On a commencé en cours la tarification a posteriori, en commençant par la tarification bayésienne, et en présentant ensuite l’approche d’Hans Bühlmann comme un cas particulier en projetant dans un sous espace de combinaisons linéaires (un peu comme l’économétrie linéaire était présenté en cours comme un cas particulier de calcul d’espérance conditionnelle).La classification a priori sera poursuivie un TD, sur des bases de données, afin d’orienter davantage le cours sur la pratique des GLM.
L’utilisation des techniques bayésiennes en actuariat ne s’est pas faite sans peine. Pour ceux qui souhaitent s’en convaincre, il suffit de relire les comptes rendus de la conférence à Trieste en 1962. Dans le discours de Bruno de Finetti (publié dans l’ASTIN Bulletin), on retrouve un point historique, présentant les nouveaux travaux d’Hans Bühlmann,

Et Bruno de Finetti de conclure en rappelant les apports d’Arthur Bailey en 1950,

• La formule de Bayes, ou apprendre par l’expérience

La formule de Bayes ne dit pas grand chose quand on le regarde sous la forme suivante

A la rigueur on peut aussi la réécrire en utilisant deux fois cette formule

Bon, là encore, on ne voit peut être toujours pas ce qu’on peut en faire…. L’idée géniale est de faire la lecture suivante

Autrement dit la loi a posteriori du paramètre, conditionnellement aux observations (en bleu) est proportionnelle au produit de  la loi a priori du paramètre (en vert) et de la vraisemblance des observations (en rouge, qui sera un simple produit de lois si on suppose l’indépendance conditionnelle au paramètre). Le paramètre en noir est juste un facteur de normalisation, histoire que la loi soit effectivement une mesure de probabilité. D’où parfois l’écriture

Bref, on a réussit à inverser les deux termes dans la probability (on retrouve le terme “inverse probability” dans la littérature anglo-saxonne).
En cours, on avait vu que si on supposait le nombre annuel de sinistres Poisson, conditionnellement au paramètre, avec une indépendance (toujours conditionnellement à ce paramètre), et que l’on suppose que la loi a priori du paramètre est une loi Gamma, alors la loi a posteriori se calcule facilement et c’est une loi Gamma.
Considérons la petite simulation suivante: on suppose que le nombre de sinistres suit une loi de Poisson, et on cherche à estimer le paramètre de cette loi. On commence par une loi a priori Gamma, centrée sur 5, et on regarde évoluer la loi a posteriori au fur et à mesure que l’on observe les sinistres arriver (ou les années passer en l’occurence).

On peut également considerer l’évolution de l’espérance a posteriori du paramètre, ainsi qu’un intervalle de confiance (puisqu’on connaît la loi)

La “magie” des méthodes bayésiennes est que peu importe la loi a priori, on va converger vers la vraie valeur. Par exemple sur l’animation ci-dessous, on part d’une loi a priori de moyenne 2,

avec là aussi l’évolution de la moyenne a posteriori avec un intervalle de confiance,

La morale de l’histoire est que comme la loi a priori n’influence pas (j’exagère un peu car elle va influencer la vitesse de la convergence, ce qui n’est pas rien en pratique), autant prendre quelque chose de simple pour les calculs: la loi conjuguée de la loi exponentielle. La loi conjuguée d’une loi de la famille exponentielle de la forme

s’écrit

où et sont des constantes, et où  est une constante de normalisation (afin que cette fonction soit effectivement une mesure de probabilité).

• L’hérésie de la statistique bayésienne

La principale hérésie des statisticiens bayésien a été de proposer une lecture des probabilités d’un point de vue subjectif. En particulier Jimmie Savage et Bruno de Finetti partait de l’hypothèse que chacun avait à sa disposition son propre espace de probabilité.C’est ce qui lui permet de se construire un a priori. Et au fur et à mesure que le temps passe, on apprend, et on peut dériver une loi a posteriori. Par exemple  je pars d’un a priori comme quoi un enfant sur deux qui nait est un garçon, en France. Je peux ensuite récupérer des données, et affiner ma connaissance. C’est ce qu’avait fait Laplace il y a fort fort longtemps….
L’hérésie est ici un
problème philosophique lié au concept même de probabilité. Mais on peut noter qu’à l’époque dans les années 60, les débats étaient assez virulants. Et pour Jimmie Savage et Bruno de Finetti, il n’est pas nécessaire d’avoir le formalisme mathématique d’Andreï Kolmogorov pour appréhender la notion de probabilité (c’est à dire la mesure d’ensembles dans un espace abstrait d’évènements, voir ici ou là). On notera que pour John Keynes (qui avait écrit un “traité de probabilités“) il existait une probabilité subjective, mais davantage liée à une information donnée par l’éducation. C’est un problème culturel plus que personnel. Mais finalement, il a surtout fallu attendre les travaux de Daniel Kahneman et Amos Tversky dans les années 70 pour que des psychologues se penchent sur la construction individuelle des probabilités.

• La crédibilité au sens de Bühlmann

L’idée d’Hans Bühlmann est de proposer une formule fermée qui approche l’espérance conditionnelle, tout simplement en utilisant celle qui avait été obtenue dans le cas bayésien. En tarification, on s’intéresse à des primes pures, et il est finalement assez naturel de chercher à calculer

Hans Bühlmann a suggéré d’approcher cette grandeur par

avec classiquement

où

est appelé facteur de crédibilité, avec , et où respectivement,

Bref, on a un facteur de crédibilité qui dépend de la variance intra et de la variance inter, pour reprendre des termes connus en statistique. L’énorme avantage est que cette formule peut très facilement s’utiliser sur des données. En particulier, considérons un tableau de la forme suivante

(on notera que le nombre d’années d’observations pour chacun des contrats peut être différent). On peut alors obtenir les estimateurs empiriques des moments nécéssaires, i.e. on pose

où

et

Le facteur de crédibilité pour le contrat i est alors

où tout naturellement