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ENSAE, devoir 1

Pour le premier devoir, je propose de faire un modèle de classification. Le code pour récupérer la base est

rm(list=ls())
download.file(url="http://freakonometrics.free.fr/base_ensae_1.RData",destfile="base.RData")
load("base.RData")

A partir de la base base_ensae_1, proposez deux modèles (une régression logistique, et un modèle parmi ceux vus en cours) pour modéliser la variable Surv1 (indiquant la survenance, ou pas, de sinistres sur une police d’assurance automobile).

Le rapport doit contenir entre 5 et 10 pages, expliquant les modèles retenus, les choix qui ont été fait (pour rendre catégorielles de variables continues, ou au contraire les lisser, etc). Sur la dernière page, les courbes ROC des deux modèles devront être présentées.

En plus du rapport, je veux une prévision à l’aide des deux modèles sur la base de données pricing. Je veux, par mail, avec un fichier csv, contenant le numéro de la police, PolNum, et les probabilité d’avoir un accident, avec les deux modèles (Proba1 et Proba2 respectivement)

pricing <- read.csv2("http://freakonometrics.free.fr/pricing.csv")

Le tout (rapport pdf et base csv) doit être envoyé avant les vacances de Noël, par mail à arthur.charpentier@gmail.com. La première page du rapport doit indiquer les noms des deux étudiants du binôme.

Petite précision, une description (succincte) des variables est faite ci-dessous,

La vie d’un sinistre…

Pour illustrer un peu le cours d’actuariat de l’assurance dommage, un petit exemple de ce que peut être une base de sinistres (je serais ravi d’en avoir que je puisse partager avec les étudiants, dans le cours).

Regardons par exemple un sinistre,

> X

On a les dates des opérations, avec des paiements et/ou des réestimations de la charge dossier/dossier. Pour visualiser la vie de ce sinistre, on peut utiliser

> D=as.Date(X[,2],"%d/%m/%Y")
> plot(D,X[,7]+cumsum((X[,3])),type="l")
> lines(D,cumsum((X[,3])),col="red")

Le sinistre est survenu en 2007. Quand on va constituer le triangle, les montants suivants vont être affecté à la ligne correspondant à l’année de survenance 2007,

> X$year=as.POSIXlt(D)$year+1900
> aggregate(X[,3],by=list(X$year),
+ function(x) sum(x,na.rm=TRUE))
  Group.1         x
1    1997    77.597
2    1998  9568.327
3    1999  1398.074
4    2000 16266.760
5    2001 21955.175
6    2002   106.800

correspondant aux incréments observés sur le graphique ci-dessus.

Actuariat de l’Assurance Non-Vie #11

Pour le onzième (et dernier) chapitre du cours d’actuariat de l’assurance non-vie à l’ENSAE, on va finir d’étudier les modèles de provisionnement (provisions pour sinistres à payer) avec les modèles de régression et les modèles bayésien. Je n’aurais pas le temps d’aborder cette année le provisionnement sur données individuelles. Les slides sont en ligne (la version pdf téléchargeable est comme souvent plus complète que celle sur slideshare)

ENSAE, Devoir 3

Pour le troisième (et dernier) devoir du cours d’actuariat de l’assurance dommage, je vais demander de faire un calcul de provisions à l’aide de 2 méthodes vues en cours, à partir des données du fichier triangle_ensae.ods.

Je veux un rapport, de 5 pages, proposant un montant de provisions pour les 14 années passées, avec deux méthodes différentes. Dans un second temps, il faudra utiliser une méthode de simulations pour estimer le quantile à 99.5% des paiements à venir. Le rapport donnera à la fin le montant de provision complémentaire à constituer pour que la compagnie d’assurance puisse indemniser intégralement ses assurés dans 99.5% des cas.

La dead-line est le dimanche 31 janvier.

Actuariat de l’Assurance Non-Vie #9

Pour le neuvième chapitre du cours d’actuariat de l’assurance non-vie à l’ENSAE, un petit fourre-tout avant d’attaquer la modélisation du passif, en parlant un peu de modèles Tweedie (modèle collectif vs. modèles individuels), de choix de variables, et de choix de modèles. Les slides sont en ligne (la version pdf téléchargeable est comme souvent plus complète que celle sur slideshare)

ENSAE, devoir 2

Pour le second devoir, je propose de faire un modèle de modélisation d’un comptage. Le code pour récupérer la base est le même que pour le premier devoir (on va travailler sur la même base)

rm(list=ls())
download.file(url="http://freakonometrics.free.fr/base_ensae_1.RData",destfile="base.RData")
load("base.RData")

A partir de la base base_ensae_1, proposez deux modèles (une régression de Poisson, et un modèle parmi ceux vus en cours) pour modéliser la variable (au choix) Nb1 ou Nb2, indiquant le nombre de sinistres survenus sur une police d’assurance. Il s’agit, comme en cours, d’expliquer la fréquence annuelle de sinistres.

Le rapport doit contenir entre 5 et 10 pages, expliquant les modèles retenus, les choix qui ont été fait (pour rendre catégorielles de variables continues, ou au contraire les lisser, etc).

En plus du rapport, je veux une prévision à l’aide des deux modèles sur la base de données pricing. Je veux, par mail, avec un fichier csv, contenant le numéro de la police, PolNum, et les fréquences annuelles de déclaration d’accidents, avec les deux modèles (Freq1 et Freq2 respectivement)

pricing <- read.csv2("http://freakonometrics.free.fr/pricing.csv")

Le tout (rapport pdf et base csv) doit être envoyé pour le retour des vacances de Noël, par mail à arthur.charpentier@gmail.com. La première page du rapport doit indiquer les noms des deux étudiants du binôme.

Petite précision, une description (succincte) des variables est faite ci-dessous,

ENSAE, devoir 1

Pour le premier devoir, je propose de faire un modèle de classification. Le code pour récupérer la base est

rm(list=ls())
download.file(url="http://freakonometrics.free.fr/base_ensae_1.RData",destfile="base.RData")
load("base.RData")

A partir de la base base_ensae_1, proposez deux modèles (une régression logistique, et un modèle parmi ceux vus en cours) pour modéliser la variable (au choix) Surv1 ou Surv2, indiquant la survenance, ou pas, de sinistres sur une police d’assurance.

Le rapport doit contenir entre 5 et 10 pages, expliquant les modèles retenus, les choix qui ont été fait (pour rendre catégorielles de variables continues, ou au contraire les lisser, etc). Sur la dernière page, les courbes ROC des deux modèles devront être présentées.

En plus du rapport, je veux une prévision à l’aide des deux modèles sur la base de données pricing. Je veux, par mail, avec un fichier csv, contenant le numéro de la police, PolNum, et les probabilité d’avoir un accident, avec les deux modèles (Proba1 et Proba2 respectivement)

pricing <- read.csv2("http://freakonometrics.free.fr/pricing.csv")

Le tout (rapport pdf et base csv) doit être envoyé avant les vacances de Noël, par mail à arthur.charpentier@gmail.com. La première page du rapport doit indiquer les noms des deux étudiants du binôme.

Petite précision, une description (succincte) des variables est faite ci-dessous,