La première partie du cours ACT2040 portera sur la tarification (a priori) de contrats d’assurance automobile. Le premier jeu de données sera une base de sinistres
> sinistre=read.table("http://freakonometrics.free.fr/sinistreACT2040.txt", + header=TRUE,sep=";") > sinistres=sinistre[sinistre$garantie=="1RC",] > sinistres=sinistres[sinistres$cout>0,]
(on va se limiter aux sinistres associés à une garantie RC, responsabilité civile) et une base de contrats
> contrat=read.table("http://freakonometrics.free.fr/contractACT2040.txt", + header=TRUE,sep=";")
On peut ensuite compter les nombres de sinistres, par contrat, et fusionner les bases,
> T=table(sinistres$nocontrat) > T1=as.numeric(names(T)) > T2=as.numeric(T) > nombre1 = data.frame(nocontrat=T1,nbre=T2) > I = contrat$nocontrat%in%T1 > T1= contrat$nocontrat[I==FALSE] > nombre2 = data.frame(nocontrat=T1,nbre=0) > nombre=rbind(nombre1,nombre2) > sinistres = merge(contrat,nombre)
La base ressemble à
> head(sinistres) nocontrat exposition zone puissance agevehicule ageconducteur bonus marque 1 27 0.87 C 7 0 56 50 12 2 115 0.72 D 5 0 45 50 12 3 121 0.05 C 6 0 37 55 12 4 142 0.90 C 10 10 42 50 12 5 155 0.12 C 7 0 59 50 12 6 186 0.83 C 5 0 75 50 12 carburant densite region nbre 1 D 93 13 0 2 E 54 13 0 3 D 11 13 0 4 D 93 13 0 5 E 73 13 0 6 E 42 13 0
Le second jeu de données sera utilisé en démonstration. Comme auparavant, on a une base de fréquence de sinistres (nombre de sinistres pendant la période de couverture)
> baseFREQ=read.table( + "http://freakonometrics.free.fr/baseFREQ.csv", + sep=";",header=TRUE,encoding="latin1") + tail(baseFREQ) numeropol debut_pol fin_pol freq_paiement langue type_prof 39070 88942 2003-03-31 2004-03-30 mensuel A Actuaire 39071 88945 2003-03-21 2004-03-20 annuel A Technicien 39072 88972 2003-03-18 2004-03-17 mensuel F Technicien 39073 88981 2003-03-19 2004-03-18 mensuel A Technicien 39074 88986 2004-02-28 2005-02-27 mensuel A Médecin 39075 89009 2003-03-24 2004-03-23 mensuel A Technicien alimentation type_territoire utilisation presence_alarme 39070 Carnivore Urbain Travail-occasionnel oui 39071 Végétalien Urbain Travail-occasionnel oui 39072 Végétarien Semi-urbain Travail-quotidien non 39073 Végétalien Urbain Travail-occasionnel oui 39074 Carnivore Urbain Travail-quotidien oui 39075 Végétarien Urbain Travail-occasionnel non marque_voiture sexe cout1 cout2 cout3 cout4 nbsin exposition cout age 39070 BMW M NA NA NA NA 0 1 45 39071 TOYOTA M NA NA NA NA 0 1 24 39072 PEUGEOT M NA NA NA NA 0 1 58 39073 SUZUKI F NA NA NA NA 0 1 23 39074 FIAT M NA NA NA NA 0 1 41 39075 TOYOTA M NA NA NA NA 0 1 58 duree_permis annee_vehicule 39070 30 1989 39071 5 2000 39072 33 2003 39073 5 1998 39074 19 1989 39075 37 2003
et une base pour les coûts de sinistres,
> baseCOUT=read.table( + "http://freakonometrics.free.fr/baseCOUT.csv", + sep=";",header=TRUE,encoding="latin1") + tail(baseCOUT) numeropol debut_pol fin_pol freq_paiement langue type_prof 6510 87204 2002-09-25 2003-09-24 mensuel A Technicien 6511 87210 2002-10-11 2003-10-10 mensuel A Technicien 6512 87291 2002-10-16 2003-01-22 mensuel A Professeur 6513 87301 2002-10-01 2003-09-30 mensuel A Technicien 6514 87417 2002-10-24 2003-10-21 mensuel F Technicien 6515 88128 2003-01-17 2004-01-16 mensuel F Avocat alimentation type_territoire utilisation presence_alarme 6510 Carnivore Urbain Travail-occasionnel non 6511 Carnivore Urbain Travail-quotidien non 6512 Végétarien Urbain Travail-occasionnel oui 6513 Végétarien Urbain Loisir oui 6514 Végétalien Semi-urbain Travail-occasionnel non 6515 Végétarien Semi-urbain Loisir non marque_voiture sexe exposition age duree_permis age_vehicule i coutsin 6510 GM M 0.9972603 36 18 11 1 884.3478 6511 AUDI M 0.9972603 50 31 14 1 503.3478 6512 FORD M 0.2684932 47 29 28 1 1274.5901 6513 HONDA M 0.9972603 44 24 25 1 278.0745 6514 VOLKSWAGEN F 0.9917808 23 3 11 1 403.1242 6515 FIAT F 0.9972603 23 4 11 1 230.9565
D’autres petites bases seront probablement mise en ligne durant le cours.
OpenEdition suggests that you cite this post as follows:
Arthur Charpentier (January 8, 2013). Bases de données, tarification. Freakonometrics. Retrieved March 22, 2025 from https://doi.org/10.58079/ouoc
Merci tout d’abord pour les bases de données.
Pouvez-vous nous renseigner sur la variable nommée ” i ” sur la base de données “baseCOUT”. Qu’est ce qu’elle désigne ??
Merci encore une fois.
je ne sais plus… peut être juste un indice ?
Merci pour ta réponse monsieur Arthur.
Je pense que j’ai la réponse, elle désigne le nombre des coûts sommés.
En effet, si les variables “cout1” et “cout2” ne sont pas nulles par exemple, la variable “i” vaut 2.
Merci encore une fois pour votre réponse professeur.