma(s_{t} + \lambda_{t})}{\Gamma(\lambda_{t}) \Gamma(s_{t}+1)} \theta^{\lambda_{t}} \Big(1- \theta \Big)^{s_{t}};
\Theta \sim beta(\alpha,\beta).
Trouvez:
La distribution de S_{T+1} sachant S_{1}=s_{1}, ..., S_{T}=S_{T};
La densité a posteriori de \Theta sachant S_{1}=s_{1}, ..., S_{T}=S_{T};
Calculez la valeur de \mathbf{Z} du modèle de crédibilité de Bühlmann-Straub;
Montrez que le modèle de crédibilité de Bühlmann-Straub génére la même prime que le modèle bayésien.
5- Le nombre de sinistres annuels est S_{t}|\Theta=\theta \sim Poisson(\lambda_{t} \theta). Utilisez les informations ci-dessous. Indice: au début de la première année, l’assuré n’a pas encore d’historique de réclamations.
Année | Prime a priori | Prime chargée | Sinistres réclamés |
---|---|---|---|
1 | 0.150 | a | 0 |
2 | 0.175 | . | 1 |
3 | 0.250 | b | 0 |
4 | 0.425 | . | 0 |
5 | 0.344 | c | 5 |
Trouvez la valeur de a;
Sachant que \Theta \sim gamma(\alpha = 1.5,\alpha = 1.5), trouvez b;
Sachant que \Theta \sim gamma(\tau, \tau), avec \tau inconnu, estimez c.
6- Soit un type de modèle gamma/gamma. Plus spécifiquement, pour le contrat t, supposons que :
S_{t}|\Theta = \theta \sim Gamma(\lambda_{t}; \theta)
\Theta \sim gamma(\alpha;\tau).
Trouvez:
La densité de S_{T+1} sachant S_{1}=s_{1}, ..., S_{T}=s_{T};
La densité a posteriori de \theta sachant S_{1}=s_{1}, ..., S_{T}=s_{T};
Calculez la valeur de \mathbf{Z} du modèle de crédibilité de Bühlmann-Straub;
Montrez que le modèle de crédibilité de Bühlmann-Straub génére la même prime que le modèle bayésien.
7- On suppose les résultats annuels suivants pour 2 compagnies d’assurance:
Groupe | Statistique | An 1 | An 2 | An 3 | An 4 |
---|---|---|---|---|---|
1 | Nombre de sinistres | 8 | 3 | 3 | . |
Nombre de polices | 4 | 1 | 2 | 2 | |
2 | Nombre de sinistres | 2 | 3 | 5 | . |
Nombre de polices | 1 | 1 | 2 | 2 |
Trouvez les primes de crédibilité pour les 2 polices pour l’année 4.
8- Nous avons les résultats annuels sur 4 années pour 3 compagnies d’assurance. Notons de manière usuelle Y_{i,t} l’expérience de sinistre standardisée de l’assuré i au temps t et W_{i,t} le nombre de polices de l’assuré i au temps t. En ayant en main les résultats suivants:
\begin{align*} Y_{1,W} = 10 \ , Y_{2,W} = 2 \ , Y_{3, W} = 5 \\ W_{1,\bullet} = 10 \ , W_{2, \bullet} = 5 \ , W_{3,\bullet} = 20 \end{align*}
\sum_{i=1}^{m=3} \sum_{t=1}^{T=4} W_{i,t}(Y_{i,t} - Y_{i,W})^2 = 234
Trouvez la prime de crédibilité de la police 1 pour la 5e année pour un volume d’assurés de 3 (W_{1,5} = 3).
9 - Calculez les primes de crédibilité pour l’année 2016 des trois flottes de véhicules suivantes, dont l’expérience est décrite ici:
Flotte | Statistique | 2015 | 2014 | 2013 | 2012 | 2011 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Nombre de sinistres | 30 | 21 | 12 | 10 | 8 |
Nombre de véhicules | 40 | 45 | 31 | 15 | 19 | |
2 | Nombre de sinistres | 8 | 5 | 0 | . | . |
Nombre de véhicules | 24 | 23 | 22 | . | . | |
3 | Nombre de sinistres | 9 | 15 | 20 | 35 | . |
Nombre de véhicules | 34 | 39 | 52 | 60 | . |
10- Complétez les démonstrations des notes de cours qui n’ont pas été faites en classe.